Großsprachige Modelle (LLMs), die für die Codierung spezialisiert sind, sind nun für die Softwareentwicklung ein wesentlicher Bestandteil der Produktivität durch Codegenerierung, Fehlerbehebung, Dokumentation und Refactoring. Der heftige Wettbewerb zwischen kommerziellen und Open-Supply-Modellen hat zu einem schnellen Fortschritt sowie zu einer Verbreitung von Benchmarks geführt, mit denen die Codierungsleistung und der Entwickler-Dienstprogramm objektiv gemessen werden sollen. Hier finden Sie einen detaillierten, datengetriebenen Blick auf die Benchmarks, Metriken und Prime-Spieler bis Mitte 2025.
Kernbenchmarks für die Codierung von LLMs
Die Branche verwendet eine Kombination aus öffentlichen akademischen Datensätzen, Reside-Bestandteilen und realen Workflow-Simulationen, um die besten LLMs für Code zu bewerten:
- Humaneral: Misst die Fähigkeit, korrekte Pythonfunktionen aus natürlichen Sprachbeschreibungen zu erzeugen, indem Code gegen vordefinierte Exams ausgeführt werden. Cross@1 -Scores (Prozentsatz der korrekten Probleme beim ersten Versuch) sind die Schlüsselmetrik. Prime -Modelle überschreiten jetzt 90%@1.
- MBPP (meist grundlegende Pythonprobleme): Bewertet die Kompetenz zu grundlegenden Programmierkonvertierungen, Einstiegsaufgaben und Python-Grundlagen.
- Sween-Bench: Zielt auf reale Software program-Engineering-Herausforderungen aus, die aus GitHub stammen und nicht nur die Codegenerierung, sondern auch die Auflösung und die praktische Workflow-Anpassung bewerten. Die Leistung wird als Prozentsatz der korrekt behobenen Probleme angeboten (z. B. Gemini 2,5 Professional: 63,8% auf SWE-Bench verifiziert).
- LivecodeBench: Ein dynamischer und kontaminationsresistenter Benchmark, das das Schreiben, die Reparatur, die Ausführung und die Vorhersage von Testausgaben für das Code einbezieht. Spiegelt LLM-Zuverlässigkeit und Robustheit bei mehrstufigen Codierungsaufgaben wider.
- BigCodeBench und Codexklebe: Verschiedene Process -Suites, die Automatisierung, Codesuche, Abschluss, Zusammenfassung und Übersetzungsfähigkeiten messen.
- Spider 2.0: Konzentrieren1.
Mehrere Bestenlisten – wie Vellum AI, APX ML, promptLayer und Chatbot Area – aggregieren auch aggregierte Punktzahlen, einschließlich der Rangliste der menschlichen Präferenz für subjektive Leistung.
Wichtige Leistungsmetriken
Die folgenden Metriken werden häufig zur Bewertung und Vergleich von Coding -LLMs verwendet:
- Genauigkeit auf Funktionsebene (Cross@1, Cross@okay): Wie oft die anfängliche (oder k-te) Antwort alle Exams kompiliert und besteht, wobei die Korrektheit der Basiscode angezeigt wird.
- Aufgabenlösungsrate der realen Welt: Gemessen als Prozent der geschlossenen Probleme auf Plattformen wie SWE-Bench, die die Fähigkeit widerspiegeln, echte Entwicklerprobleme anzugehen.
- Kontextfenstergröße: Das Codevolumen, das ein Modell sofort berücksichtigen kann, liegt zwischen 100.000 und über 1.000.000 Token für die neuesten Veröffentlichungen – entschlossen für die Navigation großer Codebasen.
- Latenz und Durchsatz: Zeit bis zum ersten Token (Reaktionsfähigkeit) und Token professional Sekunde (Generationsgeschwindigkeit) Affect Developer Workflow -Integration.
- Kosten: PRO-TOOKE-Preise, Abonnementgebühren oder Selbsthosting-Overhead sind entscheidend für die Einführung der Produktion.
- Zuverlässigkeits- und Halluzinationsrate: Häufigkeit von sachlich falschen oder semantisch fehlerhaften Codeausgängen, überwacht mit speziellen Halluzinationstests und menschlichen Bewertungsrunden.
- Menschliche Präferenz/ELO -Bewertung: Gesammelt über Crowd-Sourcing- oder Experten-Entwickler-Ranglisten für die Erzeugung von Kopf-an-Kopf-Codegenerierung.
Prime Coding LLMs – Mai -Juli 2025
So vergleichen sich die prominenten Modelle mit den neuesten Benchmarks und Funktionen: Funktionen:
| Modell | Bemerkenswerte Punktzahlen und Funktionen | Typische Verwendungsstärken |
|---|---|---|
| Openai O3, O4-Mini | 83–88% Humaneropfer, 88–92% Aime, 83% Argumentation (GPQA), 128–200.000 Kontext | Ausgewogene Genauigkeit, starker Stamm, allgemeine Verwendung |
| Gemini 2.5 Professional | 99% Humaneropfer, 63,8% SWE-Bench, 70,4% LivecodeBench, 1m Kontext | Vollstack, Argumentation, SQL, groß angelegte Proj |
| Anthropic Claude 3.7 | ~ 86% Humaneropfer, Prime Actual World Scores, 200K-Kontext | Argumentation, Debugging, Tatsache |
| Deepseek R1/V3 | Vergleichbare Codierungs-/Logikwerte für kommerziell, 128K+ Kontext, Open-Supply | Argumentation, Selbsthosting |
| Meta Llama 4er | ~ 62% Humanerad (Maverick), bis zu 10 m Kontext (Scout), Open-Supply | Anpassung, große Codebasen |
| Grok 3/4 | 84–87% Argumentation Benchmarks | Mathematik, Logik, visuelle Programmierung |
| Alibaba Qwen 2.5 | Excessive Python, gute lange Kontexthandhabung, Unterrichtsstimmung | Mehrsprachige Datenpipeline -Automatisierung |
Szenario-Bewertung der realen Welt
Zu den Finest Practices gehören jetzt direkte Exams zu den wichtigsten Workflow -Mustern:
- IDE -Plugins & Copilot Integration: Die Möglichkeit, innerhalb von VS -Code, Jetbrains oder GitHub Copilot Workflows zu verwenden.
- Simulierte Entwicklerszenarien: Z. B. Implementierung von Algorithmen, Sicherung von Internet -APIs oder Optimierung von Datenbankabfragen.
- Qualitatives Benutzerfeedback: Menschliche Entwicklerbewertungen leiten weiterhin API- und Werkzeugentscheidungen und ergänzen quantitative Metriken.
Aufkommende Developments und Einschränkungen
- Datenverschmutzung: Statische Benchmarks sind zunehmend anfällig für Überschneidungen mit Trainingsdaten. Neue, dynamische Codewettbewerbe oder kuratierte Benchmarks wie LivecodeBench liefern nicht kontaminierte Messungen.
- Agenten- und multimodale Codierung: Modelle wie Gemini 2.5 Professional und GROK 4 fügen praktische Umgebungsnutzungen (z. B. Ausführung von Shell-Befehlen, Dateinavigation) und visuelles Codeverständnis (z. B. Codediagramme) hinzu.
- Open-Supply-Innovationen: Deepseek und LLAMA 4 zeigen, dass offene Modelle für fortschrittliche DevOps und große Unternehmens -Workflows praktikabel sind, sowie eine bessere Privatsphäre/Anpassung.
- Entwicklerpräferenz: Menschliche Präferenzrankings (z. B. ELO -Scores aus der Chatbot -Area) sind neben empirischen Benchmarks zunehmend einflussreich für die Adoption und die Modellauswahl.
Zusammenfassend:
Prime Coding LLM-Benchmarks von 2025 Stability Static Perform-Degree-Exams (Humaneval, MBPP), Sensible Engineering Simulations (SWE-Bench, LiveCodebench) und Reside-Benutzerbewertungen. Metriken wie Cross@1, Kontextgröße, SWE-Bench-Erfolgsraten, Latenz und Entwicklerpräferenzen definieren die Führungskräfte zusammen. Zu den aktuellen herausragenden herausragenden Openai-Serien, Google, Gemini 2.5 Professional, Claude 3.7 von Anthropic, Deepseek R1/V3 und den neuesten LLAMA 4-Modellen von Meta.
Michal Sutter ist ein Datenwissenschaftler bei einem Grasp of Science in Knowledge Science von der College of Padova. Mit einer soliden Grundlage für statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datentechnik setzt Michal aus, um komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
