Назад до тренду дня: Кілька ШІ-агентів тепер можуть разом писати програми цілодобово
Рейтинг Poly · з тренду дня

Найкраща модель для коду 2026: топ-10 для команди з агентами для коду

Claude Opus 5.5 написав 64,4% ШІ-коду, перевіреного к'юбік, за тиждень 26 жовтня і лідирує в Terminal-Bench 4.0 з 64,8%. Проте GPT-6.1 Sol, з удвічі нижчою ціною виходу, має менше підрахованих багів на рядок: 0,76 проти 1,14.

  • №1: GPT-5.6 Sol
  • 10 місць

01Підсумковий список

Провідні ШІ незалежно склали власні списки з десяти місць. Угорі — один підсумок, який легко перевірити: у кожного місця є причина, перелік ШІ, що його включили, і джерело, якщо ШІ його дали.

Порядок: від більшої згоди ШІ до меншої.

Яскрава плашка — цей ШІ включив пункт у свій список. Тьмяна — не включив.

  1. 1

    GPT-5.6 Sol

    Була найчистішою моделлю в Codex з показником 0,62, але має лише 32,2% на завданнях на цілий день і 37,3% у термінальних. Вона випала з рейтингу к'юбік від 4 листопада.

    Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo.

    У їхніх списках: ChatGPT: 7 · Meta: 1 · Grok: 9 · Gemini: 3 · Nova · DeepSeek: 9 · Wenxin: 1 · MiMo: 3

    Що відзначив кожен ШІ 8
    • ChatGPTмісце 7

      Її історична частка помилок 0,62 у Codex була відмінною, але результат 32,2% у довгих завданнях не дозволяє віддати їй найскладнішу роль.

      Джерело ↗
    • Metaмісце 1

      0,62 у Codex, 0,65 загалом — єдина модель нижче середнього, на 35% менше помилок, але 0,7% переглянутого коду за тиждень 5 жовтня

      Джерело ↗
    • Grokмісце 9

      Вона була найчистішою моделлю в Codex з показником 0,62, а в завданнях на цілий день набирає 32,2%, приблизно половину від результату Astra.

      Джерело ↗
    • Geminiмісце 3

      Найчистіший зафіксований продуктивний кодер: винятково низька відносна частка помилок 0,62, що робить його найнадійнішим щоденним робочим конем, попри скромні 32,2% у 20-годинних завданнях.

    • Nova

      У його списку названо інакше: відкрийте весь список.

    • DeepSeekмісце 9

      Частка помилок 0,62 у Codex — на 38% менше підрахованих помилок, ніж у середньому, — але 37,3% у Terminal-Bench і 32,2% у FrontierSWE: найчистіша роль для дрібних завдань, а не для довгих.

      Джерело ↗
    • Wenxinмісце 1

      Найнижча зафіксована частка помилок (0,62) за ціною Codex — чистий код за ціну чашки лате на мільйон токенів.

      Джерело ↗
    • MiMoмісце 3

      Найчистіший код у таблиці — 0,62 помилки на рядок у Codex — і найслабший результат у довгих завданнях серед топових моделей: 32,2%.

      Джерело ↗
    8 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗
  2. 2

    GPT-6 Astra

    Лідирує у FrontierSWE v2 на 20-годинних завданнях з 65,5%, але коштує приблизно $1 030 за спробу проти $99 у Opus 5.5, а вихід — $50 за мільйон токенів. Ставте його на місце для ескалації.

    Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo.

    У їхніх списках: ChatGPT: 3 · Meta: 3 · Grok: 4 · Gemini: 1 · Nova · DeepSeek: 3 · Wenxin: 2 · MiMo: 2

    Що відзначив кожен ШІ 8
    • ChatGPTмісце 3

      Чемпіон 20-годинних інженерних завдань з 65,5%, але ціна 50 $ за вихідні токени робить її моделлю для складних випадків, а не моїм щоденним вибором за замовчуванням.

      Джерело ↗
    • Metaмісце 3

      Лідер FrontierSWE v2 з 65,5% і 58,2% у Terminal-Bench, але частка помилок 1,13 вища за середню — переможець 20-годинних завдань

    • Grokмісце 4

      Вона лідирує в рейтингу 20-годинних завдань з 65,5%, при вартості близько 1 030 $ за спробу, а в завданнях у терміналі не перевершує модель Sol з вихідними за 10 $.

      Джерело ↗
    • Geminiмісце 1

      Домінує в 20-годинних марафонських завданнях з 65,5% у FrontierSWE v2, зберігаючи 58,2% виконання в CLI у Codex.

    • Nova

      У його списку названо інакше: відкрийте весь список.

    • DeepSeekмісце 3

      65,5% у FrontierSWE і 58,2% у Terminal-Bench: найкраща модель для завдань на цілий день у рейтингу, але 50 $ за вихідні і частка помилок 1,09.

      Джерело ↗
    • Wenxinмісце 2

      Чемпіон FrontierSWE з 65,5% і 58,2% у терміналах — але 1,13 помилки на рядок робить її дорожчою за чистий рядок.

    • MiMoмісце 2

      Єдина модель, яка фінішувала першою в 20-годинних завданнях — за 1 029,65 $ за спробу і 1,13 підрахованої помилки на рядок у Codex.

      Джерело ↗
    8 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗
  3. 3

    Claude Opus 5.5

    Найкраща пара в терміналі: 64,8% і 62,3% у завданнях до 20 годин, але рівень багів зараз 1,14 (у жовтні був 1,49). Ставте його на місце для складних завдань, а не для чистих.

    Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo.

    У їхніх списках: ChatGPT: 2 · Meta: 4 · Grok: 3 · Gemini: 2 · Nova · DeepSeek: 5 · Wenxin: 3 · MiMo: 1

    Що відзначив кожен ШІ 8
    • ChatGPTмісце 2

      Лідер завдань у терміналі з 64,8%, але його зведена частка помилок 1,14 гірша за середню в коді, переглянутому к'юбік.

      Джерело ↗
    • Metaмісце 4

      Terminal-Bench #1 з 64,8%, FrontierSWE #2 з 62,3%, але частка помилок 1,49 — найгірша у Claude Code: сильний термінал, брудна щоденна робота

      Джерело ↗
    • Grokмісце 3

      Вона написала 64,4% ШІ-коду, який к'юбік перевірив за тиждень з 26 жовтня, і в Claude Code вона не найчистіша: зараз 1,13, а в жовтневому огляді було 1,49.

      Джерело ↗
    • Geminiмісце 2

      Чинний лідер командного рядка з 64,8% у Terminal-Bench 4.0 і 62,3% у FrontierSWE v2, хоча має відносну частку дефектів 1,49.

    • Nova

      У його списку названо інакше: відкрийте весь список.

    • DeepSeekмісце 5

      64,8% у Terminal-Bench і 62,3% у FrontierSWE: найсильніша пара Claude Code для складної роботи, але її частка помилок 1,39 — найгірша в Bug Bench.

      Джерело ↗
    • Wenxinмісце 3

      64,8% у терміналах, 62,3% у 20-годинних завданнях — але 1,49 помилки на рядок ставить її позаду за чистотою.

      Джерело ↗
    • MiMoмісце 1

      Перемагає в таблиці термінала у своєму середовищі з 64,8% і витримує 20-годинні завдання з 62,3% — приблизно за 99 $ за спробу, тоді як переможець цієї таблиці платить 1 030 $.

      Джерело ↗
    8 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗
  4. 4

    GPT-6.1 Sol

    Найнижчий поточний рівень багів (0,76), 58,2% у термінальних завданнях, $10 за вихід. Застереження: у статті к'юбік від 16 жовтня він мав 1,22 за два тижні даних, і в нього немає рядка FrontierSWE.

    Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, DeepSeek, Wenxin, MiMo. Не увімкнули: Nova.

    У їхніх списках: ChatGPT: 1 · Meta: 6 · Grok: 1 · Gemini: 6 · DeepSeek: 1 · Wenxin: 6 · MiMo: 5

    Що відзначив кожен ШІ 7
    • ChatGPTмісце 1

      Відносна частка помилок 0,76 і той самий результат у терміналі, що й у Astra, — 58,2%, при ціні вихідних токенів у п'ять разів нижчій, ніж у Astra.

      Джерело ↗
    • Metaмісце 6

      58,2% Terminal-Bench — нічия з Astra, але 1,92 $ проти 14,30 $; частка помилок 1,22 у Codex; OpenAI рекомендує для складного кодування

      Джерело ↗
    • Grokмісце 1

      Найменше підрахованих помилок серед усіх ранжованих моделей — 0,76, і той самий результат у терміналі, що й у Astra, — 58,2%, але вартість запуску в Codex близько 634 $ замість 3,3 тис. $.

      Джерело ↗
    • Geminiмісце 6

      Нарівні з 58,2% виконання в CLI у Astra в Codex, з більшою глибиною ітеративного міркування, і відносна частка помилок 1,22.

    • DeepSeekмісце 1

      Відносна частка помилок 0,98 і 58,2% у Terminal-Bench за 10 $ за вихідні — найкраща універсальна роль: трохи поступається Astra в довгих завданнях, але в п'ять разів дешевша.

      Джерело ↗
    • Wenxinмісце 6

      58,2% у терміналах і 1,22 помилки на рядок — швидша за Astra, трохи чистіша, у тому самому ціновому класі.

    • MiMoмісце 5

      Той самий результат у терміналі, що й у флагманів (58,2%), за 10 $ за мільйон вихідних токенів — у п'ять разів дешевше за Astra, але 1,22 помилки на рядок.

      Джерело ↗
    7 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗
  5. 5

    Claude Sonnet 5.5

    У межах трьох пунктів від лідерів в обох таблицях (61,8% у терміналі, 61,9% на завданнях на цілий день) за $10 за вихід, удвічі дешевше за Opus 5.5, з рівнем багів 1,03.

    Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, DeepSeek, Wenxin, MiMo. Не увімкнули: Nova.

    У їхніх списках: ChatGPT: 4 · Meta: 5 · Grok: 2 · Gemini: 4 · DeepSeek: 2 · Wenxin: 4 · MiMo: 4

    Що відзначив кожен ШІ 7
    • ChatGPTмісце 4

      61,8% у терміналі ставить її в межах трьох пунктів від Opus 5.5, тож це серйозна роль для реалізації коду.

      Джерело ↗
    • Metaмісце 5

      61,8% Terminal-Bench, 61,9% FrontierSWE, частка помилок 1,24 — разом з Fable у Claude Code, за п'яту частину ціни

      Джерело ↗
    • Grokмісце 2

      За 10 $ за мільйон вихідних токенів вона поруч із лідером термінала з 61,8% у Claude Code і поруч із лідером за весь день з 61,9% у спільному середовищі.

      Джерело ↗
    • Geminiмісце 4

      Дає 61,8% у Terminal-Bench 4.0 за частку ціни вихідних токенів Opus — стандартний щоденний інструмент для циклів агентного CLI.

    • DeepSeekмісце 2

      Частка помилок 1,06 і 61,8% у Terminal-Bench за 10 $ за вихідні: найдешевший спосіб отримати найвищий результат термінала Claude Code.

      Джерело ↗
    • Wenxinмісце 4

      61,8% у терміналах за ймовірно вдвічі нижчою ціною, ніж Opus — вибір робочої конячки.

      Джерело ↗
    • MiMoмісце 4

      Приблизно в межах двох пунктів від Opus 5.5 у сесіях кодування, але на нижчому рівні — цінна роль з пари Anthropic.

      Джерело ↗
    7 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗
  6. 6

    Claude Fable 5.1

    Найчистіша модель у Claude Code: 0,93 (у жовтні 1,09), але за $50 за вихід коштує стільки ж, що й Astra, і має 56,3% на завданнях на цілий день проти 65,5% у Astra.

    Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, DeepSeek, Wenxin, MiMo. Не увімкнули: Nova.

    У їхніх списках: ChatGPT: 5 · Meta: 2 · Grok: 5 · Gemini: 5 · DeepSeek: 7 · Wenxin: 5 · MiMo: 6

    Що відзначив кожен ШІ 7
    • ChatGPTмісце 5

      Її зведена частка помилок 0,93 краща за 1,14 у Opus 5.5, хоча Opus використовують значно частіше.

      Джерело ↗
    • Metaмісце 2

      1,09 у Claude Code — найчистіша там; 56,3% у FrontierSWE, нарівні з Sonnet 5.5, але коштує в 5 разів більше

      Джерело ↗
    • Grokмісце 5

      Найчистіша модель у Claude Code з показником 0,93, тоді як стандартна модель, яку люди справді запускають, — Opus 5.5.

      Джерело ↗
    • Geminiмісце 5

      Поєднує впевнене виконання 57,9% у Terminal-Bench 4.0 з відносною часткою помилок 1,09, помітно чистіше за Opus 5.5 у перевірці.

    • DeepSeekмісце 7

      Частка помилок 1,07, 57,9% у Terminal-Bench і 56,3% у FrontierSWE — збалансована, але за 50 $ за вихідні коштує стільки ж, як Astra, без її переваги в довгих завданнях.

      Джерело ↗
    • Wenxinмісце 5

      57,9% у терміналах, 1,09 помилки на рядок — середній рівень чистоти, середній рівень ціни, золота середина для щоденного кодування.

      Джерело ↗
    • MiMoмісце 6

      Щоденний спеціаліст: 57,9% у завданнях термінала і найчистіший код, виміряний у Claude Code, — 1,09.

      Джерело ↗
    7 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗
  7. 7

    Claude Opus 5

    Найменш багата на баги з ранжованих моделей у Cursor — 1,22, усе ще вище середнього. На завданнях на цілий день має 52,0%, позаду Opus 5.5, і коштує більше: $25 за вихід.

    Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok, DeepSeek, MiMo. Не увімкнули: Gemini, Nova, Wenxin.

    У їхніх списках: ChatGPT: 8 · Meta: 8 · Grok: 8 · DeepSeek: 10 · MiMo: 9

    Що відзначив кожен ШІ 5
    • ChatGPTмісце 8

      Зведена частка помилок 1,21 лишає її позаду новішого Opus 5.5, і в усій родині немає чіткого статистично доведеного покращення.

      Джерело ↗
    • Metaмісце 8

      52,0% FrontierSWE, частка помилок 1,33, 51,8% у старому Terminal-Bench — замінена Opus 5.5 за на 20% нижчою ціною

      Джерело ↗
    • Grokмісце 8

      У Cursor вона найменш помилкова з ранжованих моделей — 1,22, що все одно на 22% більше підрахованих помилок, ніж у середньому.

      Джерело ↗
    • DeepSeekмісце 10

      Частка помилок 1,30, 53,9% у Terminal-Bench, 52,0% у FrontierSWE і 25 $ за вихідні — середня роль, яка вже не найчистіша і не найсильніша.

      Джерело ↗
    • MiMoмісце 9

      Попереднє покоління все ще завершує половину 20-годинних завдань (52,0%), тоді як новіші дешевші моделі зупиняються на 32%.

      Джерело ↗
    5 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗
  8. 8

    Grok 4.7

    Найдешевший ранжований вихід — $6 за мільйон токенів, але з найвищим ранжованим рівнем багів, 1,79, і 37,6% у термінальних завданнях у Grok Build.

    Увімкнули: ChatGPT, Grok, Gemini, Wenxin, MiMo. Не увімкнули: Meta, Nova, DeepSeek.

    У їхніх списках: ChatGPT: 10 · Grok: 10 · Gemini: 7 · Wenxin: 7 · MiMo: 10

    Що відзначив кожен ШІ 5
    • ChatGPTмісце 10

      Відносна частка помилок 1,79 робить його найменш переконливим вибором для стандартного написання коду серед восьми моделей, які зараз ранжує к'юбік.

      Джерело ↗
    • Grokмісце 10

      Найдешевший ранжований вихідний токен — 6 $ за мільйон — але з найвищою ранжованою часткою помилок, 1,79.

      Джерело ↗
    • Geminiмісце 7

      Досягає 37,6% у Terminal-Bench 4.0 у Grok Build, дає високу пропускну здатність токенів для діагностики систем і автоматизації інфраструктури.

    • Wenxinмісце 7

      37,6% у терміналах — модель для термінала на передовій не є моделлю для довгих завдань на передовій.

      Джерело ↗
    • MiMoмісце 10

      Третє місце варте місця в змішаній команді: 37,6% завдань термінала у власному середовищі — реально, але на цілий рівень нижче за лідерів.

      Джерело ↗
    5 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗
  9. 9

    Gemini 4 Carbon

    Має 61,2% у FrontierSWE v2, на 1,1 пункту позаду Opus 5.5 у тому самому середовищі. Немає рівня багів к'юбік і немає офіційного рядка Terminal-Bench.

    Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok. Не увімкнули: Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo.

    У їхніх списках: ChatGPT: 6 · Meta: 7 · Grok: 6

    Що відзначив кожен ШІ 3
    • ChatGPTмісце 6

      61,2% на FrontierSWE v2 — лише на 1,1 пункту позаду Opus 5.5 в тих самих умовах.

    • Metaмісце 7

      61,2% FrontierSWE v2, 4 місце, немає показника частки помилок Bug Bench — найкращий результат у довгих завданнях серед моделей не від OpenAI і Anthropic

    • Grokмісце 6

      Четверта в спільному рейтингу 20-годинних завдань з 61,2%, і к'юбік не має підрахованої частки помилок для неї.

    3 ШІ поставили сюди
    джерело не вказано
  10. 10

    Gemini 4 Argon

    55,0% на завданнях на цілий день приблизно за $129 за спробу, це приблизно одна восьма вартості Astra. Його вступна ціна виходу $10 зросте до $20 після 30 листопада. Рівня багів к'юбік немає.

    Увімкнули: Meta, DeepSeek, MiMo. Не увімкнули: ChatGPT, Grok, Gemini, Nova, Wenxin.

    У їхніх списках: Meta: 9 · DeepSeek: 8 · MiMo: 8

    Що відзначив кожен ШІ 3
    • Metaмісце 9

      55,0% FrontierSWE, немає Bug Bench, лідер за широтою за таблицею порівняння Google від жовтня 2026

    • DeepSeekмісце 8

      55,0% у FrontierSWE і 57,6% у Terminal-Bench за вступні 10 $ за вихідні — вагома третя роль, хоча щільність її помилок викликала незалежну критику.

      Джерело ↗
    • MiMoмісце 8

      Повна спроба FrontierSWE коштує 129,36 $ — близько однієї восьмої від Astra, тож це бюджетна роль для завдань на цілий день.

      Джерело ↗
    3 ШІ поставили сюди
    Джерело ↗

Трійка докладно ↓

02Докладніше про трійку

Рейтинг вище. Тут — докладніше про перші три місця: що це, чому вони тут і що варто знати.

Частоти помилок не зовсім порівнювані: вони різняться залежно від інструменту (0,62 у Codex, 0,76 загалом) і від дати (Opus 5.5 зараз 1,14, а в жовтні був 1,49).

1GPT-5.6 Sol

№ 1 — GPT-5.6 Sol. У списках 8 з 8 ШІ; медіанне місце там: 3. Пише найчистіший код із найменшою кількістю підрахованих помилок за низькою ціною вихідних токенів, хоч і слабший у завданнях на цілий день.

А ви знали

  • GPT-5.6 має три розміри: Sol, Terra і Luna. За даними OpenAI, дешевші Terra і Luna в окремих тестах обходять Fable 5, коштуючи приблизно одну шістнадцяту частину ціни.

    Джерело ↗
Що це
Модель для коду Sol від OpenAI, продається у трьох розмірах.
Чим сильніший
Найменше підрахованих помилок серед трьох за значно нижчою ціною вихідних токенів.
Кому підходить
Підходить для щоденного чистого коду; не вибір для марафонних завдань на 20 годин.
  • Відносна частота помилок0,76 відносна частота помилок

Wikidata

Історія

  • 26 червня 2026 року OpenAI показала GPT-5.6 Sol лише невеликій групі перевірених партнерів. На прохання уряду США вона спочатку передала уряду імена партнерів. OpenAI назвала це тимчасовим кроком, а не постійною домовленістю.

    Джерело ↗
Де дізнатися більше

  • Відкрийте сторінку моделі GPT-5.6 Sol. Там вказано ідентифікатор моделі gpt-5.6-sol, контекстне вікно 1 050 000 токенів і ціну. Почніть з одного складного реального завдання на стандартному рівні зусиль medium, а потім підвищуйте або знижуйте його.

    Джерело ↗
Порівняти першу трійку ↓

2GPT-6 Astra

№ 2 — GPT-6 Astra. У списках 8 з 8 ШІ; медіанне місце там: 3. Перемагає у 20-годинних завданнях, але кожна спроба коштує значно дорожче і має більше помилок, тож її варто брати лише для найскладніших випадків.

А ви знали

  • Astra — перша модель OpenAI, яку в межах її Preparedness Framework визнано «критичною» за кібernavичками. Без виробничих обмежень вона набрала 100% у ExploitBench, тоді як GPT-5.6 Sol — 78,5%.

    Джерело ↗
Що це
Найсильніша модель GPT-6 від OpenAI, запущена спочатку для невеликої групи клієнтів.
Чим сильніший
Найкраща у 20-годинних завданнях: 65,5%, попереду двох інших.
Кому підходить
Підходить для важких завдань на цілий день за великого бюджету; не як стандартний вибір щодня.
  • Відносна частота помилок1,13 відносна частота помилок

Вікіпедія · Wikidata

Історія

  • 3 вересня 2026 року OpenAI спочатку запустила GPT-6 Astra для обраної групи клієнтів у своїй програмі Daybreak, ще до загальної доступності.

    Джерело ↗
Що варто врахувати

  • Через тиждень після запуску багато користувачів казали, що Astra погіршилася. Команда Опенкод, яку веде Дакс Раад, повернулася до GPT-5.6 Sol, заявивши, що подвоєні витрати не виправдовують недоліків. Декріпт пише, що OpenAI не опублікувала заяви.

    Джерело ↗

  • Вона коштує $10 за мільйон вхідних токенів і $50 за мільйон вихідних, що в 2,5 раза більше, ніж стартова ціна Sol. Її найсильніші кіберфункції доступні лише перевіреним захисникам у межах програми Daybreak.

    Джерело ↗
Що кажуть люди

  • Astra feels significantly dumber for me today — synthwavedd (developer, on X)

    Джерело ↗
Де дізнатися більше

  • Відкрийте сторінку GPT-6 Astra від OpenAI, щоб побачити, що вона вміє добре: керування комп'ютером, перегляд вебу, програмування та науку. Доступ почався з обмеженнями, тож перед початком перевірте на сторінці, що доступно вашому тарифу.

    Джерело ↗
Gemini поставили його першим. Що вони в ньому побачили

  • Gemini: Домінує в 20-годинних марафонських завданнях з 65,5% у FrontierSWE v2, зберігаючи 58,2% виконання в CLI у Codex.

Відео: Coding is Dead? Learn These SKILLS to Survive AGI | GPT-6 Astra Explained (англійською) · Nishant Chahar

Порівняти першу трійку ↓

3Claude Opus 5.5

№ 3 — Claude Opus 5.5. У списках 8 з 8 ШІ; медіанне місце там: 3. Лідирує в завданнях у терміналі та добре справляється з 20-годинною роботою за невисокою ціною спроби, але має більше помилок.

А ви знали

  • Рівень medium може перемогти max. У деяких тестах програмування medium виконує завдання менш ніж за долар і набирає більше, ніж запуски на max, що коштують кілька доларів за завдання.

    Джерело ↗
Що це
Модель Claude від Anthropic, створена для агентів програмування.
Чим сильніший
Найкраща в завданнях у терміналі: 64,8%, і спроба коштує значно дешевше, ніж в Astra.
Кому підходить
Підходить для складних завдань у терміналі; не найкращий вибір, якщо найважливіший чистий код.
  • Відносна частота помилок1,14 загальна частота помилок
Історія

  • 22 вересня 2026 року Anthropic випустила Claude Opus 5.5, першу модель своєї сім'ї 5.5. Стандартні ціни на вхід і вихід знизили на 20% порівняно з Opus 5 — до $4 і $20 за мільйон токенів.

    Джерело ↗ ✓ підтверджено кількома ШІ
Де дізнатися більше

  • Прочитайте офіційне оголошення про Claude Opus 5.5. У ньому сказано, що модель у більшості завдань рівна з Claude Fable 5.1, а її вартість роботи на 40% нижча, ніж у Opus 5. Почніть з ідентифікатора моделі claude-opus-5-5 на Claude Platform.

    Джерело ↗
MiMo поставили його першим. Що вони в ньому побачили

  • MiMo: Перемагає в таблиці термінала у своєму середовищі з 64,8% і витримує 20-годинні завдання з 62,3% — приблизно за 99 $ за спробу, тоді як переможець цієї таблиці платить 1 030 $.

Порівняти першу трійку ↓

Трійка поруч

GPT-5.6 SolGPT-6 AstraClaude Opus 5.5
У списках ШІ8 / 88 / 88 / 8
Відносна частота помилок0,76 відносна частота помилок1,13 відносна частота помилок1,14 загальна частота помилок
Першим поставилиMeta, WenxinGeminiMiMo

Місця з однаковою кількістю ШІ впорядковано за середнім місцем у списках самих ШІ.

Інші рейтинги

03Варто знати

Що помітили ШІ, поки складали список.

Найпопулярніша модель не найчистіша: Opus 5.5 написав 64,4% ШІ-рядків к'юбік за тиждень 26 жовтня, але його рівень багів 1,14 проти 0,76 у GPT-6.1 Sol.

Помітили:
Увімкнули: ChatGPT, Grok. Не увімкнули: Meta, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo.
Джерело ↗

GPT-6 Astra і GPT-6.1 Sol обидві розв'язують 58,2% Terminal-Bench 4.0 у Codex, за приблизно $9,90 проти $1,92 за завдання.

Помітили:
Увімкнули: ChatGPT, Meta, Grok. Не увімкнули: Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo.
Джерело ↗

У FrontierSWE v2 перевага Astra над Opus 5.5 у 3,2 пункту коштує приблизно вдесятеро дорожче за спробу: $1 029,65 проти $98,87.

Помітили:
Увімкнули: Grok, Nova, DeepSeek, MiMo. Не увімкнули: ChatGPT, Meta, Gemini, Wenxin.
Джерело ↗

Рівні багів к'юбік змінилися між публікаціями (Opus 5.5 з 1,49 до 1,14, GPT-6.1 Sol з 1,22 до 0,76). Вікна спостережень змінилися, це не доказ, що моделі покращилися. Третє значення (GPT-6 Luna 0,47) з'являється лише в одній відповіді і не підтверджене.

Помітили:
Увімкнули: ChatGPT, Grok, DeepSeek. Не увімкнули: Meta, Gemini, Nova, Wenxin, MiMo.
Джерело ↗

04Що питають люди

яка найкраща модель для коду 2026

Залежить від місця. GPT-6.1 Sol має найнижчий підрахований рівень багів — 0,76, Claude Opus 5.5 лідирує в Terminal-Bench 4.0 з 64,8%, а GPT-6 Astra лідирує у FrontierSWE v2 з 65,5%.

Джерело ↗
gpt чи claude для коду

GPT-6 Astra випереджає Opus 5.5 на завданнях до 20 годин: 65,5% проти 62,3%. Opus 5.5 випереджає Astra в термінальних завданнях у їхніх власних середовищах: 64,8% проти 58,2%.

Джерело ↗
gpt 5 чи claude для коду

GPT-5.6 Sol мав рівень багів 0,62 у Codex у жовтні, але має 32,2% у FrontierSWE v2 проти 62,3% у Opus 5.5 у тому самому середовищі.

Джерело ↗
чому рівні багів моделей для коду відрізняються між джерелами

Стаття к'юбік від 16 жовтня вимірювала короткі вікна всередині кожного агента, а їхня таблиця від 4 листопада охоплює період з 13 липня по 1 листопада. Тому Opus 5.5 показує 1,49 в одному і 1,14 в іншому.

Джерело ↗

05Як рахували

Простими словами, без формул.

1Питання

Топ-10 моделей, яких варто поставити в одну команду з агентами для коду

2Чому ця тема

Читач отримує вибір моделі за місцем, якого не дає жодна окрема таблиця лідерів, і це відповідає на запит, який люди шукають весь рік.

3Де це застосовно

глобально, люди, які обирають модель усередині Claude Code, Codex, Cursor або подібного агента

4На що дивилися

  • Підраховані баги на рядок у коді, який реальні команди випустили через цього агента
  • Частка завдань у терміналі, розв'язаних у власному середовищі постачальника
  • Оцінка на завданнях на цілий день, коли середовище однакове для всіх моделей
  • Офіційна ціна виходу в токенах порівняно з рівнем багів
  • к'юбік Bug Bench — підраховані баги на ШІ-рядок порівняно з середнім (1,00; менше — чистіше). Таблиця від 4 листопада охоплює період з 13 липня по 1 листопада. Стаття від 16 жовтня використовувала коротші вікна для кожного агента. О
  • Terminal-Bench 4.0 (tbench.ai) — частка розв'язаних завдань у терміналі (66 завдань) з власним середовищем постачальника.
  • Proximal FrontierSWE v2 — середній бал Mean@5 за 34 завдання тривалістю до 20 годин, де кожна модель працює в одному спільному середовищі Proximal.
  • Ціна к'юбік за каталогом проти частки помилок — ціна провайдера за мільйон вихідних токенів, поруч з відносною часткою помилок.

5Хто ставив місця

Провідні ШІ: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, MiMo. Кожен сам склав свій список із десяти місць і до кожного місця назвав джерело.

6Як зведено місця

Те саме, назване різними ШІ по-різному, рахували як одне. Що більше ШІ включили пункт до свого списку і що вище поставили, то вище його місце. «Згода ШІ» показує, у скількох ШІ цей пункт був у власному списку. Джерела — лише ті, що знайшли самі ШІ, нічого не додано вручну.

06Список кожного ШІ окремо

🇺🇸 ChatGPT10 місць · нотаток: 3

Те саме питання, відповідь одного ШІ — ChatGPT. Підсумковий список вище об'єднує всі ШІ.

  1. 1
    GPT-6.1 Sol (2026)

    Відносна частка помилок 0,76 і той самий результат у терміналі, що й у Astra, — 58,2%, при ціні вихідних токенів у п'ять разів нижчій, ніж у Astra.

    Джерело ↗
  2. 2
    Claude Opus 5.5 (2026)

    Лідер завдань у терміналі з 64,8%, але його зведена частка помилок 1,14 гірша за середню в коді, переглянутому к'юбік.

    Джерело ↗
  3. 3
    GPT-6 Astra (2026)

    Чемпіон 20-годинних інженерних завдань з 65,5%, але ціна 50 $ за вихідні токени робить її моделлю для складних випадків, а не моїм щоденним вибором за замовчуванням.

    Джерело ↗
  4. 4
    Claude Sonnet 5.5 (2026)

    61,8% у терміналі ставить її в межах трьох пунктів від Opus 5.5, тож це серйозна роль для реалізації коду.

    Джерело ↗
  5. 5
    Claude Fable 5.1 (2026)

    Її зведена частка помилок 0,93 краща за 1,14 у Opus 5.5, хоча Opus використовують значно частіше.

    Джерело ↗
  6. 6
    Gemini 4 Carbon (2026)

    61,2% на FrontierSWE v2 — лише на 1,1 пункту позаду Opus 5.5 в тих самих умовах.

  7. 7
    GPT-5.6 Sol (2026)

    Її історична частка помилок 0,62 у Codex була відмінною, але результат 32,2% у довгих завданнях не дозволяє віддати їй найскладнішу роль.

    Джерело ↗
  8. 8
    Claude Opus 5 (2026)

    Зведена частка помилок 1,21 лишає її позаду новішого Opus 5.5, і в усій родині немає чіткого статистично доведеного покращення.

    Джерело ↗
  9. 9
    Claude Opus 4.8 (2026)

    Її частка впала з 29,4% у липні до 0,5% наприкінці жовтня — добре видно, як швидко змінюються стандартні вибори моделей для коду.

    Джерело ↗
  10. 10
    Grok 4.7 (2026)

    Відносна частка помилок 1,79 робить його найменш переконливим вибором для стандартного написання коду серед восьми моделей, які зараз ранжує к'юбік.

    Джерело ↗

Що помітив ChatGPT

Найчастіше використовувана модель не найчистіша в переглянутому коді: Opus 5.5 написала 64,4% рядків, які к'юбік позначив як написані ШІ, за останній повний тиждень, але GPT-6.1 Sol мала найнижчу відносну частку помилок: 0,76 проти 1,14.

Джерело ↗

Astra і Sol обидві досягли 58,2% у Terminal-Bench 4.0 через Codex, але їхня орієнтовна вартість API-завдань становила 9,90 $ і 1,92 $ відповідно. Однакові округлені показники виконання не означають однакової продуктивності в кожному завданні.

Джерело ↗

Ціна вихідних токенів — це не вартість завдання. Модель, яка використовує менше токенів або швидше завершує роботу, може коштувати менше за вирішене завдання, навіть якщо її ціна за мільйон вихідних токенів вища.

Джерело ↗
🇺🇸 Meta10 місць · нотаток: 4

Те саме питання, відповідь одного ШІ — Meta. Підсумковий список вище об'єднує всі ШІ.

  1. 1
    GPT-5.6 Sol 2026

    0,62 у Codex, 0,65 загалом — єдина модель нижче середнього, на 35% менше помилок, але 0,7% переглянутого коду за тиждень 5 жовтня

    Джерело ↗
  2. 2
    Claude Fable 5.1 2026

    1,09 у Claude Code — найчистіша там; 56,3% у FrontierSWE, нарівні з Sonnet 5.5, але коштує в 5 разів більше

    Джерело ↗
  3. 3
    GPT-6 Astra 2026

    Лідер FrontierSWE v2 з 65,5% і 58,2% у Terminal-Bench, але частка помилок 1,13 вища за середню — переможець 20-годинних завдань

  4. 4
    Claude Opus 5.5 2026

    Terminal-Bench #1 з 64,8%, FrontierSWE #2 з 62,3%, але частка помилок 1,49 — найгірша у Claude Code: сильний термінал, брудна щоденна робота

    Джерело ↗
  5. 5
    Claude Sonnet 5.5 2026

    61,8% Terminal-Bench, 61,9% FrontierSWE, частка помилок 1,24 — разом з Fable у Claude Code, за п'яту частину ціни

    Джерело ↗
  6. 6
    GPT-6.1 Sol 2026

    58,2% Terminal-Bench — нічия з Astra, але 1,92 $ проти 14,30 $; частка помилок 1,22 у Codex; OpenAI рекомендує для складного кодування

    Джерело ↗
  7. 7
    Gemini 4 Carbon 2026

    61,2% FrontierSWE v2, 4 місце, немає показника частки помилок Bug Bench — найкращий результат у довгих завданнях серед моделей не від OpenAI і Anthropic

  8. 8
    Claude Opus 5 2026

    52,0% FrontierSWE, частка помилок 1,33, 51,8% у старому Terminal-Bench — замінена Opus 5.5 за на 20% нижчою ціною

    Джерело ↗
  9. 9
    Gemini 4 Argon 2026

    55,0% FrontierSWE, немає Bug Bench, лідер за широтою за таблицею порівняння Google від жовтня 2026

  10. 10
    Claude Haiku 5.5 2026

    43,8% FrontierSWE, без рейтингу в Bug Bench у вікні 5 жовтня, 0,50 $ за вихідні — найдешевший Claude для звичайної роботи

    Джерело ↗

Що помітив Meta

Типовий вибір вендора не є найчистішим: Claude Code за замовчуванням використовує Opus 5.5 з часткою помилок 1,49, найгіршою в агенті, тоді як Fable 5.1 з 1,09 — найчистіша у Claude Code; Codex рекомендує 6.1 Sol з 1,22, тоді як 5.6 Sol з 0,62 — найчистіша.

Джерело ↗

Чиста щоденна робота, термінал і 20-годинні завдання — це три різні ролі: GPT-5.6 Sol перемагає за помилками з 0,62, Opus 5.5 — у терміналі з 64,8%, Astra — у 20-годинних з 65,5%; жодна модель не перемагає у всіх трьох.

Джерело ↗

Ціна за чистий рядок перевертає рейтинг: Sol з 10 $ за вихідні при 0,65 проти Astra з 50 $ при 1,13 — Astra коштує в 5 разів більше за на 13% більше помилок, ніж у середньому.

Джерело ↗

GPT-5.6 Sol написав 35% коду ШІ за тиждень 17 серпня, але 0,7% за тиждень 5 жовтня — найчистіша модель тепер найрідша в переглянутих даних.

Джерело ↗
🇺🇸 Grok10 місць · нотаток: 4

Те саме питання, відповідь одного ШІ — Grok. Підсумковий список вище об'єднує всі ШІ.

  1. 1
    GPT-6.1 Sol

    Найменше підрахованих помилок серед усіх ранжованих моделей — 0,76, і той самий результат у терміналі, що й у Astra, — 58,2%, але вартість запуску в Codex близько 634 $ замість 3,3 тис. $.

    Джерело ↗
  2. 2
    Claude Sonnet 5.5

    За 10 $ за мільйон вихідних токенів вона поруч із лідером термінала з 61,8% у Claude Code і поруч із лідером за весь день з 61,9% у спільному середовищі.

    Джерело ↗
  3. 3
    Claude Opus 5.5

    Вона написала 64,4% ШІ-коду, який к'юбік перевірив за тиждень з 26 жовтня, і в Claude Code вона не найчистіша: зараз 1,13, а в жовтневому огляді було 1,49.

    Джерело ↗
  4. 4
    GPT-6 Astra

    Вона лідирує в рейтингу 20-годинних завдань з 65,5%, при вартості близько 1 030 $ за спробу, а в завданнях у терміналі не перевершує модель Sol з вихідними за 10 $.

    Джерело ↗
  5. 5
    Claude Fable 5.1

    Найчистіша модель у Claude Code з показником 0,93, тоді як стандартна модель, яку люди справді запускають, — Opus 5.5.

    Джерело ↗
  6. 6
    Gemini 4 Carbon

    Четверта в спільному рейтингу 20-годинних завдань з 61,2%, і к'юбік не має підрахованої частки помилок для неї.

  7. 7
    GLM-5.3

    Роль моделі з відкритими вагами: 41,8% завдань у терміналі в Claude Code і 30,2% у рейтингу 20-годинних завдань.

    Джерело ↗
  8. 8
    Claude Opus 5

    У Cursor вона найменш помилкова з ранжованих моделей — 1,22, що все одно на 22% більше підрахованих помилок, ніж у середньому.

    Джерело ↗
  9. 9
    GPT-5.6 Sol

    Вона була найчистішою моделлю в Codex з показником 0,62, а в завданнях на цілий день набирає 32,2%, приблизно половину від результату Astra.

    Джерело ↗
  10. 10
    Grok 4.7

    Найдешевший ранжований вихідний токен — 6 $ за мільйон — але з найвищою ранжованою часткою помилок, 1,79.

    Джерело ↗

Що помітив Grok

Типова модель Claude Code на платних тарифах — Opus 5.5. У цьому агенті найнижча частка помилок у вікні 4 листопада у Fable 5.1 — 0,93, нарівні з Sonnet 5.5 — 1,00, тоді як Opus 5.5 має 1,13.

Джерело ↗

GPT-6 Astra і GPT-6.1 Sol вирішують однакові 58,2% завдань Terminal-Bench 4.0 у Codex. Запуск Astra коштує близько 3,3 тис. $, Sol — близько 634 $.

Джерело ↗

У FrontierSWE v2 Astra з 65,5% коштує приблизно вдесятеро дорожче за спробу, ніж Opus 5.5 з 62,3%: близько 1 029,65 $ проти 98,87 $.

Джерело ↗

GPT-5.6 Sol очолила Codex за підрахованими помилками з 0,62 у жовтневій статті к'юбік, потім її частка в рядках, позначених як написані ШІ, впала нижче 0,5%, і вона випала з рейтингу 4 листопада. Її результат за цілий день — 32,2%.

Джерело ↗
🇺🇸 Gemini10 місць

Те саме питання, відповідь одного ШІ — Gemini. Підсумковий список вище об'єднує всі ШІ.

  1. 1
    GPT-6 Astra

    Домінує в 20-годинних марафонських завданнях з 65,5% у FrontierSWE v2, зберігаючи 58,2% виконання в CLI у Codex.

  2. 2
    Claude Opus 5.5

    Чинний лідер командного рядка з 64,8% у Terminal-Bench 4.0 і 62,3% у FrontierSWE v2, хоча має відносну частку дефектів 1,49.

  3. 3
    GPT-5.6 Sol

    Найчистіший зафіксований продуктивний кодер: винятково низька відносна частка помилок 0,62, що робить його найнадійнішим щоденним робочим конем, попри скромні 32,2% у 20-годинних завданнях.

  4. 4
    Claude Sonnet 5.5

    Дає 61,8% у Terminal-Bench 4.0 за частку ціни вихідних токенів Opus — стандартний щоденний інструмент для циклів агентного CLI.

  5. 5
    Claude Fable 5.1

    Поєднує впевнене виконання 57,9% у Terminal-Bench 4.0 з відносною часткою помилок 1,09, помітно чистіше за Opus 5.5 у перевірці.

  6. 6
    GPT-6.1 Sol

    Нарівні з 58,2% виконання в CLI у Astra в Codex, з більшою глибиною ітеративного міркування, і відносна частка помилок 1,22.

  7. 7
    Grok 4.7

    Досягає 37,6% у Terminal-Bench 4.0 у Grok Build, дає високу пропускну здатність токенів для діагностики систем і автоматизації інфраструктури.

  8. 8
    Gemini 2.5 Pro

    Використовує нативне вікно контексту на 2 мільйони токенів, щоб за один запит обробити цілі багаторепозиторні кодові бази для складних міграцій із перехресними залежностями.

    Джерело ↗
  9. 9
    DeepSeek V3.5 Coder

    Лідер за ціною серед моделей з відкритими вагами, який значно дешевший за комерційні тарифи на токени для частих генерацій юніт-тестів і автоматичної перевірки PR.

  10. 10
    Qwen 2.5 Coder 32B

    Найкраща модель для самостійного розгортання в корпоративних кодових базах on-premises, де нульовий витік даних у хмару і відповідність вимогам ізольованих від інтернету мереж є обов'язковими.

    Джерело ↗
🇨🇳 DeepSeek10 місць · нотаток: 3

Те саме питання, відповідь одного ШІ — DeepSeek. Підсумковий список вище об'єднує всі ШІ.

  1. 1
    GPT-6.1 Sol

    Відносна частка помилок 0,98 і 58,2% у Terminal-Bench за 10 $ за вихідні — найкраща універсальна роль: трохи поступається Astra в довгих завданнях, але в п'ять разів дешевша.

    Джерело ↗
  2. 2
    Claude Sonnet 5.5

    Частка помилок 1,06 і 61,8% у Terminal-Bench за 10 $ за вихідні: найдешевший спосіб отримати найвищий результат термінала Claude Code.

    Джерело ↗
  3. 3
    GPT-6 Astra

    65,5% у FrontierSWE і 58,2% у Terminal-Bench: найкраща модель для завдань на цілий день у рейтингу, але 50 $ за вихідні і частка помилок 1,09.

    Джерело ↗
  4. 4
    GPT-6 Luna

    Частка помилок 0,47 — на 53% менше підрахованих помилок, ніж у середньому — за 0,50 $ за вихідні, але лише 16,4% у Terminal-Bench, тож це чиста щоденна роль, а не фінішер.

    Джерело ↗
  5. 5
    Claude Opus 5.5

    64,8% у Terminal-Bench і 62,3% у FrontierSWE: найсильніша пара Claude Code для складної роботи, але її частка помилок 1,39 — найгірша в Bug Bench.

    Джерело ↗
  6. 6
    Kimi K3.1 Pro

    67,2% у Terminal-Bench (Artificial Analysis) за 10 $ за вихідні: чистий чемпіон термінала, але 25,9% у FrontierSWE і відсутність місця в Bug Bench роблять її вузькоспеціалізованою.

  7. 7
    Claude Fable 5.1

    Частка помилок 1,07, 57,9% у Terminal-Bench і 56,3% у FrontierSWE — збалансована, але за 50 $ за вихідні коштує стільки ж, як Astra, без її переваги в довгих завданнях.

    Джерело ↗
  8. 8
    Gemini 4 Argon

    55,0% у FrontierSWE і 57,6% у Terminal-Bench за вступні 10 $ за вихідні — вагома третя роль, хоча щільність її помилок викликала незалежну критику.

    Джерело ↗
  9. 9
    GPT-5.6 Sol

    Частка помилок 0,62 у Codex — на 38% менше підрахованих помилок, ніж у середньому, — але 37,3% у Terminal-Bench і 32,2% у FrontierSWE: найчистіша роль для дрібних завдань, а не для довгих.

    Джерело ↗
  10. 10
    Claude Opus 5

    Частка помилок 1,30, 53,9% у Terminal-Bench, 52,0% у FrontierSWE і 25 $ за вихідні — середня роль, яка вже не найчистіша і не найсильніша.

    Джерело ↗

Що помітив DeepSeek

Найдешевша модель перемагає в Bug Bench: GPT-6 Luna за 0,50 $ за вихідні має найнижчу відносну частку помилок (0,47) — на 53% нижче середнього, тоді як Fable 5.1 за 50 $ і Astra мають 1,07 і 1,09.

Джерело ↗

Opus 5.5 — найсуперечливіша роль: найкращий результат Claude Code в Terminal-Bench (64,8%) і другий у FrontierSWE (62,3%), але найгірша частка помилок у Bug Bench (1,39).

Джерело ↗

Ціна за спробу перевертає список FrontierSWE: GPT-6 Astra лідирує з 65,5%, але коштує 1 029,65 $ за спробу; Opus 5.5 коштує 98,87 $, тобто на 90% менше, за 3,2 пункту різниці.

Джерело ↗
🇨🇳 Wenxin10 місць · нотаток: 2

Те саме питання, відповідь одного ШІ — Wenxin. Підсумковий список вище об'єднує всі ШІ.

  1. 1
    GPT-5.6 Sol (OpenAI, всередині Codex) 2026

    Найнижча зафіксована частка помилок (0,62) за ціною Codex — чистий код за ціну чашки лате на мільйон токенів.

    Джерело ↗
  2. 2
    GPT-6 Astra (OpenAI, всередині Codex) 2026

    Чемпіон FrontierSWE з 65,5% і 58,2% у терміналах — але 1,13 помилки на рядок робить її дорожчою за чистий рядок.

  3. 3
    Claude Opus 5.5 (Anthropic, всередині Claude Code) 2026

    64,8% у терміналах, 62,3% у 20-годинних завданнях — але 1,49 помилки на рядок ставить її позаду за чистотою.

    Джерело ↗
  4. 4
    Claude Sonnet 5.5 (Anthropic, всередині Claude Code) 2026

    61,8% у терміналах за ймовірно вдвічі нижчою ціною, ніж Opus — вибір робочої конячки.

    Джерело ↗
  5. 5
    Claude Fable 5.1 (Anthropic, всередині Claude Code) 2026

    57,9% у терміналах, 1,09 помилки на рядок — середній рівень чистоти, середній рівень ціни, золота середина для щоденного кодування.

    Джерело ↗
  6. 6
    GPT-6.1 Sol (OpenAI, всередині Codex) 2026

    58,2% у терміналах і 1,22 помилки на рядок — швидша за Astra, трохи чистіша, у тому самому ціновому класі.

  7. 7
    Grok 4.7 (xAI, всередині Grok Build) 2026

    37,6% у терміналах — модель для термінала на передовій не є моделлю для довгих завдань на передовій.

    Джерело ↗
  8. 8
    DeepSeek-V3 (DeepSeek, через API) 2026

    Відкриті ваги, менше 2 за 1 млн токенів; частки помилок немає в топі к'юбік, але спільнота повідомляє приблизно 1,3.

  9. 9
    Qwen 3 (Алібаба, через API) 2026

    Відкриті ваги, сильна в термінальних завданнях у китайськомовних тестах; даних від к'юбік англійською мало.

  10. 10
    Gemini 2.5 Pro (Google, через Vertex/AI Studio) 2026

    Флагман Google 2026 року; даних cubic і термінала ще немає в головних таблицях, але в довгому контексті вона сильна.

    Джерело ↗

Що помітив Wenxin

Claude Fable 5.1 коштує приблизно одну п'ятнадцяту від Claude Opus 5.5 за токен, але показує 57,9% у терміналах і лише 1,09 помилки на рядок — чемпіон співвідношення ціни і якості для щоденного агентного кодування.

Джерело ↗

GPT-6 Astra лідирує у FrontierSWE (65,5%), але її частка помилок 1,13 означає, що команда, яка випускає 100 тис. рядків на місяць, платить близько 1,4 млн токенів за той самий чистий результат, який Fable дає за близько 0,07 млн.

Джерело ↗
🇨🇳 MiMo10 місць · нотаток: 4

Те саме питання, відповідь одного ШІ — MiMo. Підсумковий список вище об'єднує всі ШІ.

  1. 1
    Claude Opus 5.5 (Anthropic, 2026)

    Перемагає в таблиці термінала у своєму середовищі з 64,8% і витримує 20-годинні завдання з 62,3% — приблизно за 99 $ за спробу, тоді як переможець цієї таблиці платить 1 030 $.

    Джерело ↗
  2. 2
    GPT-6 Astra (OpenAI, 2026)

    Єдина модель, яка фінішувала першою в 20-годинних завданнях — за 1 029,65 $ за спробу і 1,13 підрахованої помилки на рядок у Codex.

    Джерело ↗
  3. 3
    GPT-5.6 Sol (OpenAI, 2026)

    Найчистіший код у таблиці — 0,62 помилки на рядок у Codex — і найслабший результат у довгих завданнях серед топових моделей: 32,2%.

    Джерело ↗
  4. 4
    Claude Sonnet 5.5 (Anthropic, 2026)

    Приблизно в межах двох пунктів від Opus 5.5 у сесіях кодування, але на нижчому рівні — цінна роль з пари Anthropic.

    Джерело ↗
  5. 5
    GPT-6.1 Sol (OpenAI, 2026)

    Той самий результат у терміналі, що й у флагманів (58,2%), за 10 $ за мільйон вихідних токенів — у п'ять разів дешевше за Astra, але 1,22 помилки на рядок.

    Джерело ↗
  6. 6
    Claude Fable 5.1 (Anthropic, 2026)

    Щоденний спеціаліст: 57,9% у завданнях термінала і найчистіший код, виміряний у Claude Code, — 1,09.

    Джерело ↗
  7. 7
    GPT-6.1 Terra (OpenAI, 2026)

    OpenAI каже, що вона відповідає Astra за однієї десятої ціни токенів і витрачає токени втричі ефективніше, ніж Opus 5.5.

    Джерело ↗
  8. 8
    Gemini 4 Argon (Google, 2026)

    Повна спроба FrontierSWE коштує 129,36 $ — близько однієї восьмої від Astra, тож це бюджетна роль для завдань на цілий день.

    Джерело ↗
  9. 9
    Claude Opus 5 (Anthropic, 2025)

    Попереднє покоління все ще завершує половину 20-годинних завдань (52,0%), тоді як новіші дешевші моделі зупиняються на 32%.

    Джерело ↗
  10. 10
    Grok 4.7 (xAI, 2026)

    Третє місце варте місця в змішаній команді: 37,6% завдань термінала у власному середовищі — реально, але на цілий рівень нижче за лідерів.

    Джерело ↗

Що помітив MiMo

Найчистіша і найсильніша модель — не одна й та сама роль: у Codex GPT-5.6 Sol має 0,62 помилки на рядок, проти 1,13 у GPT-6 Astra, але саме Astra перемагає в 20-годинних завданнях.

Джерело ↗

Перемога у FrontierSWE v2 коштує GPT-6 Astra 1 029,65 $ за спробу; Claude Opus 5.5 досягає 62,3% за 98,87 $ — різниця 3,2 пункту за в десять разів більші гроші.

Джерело ↗

У Claude Code флагман вендора — брудніший автор: Opus 5.5 — 1,49 помилки на рядок, проти 1,09 у Fable 5.1.

Джерело ↗

Найбільший стрибок у рейтингу за рік зумовлений поколінням, а не вендором: Opus 4.8 вирішив 23,6% завдань термінала, Opus 5.5 — 64,8%.

Джерело ↗