2026 m. AI Code Arena lyderių lentelė: kas iš tikrųjų rašo geriausią kodą?

Pilnas Code Arena Reitingas

Trisdešimt devyni modeliai. Dvylika organizacijų. Kiekvienas reitinguojamas pagal gebėjimą atlikti realias agentines kodavimo užduotis — daugiapakopį samprotavimą, įrankių orkestravimą ir sudėtingą kodo generavimą esant spaudimui. Tai yra pilna Code Arena lyderių lentelė 2026 m. vasario 6 d. — kiekvienas modelis susietas tiesiogiai. Jei renkatės savo kitą AI kodavimo partnerį, pradėkite čia.

Claude Opus 4.6: Naujas Standartas

Leiskite man būti tiesmukam apie tai, ką patyriau, kai pirmą kartą išbandžiau Claude Opus 4.6. Mečiau jam trijų mikroservisų migraciją — tai refaktorinimo užduotis, kuri reikalauja laikyti visą priklausomybių grafą darbinėje atmintyje, kol perrašomos sąsajų sutartys tarp failų. Ten, kur Opus 4.5 kartais prarasdavo rišlumą ties trečiojo serviso tipų apibrėžimais, Opus 4.6 išlaikė tobulą kontekstą visuose trijuose. Jis ne tik refaktorino kodą; jis identifikavo numanomą ciklinę priklausomybę, kurią aš praleidau, ir pasiūlė architektūrinį sprendimą, kuris buvo išties elegantiškas. Žiūrėjau į rezultatą gerą minutę, kol pripažinau, kad mašina mane ką tik aplenkė architektūroje mano paties kode.

Tai, kas skiria Opus 4.6 nuo visko, kas yra žemiau, yra kokybinis pokytis tame, kaip jis tvarkosi su samprotavimu per kelis failus. Dauguma modelių traktuoja kiekvieną failą kaip pusiau izoliuotą kontekstą. Opus 4.6 iš tikrųjų modeliuoja priklausomybes tarp failų — jis supranta, kad grąžinimo tipo pakeitimas Servise A kaskadiškai pereis per sąsają Servise B ir sugadins vartotojo logiką Servise C, ir jis proaktyviai išsprendžia visus tris vienu praėjimu. Tai tokia architektūrinė nuovoka, kurios anksčiau reikėjo vyresniajam inžinieriui. Ir tai yra aiškiausias signalas iki šiol, kad "mąstymo" paradigma nėra triukas — tai esminis architektūrinis pokytis, kuris apibrėš naująją kodavimo AI kartą.

Anthropic Gniaužtai

Anthropic dabar turi septynis modelius šioje lyderių lentelėje — ir mane stebina ne skaičius, o vertikalus pasiskirstymas. Jie užima #1, #2 ir #4 pozicijas. Jų vidutinės klasės pasirinkimai — Opus 4.1 ties #14, Sonnet 4.5 Thinking ties #16 ir Sonnet 4.5 ties #17 — padengia našumo ir kainos santykio "aukso vidurį". Net jų biudžetinis pasirinkimas, Claude Haiku 4.5 ties #27, tvarkosi su daugiapakopiu įrankių naudojimu su kompetencija, kuri prieš dvylika mėnesių būtų buvusi top-10 medžiaga.

Moonshot Dvigubas Smūgis

Jei prieš mėnesį man būtumėte pasakę, kad Moonshot į top 10 įdės du naujus modelius, būčiau buvęs skeptiškas. Jų esamas Kimi K2 Thinking Turbo sėdėjo ties dvidešimtųjų viduriu — garbinga, bet ne antraščių verta. Tada Kimi K2.5 nusileido tiek Thinking, tiek Instant variantuose, ir visiškai pakeitė pokalbį.

Moonshot dabar turi tris modelius lyderių lentelėje — K2.5 Thinking ties #6, K2.5 Instant ties #10 ir K2 Thinking Turbo ties #23. Tai vertikali strategija, atsirandanti realiu laiku. Kas verčia mane atkreipti dėmesį, tai jų iteracijos greitis: jie perėjo nuo K2 prie K2.5 per savaites, ne mėnesius. Jei Moonshot išlaikys šį tempą, K3 išleidimas iki vasaros realiai galėtų mesti iššūkį top 3. Skirstymas į thinking/instant taip pat signalizuoja, kad jie suprato, jog programuotojai nenori vieno modelio — jie nori greito režimo ir gilaus režimo, ir jie nori sklandžiai perjunginėti tarp jų. Tai produkto įžvalga, ne tik inžinerinė.

OpenAI: Laiko Liniją

OpenAI vis dar turi daugiausiai modelių iš bet kurios organizacijos — aštuonis per visą spektrą. GPT-5.2 High tvirtai laikosi ties #3, ir jo ekosistemos pranašumas išlieka bauginantis. Jei naudojate GitHub Copilot, ChatGPT Pro arba API su funkcijų kvietimu, perėjimo kaštai palikti OpenAI yra realūs. Integracijos gylis yra svarbus, ir niekas to nedaro geriau.

Sąžiningas įvertinimas: OpenAI nepralaimi — konkurencija laimi. Atotrūkis tarp jų geriausio modelio ir #1 pozicijos pastebimai padidėjo nuo sausio. Jų modeliai tęsiasi nuo #3 iki #31, su GPT-5 Medium ties #13, GPT-5.1 Medium ties #15 ir GPT-5.1 ties #20, sudarančiais patikimą vidutinės klasės bloką. Bet štai kas, mano manymu, nutiks toliau: tikrasis OpenAI atsakomasis ėjimas nebus dar vienas bendras modelio atnaujinimas — tai bus GPT-6 peržiūra, specialiai suderinta agentiniam kodavimui, tikėtina, pristatyta su gilesne Copilot integracija, kuri padarys gryną vietą lyderių lentelėje beveik nesvarbią, jei jau esate jų ekosistemoje.

Google: Tylusis Inkaras

Google istorija šį mėnesį yra tylaus nuoseklumo istorija — ir tai yra tiek jų stiprybė, tiek rizika. Gemini 3 Pro stabiliai laikosi ties #5, ir jo pagrindinis pranašumas išlieka neprilygstamas: konteksto langas toks milžiniškas, kad jis gali samprotauti per visą monorepo vienu praėjimu. Kelių failų refaktorinimui — tokiam, kur reikia, kad modelis suprastų, kaip schemos pakeitimas `/models` nuvilnija per `/routes`, `/middleware` ir `/tests` vienu metu — niekas kitas neprilygsta. Vien šis gebėjimas daro jį nepakeičiamu mano darbo eigoje.

Gemini 3 Flash ties #7 ir toliau yra mano pasirinkimas iteratyviam frontend darbui. Thinking-minimal variantas ties #11 randa patrauklų vidurį — gaunate didžiąją dalį samprotavimo naudos už dalį vėlavimo. Greito prototipavimo sesijoms, kai darau nuolatinius pakeitimus ir reikia beveik momentinio grįžtamojo ryšio, tai išlieka nenugalėta. Bet štai trajektorijos nerimas: Google nukrito iš #4 į #5 šį ciklą, nustumtas naujokų. Jie turi infrastruktūrą ir tyrimų gylį, kad peršoktų visus — Gemini 4 realiai galėtų sujungti Pro konteksto langą su Flash greičiu ir mąstymo architektūra, kuri konkuruoja su Opus. Klausimas yra laikas. Jei jie nepristatys kažko drąsaus iki Q2, langas susigrąžinti aukščiausią lygį greitai siaurėja.

Vertės Riba

Tikrasis lūžis nevyksta šios lyderių lentelės viršūnėje — jis yra viduryje, kur nepaprasti gebėjimai susitinka su prieinama kaina. DeepSeek V3.2 Thinking ties #18 yra išskirtinė vertė. Naudojau jį plačiai backend servisų karkasams, duomenų bazės schemų dizainui ir REST galinių taškų generavimui. Rezultatai nuosekliai solidūs — ne Opus lygio, ir neapsimeta tokiais esantys — bet modeliui, kuris kainuoja maždaug dešimtadalį premium lygio už tokeną, tai yra nepaprastas pasiūlymas startuoliams ir indie kūrėjams. Ir štai tendencija, kurią verta sekti: DeepSeek atsilikimas nuo top 10 mažėja su kiekvienu leidimu. Jei V4 nusileis su tinkama mąstymo architektūra, jie galėtų įsiveržti į top 10 kaina, kuri fundamentaliai keičia tai, kas gali sau leisti pažangiausią AI pagalbą kodavimui.

GLM-4.7 iš Z.ai ties #8 nusipelno ypatingo dėmesio — jis sėdi koja kojon su Gemini 3 Flash ir priešais MiniMax M2.1 ties #9. Pastebėjau, kad jo JavaScript ir TypeScript suvokimas ypač aštrus; jis tvarkosi su sudėtingais asinchroniniais modeliais ir generikais su rafinuotumu, kuris konkuruoja su gerokai brangesniais modeliais. Tada yra platesnis vaizdas: MiMo V2 Flash iš Xiaomi ties #21, Qwen3 Coder iš Alibaba ties #29 ir KAT-Coder iš KwaiKAT ties #30. Septynios kinų organizacijos dabar turi trylika modelių šioje lyderių lentelėje. Tai nėra anomalija — tai nuolatinis struktūrinis pokytis. Šios laboratorijos iteruoja mokymo duomenis, samprotavimo architektūras ir kodui specifinį derinimą tokiu tempu, dėl kurio patogios persvaros greitai išgaruoja.

Apatinėje dalyje, xAI keturi Grok modeliai spiečiasi tarp #32 ir #38, o Mistral trys įrašai apima nuo #33 iki #39. Šie modeliai kompetentingai tvarkosi su standartinėmis kodavimo užduotimis, bet tokiame perpildytame lauke kompetencija nesukuria antraščių. xAI turi skaičiavimo galią ir ambiciją; jei Grok 5 susitelks į kodo samprotavimą, o ne į generalisto plotį, jie galėtų pašokti 15 pozicijų per vieną leidimą. Įdomus naujas atvykėlis yra Devstral 2 ties #36, kuris padidina Mistral bendrą skaičių iki trijų modelių ir sustiprina jų unikalų pasiūlymą: duomenų apdorojimas ES be duomenų perdavimo į užsienį. Komandoms, kuriančioms pagal BDAR ar vyriausybės atitikties apribojimus, tas reguliacinis griovys reiškia daugiau nei bet kuri pozicija lyderių lentelėje.

Mano Rekomendacijos Pagal Naudojimo Atvejį

Perleidus visus 39 modelius per savo standartinį testų rinkinį — apimantį architektūros dizainą, kelių failų refaktorinimą, API kūrimą, frontend iteraciją ir senų sistemų migraciją — štai už ką statyčiau šiandien: