Cel mai bun LLM pentru programare în 2026: 9 modele clasate

În februarie 2025, Claude 3.7 Sonnet a obținut 62,3% pe SWE-bench Verified, sau 70,3% cu un scaffold personalizat, în timp ce cel mai bun model cu greutăți deschise al momentului, DeepSeek-R1, raporta 49,2% în articolul său.

Asta însemna un ecart de 13 până la 21 de puncte, în funcție de cât de generos erai cu scaffolding-ul.

Până în septembrie 2026, comitetul independent Vals AI pentru SWE-bench Verified îl are pe Claude Opus 5 la 97,0% și pe DeepSeek V4 Pro 0813 (greutăți deschise) la 96,4%, iar Vals a arhivat benchmarkul pentru că a devenit saturat.

Frontiera s-a mutat spre evaluări agentice mai dificile precum SWE-bench Pro și Terminal-Bench 4.0, modelele cu greutăți deschise au ajuns din urmă pe cele vechi, iar întrebarea „cel mai bun LLM pentru programare” s-a transformat în „cel mai bun pentru ce, pe ce hardware, la ce preț”.

O să răspund la această întrebare pentru cele 9 modele pe care chiar le-aș lua în calcul azi, iar pe scurt, Claude Opus 5.5 este cel cu care majoritatea echipelor ar trebui să înceapă.

O notă înainte de clasament: acest articol este despre modele în sine, nu despre uneltele din jurul lor. Dacă vrei comparația Cursor, Copilot și Windsurf, rezumatul nostru cu cei mai buni asistenți AI pentru programare în 2026 acoperă asta.

Pe scurt: Cele mai bune LLM-uri pentru programare în septembrie 2026

Claude Opus 5.5 este acum atât cel mai puternic model de programare pe majoritatea benchmarkurilor, cât și cel pe care majoritatea dezvoltatorilor ar trebui să-l folosească implicit, Claude Fable 5.1 este cel la care să escaladezi pentru munca cu orizontul cel mai lung, iar Qwen3.8-27B este modelul cu greutăți deschise de rulat pe un singur GPU. Iată cele mai bune alegeri în funcție de scop:

• Cel mai bun per total pentru programare agentică: Claude Opus 5.5 (Anthropic), 89,9% la SWE-bench Pro și 66,4% la Terminal-Bench 4.0, la 4 $ input și 20 $ output per milion de tokeni.
• Cel mai bun pentru munca pe cel mai lung orizont: Claude Fable 5.1 (Anthropic), 81,2% la SWE-bench Pro și cel mai bun scor la Terminal-Bench 2.1 pe Artificial Analysis (91,4%), la 10 $ input și 50 $ output per milion de tokeni.
• Cel mai bun model OpenAI pentru programare: GPT-6 Astra (OpenAI), primul pe clasamentul agent tbench.ai Terminal-Bench 4.0 cu 58,2% și la egalitate cu Opus 5.5 la 59,6% pe rularea Artificial Analysis.
• Cel mai bun raport valoare de la un laborator de frontieră: Gemini 3.8 Flash (Google), 89,4% la Terminal-Bench 2.1 pentru 0,75 $ input și 3,75 $ output per milion de tokeni până la 31 decembrie 2026.
• Cele mai bune greutăți deschise prin API: DeepSeek V4.1 Flash, licență MIT, 90,6% la Terminal-Bench 2.1, 0,60 $ per milion de tokeni output în orele de vârf reduse.
• Cele mai bune greutăți deschise pe care nu le poți rula acasă: Kimi K3 (Moonshot AI), 2,8 trilioane de parametri, 88,3% la Terminal-Bench 2.1.
• Cel mai bun model local pe un GPU de 24 GB: Qwen3.8-27B (Alibaba), Apache 2.0, 73,0% la Terminal-Bench 2.1, 16,5 GB la UD-Q4_K_M.
• Cel mai bun model local pentru o stație de lucru cu 128 GB: Laguna S 2.1 (Poolside), 118B parametri cu doar 8B activi, context de 1M.
• Cel mai bun model local rapid pentru hardware mai vechi: Qwen3-Coder-Next, 80B total dar 3B activi, 70,6% la SWE-bench Verified.

Fiecare scor de mai sus este publicat de vendor dacă nu se specifică altfel. Restul articolului explică cum am ajuns la aceste alegeri și unde cedează fiecare.

De ce această listă e despre modele, nu despre asistenți de programare?

Un LLM de programare este modelul care citește promptul tău și generează tokeni, în timp ce un asistent de programare este hamul care îi dă fișiere, rulează comenzi și îți arată diferențe.

Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot și Windsurf sunt hamuri. Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra și Qwen3.8-27B sunt modele, iar hamul schimbă scorul mai mult decât se așteaptă majoritatea oamenilor.

Postarea de lansare a Claude Opus 4.8 de la Anthropic face asta concret într-o notă de subsol.

Raportează scorul fiecărui model la Terminal-Bench 2.1 pe hamul public Terminus-2, apoi notează că scorul lui GPT-5.5 urcă la 83,4% în interiorul Codex CLI de la OpenAI. Aceleași greutăți, instalație diferită, rezultat diferit.

De aceea, clasamentele de mai jos vin cu hamul atașat oriunde l-am putut identifica. Dacă ești nou în modul cum funcționează aceste modele sub capotă, ghidul nostru despre ce este un model de limbaj mare (LLM) se citește în 15 minute și face restul articolului mai ușor de urmărit.

Ce benchmarkuri contează de fapt pentru LLM-urile de programare?

Benchmarkurile care contează pentru LLM-urile de programare în 2026 sunt SWE-bench Pro, Terminal-Bench (versiunile 2.1 și 4.0) și, pentru modelele cu greutăți deschise care încă îl raportează, LiveCodeBench v6. SWE-bench Verified a fost standardul timp de 2 ani și acum este prea saturat ca să mai separe modelele de top.

Înainte să clasific orice, iată ce înseamnă fiecare număr din fișele modelelor.

SWE-bench Verified este saturat

SWE-bench Verified este un set de 500 de issue-uri GitHub validate de oameni, din repozitoare Python populare; modelul primește repozitoriul și textul issue-ului și trebuie să producă un patch care trece testele unitare ascunse.

OpenAI a introdus subsetul Verified în 2024 pentru că versiunea originală SWE-bench conținea sarcini cu issue-uri sub-specificate sau teste stricate. Încă este numărul cel mai citat pentru programare, ceea ce e exact problema.

Clasamentul Vals AI, care rulează fiecare model prin același agent minimal doar-bash, l-a pus pe Claude Opus 5 la 97,0%, DeepSeek V4 Pro 0813 la 96,4% și GPT-5.6 Sol la 96,2% în actualizarea din 1 septembrie 2026, apoi a marcat benchmarkul ca arhivat.

Când 3 modele de la 3 laboratoare stau în mai puțin de un punct unul de altul și la 4 puncte de tavan, metrul nu mai discriminează. Îl citez în continuare pentru modelele mai vechi și mai mici pentru că e numărul din fișele lor, dar nu îl folosesc la clasare.

SWE-bench Pro este înlocuitorul mai dificil

SWE-bench Pro, întreținut de Scale AI, conține 1.865 de sarcini în 41 de repozitoare profesionale, cu un subset public de 731 de sarcini și seturi private ascunse. Pe 22 septembrie 2026, Scale a lansat SWE-Bench Pro V2, care reduce setul public la 642 de sarcini după eliminarea a 89 considerate invalide, deci verifică pe ce versiune a fost rulat un scor.

Remedierea medie atinge 107,4 linii în 4,1 fișiere, iar repozitoarele acoperă mai multe limbaje, nu doar Python. Când articolul despre SWE-bench Pro a apărut în septembrie 2025, cele mai bune modele scorau în jur de 23%.

Un an mai târziu, fișa de sistem a Fable 5.1 de la Anthropic raportează 81,2% pentru Fable 5.1 și 79,2% pentru Opus 5, iar tabelul de lansare GPT-5.6 de la OpenAI raportează 64,6% pentru GPT-5.6 Sol. Trei săptămâni după fișa Fable, fișa de sistem Opus 5.5 a împins scorul de top la 89,9%.

Acelea sunt rulări ale vendorilor, mediate pe 5 încercări la efort maxim în cazul Anthropic. Clasamentul public al Scale rămâne în urmă cu lunile față de cifrele vendorilor, deci tratez cifra vendor ca plafon și clasamentul ca podea.

Terminal-Bench 2.1 și 4.0

Terminal-Bench oferă modelului un shell live într-un container și o sarcină precum „antrenează acest model”, „repară acest build” sau „recuperează acest arhiv corupt”, apoi notează artefactele produse.

Versiunea 2.1 are 89 de sarcini curate în inginerie software, administrare de sistem, procesare de date și securitate, iar Artificial Analysis o notează cu Terminus 2 ca pass@1 mediat pe 3 rulări. Este singurul număr pe care îl cântăresc cel mai mult pentru oricine construiește sau folosește agenți de programare.

Terminal-Bench 4.0, găzduit de Stanford, Harbor și Laude Institute la tbench.ai, este noul set de frontieră.

Fișa de sistem Opus 5.5 de la Anthropic îl descrie ca 66 de sarcini înclinate spre biologie computațională, simulare în fizică, CAD, demonstrații formale și lucru pe performanță GPU, cu time-outuri mai lungi astfel încât hamul contează mai puțin.

Pe clasamentul de agenți tbench.ai, GPT-6 Astra încă conduce la 58,2% cu Claude Fable 5.1 la 57,9%, dar Claude Opus 5.5 nu are încă o intrare de agent acolo. Pe rulări la nivel de model, Artificial Analysis îl are pe Opus 5.5 la egalitate cu Astra la 59,6%, iar Vals AI îl pune pe Opus 5.5 primul la 61,6%, deși Vals notează că această cifră scade la 53,5% dacă consideri sarcinile pe care gardurile de protecție le-au trimis către un model de rezervă drept eșecuri. Aici se rupe plutonul de frontieră de restul.

LiveCodeBench v6 prinde memorarea

LiveCodeBench, introdus în articolul din 2024 de Jain și colegi, colectează continuu probleme de pe LeetCode, AtCoder și Codeforces și le marchează temporal pentru a putea evalua un model doar pe probleme publicate după data-limită a antrenării sale.

Versiunea 6 este fereastra curentă pe clasamentul public. Măsoară raționamentul algoritmic, nu ingineria la nivel de repozitoriu, motiv pentru care a rămas util pentru interviuri și lucrul pe structuri de date.

Laboratoarele de frontieră au încetat în mare parte să-l mai raporteze în 2026, așa că cifrele pe care le am sunt de la modelele cu greutăți deschise: previzualizarea DeepSeek V4 Pro din aprilie la 93,5%, Qwen3.8-27B la 90,3% și Kimi K2.6 la 89,6%. Gemini 3.1 Pro raportează o metrică înrudită, un Elo LiveCodeBench Pro de 2.887.

Cum citesc un tabel de benchmark al unui vendor

Un tabel de benchmark de la vendor este un caz ideal: hamul lor, nivelul lor de efort, numărul lor de încercări. Caut o replicare independentă pe Artificial Analysis, Vals AI sau clasamentul tbench.ai înainte să cred într-un ecart mai mic de 3 puncte.

Introducerea noastră în benchmarkurile LLM și cum compari modelele trece prin clasamentele principale, iar articolul nostru despre ce măsoară MMLU e un bun memento că un benchmark de cunoaștere îți spune aproape nimic despre dacă un model poate repara un test capricios.

Pentru a-ți construi propriul ham de evaluare, ghidul nostru despre metrice și metodologii de evaluare LLM este primul la care îi trimit pe colegii mai tineri.

Cu aceste benchmarkuri definite, iată cum punctează cele 9 modele pe ele, începând cu frontiera în cloud.

Care sunt cele mai bune modele de frontieră în cloud pentru programare?

Cele mai bune modele de frontieră în cloud pentru programare în septembrie 2026 sunt Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra și Gemini 3.8 Flash, și toate 4 au o fereastră de context de aproximativ 1M tokeni.

Diferențele sunt prețul, setările de efort și pentru ce benchmark a optimizat fiecare laborator.

Le listez în ordinea în care le-aș recomanda unei echipe care își poate permite oricare dintre ele.

1. Claude Opus 5.5 (Anthropic)

Claude Opus 5.5 este noul flagship din clasa Opus al Anthropic, lansat pe 22 septembrie 2026, și este acum modelul de programare pe care l-aș recomanda aproape tuturor. Nu mă așteptam să scriu asta la 2 luni după Opus 5. Postarea de lansare Anthropic spune că performează la nivelul lui Fable 5.1 pe majoritatea muncii, costând cu 40% mai puțin de rulat decât Opus 5, iar prezentarea generală a modelelor acum le spune dezvoltatorilor să pornească cu Opus 5.5 și să apeleze la Fable 5.1 pentru munca exigentă pe termen lung sau când evaluările pe Opus 5.5 sunt sub așteptări.

Fișa de sistem Opus 5.5 raportează 89,9% pe SWE-bench Pro, 74,2% pe DeepSWE v1.1 și 66,4% pe Terminal-Bench 4.0 la efort xhigh, peste Fable 5.1 la fiecare rând de programare publicat de Anthropic. Numerele independente sunt mai apropiate: Artificial Analysis îl are la egalitate cu GPT-6 Astra la 59,6% pe Terminal-Bench 4.0, iar Vals AI îl pune primul la 61,6% pe Terminal-Bench 4.0 și 87,6% pe Terminal-Bench 2.1. Ambele cifre Vals includ fallbackuri de siguranță; numărându-le ca eșecuri, scad la 53,5% și 79,8%.

Caracteristici cheie:

• 4 $ per milion de tokeni input și 20 $ per milion de tokeni output, cu 20% sub Opus 5, cu citiri din cache reduse cu 60% la 0,20 $ per milion
• Context de 1M tokeni, 128K output, „gândire” adaptivă care nu poate fi dezactivată și un efort implicit de medium, nu high
• 57,8% pe CursorBench 4.0 la efort maxim, scorul de top pe clasamentul Cursor; la medium obține 52,5%, tot peste Fable 5.1 la maxim
• Disponibil pe API-ul Claude ca claude-opus-5-5, plus Amazon Bedrock, Google Cloud și Microsoft Foundry

Cel mai potrivit pentru: programarea zilnică, migrații la nivel de codebase și code review. Îl înlocuiește pe Opus 5 direct, la un preț mai mic, iar Claude Code îl folosește acum ca model Opus implicit. Ghidul nostru pentru Claude Opus 5.5 acoperă lansarea, iar comparația GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5 include un test hands-on.

Compromis: economia de 40% se aplică la efortul implicit. La efort maxim, Artificial Analysis a constatat că folosește mult mai mulți tokeni decât Opus 5, astfel că prețul per sarcină pe Intelligence Index (5,98 $) a ajuns aproape la nivelul lui Opus 5 (5,86 $). De asemenea, vine cu garduri de tip Fable care redirecționează majoritatea sarcinilor de securitate cibernetică spre Opus 4.8, iar migrarea de cod necesită atenție, pentru că solicitările cu gândirea dezactivată sau folosirea forțată a uneltelor acum returnează erori.

2. Claude Fable 5.1 (Anthropic)

Claude Fable 5.1 este versiunea publică a modelului din clasa Mythos al Anthropic, lansat pe 1 septembrie 2026, și este modelul la care escaladez când Opus 5.5 rămâne fără drum. Pagina de lansare Anthropic afirmă că Fable 5.1 și Claude Mythos 5.1 sunt același model cu garduri diferite.

Cifrele din fișa de sistem Fable 5.1 sunt 81,2% pe SWE-bench Pro și 55,8% pe Terminal-Bench 4.0. Artificial Analysis a măsurat independent 91,4% pe Terminal-Bench 2.1 la efort maxim, încă scorul de top pe acel tablou.

Caracteristici cheie:

• Fereastră de context de 1M tokeni și 128K tokeni output
• „Gândirea” adaptivă este mereu activă
• Citirile din cache-ul de prompt au scăzut cu 75% la 0,25 $ per milion de tokeni odată cu 5.1, ceea ce Anthropic estimează că reduce sarcinile agentice cu până la 45%
• Planificare puternică pe mai multe fișiere și gândire mai amplă cu utilizare mai bună a uneltelor

Cel mai potrivit pentru: pipeline-uri agentice de producție, refactorizări de mai multe zile și orice sarcină unde un răspuns greșit costă mai mult decât tokenii, după ce evaluările tale arată că Opus 5.5 nu ajunge. Ghidul nostru pentru Claude Fable 5.1 acoperă această lansare, iar prezentarea noastră Claude Fable 5 acoperă originalul din iunie.

Compromis: 10 $ per milion de tokeni input și 50 $ per milion de tokeni output înseamnă de 2,5 ori tariful lui Opus 5.5, iar în propriul tabel Anthropic, Fable 5.1 e acum în urma lui Opus 5.5 la SWE-bench Pro, Terminal-Bench 4.0 și CursorBench 4.0. Anthropic spune că ecartul în lumea reală e mai îngust decât sugerează aceste scoruri, dar sarcina probei s-a inversat. Pe vechiul CursorBench 3.2.0, Fable 5.1 la efort mediu a obținut 68,0% pentru 3,53 $ per sarcină.

3. GPT-6 Astra (OpenAI)

GPT-6 Astra este modelul de frontieră al OpenAI, lansat pe 3 septembrie 2026, și încă stă pe primul loc pe clasamentul agent tbench.ai Terminal-Bench 4.0 cu 58,2% cu hamul Codex la efort maxim, deși Opus 5.5 nu are încă o intrare de agent acolo.

Pagina modelului listează o fereastră de context de 1.050.000 tokeni, 128.000 tokeni output, o dată-limită a cunoașterii 30 aprilie 2026 și niveluri de efort de la none la max. Prețul este 10 $ per milion de tokeni input, 1 $ pentru input în cache și 50 $ per milion de tokeni output.

Materialele de lansare ale OpenAI se bazează pe evaluările proprii și pe fișa de sistem, mai degrabă decât pe benchmarkurile cross-lab. Evaluările lor sunt solide, dar nu aș numi Astra un câștigător clar în fața lui Opus 5.5 sau Fable 5.1. Acoperim cifrele de lansare în prezentarea noastră GPT-6 Astra.

Caracteristici cheie:

• Responses API expune hosted_shell, apply_patch, computer_use și tool_search, setul de unelte pe care rulează chiar Codex.
• Input în cache la 1 $ per milion de tokeni, o zecime din prețul de bază, ceea ce contează pentru buclele de agenți care recitesc același repozitoriu.
• Astra este primul model OpenAI care ajunge la nivelul de top în cadrul de Pregătire pentru securitate, deci unele prompturi adiacente securității sunt filtrate.

Cel mai potrivit pentru: echipe deja pe Codex, GitHub Copilot sau ecosistemul Microsoft, sarcini grele în știință și inginerie și oricine are nevoie de suport mai bun pentru unelte terțe. Dacă vrei cea mai mare parte a capabilității la mai puțini bani, GPT-6 Sol, lansat pe 22 septembrie la 2 $ input și 10 $ output per milion de tokeni, îl succede pe GPT-5.6 Sol, iar fără GPT-6 Terra, acum ocupă locul vechi de preț al lui Terra. Pe graficele proprii OpenAI, obține 68,8% pe DeepSWE 1.1 și 49,3% pe FrontierCode, deși GPT-5.6 Sol la efort maxim încă are scor mai mare pe DeepSWE.

Compromis: preț de nivel Fable, iar Opus 5.5 acum se potrivește cu Astra pe Terminal-Bench 4.0 pentru aproximativ 40% din costul per sarcină după calculele Anthropic, cu Artificial Analysis punctându-le la egalitate. Avansurile cele mai clare ale lui Astra sunt în lucrări grele de știință: 64,6% pe Terminal-Bench-Science și 65,5% pe FrontierSWE v2, ambele peste Opus 5.5.

4. Gemini 3.8 Flash (Google)

Gemini 3.8 Flash este modelul de bază al Google, lansat pe 2 septembrie 2026, și una dintre cele mai ieftine modalități de a obține un scor agentic de programare de laborator de frontieră (GPT-6 Luna e mai ieftin per token, dar afișează scoruri agentice mai mici). Raportul de evaluare al Google arată 89,4% la Terminal-Bench 2.1 și 73,7% pe DeepSWE v1.1, o suită de 113 sarcini pe termen lung unde Fable 5.1 a obținut 67,4%. Același tabel îl are pe Opus 5 puțin în față la 74,0%, Anthropic raportează 74,2% pentru Opus 5.5, iar ghidul pentru dezvoltatori Google adaugă 61,6% pe SWE-bench Pro.

Prețul pe pagina de prețuri a API-ului Gemini este 0,75 $ per milion de tokeni input și 3,75 $ per milion de tokeni output până la 31 decembrie 2026, apoi 1,50 $ și 7,50 $ din 1 ianuarie 2027. Chiar și la prețul din 2027, asta e puțin peste o treime din tariful de output al lui Opus 5.5. Fereastra de context este 1M tokeni input cu 64K output.

Caracteristici cheie:

• Input multimodal nativ, deci îi poți da o diagramă de arhitectură sau o captură de ecran a unei interfețe care eșuează, alături de cod.
• Google îl poziționează ca model pentru muncă agentică de volum mare și îl prețuiește în consecință.
• Există o variantă Cyber pentru lucrul pe vulnerabilități, restricționată separat, pe care o acoperim în prezentarea Gemini 3.8 Flash și Flash Cyber.

Cel mai potrivit pentru: bucle de agenți cu volum mare, echipe sensibile la cost și mediile Vertex AI. Gemini 3.1 Pro, lansat pe 19 februarie 2026, rămâne modelul din clasa Pro al Google cu 54,2% la SWE-bench Pro la 2 $ input și 12 $ output per milion de tokeni, dar pentru programare în mod specific, aș alege 3.8 Flash în locul 3.1 Pro astăzi.

Compromis: 19,1% pe Terminal-Bench 4.0. Flash este puternic pe munca la terminal bine definită și slab pe sarcini științifice de frontieră, deci păstrează un model mai puternic la îndemână pentru tichetele cele mai grele.

Asta acoperă modelele din cloud. Restul listei sunt modele pe care le poți descărca.

Care sunt cele mai bune LLM-uri cu greutăți deschise pentru programare în 2026?

Cele mai bune LLM-uri cu greutăți deschise în 2026 se împart în 2 grupuri: modele la scară de datacenter precum DeepSeek V4.1 Flash și Kimi K3, care egalează scorurile de frontieră dar necesită hardware serios de server, și modele sub 120B precum Qwen3.8-27B și Laguna S 2.1, pe care le poți rula pe hardware pe care îl deții.

„Greutăți deschise” aici înseamnă că greutățile sunt descărcabile. Licențele reale variază de la MIT și Apache 2.0 la termeni personalizați.

5. DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek)

DeepSeek V4.1 Flash este lansarea DeepSeek din 10 septembrie 2026 și, în ciuda numelui Flash, este acum modelul DeepSeek pe care l-aș alege primul. DeepSeek spune că îl depășește pe propriul V4 Pro 0813 flagship la performanță, cost, viteză și timp de finalizare a sarcinilor. Indicele independent Vals AI înclină în aceeași direcție, clasându-l cel mai bun model cu greutăți deschise la 57,9%, față de 52,4% cât a înregistrat Vals pentru V4 Pro 0813 în august.

Este un model MoE cu 552B parametri, cu aproximativ 8B parametri activi per token la input și 16B la output, context de 1M tokeni, input de imagine nativ și greutăți sub licență MIT. DeepSeek raportează 90,6% pe Terminal-Bench 2.1 și 74,2% pe DeepSWE v1.1, cele mai mari scoruri raportate de vendor pentru greutăți deschise pe ambele. Rularea Terminal-Bench 2.1 a Vals AI este mai puțin generoasă, la 74,5%, pe locul doi între modelele cu greutăți deschise.

Acoperim lansarea pe larg în prezentarea DeepSeek V4.1 Flash.

Caracteristici cheie:

• Prețuri API pe pagina de prețuri DeepSeek: 0,15 $ per milion de tokeni input și 0,60 $ per milion de tokeni output în orele off-peak, dublându-se la 0,30 $ și 1,20 $ în intervalele de vârf din timpul săptămânii (01:00–04:00 și 06:00–10:00 UTC). Accesările din cache costă 0,003 $ per milion off-peak.
• Servit ca deepseek-flash pe un API compatibil cu OpenAI, astfel încât scriptul ask_coding_model.py de mai târziu funcționează cu schimbarea URL-ului de bază.
• Un cache KV de aproximativ un sfert din dimensiunea celui al V4 Flash, ceea ce explică prețurile atât de mici pentru context lung.

Cel mai potrivit pentru: programare la terminal aproape de frontieră, la costuri derizorii, și joburi batch de cod pe care le poți programa în afara orelor de vârf.

Compromis: obține 31,2% pe Terminal-Bench 4.0 în raportul propriu DeepSeek, deci cea mai dificilă muncă agentică pe termen lung rămâne la laboratoarele de frontieră. Checkpointul are aproximativ 510 GB, deci „greutăți deschise” aici înseamnă server multi-GPU. Dacă ești pe V4 Pro 0813, DeepSeek a anunțat că va redirecționa acel model către V4.1 Flash pe 14 septembrie, apoi a revenit, iar V4 Pro este încă servit la 0,66/1,98 $ off-peak până la noi ordine.

6. Kimi K3 (Moonshot AI)

Kimi K3 este flagshipul cu greutăți deschise al Moonshot AI, cu 2,8 trilioane de parametri, lansat în iulie 2026, și obține 88,3% pe Terminal-Bench 2.1, al doilea între modelele deschise după 90,6% raportat de vendor pentru DeepSeek V4.1 Flash.

Fișa de pe Hugging Face listează 104B parametri activi din 896 de experți (16 rulați plus 2 partajați per token), context de 1.048.576 tokeni și greutăți MXFP4. Vals AI a măsurat 93,4% pe SWE-bench Verified.

Caracteristici cheie:

• Context de 1M tokeni cu viziune nativă.
• Se livrează sub licența Kimi K3, o licență personalizată, nu MIT sau Apache, deci citește-o înainte de utilizare comercială.
• Stackurile de inferență recomandate sunt vLLM, SGLang și TokenSpeed, iar Moonshot a calibrat unele sarcini de evaluare pe GPU pentru H20.

Cel mai potrivit pentru: oricine vrea cel mai puternic agent de programare deschis disponibil.

Compromis: capabilitate aproape de frontieră vine doar la scară de datacenter. Ecartul de 3 puncte față de Fable 5.1 pe Terminal-Bench 2.1 pare mic, dar nu e comparabil: Moonshot a măsurat 88,3% pe propriul ham Kimi Code, în timp ce 91,4% al lui Fable vine din rulările Terminus 2 ale Artificial Analysis. În practică, ori îl închiriezi printr-un furnizor găzduit, ori rulezi propriul cluster, plus o licență personalizată de clarificat cu juridicul.

7. Qwen3.8-27B (Alibaba)

Qwen3.8-27B este un model dens cu 27 de miliarde de parametri, lansat în august 2026 sub Apache 2.0, și este cel mai bun LLM de programare pe care îl poți rula pe un singur GPU de 24 GB.

Fișa modelului raportează 61,7% pe SWE-bench Pro, 73,0% pe Terminal-Bench 2.1, 90,3% pe LiveCodeBench v6 și 42,2% pe DeepSWE 1.1, cu un context nativ de 262.144 tokeni extensibil la 1M cu YaRN. Aceste scoruri SWE-bench Pro și Terminal-Bench depășesc Laguna S 2.1, un model de 4 ori mai mare, și îl depășesc pe Gemini 3.1 Pro la SWE-bench Pro. Adevărat, Qwen a rulat SWE-bench Pro pe propriul set de sarcini corectat, deci tratează comparațiile cross-lab ca orientative.

Caracteristici cheie:

• GGUF UD-Q4_K_M al comunității de la Unsloth este un singur fișier de 16,5 GB, ceea ce lasă loc pentru un context de 32K pe o placă de 24 GB. UD-Q4_K_XL are 17,6 GB.
• Arhitectură densă, deci e mai lent per token decât un MoE cu 3B activi, dar mult mai consistent pe editări în mai multe fișiere.
• Apache 2.0, fără restricții de utilizare în produse comerciale.

Cel mai potrivit pentru: dezvoltatori care nu pot trimite cod către un API extern, practicanți solo cu un singur GPU din clasa RTX și oricine vrea o comparație locală versus Claude pe propriul repozitoriu înainte de a plăti pentru cloud.

Compromis: 73,0% versus 91,4% pe Terminal-Bench 2.1 înseamnă totuși un ecart de 18 puncte, care apare ca mai multe reluări pe sarcini agentice lungi.

8. Laguna S 2.1 (Poolside)

Laguna S 2.1 este modelul de programare MoE al Poolside cu 118B parametri și 8B parametri activi, lansat pe 21 iulie 2026, și este alegerea cu greutăți deschise pentru un Mac Studio, DGX Spark sau o stație de lucru multi-GPU.

Postarea de lansare a Poolside raportează 59,4% pe setul public SWE-bench Pro, 70,2% pe Terminal-Bench 2.1 cu „thinking” maxim (60,4% cu „thinking” dezactivat), 78,5% pe SWE-bench Multilingual și 40,4% pe DeepSWE.

Modelul a fost antrenat pe 409.000 de medii, incluzând 83.000 de sarcini la terminal și 168.000 de fluxuri de lucru de inginerie software, pe 4.096 H200 în mai puțin de 9 săptămâni.

Caracteristici cheie:

• Fereastră de context de 1M tokeni, neobișnuită la această dimensiune.
• Licență OpenMDW-1.1, permisivă dar merită citită de echipa juridică.
• Modul „thinking” este activ implicit și valorează aproximativ 10 puncte pe Terminal-Bench 2.1; lungimea medie a completărilor a variat între ~23K și 249K tokeni per sarcină în rulările Poolside, deci bugetează pentru asta.

Cel mai potrivit pentru: echipe care vor un agent local în stil Claude Code pe o mașină cu 96–128 GB memorie unificată și repozitoare suficient de mari încât să aibă nevoie de fereastra de 1M local.

Compromis: 118B parametri la 4 biți înseamnă aproximativ 60–70 GB de greutăți înainte să aloci un cache KV, deci un GPU de 24 GB iese din discuție. La scoruri brute, Qwen3.8-27B îl depășește, dar cei 8B parametri activi ai lui Laguna îl fac mult mai rapid odată ce greutățile încap, ceea ce e ideea pentru un agent peste noapte.

9. Qwen3-Coder-Next (Alibaba)

Qwen3-Coder-Next este un model MoE cu 80B parametri care activează doar 3B parametri per token, lansat pe 3 februarie 2026 sub Apache 2.0, și este cel mai rapid coder local capabil pentru hardware care nu poate susține un model dens de 27B la viteză.

Fișa modelului raportează 70,6% pe SWE-bench Verified, 44,3% pe SWE-bench Pro și 36,2% pe Terminal-Bench 2.0, cu 512 experți (10 activi plus 1 partajat) și un context de 262.144 tokeni. Rulează doar în mod non-thinking.

Caracteristici cheie:

• GGUF Q4_K_M oficial are aproximativ 48 GB, potrivit mai degrabă pentru un Mac de 64 GB sau un setup cu offload pe CPU decât pentru un singur GPU de consum.
• Atenție hibridă (3 straturi Gated DeltaNet per strat de atenție standard) care menține consumul de memorie pe context lung redus.
• Suportat în vLLM, SGLang, Ollama, LM Studio, MLX-LM, llama.cpp și KTransformers, conform fișei.

Cel mai potrivit pentru: sarcini pe termen lung peste noapte unde tokenii pe secundă contează mai mult decât acuratețea de vârf și laptopuri cu 64 GB memorie unificată.

Compromis: 44,3% pe SWE-bench Pro este cu 17 puncte sub Qwen3.8-27B, deci pentru un bug dificil unic aș alege modelul dens.

Alte modele cu greutăți deschise care merită văzute

Patru modele au fost aproape să intre pe listă, iar 2 dintre ele vor se potrivi unor echipe specifice mai bine decât alegerile mele:

• DeepSeek V4 Pro 0813 (DeepSeek): 1,6T total, 49B activi, context de 1M, licență MIT, 96,4% pe SWE-bench Verified (arhivat) al Vals AI. Încă servit la 0,66 $ input și 1,98 $ output per milion de tokeni off-peak, dar Vals l-a măsurat la 54,7% pe Terminal-Bench 2.1 față de 87,9% cât raportează DeepSeek, iar DeepSeek acum direcționează utilizatorii spre V4.1 Flash. Explicatorul nostru DeepSeek V4 acoperă arhitectura.
• Kimi K2.6 (Moonshot): 1T total, 32B activi, context 256K, licență MIT modificată, 80,2% SWE-bench Verified, 58,6% SWE-bench Pro și 89,6% LiveCodeBench v6. Cea mai curată licență dintre modelele de ordinul trilionului după MIT-ul simplu al DeepSeek V4 Pro.
• MiniMax M3: 428B total, 23B activi, context de 1M, input nativ de imagini și video, 80,5% SWE-bench Verified și 59% SWE-bench Pro. Alegerea deschisă dacă sarcinile tale combină cod cu capturi de ecran.
• Qwen3.8-Flash-Next: 125B total cu 6B activi, 62,5% SWE-bench Pro și 58,7% DeepSWE, sub licența mai restrictivă qwen-community-1.0. Mai puternic decât Qwen3.8-27B pe DeepSWE, dar licența l-a ținut în afara top 9.

Dacă una dintre aceste opțiuni cu greutăți deschise se potrivește hardware-ului tău, secțiunea următoare arată cum o rulezi.

Cum rulezi local un model de programare cu greutăți deschise?

Rularea locală a unui model de programare cu greutăți deschise are 3 pași: descarci un checkpoint cuantizat, îl servești în spatele unui endpoint compatibil cu OpenAI și îți îndrepți clientul sau asistentul de programare către acel endpoint. Voi folosi Qwen3.8-27B în acest exemplu pentru că este cel mai ușor dintre cele 9 de încăput pe hardware de consum.

Primul, descărcarea. Biblioteca huggingface_hub gestionează transferuri reluabile și caching, ceea ce ajută cu aceste fișiere mai mari:

"""Download a quantized coding model from Hugging Face.
 
Qwen3.8-27B at UD-Q4_K_M is a single 16.5 GB file, which leaves room for
a 32K context on a 24 GB GPU. Swap FILENAME for the UD-Q4_K_XL build if you
have the extra 1 GB to spare.
"""
 
from huggingface_hub import hf_hub_download
 
REPO_ID = "unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF"
FILENAME = "Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf"
 
 
def fetch(repo_id: str = REPO_ID, filename: str = FILENAME) -> str:
    """Download one file from the Hub and return its local path."""
    path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=filename)
    print(f"Saved to {path}")
    return path
 
 
if __name__ == "__main__":
    fetch()

Salvează ca download_gguf.py și rulează uv run --with huggingface_hub python download_gguf.py. Pe Windows vei vedea un avertisment despre symlinkuri dacă nu este activat Developer Mode.

Al doilea, servește-l.

Oricare dintre llama-server din llama.cpp, LM Studio sau Ollama va expune un endpoint /v1 compatibil cu OpenAI. Cu llama.cpp comanda este o singură linie, iar 2 flaguri fac treaba: -ngl 99 mută fiecare layer pe GPU și -c 32768 setează un context de 32K.

llama-server -m Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf -c 32768 -ngl 99 --port 8080

Al treilea, clientul. Păstrez un script pentru fiecare model pe care îl evaluez, local sau găzduit, și schimb țintele cu 3 variabile de mediu. Același fișier vorbește cu serverul local de mai sus, cu API-ul DeepSeek sau cu OpenAI:

"""Send one coding prompt to any OpenAI-compatible endpoint.
 
The same script talks to a local llama.cpp or vLLM server, to DeepSeek's
API, or to OpenAI itself. Only three environment variables change:
 
    LLM_BASE_URL   e.g. http://localhost:8080/v1  or  https://api.deepseek.com
    LLM_MODEL      e.g. qwen3.8-27b  or  deepseek-flash
    LLM_API_KEY    anything non-empty for a local server
"""
 
import os
 
from openai import OpenAI
 
PROMPT = (
    "Write a Python function top_n(df, col, n) that returns the n largest "
    "rows of a pandas DataFrame by column col, with a docstring and a "
    "ValueError if col is missing."
)
 
 
def ask(prompt: str = PROMPT) -> str:
    """Return the model's reply for a single-turn coding request."""
    client = OpenAI(
        base_url=os.environ["LLM_BASE_URL"],
        api_key=os.environ.get("LLM_API_KEY", "local"),
    )
    response = client.chat.completions.create(
        model=os.environ["LLM_MODEL"],
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.2,  # keep code generation close to deterministic
    )
    return response.choices[0].message.content
 
 
if __name__ == "__main__":
    print(ask())

Salvează ca ask_coding_model.py și rulează-l cu LLM_BASE_URL=http://localhost:8080/v1 LLM_MODEL=qwen3.8-27b uv run --with openai python ask_coding_model.py.

Dacă vei conecta mai multe astfel de endpointuri într-o aplicație cu rutare, retryuri și apeluri de unelte, cursul nostru despre dezvoltarea aplicațiilor LLM cu LangChain acoperă abstracțiile care te scapă de un maldăr de if-uri.

Cum ar trebui să alegi cel mai bun LLM pentru programare?

Alegerea celui mai bun LLM pentru programare se reduce la 4 constrângeri: dacă codul tău poate părăsi mașina, câtă memorie ai, cât vei plăti per milion de tokeni output și de cât context are nevoie o singură sarcină. Tabelul de mai jos pune cele 9 modele clasate unul lângă altul pe numerele în care am cea mai mare încredere, iar ghidul decizional de după mapează aceste constrângeri la o alegere.

Ghidul decizional

Iată cum mapez cele 4 constrângeri pe clasament:

• Pipeline-uri de programare agentică unde corectitudinea domină costul: Claude Opus 5.5 la efort high sau xhigh, cu Fable 5.1 la dispoziție pentru sarcini pe termen lung unde evaluările tale arată că Opus 5.5 nu ajunge.
• Programare zilnică asistată de AI la un preț rezonabil: Claude Opus 5.5 la efortul implicit medium mai întâi, GPT-6 Sol pe locul doi dacă trăiești în Codex.
• Știință de frontieră, simulare sau lucru pe kerneluri GPU: GPT-6 Astra sau Claude Opus 5.5. Astra conduce pe Terminal-Bench-Science, Opus 5.5 pe Terminal-Bench 4.0.
• Codebase masiv, prompturi de 1M tokeni, buget strâns: Gemini 3.8 Flash pentru preț, Opus 5.5 când răspunsurile lui Flash devin imprecise.
• Greutăți deschise prin API: DeepSeek V4.1 Flash în afara orelor de vârf.
• Local și privat pe un singur GPU de 24 GB: Qwen3.8-27B la UD-Q4_K_M.
• Local și privat pe o mașină de 96–128 GB: Laguna S 2.1 sau Kimi K3 dacă „mașină” înseamnă „cluster”.
• Local și rapid pe un laptop de 64 GB: Qwen3-Coder-Next.

Dacă vrei un cadru mai general pentru a potrivi un model cu o aplicație, inclusiv opțiuni de găzduire și licențiere, ghidul nostru despre cum să alegi cel mai bun LLM pentru aplicația ta merge dincolo de programare.

Și oricare ar fi modelul ales, abilitățile care scot valoare din el sunt aceleași: parcursul de abilități AI pentru inginerie software și cursul nostru despre programare asistată de AI pentru dezvoltatori predau obiceiurile de prompting, testare și review care transformă un benchmark de 91% într-un pull request fuzionat.

Gânduri finale

Claude Opus 5.5 este cel mai bun LLM pentru programare în septembrie 2026 și, în mod neobișnuit, și cel pe care să-l treci pe nota de plată a echipei. Claude Fable 5.1 este calea de escaladare pentru cele mai lungi sarcini, iar Qwen3.8-27B este modelul cu greutăți deschise care transformă un GPU de 24 GB într-un asistent privat de programare care îl depășește pe cel de frontieră de anul trecut la SWE-bench Pro. Restul depinde de constrângerile tale, iar ghidul decizional de mai sus este modul în care le-aș rezolva.

Marea schimbare este că benchmarkul care a definit această categorie timp de 2 ani, SWE-bench Verified, a încetat să mai conteze în același an în care greutățile deschise au ajuns din urmă pe el.

Nu e o coincidență.

Când Opus 5 și DeepSeek V4 Pro stau la 0,6 puncte distanță pe un test saturat, iar un model de 20 $ pe milion acum îl depășește pe propriul model de 50 $ al Anthropic la SWE-bench Pro, valoarea s-a mutat către designul hamului, bugetele de efort și evaluarea pe propriul repozitoriu, exact munca pe care un tabel al vendorului nu o poate face pentru tine.

Deci fă acea muncă. Ia scriptul ask_coding_model.py, îndreaptă-l către 2 sau 3 dintre aceste modele, rulează-l pe 20 de tichete reale din backlogul tău la nivelul de efort pentru care chiar vei plăti și lasă acel rezultat să contrazică orice am scris aici. Dacă „vibe coding” e mai mult pe stilul tău decât hamurile de evaluare, articolul nostru despre ce este vibe coding și unde cedează este o privire onestă asupra compromisurilor, iar aceleași clasamente de modele se aplică.