Papan Pendahulu Arena Pengekodan AI 2026

Papan Pendahulu Pengekodan

Setiap model di bawah telah diuji dalam Coding Arena melalui perbandingan head-to-head buta di mana pembangun sebenar memilih model mana yang menulis kod lebih baik. Ini adalah 6 Februari 2026 — gambaran paling pelbagai dan kompetitif yang pernah dihasilkan arena, dengan 12 organisasi dan 60 model merentasi empat benua.

Kunci Empat Mahkota Anthropic

Biar saya jujur tentang bagaimana rasanya menggunakan model-model ini setiap hari. Claude Opus 4.5 dalam mod berfikir (thinking mode) kekal sebagai model yang saya capai apabila pertaruhannya paling tinggi — refactoring rumit sistem teragih, keputusan seni bina yang akan memberi kesan kepada lima puluh fail. Ia bukan sekadar menjana kod. Ia menaakul tentang akibat. Saya pernah melihatnya mengenal pasti keadaan perlumbaan (race condition) dalam kod Go serentak yang telah saya renung selama sejam tanpa melihatnya. Kesedaran seni bina seperti itulah sebab mengapa ia memegang #1, dan mengapa saya tidak menjangkakan ia akan meninggalkan kedudukan itu dalam masa terdekat.

Kisah sebenar bulan ini ialah Claude Opus 4.6, yang debut di #2. Ini bukan varian berfikir — ia adalah mod standard, dan ia sudah mengatasi prestasi #2 bulan lalu (Sonnet 4.5 Thinking, kini di #3). Dalam ujian awal saya, 4.6 menunjukkan pengendalian keperluan yang samar-samar dengan lebih baik. Apabila spesifikasi anda kurang spesifik — yang dalam dunia sebenar sentiasa berlaku — 4.6 menanyakan soalan penjelasan yang lebih tajam dan membuat andaian yang lebih boleh dipertahankan. Anthropic nampaknya telah menumpukan lelaran ini pada kualiti inferens daripada kelajuan penjanaan mentah, dan keputusan arena mengesahkannya.

Satu corak yang patut diperhatikan: varian berfikir secara konsisten mengatasi prestasi rakan sejawat mereka yang tidak berfikir. Opus 4.5 Thinking (#1) berbanding non-thinking (#4). Sonnet 4.5 Thinking (#3) berbanding non-thinking (#9). Opus 4.1 Thinking (#7) berbanding non-thinking (#12). Overhed penaakulan — biasanya 3 hingga 8 saat tambahan setiap respons — diterjemahkan kepada kod yang jauh lebih baik untuk tugas yang kompleks. Jika aliran kerja anda boleh menyerap kependaman, mod berfikir hampir selalu berbaloi. Tetapi Claude 4.6 mencapai #2 tanpa mod berfikir mencadangkan Anthropic juga menutup jurang melalui seni bina semata-mata — dan itu adalah perkembangan yang lebih menarik bagi sesiapa yang melihat ke mana arah teknologi ini.

Ke mana Anthropic pergi dari sini? Pada kadar lelaran ini — kira-kira satu keluaran penting setiap 6 hingga 8 minggu — saya menjangkakan Claude 4.7 atau varian Sonnet baharu sebelum S2 berakhir. Jika keluk peningkatan bertahan, persoalannya bukan sama ada Anthropic mengekalkan #1. Ia adalah sama ada orang lain boleh memecahkan 3 teratas.

Moonshot Menceroboh Pesta

Saya tidak nampak ini akan datang. Moonshot telah menjadi kehadiran yang kompeten tetapi tidak ketara dalam arena pengekodan selama berbulan-bulan, dengan varian Kimi K2 berlegar sekitar 20-an dan 30-an. Kemudian K2.5 jatuh, dan serta-merta jelas sesuatu yang asas telah berubah. Saya menjalankannya melalui bateri standard saya — komponen React dengan pengurusan keadaan yang kompleks, teka-teki pemilikan Rust, pengoptimuman pertanyaan SQL merentasi tiga jadual yang digabungkan — dan hasilnya mengejutkan. Kualiti respons K2.5 Instant menyaingi model yang mengambil masa dua kali lebih lama untuk menjana, dan varian berfikir menunjukkan jenis penaakulan sistematik yang, sehingga bulan lalu, saya hanya melihat secara konsisten dari Claude.

Apa yang menjadikan K2.5 sangat menarik ialah varian "segera" (instant) yang duduk di #6. Dalam era di mana mod berfikir mendominasi kedudukan teratas, di sini ada model yang mencapai prestasi 10 teratas tanpa overhed penaakulan. Untuk aliran kerja sensitif kependaman — autolengkap, cadangan sebaris, gelung lelaran pantas — itu adalah pembeza yang ketara. Pembangun yang mengintegrasikan berbilang model ke dalam saluran paip mereka harus mengambil perhatian: K2.5 Instant mungkin merupakan jalan terpantas ke penjanaan kod berkualiti tinggi yang tersedia pada masa ini.

Trajektori Moonshot adalah yang paling saya perhatikan menuju musim bunga. Jika K2.5 sehebat ini, K3 benar-benar boleh mengancam podium. Kelajuan penyelidikan syarikat menunjukkan mereka telah menemui urat produktif dalam pendekatan latihan mereka, dan hasilnya bertambah lebih cepat daripada mana-mana makmal lain di luar Anthropic sekarang. Bagi pembangun yang menolak makmal AI China sebagai peringkat kedua untuk tugas pengekodan — dan saya akui saya adalah salah seorang daripada mereka enam bulan lalu — sudah tiba masanya untuk mengemas kini andaian awal anda.

Google, xAI, dan OpenAI: Pertempuran Pertengahan Jadual

Jika anda bertanya kepada saya setahun lalu makmal mana yang akan berjuang untuk kedudukan #5 hingga #20 pada awal 2026, ini bukan senarai yang akan saya berikan kepada anda. Namun di sinilah kita: tiga daripada organisasi AI yang paling kaya sumber di dunia terkunci dalam persaingan pertengahan jadual yang sengit manakala sebuah syarikat permulaan dari Beijing menduduki dua kerusi di hadapan mereka.

Gemini 3 Pro memegang #5, dan saya masih berpendapat ia diremehkan untuk kerja pengekodan. Model Google sentiasa menjadi yang terkuat dalam tugas poliglot — bertukar antara Python, TypeScript, dan SQL dalam perbualan yang sama dengan kekeliruan konteks yang minimum. Varian Flash di #11 dan #13 kekal sebagai pilihan saya untuk perancah (scaffolding) pantas. Apabila saya membuat prototaip dan memerlukan tiga pelaksanaan berbeza dalam lima minit, kelebihan kelajuan Flash adalah nyata dan siling kualiti cukup tinggi untuk lelaran. Apa yang kurang pada Google di puncak, ia mengimbangi dengan serba boleh praktikal yang penting dalam aliran kerja harian.

Grok 4.1 Thinking di #10 adalah model yang paling kurang dihargai dalam arena ini. xAI telah membina sesuatu dengan keperibadian yang berbeza: permulaan minimum, tiada syarahan seni bina yang tidak diminta, hanya kod boleh laksana yang bersih. Apabila saya sudah membuat keputusan reka bentuk saya dan memerlukan pelaksanaan yang setia, Grok menyampaikan dengan kecekapan yang menjadikannya berasa seperti pengaturcara pasangan yang membaca keadaan. Empat model xAI dalam 60 teratas, masing-masing mencapai sasaran pasaran mereka secara konsisten.

Revolusi Makmal Global

Zum keluar dari 10 teratas dan ceritanya menjadi sesuatu yang lebih besar daripada mana-mana model tunggal. Dua belas organisasi berbeza dari sekurang-kurangnya enam negara kini membariskan AI pengekodan yang kompetitif. Ini tidak dapat difikirkan lapan belas bulan lalu, dan ia mengubah segala-galanya tentang bagaimana kita harus berfikir tentang pemilihan model.

DeepSeek menempatkan lapan model dalam 60 teratas, diketuai oleh V3.2 Exp Thinking di #27. Strategi mereka jelas volum dan kepelbagaian: standard, berfikir, eksperimen, dan varian terminus untuk kes penggunaan dan titik kos yang berbeza. Bagi pasukan yang menguruskan belanjawan API secara berskala, nisbah kos-prestasi DeepSeek kekal yang terbaik dalam industri. Saya telah menggunakan keluarga V3.2 mereka secara meluas untuk penjanaan kod kelompok dan perancah ujian automatik — tugas di mana anda memerlukan kualiti konsisten pada volum tinggi, dan di mana membayar kadar premium akan memecahkan belanjawan. Siri V3.2 mengendalikan aliran kerja ini dengan andal, dan kebolehpercayaan pada skala itu adalah bentuk kecemerlangannya sendiri.

Keluarga Qwen Alibaba menarik atas sebab yang berbeza. Tujuh model dalam 60 teratas, tetapi inovasi sebenar adalah kepelbagaian: Qwen3-Max untuk pengekodan umum, Qwen3 Coder sebagai pakar pengekodan yang dibina khas di #54, dan Qwen3-VL di #40 dan #50 — model penglihatan-bahasa yang bersaing dalam arena pengekodan teks sahaja. Titik terakhir itu patut diberi perhatian. Model multimodal yang boleh membaca gambar rajah, tangkapan skrin, dan mockup UI sambil menjana kod mewakili sempadan seterusnya pembangunan berbantukan AI. Apabila pereka menyerahkan tangkapan skrin Figma dan berkata "bina ini," model yang boleh melihat sasaran mempunyai kelebihan struktur berbanding model yang hanya boleh membaca perihalan teks mengenainya. Alibaba sudah menghantar keupayaan ini.

GLM-4.7 Z.ai di #20 sangat mengagumkan secara senyap, dengan tiga model merentasi 60 teratas. ERNIE 5.0-0110 Baidu memegang teguh di #18, mengesahkan bahawa debut bulan lalu bukanlah satu kebetulan. Dan kemudian ada kad liar: LongCat Meituan di #25 — ya, platform penghantaran makanan — dan Mimo V2 Flash Xiaomi menutup senarai di #60. Apabila pengeluar telefon menghantar model pengekodan yang masuk ke 60 teratas global, dinamik persaingan industri telah berubah secara fundamental. Halangan untuk masuk jatuh, dan kumpulan bakat adalah global.

Ke Mana Arah Ini

Saya telah membuat liputan papan pendahulu ini cukup lama untuk mengenali titik lengkok, dan Februari 2026 adalah salah satunya. Inilah yang saya percaya data memberitahu kita tentang enam bulan akan datang.

Mod berfikir akan menjadi taruhan meja. Daripada 15 model teratas, lapan secara eksplisit adalah varian "berfikir" atau "menaakul". Premium prestasi adalah konsisten dan boleh diukur merentasi setiap keluarga model yang menawarkan kedua-dua mod. Menjelang pertengahan 2026, saya menjangkakan varian tidak berfikir sebahagian besarnya akan hilang dari 20 teratas — dengan pengecualian ketara model seperti Claude 4.6 dan K2.5 Instant yang mencapai kualiti tahap berfikir melalui seni bina semata-mata. Jika alat anda tidak menyokong penstriman token berfikir, sudah tiba masanya untuk menaik taraf.

Jurang keupayaan sedang memampat. Penyebaran dari #1 ke #60 ialah 90 mata — kira-kira 6%. Setiap model dalam senarai ini boleh menghantar kod pengeluaran. Perbezaan yang bermakna semakin meningkat mengenai pengkhususan, kelajuan, kos, dan kesesuaian ekosistem daripada keupayaan mentah. Ini adalah berita baik untuk pembangun: pilihan model anda kurang penting daripada sejauh mana anda mengintegrasikannya ke dalam aliran kerja anda. Strategi kemenangan kurang mengenai memilih model "terbaik" dan lebih kepada membina saluran paip yang menggunakan model yang betul untuk setiap tugas.

Campuran Pakar (Mixture-of-Experts - MoE) memenangi perang kecekapan. Model seperti Qwen3-235B-A22B dan Qwen3-Next-80B-A3B memberikan kiraan parameter dalam ratusan bilion sambil mengaktifkan hanya sebahagian kecil untuk setiap pertanyaan. Seni bina ini membolehkan makmal yang lebih kecil bersaing dengan gergasi dalam kualiti sambil mengekalkan kos inferens yang jauh lebih rendah. Perhatikan lebih banyak model MoE menaiki kedudukan apabila teknik latihan untuk seni bina jarang matang. Model #1 seterusnya mungkin bukan yang terbesar — ia mungkin yang paling pintar tentang parameter mana yang perlu diaktifkan.

Moonshot adalah trajektori untuk dijejaki. Tiada makmal yang bertambah baik sepantas Moonshot sepanjang tiga bulan yang lalu. Lompatan dari K2 ke K2.5 mewakili jenis lompatan generasi yang biasanya mengambil masa dua kali ganda. Jika saluran paip penyelidikan mereka berterusan pada kelajuan ini, keluaran K3 pada S2 atau S3 secara realistik boleh mencabar podium. Mereka adalah kuda hitam 2026.

Model penglihatan-bahasa akan mengaburkan garis. Qwen3-VL sudah bersaing dalam arena pengekodan teks sahaja dan menempatkan diri dengan hormat. Memandangkan pembangunan semakin melibatkan membaca mockup, kerangka wayar, dan tangkapan skrin di samping spesifikasi teks, model yang memproses kedua-dua modaliti secara asli akan mempunyai kelebihan struktur. Ini adalah keupayaan baru muncul yang kebanyakan pembangun belum integrasikan ke dalam aliran kerja mereka, dan mereka yang melakukannya akan mempunyai kelebihan sebenar dalam kerja bahagian hadapan dan tindanan penuh.

Kit Alat Pengekodan Anda, Dibina Semula

Selepas dua tahun penggunaan harian dan beribu-ribu commit yang ditulis bersama AI, saya telah menetap dalam corak yang hanya diperkukuh oleh data bulan ini: pembangun terbaik tidak memilih satu model — mereka membina repertoir. Berikut ialah cara saya memperuntukkan milik saya berdasarkan landskap semasa.