5 مدل برنامه نویسی AI برتر مارس 2025

سال گذشته نسل جدیدی از مدل های AI را برای کارهای کدگذاری ساخته شده است. اینها شامل:

این مدل ها به طور دقیق در تست های خاص برنامه نویسی ، از جمله Humaneval (حل مسئله برنامه نویسی) ، MBPP (معیارهای پایتون) و SWE-BENCH (وضوح شماره نرم افزار دنیای واقعی) معیار شده اند. همه این مدل ها از طریق API یکپارچه APIPIE در دسترس هستند و باعث می شود که آنها در گردش کار توسعه خود ادغام کنید.

عملکرد و دقت

در معیارهای مهم برنامه نویسی ، مدل های سطح بالا محدودیت های قبلی را تحت فشار قرار داده اند:

• کلود 3.5 غزل به دست آمده 92 ٪ در Humaneval ، کمی از GPT-4O استفاده کنید 90.2 ٪
• کلود 3.7 غزل یک رکورددار به ثمر رساند 70.3 ٪ دقت در SWE-BENCH ، خیلی جلوتر از O1 Openai (49 ٪ پوند)

بر خلاف مدل های قدیمی تر که در درجه اول کد دیگ بخار تولید می کنند ، این سیستم های جدید هوش مصنوعی می توانند راه حل ها را با مهارت نزدیک به انسان اشکال زدایی ، دلیل و سنتز کنند. برای اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی تغییر این قابلیت ها گردش کار ، مقاله ما در مورد درک AI API را بررسی کنید.

استدلال و اشکال زدایی

AI کدگذاری مدرن اکنون می تواند موضوعات دنیای واقعی را تجزیه و تحلیل ، اشکال زد و برطرف کند. SWE-BENCH رفع اشکال چند پرونده ای را ارزیابی می کند ، و آخرین نتایج شکاف عملکرد گسترده را تأیید می کند:

توانایی “استدلال گسترده” Claude 3.7 به آن اجازه می دهد تا اشکالات پیچیده را گام به گام تجزیه کند. در همین حال ، سری O Openai “تلاش استدلال” قابل تنظیم را معرفی می کند تا تجزیه و تحلیل منطقی عمیق تر امکان پذیر شود.

توسعه دهندگان توجه دارند که Claude 3.5/3.7 اغلب اصلاحات کامل تری را ارائه می دهد ، در حالی که GPT-4O سریعتر است اما ممکن است گاهی اوقات از موضوعات ظریف غافل شودبشر

راندمان سرعت و هزینه

یک روند مهم 2025؟ مدل های AI سریعتر و ارزان تر که هنوز هم عملکرد خوبی دارند:

• GPT-4O به گونه ای طراحی شده است که نسبت به مدل های قبلی GPT-4 مقرون به صرفه تر و پاسخگوتر باشد و آن را به کمک برنامه نویسی در زمان واقعی تبدیل کند.
• کلود 3.7، گرچه در هر درخواست کندتر ، اغلب نیاز به بازآزمایی کمتری دارد و آن را برای کارهای پیچیده کارآمد می کند.
• فرمان cohere r+ برای استقرار در سطح سازمانی بهینه سازی شده است ، با تأکید بر خروجی کدگذاری کم هزینه و با مسئولیت بالا.
• Openai's O3-Mini و O1 گزینه های سریع و کم هزینه برای گردش کار برنامه نویسی تکراری را ارائه دهید.

با رشد AI Adoption ، بسیاری از ابزارها اکنون با استفاده از AIS FAST برای پیش نویس ها و مدلهای با دقت بالا برای تأیید نهایی ، مدل ها را با هم مخلوط و مطابقت می دهند.

مقایسه مدلهای برتر برنامه نویسی AI (مارس 2025)

Claude 3.7 Sonnet (انسان شناسی) – بهترین برای اشکال زدایی پیچیده و استدلال

• 💡 دقت: ~ 92 ٪ humaneval ، 70.3 ٪ SWE-BENCH (رکورد بالا)
• 🔥 نقاط قوت: استدلال بهترین کلاس ، “تفکر گسترده” برای مشکلات چند مرحله ای ، میزان توهم بسیار پایین.
• 📏 پنجره زمینه: 128K+ نشانه ها ، و آن را برای استفاده از کد های بزرگ ایده آل می کند.
• ⚡ سرعت و هزینه: در هر تماس آهسته تر و پرهزینه تر ، اما تعداد کمتری نیاز به ترمیم ها دارد و آن را به طور کلی کارآمد می کند.
• ✅ بهترین برای: اشکال زدایی در مقیاس بزرگ ، حل مسئله پیچیده و گردش کار برنامه نویسی شرکت.

GPT-4O & Openai O-Series-اسب کار برای توسعه دهندگان

• 💡 دقت: 90 ٪ Humaneval ، 49 ٪ SWE- نیمکت (Openai O1).
• 🔥 نقاط قوت: سریعترین مدل با دقت بالا ، استدلال عالی در زمان واقعی ، استدلال عالی در کارهای ساخت یافته.
• 📏 پنجره زمینه: توکن 128K (GPT-4O) ، برای مدل های کوچک (O3-Mini) کمی پایین تر است.
• ⚡ سرعت و هزینه: بهینه شده برای تأخیر و هزینه کم ، که به طور گسترده در ابزارهایی مانند GitHub Copilot استفاده می شود.
• ✅ بهترین برای: برنامه نویسی روزمره ، پیشنهادات در زمان واقعی و کمک به مقرون به صرفه هوش مصنوعی.

Google Gemini (کد تنظیم شده)-بهترین کار برای کارهای بزرگ

• 💡 دقت: 85 ٪ ~+ humaneval (تخمین زده شده) (برای SWE-Bench در دسترس عموم نیست).
• 🔥 نقاط قوت: در درک متنی از کل پایگاه های کد ، عالی برای اصلاح چند پرونده.
• 📏 پنجره زمینه: حداکثر 32K توکن (نسخه PRO) ، برای مدیریت پروژه در مقیاس بزرگ بهینه شده است.
• ⚡ سرعت و هزینه: سرعت رقابتی ، بهینه سازی شده برای استقرار ابر TPU Google.
• ✅ بهترین برای: توسعه دهندگان با استفاده از Google Cloud ، Android Studio یا کسانی که با مخازن بزرگ کار می کنند.

Cohere Command R+ – شرکت AI Challenger

• 💡 دقت: 88 ٪ Humaneval (غیر رسمی) ، هیچ نتیجه ای از SWENE را نشان نمی دهد.
• 🔥 نقاط قوت: بهینه شده برای تولید بازیابی (RAG) ، در جستجوی کد + کارهای نسل عالی.
• 📏 پنجره زمینه: نشانه های 16K-32K ، از گردش کار چند مرحله ای ساختار یافته پشتیبانی می کند.
• ⚡ سرعت و هزینه: به طور کلی سریعتر از GPT-4 در کارهای تک نوبت ، که به طور گسترده در اکوسیستم های AWS ، لاجورد و اوراکل AI مستقر شده اند.
• ✅ بهترین برای: تیم های نرم افزاری سازمانی ، ادغام مقیاس پذیر AI و کارهای برنامه نویسی ساختاری.

Deepseek Chat V3 & R1 – The Rising Challenger

• 💡 دقت: 90 ٪ Humaneval (تخمین زده شده) ، 49 ٪ swe-ke (قابل مقایسه با O1 Openai).
• 🔥 نقاط قوت: کدگذاری قوی + استدلال را با معماری MOE (ترکیبی از متخصصان) مخلوط می کند.
• 📏 پنجره زمینه: نشانه های 16K ، مناسب برای حل مسئله ساختار یافته.
• ⚡ سرعت و هزینه: کارآمدتر از مدل های متراکم 70B ، قیمت گذاری متوسط ​​از طریق دسترسی API.
• ✅ بهترین برای: توسعه دهندگان پیشرفته با استفاده از تنظیمات AI سفارشی ، ادغام OpenRouter و دستیاران برنامه نویسی آزمایشی.

افکار نهایی

منظره کدگذاری هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول است ، با Claude 3.7 و GPT-4O در حال حاضر این بسته را هدایت می کنندبشر با این حال ، جمینی Google ، Cohere Command R+و Deepseek در مناطق تخصصی شکاف را می بندند.

انتظار پیشرفت های بزرگ را در سال 2025 با راه اندازی شایعه شده از GPT-5 و کلود 4، فشار دادن کدگذاری هوش مصنوعی به ارتفاعات حتی بیشتر.

منابع

1. گوشت گاو (شما فوق العاده جمع دارید)
2. معیار Humaneval (تولید کد) – مقالات با کد
3. کودتای شرکت مخفیگاه Anthropic: چگونه Claude 3.7 به عنوان عامل برنامه نویسی انتخاب تبدیل می شود | سر و صدا
4. معیار Openai GPT -4O – مقایسه دقیق با کلود و جمینی
5. Deepseek API: راهنمایی با مثال و محاسبات هزینه
6. AWS Marketplace: Cohere Command R+ (H100) – Amazon.com
7. عملکرد تولید کد Google Gemini
8. SWE-BENCH: معیار برای کارهای مهندسی نرم افزار در دنیای واقعی

این مقاله در ابتدا در وبلاگ apipie.ai منتشر شد. ما را دنبال کنید توییتر برای آخرین به روزرسانی ها در فناوری هوش مصنوعی و توسعه مدل برنامه نویسی.
`