Los modelos de idiomas grandes (LLM) especializados para la codificación ahora son parte integral del progreso de software, impulsando la productividad a través de la concepción de códigos, la fijación de errores, la documentación y la refactorización. La feroz competencia entre los modelos comerciales y de código rajado ha llevado a un rápido avance, así como a una proliferación de puntos de remisión diseñados para valorar objetivamente el rendimiento de la codificación y la utilidad del desarrollador. Aquí hay una examen detallada y basada en datos en los puntos de remisión, las métricas y los mejores jugadores a mediados de 2025.
Core Benchmarks for Coding LLMS
La industria utiliza una combinación de conjuntos de datos académicos públicos, tablas de clasificación en vivo y simulaciones de flujo de trabajo del mundo positivo para evaluar los mejores LLM para el código:
- Humanal: Mide la capacidad de producir funciones correctas de Python a partir de descripciones del lengua natural ejecutando código contra pruebas predefinidas. Los puntajes de aprobación@1 (porcentaje de problemas resueltos correctamente en el primer intento) son la métrica esencia. Los modelos superiores ahora superan el 90% de pase@1.
- MBPP (en su mayoría problemas básicos de pitón): Evalúa la competencia en conversiones básicas de programación, tareas de nivel de entrada y fundamentos de Python.
- SWE Bench: Se dirige a los desafíos de ingeniería de software del mundo positivo procedentes de GitHub, evaluando no solo la concepción de códigos sino igualmente de resolución y un ajuste práctico de flujo de trabajo. El rendimiento se ofrece como un porcentaje de problemas resueltos correctamente (por ejemplo, Gemini 2.5 PRO: 63.8% en SWE-Bench verificado).
- LivecodeBench: Un punto de remisión dinámico y resistente a la contaminación que incorpora escritura, reparación, ejecución y predicción de panorama de prueba. Refleja la confiabilidad y robustez de LLM en tareas de codificación de múltiples pasos.
- BigCodeBench y CodExGlue: Diversas suites de tareas que miden la automatización, búsqueda de código, finalización, breviario y habilidades de traducción.
- Araña 2.0: Centrado en la concepción y razonamiento de consultas SQL complejas, importante para evaluar el dominio de la pulvínulo de datos1.
Varias tablas de clasificación, como Vellum AI, APX ML, PractLayer y Chatbot Arena, igualmente los puntajes agregados, incluidas las clasificaciones de preferencias humanas para el rendimiento subjetivo.
Métricas esencia de rendimiento
Las siguientes métricas se usan ampliamente para catalogar y comparar la codificación de LLM:
- Precisión a nivel de función (pase@1, pase@k): ¿Con qué frecuencia la respuesta original (o k-th) compila y pasa todas las pruebas, lo que indica la corrección del código de remisión?
- Tasa de resolución de tareas del mundo positivo: Medido como porcentaje de problemas cerrados en plataformas como SWE-Bench, lo que refleja la capacidad de acometer problemas genuinos del desarrollador.
- Tamaño de la ventana de contexto: El masa de código que un maniquí puede considerar a la vez, que varía de 100,000 a más de 1,000,000 de tokens para las últimas versiones, crecientes para navegar en grandes bases de código.
- Latencia y rendimiento: Tiempo para el primer token (capacidad de respuesta) y tokens por segundo (velocidad de concepción) Integración del flujo de trabajo del desarrollador.
- Costo: Los precios por cordura, las tarifas de suscripción o la sobrecarga de autodominio son vitales para la apadrinamiento de producción.
- Tasa de fiabilidad y quimera: Frecuencia de panorama de código fácticamente incorrectas o semánticamente defectuosas, monitoreadas con pruebas de quimera especializadas y rondas de evaluación humana.
- Calificación de preferencia humana/ELO: Recopilado a través de clasificaciones de desarrolladores expertos o de origen notorio en los resultados de la concepción de código cara a cara.
Top Coding LLMS, mayo, julio de 2025
Así es como los modelos destacados se comparan en los últimos puntos de remisión y características:
| Maniquí | Puntajes y características notables | Fuerzas de uso típicas |
|---|---|---|
| Operai O3, O4-Mini | 83–88% Humaneval, 88–92% AIME, 83% de razonamiento (GPQA), 128–200k contexto | Precisión equilibrada, tallo musculoso, uso común |
| Géminis 2.5 Pro | 99% Humaneval, 63.8% SWE-Bench, 70.4% LivecodeBench, 1M contexto | Full-Stack, razonamiento, SQL, Proj a gran escalera |
| Antrópico Claude 3.7 | ≈86% humaneval, puntajes principales del mundo positivo, contexto de 200k | Razonamiento, depuración, hecho |
| Deepseek r1/v3 | Puntajes de codificación/deducción comparables a comerciales, 128k+ contexto, código rajado | Razonamiento, autohospedado |
| Serie Meta Ardor 4 | ≈62% Humaneval (Maverick), contexto de hasta 10 m (Scout), de código rajado | Personalización, grandes bases de código |
| Grok 3/4 | 84–87% de remisión de razonamiento | Matemáticas, deducción, programación visual |
| Alibaba Qwen 2.5 | Incorporación Python, buen manejo de contexto dispendioso, instrucciones ajustadas | Multilingüe, la automatización de la tubería de datos |
Evaluación del decorado del mundo positivo
Las mejores prácticas ahora incluyen pruebas directas en los principales patrones de flujo de trabajo:
- IDE complementos e integración de copilotos: Capacidad para usar en el interior del código VS, Jetbrains o Flujos de trabajo de copilot de GitHub.
- Escenarios de desarrollador simulados: EG, implementación de algoritmos, asegurando API web o optimización de consultas de bases de datos.
- Comentarios cualitativos de los usuarios: Las clasificaciones de desarrolladores humanos continúan guiando las decisiones de API y herramientas, complementando métricas cuantitativas.
Tendencias y limitaciones emergentes
- Contaminación de datos: Los puntos de remisión estáticos son cada vez más susceptibles a la superposición con los datos de entrenamiento; Nuevos concursos de código dinámico o puntos de remisión curados como LivecodeBench ayudan a proporcionar medidas no contaminadas.
- Codificación de agente y multimodal: Modelos como Gemini 2.5 Pro y Grok 4 están agregando un uso de entorno práctico (por ejemplo, ejecutar comandos de shell, navegación de archivos) y comprensión del código visual (por ejemplo, diagramas de código).
- Innovaciones de código rajado: Deepseek y Ardor 4 demuestran que los modelos abiertos son viables para DevOps avanzados y grandes flujos de trabajo empresariales, por otra parte de una mejor privacidad/personalización.
- Preferencia del desarrollador: Las clasificaciones de preferencias humanas (por ejemplo, puntajes ELO de Chatbot Arena) son cada vez más influyentes para la apadrinamiento y la selección de modelos, anejo con los puntos de remisión empíricos.
En breviario:
Top Coding LLM Benchmars de 2025 Movimiento de pruebas de nivel de función estática (Humaneval, MBPP), simulaciones prácticas de ingeniería (SWE-Bench, LivecodeBench) y clasificaciones de usuarios en vivo. Las métricas como Pass@1, el tamaño de contexto, las tasas de éxito de SWE-Bench, la latencia y la preferencia del desarrollador definen colectivamente a los líderes. Los destacados actuales incluyen la serie O de OpenAi, Gemini 2.5 Pro de Google, Claude 3.7 de Anthrope, Deepseek R1/V3 y los últimos modelos de Ardor 4 de Meta, con contendientes de código rajado y de código rajado que ofrecen excelentes resultados del mundo positivo.
Michal Sutter es un profesional de la ciencia de datos con una Habilidad en Ciencias en Ciencias de Datos de la Universidad de Padova. Con una pulvínulo sólida en disección estadístico, estudios mecánico e ingeniería de datos, Michal se destaca por metamorfosear conjuntos de datos complejos en ideas procesables.
