Rang Lista AI Coding Arene 2026

Rang Lista Kodiranja

Svaki model u nastavku testiran je u Coding Arena putem slijepih usporedbi jedan-na-jedan gdje stvarni programeri biraju koji model piše bolji kod. Ovo je 6. veljače 2026. — najraznovrsnija i najkonkurentnija snimka koju je arena ikada proizvela, s 12 organizacija i 60 modela koji obuhvaćaju četiri kontinenta.

Anthropicovo Zaključavanje Četiri Krune

Dopustite mi da budem iskren o tome kako je koristiti ove modele svakodnevno. Claude Opus 4.5 u načinu razmišljanja (thinking mode) ostaje model za kojim posežem kada su ulozi najviši — zamršeno refaktoriranje distribuiranog sustava, arhitektonska odluka koja će se odraziti na pedeset datoteka. Ne generira samo kod. Razmišlja o posljedicama. Gledao sam ga kako identificira stanje utrke (race condition) u istodobnom Go kodu u koji sam zurio sat vremena a da ga nisam vidio. Ta vrsta arhitektonske svijesti razlog je zašto drži 1. mjesto i zašto ne očekujem da će uskoro napustiti tu poziciju.

Prava priča ovog mjeseca je Claude Opus 4.6, koji debitira na 2. mjestu. Ovo nije varijanta koja razmišlja — to je standardni način rada, i već nadmašuje prošlomjesečni broj 2 (Sonnet 4.5 Thinking, sada na #3). U mojim ranim testovima, 4.6 pokazuje primjetno bolje rukovanje dvosmislenim zahtjevima. Kada je vaša specifikacija nedovoljno specificirana — što je u stvarnom svijetu uvijek — 4.6 postavlja oštrija pojašnjavajuća pitanja i donosi obranjivije pretpostavke. Čini se da je Anthropic usredotočio ovu iteraciju na kvalitetu zaključivanja umjesto na sirovu brzinu generiranja, a rezultati arene to potvrđuju.

Uzorak vrijedan pažnje: varijante koje razmišljaju dosljedno nadmašuju svoje pandane koji ne razmišljaju. Opus 4.5 Thinking (#1) naspram non-thinking (#4). Sonnet 4.5 Thinking (#3) naspram non-thinking (#9). Opus 4.1 Thinking (#7) naspram non-thinking (#12). Trošak razmišljanja — obično 3 do 8 dodatnih sekundi po odgovoru — pretvara se u smisleno bolji kod za složene zadatke. Ako vaš tijek rada može apsorbirati latenciju, način razmišljanja gotovo uvijek vrijedi. Ali to što Claude 4.6 postiže #2 bez načina razmišljanja sugerira da Anthropic također zatvara jaz samo arhitekturom — i to je zanimljiviji razvoj događaja za svakoga tko promatra kamo ide ova tehnologija.

Kamo Anthropic ide odavde? Ovim tempom iteracije — otprilike jedno značajno izdanje svakih 6 do 8 tjedana — očekivao bih Claude 4.7 ili novu varijantu Sonnet prije kraja drugog tromjesečja. Ako se krivulja poboljšanja održi, pitanje nije hoće li Anthropic zadržati 1. mjesto. Nego može li itko drugi probiti top 3.

Moonshot Upada na Zabavu

Ovo nisam vidio da dolazi. Moonshot je mjesecima bio kompetentna, ali neupadljiva prisutnost u areni kodiranja, s varijantama Kimi K2 koje su se kretale oko 20-ih i 30-ih mjesta. Tada je pao K2.5, i odmah je bilo jasno da se nešto temeljno promijenilo. Provukao sam ga kroz svoju standardnu bateriju — React komponentu sa složenim upravljanjem stanjem, zagonetku vlasništva u Rustu, optimizaciju SQL upita preko tri spojene tablice — i rezultati su bili zapanjujući. Kvaliteta odgovora K2.5 Instant parirala je modelima kojima treba dvostruko duže za generiranje, a varijanta koja razmišlja pokazala je vrstu sustavnog razmišljanja koju sam do prošlog mjeseca dosljedno viđao samo kod Claudea.

Ono što K2.5 čini posebno zanimljivim je "instant" varijanta koja sjedi na 6. mjestu. U eri u kojoj načini razmišljanja dominiraju gornjim rangovima, evo modela koji postiže performanse top 10 bez troška razmišljanja. Za tijekove rada osjetljive na latenciju — automatsko dovršavanje, inline prijedlozi, brze iteracijske petlje — to je značajan diferencijator. Programeri koji integriraju više modela u svoj pipeline trebali bi obratiti pozornost: K2.5 Instant može biti najbrži put do visokokvalitetnog generiranja koda koji je trenutno dostupan.

Putanja Moonshota je ona koju najpomnije pratim ulazeći u proljeće. Ako je K2.5 ovako dobar, K3 bi mogao istinski ugroziti postolje. Brzina istraživanja tvrtke sugerira da su pogodili produktivnu žilu u svom pristup obuci, a rezultati se zbrajaju brže od bilo kojeg drugog laboratorija izvan Anthropica trenutno. Za programere koji su odbacili kineske AI laboratorije kao drugorazredne za zadatke kodiranja — a priznat ću da sam bio jedan od njih prije šest mjeseci — vrijeme je da ažurirate svoje pretpostavke.

Google, xAI i OpenAI: Bitka na Sredini Tablice

Da ste me prije godinu dana pitali koji će se laboratoriji boriti za pozicije od #5 do #20 početkom 2026., ovo nije popis koji bih vam dao. Ipak, evo nas: tri od organizacija s najboljim resursima za AI na svijetu zaključane su u žestokom natjecanju na sredini tablice dok startup iz Pekinga zauzima dva mjesta ispred njih.

Gemini 3 Pro drži #5, i još uvijek mislim da je podcijenjen za rad na kodiranju. Googleov model uvijek je bio najjači u poliglotnim zadacima — prebacivanje između Pythona, TypeScripta i SQL-a unutar istog razgovora uz minimalnu zbrku konteksta. Flash varijante na #11 i #13 ostaju moj izbor za brzo postavljanje skela (scaffolding). Kada radim prototip i trebam tri različite implementacije u pet minuta, prednost brzine Flasha je opipljiva, a strop kvalitete dovoljno visok za iteraciju. Ono što Googleu nedostaje na vrhu, nadoknađuje praktičnom svestranošću koja je važna u dnevnim tijekovima rada.

Grok 4.1 Thinking na #10 je najpodcjenjeniji model u ovoj areni. xAI je izgradio nešto s izrazitom osobnošću: minimalan uvod, bez neželjenih predavanja o arhitekturi, samo čist izvršni kod. Kada sam već donio odluke o dizajnu i trebam vjernu implementaciju, Grok isporučuje s učinkovitošću zbog koje se osjeća kao pair programmer koji čita sobu. Četiri xAI modela u top 60, svaki dosljedno pogađa svoju nišu.

Globalna Revolucija Laboratorija

Udaljite se od top 10 i priča postaje nešto veće od bilo kojeg pojedinačnog modela. Dvanaest različitih organizacija iz najmanje šest zemalja sada postavlja konkurentni AI za kodiranje. To je bilo nezamislivo prije osamnaest mjeseci i mijenja sve o tome kako bismo trebali razmišljati o odabiru modela.

DeepSeek postavlja osam modela u top 60, predvođenih V3.2 Exp Thinking na 27. mjestu. Njihova strategija je jasno volumen i raznolikost: standardne, thinking, eksperimentalne i terminus varijante za različite slučajeve upotrebe i cjenovne točke. Za timove koji upravljaju proračunima API-ja u velikim razmjerima, omjer cijene i učinka DeepSeeka ostaje najbolji u industriji. Koristio sam njihovu V3.2 obitelj opsežno za skupno generiranje koda i automatizirane testne skele — zadatke gdje trebate dosljednu kvalitetu pri velikom volumenu, i gdje bi plaćanje premium stopa slomilo proračun. Serija V3.2 pouzdano rješava ove tijekove rada, a ta pouzdanost u velikim razmjerima je vlastiti oblik izvrsnosti.

Obitelj Qwen tvrtke Alibaba fascinantna je iz drugog razloga. Sedam modela u top 60, ali stvarna inovacija je raznolikost: Qwen3-Max za opće kodiranje, Qwen3 Coder kao namjenski izgrađen stručnjak za kodiranje na 54. mjestu, i Qwen3-VL na 40. i 50. mjestu — model vizije i jezika koji se natječe u areni kodiranja samo tekstom. Ta posljednja točka zaslužuje pozornost. Multimodalni modeli koji mogu čitati dijagrame, snimke zaslona i UI modele dok generiraju kod predstavljaju sljedeću granicu razvoja potpomognutog AI-jem. Kada vam dizajner da Figma snimku zaslona i kaže "izgradi ovo", model koji može vidjeti cilj ima strukturnu prednost nad onim koji može samo pročitati tekstualni opis istog. Alibaba već isporučuje ovu mogućnost.

Z.ai-jev GLM-4.7 na 20. mjestu je tiho impresivan, s tri modela koja se protežu kroz top 60. Baiduov ERNIE 5.0-0110 drži se čvrsto na 18. mjestu, potvrđujući da prošlomjesečni debi nije bio slučajnost. A tu su i wildcardovi: Meituanov LongCat na 25. mjestu — da, platforma za dostavu hrane — i Xiaomijev Mimo V2 Flash koji zatvara listu na 60. mjestu. Kada proizvođač telefona isporuči model za kodiranje koji uđe u globalnih top 60, konkurentska dinamika industrije se temeljito promijenila. Prepreke za ulazak padaju, a bazen talenata je globalan.

Kamo Ovo Ide

Pokrivam ove rang liste dovoljno dugo da prepoznam prijelomne točke, i veljača 2026. je jedna od njih. Evo što vjerujem da nam podaci govore o sljedećih šest mjeseci.

Načini razmišljanja postat će standard. Od 15 najboljih modela, osam su eksplicitno varijante "thinking" ili "reasoning". Premija performansi je dosljedna i mjerljiva u svakoj obitelji modela koja nudi oba načina. Do sredine 2026. očekujem da će varijante koje ne razmišljaju uglavnom nestati iz top 20 — s značajnom iznimkom modela poput Claude 4.6 i K2.5 Instant koji postižu kvalitetu razine razmišljanja samo kroz arhitekturu. Ako vaši alati ne podržavaju streaming thinking tokena, vrijeme je za nadogradnju.

Jaz u sposobnostima se smanjuje. Raspon od #1 do #60 je 90 bodova — oko 6%. Svaki model na ovom popisu može isporučiti produkcijski kod. Značajne razlike sve više se odnose na specijalizaciju, brzinu, cijenu i prilagodbu ekosustavu, a ne na sirovu sposobnost. Ovo su sjajne vijesti za programere: vaš izbor modela manje je važan od toga koliko ga dobro integrirate u svoj tijek rada. Pobjednička strategija je manje o odabiru "najboljeg" modela, a više o izgradnji cjevovoda koji koristi pravi model za svaki zadatak.

Mixture-of-Experts (MoE) pobjeđuje u ratu učinkovitosti. Modeli poput Qwen3-235B-A22B i Qwen3-Next-80B-A3B isporučuju broj parametara u stotinama milijardi dok aktiviraju samo djelić za svaki upit. Ova arhitektura omogućuje manjim laboratorijima da se natječu s divovima u kvaliteti uz održavanje dramatično nižih troškova inferencije. Pazite na više MoE modela koji se penju na ljestvici kako tehnike obuke za rijetke arhitekture sazrijevaju. Sljedeći model #1 možda neće biti najveći — mogao bi biti najpametniji u tome koje parametre aktivirati.

Moonshot je putanja koju treba pratiti. Nijedan laboratorij nije napredovao tako brzo kao Moonshot u posljednja tri mjeseca. Skok s K2 na K2.5 predstavlja vrstu generacijskog skoka koji obično traje dvostruko duže. Ako njihov istraživački cjevovod nastavi ovom brzinom, izdanje K3 u Q2 ili Q3 moglo bi realno izazvati postolje. Oni su crni konj 2026. godine.

Modeli vizije i jezika zamutit će liniju. Qwen3-VL se već natječe u areni kodiranja samo tekstom i plasira se respektabilno. Kako razvoj sve više uključuje čitanje modela, žičanih okvira i snimaka zaslona uz tekstualne specifikacije, modeli koji izvorno obrađuju oba modaliteta imat će strukturnu prednost. Ovo je nova sposobnost koju većina programera još nije integrirala u svoje tijekove rada, a oni koji to učine imat će pravu prednost u front-end i full-stack radu.

Vaš Alat za Kodiranje, Ponovno Izgrađen

Nakon dvije godine svakodnevne upotrebe i tisuća commitova napisanih uz AI, smjestio sam se u obrazac koji podaci ovog mjeseca samo pojačavaju: najbolji programeri ne biraju jedan model — oni grade repertoar. Evo kako bih ja rasporedio svoj na temelju trenutnog krajolika.