Топ-7 открытых моделей ИИ для программирования

Введение

Большинство разработчиков, использующих ассистенты на базе искусственного интеллекта для программирования, предпочитают облачные решения, такие как Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и аналогичные. Эти инструменты действительно мощные. Однако они имеют существенный недостаток: код отправляется на серверы третьих лиц, чтобы получить результат.

В результате каждая функция, каждый ключ API, каждое решение по внутренней архитектуре передается компаниям вроде Anthropic, OpenAI или другим поставщикам. Даже при гарантиях конфиденциальности многие команды не могут себе этого позволить. Это особенно актуально для работы с:

• Проприетарными или конфиденциальными кодовыми базами
• Корпоративными системами клиентов
• Задачами исследований или государственных проектов
• Любыми материалами под соглашением о неразглашении (NDA)

Здесь на помощь приходят локальные открытые модели для кодирования, которые радикально меняют ситуацию.

Запуск собственной модели ИИ на локальном оборудовании обеспечивает полный контроль, конфиденциальность и безопасность. Код не покидает устройство. Нет внешних логов. Нет необходимости слепо доверять провайдерам. Кроме того, при наличии подходящего оборудования можно сэкономить тысячи на затратах по API и подпискам.

В этой статье рассматриваются семь моделей ИИ с открытыми весами для кодирования, которые демонстрируют высокие результаты в бенчмарках и становятся серьезной альтернативой проприетарным инструментам.

1. Kimi-K2-Thinking от Moonshot AI

Kimi-K2-Thinking, созданная Moonshot AI, представляет собой продвинутую открытую модель для пошагового мышления, выступающую в роли агента, который использует инструменты и последовательно вызывает функции и сервисы. Она сохраняет устойчивость в долгосрочных задачах с 200–300 последовательными вызовами инструментов — это значительный прогресс по сравнению с дрейфом на 30–50 шагов в более ранних системах. Такие возможности позволяют реализовывать автономные процессы в исследованиях, программировании и написании текстов.

С архитектурной точки зрения, модель K2 Thinking имеет 1 триллион параметров, из которых активно задействовано 32 миллиарда. Она включает 384 эксперта (по 8 выбирается на токен плюс 1 общий), 61 слой (включая 1 плотный слой) и 7168 измерений внимания с 64 головами. Используется механизм внимания MLA и активация SwiGLU. Модель поддерживает окно контекста в 256 000 токенов и словарь размером 160 000. Это нативная модель INT4 с посттренировочной квантизацией с учетом обучения (QAT), что дает примерно двукратное ускорение в режиме низкой задержки и снижает потребление памяти GPU.

В тестах бенчмарков K2 Thinking показывает выдающиеся результаты, особенно в сценариях, требующих долгосрочного мышления и использования инструментов. Для задач кодирования баланс производительности высок: SWE-bench Verified — 71,3, Multi-SWE — 41,9, SciCode — 44,8, Terminal-Bench — 47,1. Особо ярко проявляются сильные стороны в LiveCodeBench V6 с результатом 83,1, что подчеркивает эффективность в многоязычных и агентных рабочих процессах.

2. MiniMax-M2 от MiniMaxAI

MiniMax-M2 переопределяет понятие эффективности для рабочих процессов на базе агентов. Это компактная, быстрая и экономичная модель типа Mixture of Experts (MoE) с общим объемом 230 миллиардов параметров, из которых на токен активируется лишь 10 миллиардов. Благодаря маршрутизации к наиболее релевантным экспертам, MiniMax-M2 достигает производительности в использовании инструментов, характерной для более крупных моделей, но с меньшей задержкой, затратами и потреблением памяти. Это делает ее подходящей для интерактивных агентов и пакетной обработки.

Модель ориентирована на элитные задачи кодирования и агентов без ущерба для общей интеллектуальности, акцентируя внимание на циклах план → действие → проверка. Эти циклы остаются отзывчивыми благодаря небольшому следу активации в 10 миллиардов параметров.

В реальных бенчмарках по кодированию и агентам зафиксированы убедительные показатели практической эффективности: SWE-bench — 69,4, Multi-SWE-Bench — 36,2, SWE-bench Multilingual — 56,5, Terminal-Bench — 46,3, ArtifactsBench — 66,8. Для веб- и исследовательских агентов результаты следующие: BrowseComp — 44 (48,5 на китайском), GAIA (текст) — 75,7, xbench-DeepSearch — 72, τ²-Bench — 77,2, HLE (с инструментами) — 31,8, FinSearchComp-global — 65,5.

3. GPT-OSS-120B от OpenAI

GPT-OSS-120b — это модель MoE с открытыми весами, предназначенная для производственного использования в универсальных задачах с высоким уровнем рассуждений. Она оптимизирована для работы на одном GPU с 80 ГБ памяти и имеет в общей сложности 117 миллиардов параметров, с 5,1 миллиарда активных на токен.

Ключевые возможности GPT-OSS-120b включают настраиваемые уровни усилий рассуждений (низкий, средний, высокий), полный доступ к цепочке мыслей для отладки (не для конечных пользователей), встроенные агентные инструменты вроде вызова функций, просмотра, интеграции с Python и структурированных выводов, а также полную поддержку тонкой настройки. Доступна также меньшая компаньонская модель GPT-OSS-120b для сценариев с низкой задержкой и специализированных локальных приложений.

В независимых тестах GPT-OSS-120b занимает третье место в Artificial Analysis Intelligence Index. Она демонстрирует одни из лучших показателей производительности и скорости относительно своего размера на основе сравнений качества, скорости вывода и задержки от Artificial Analysis.

GPT-OSS-120b превосходит o3-mini и не уступает или превышает o4-mini в областях вроде соревновательного кодирования (Codeforces), общей постановки задач (MMLU, HLE) и использования инструментов (TauBench). Более того, она обгоняет o4-mini в оценках здоровья (HealthBench) и соревновательной математике (AIME 2024 и 2025).

4. DeepSeek-V3.2-Exp от DeepSeek AI

DeepSeek-V3.2-Exp — это экспериментальный промежуточный этап в развитии следующего поколения архитектуры от DeepSeek AI. Она основана на V3.1-Terminus и вводит DeepSeek Sparse Attention (DSA) — механизм разреженного внимания с тонкой гранулярностью, предназначенный для повышения эффективности обучения и вывода в сценариях с длинным контекстом.

Основной акцент релиза — на проверке преимуществ в эффективности для расширенных последовательностей при сохранении стабильности модели. Чтобы выделить влияние DSA, конфигурации обучения были согласованы с V3.1. Результаты подтверждают, что качество вывода практически идентично.

В публичных бенчмарках V3.2-Exp показывает результаты, близкие к V3.1-Terminus, с небольшими вариациями: совпадение на MMLU-Pro — 85,0, почти паритет на LiveCodeBench около 74, незначительные отличия на GPQA (79,9 против 80,7) и HLE (19,8 против 21,7). При этом наблюдаются улучшения на AIME 2025 (89,3 против 88,4) и Codeforces (2121 против 2046).

5. GLM-4.6 от Z.ai

По сравнению с GLM-4.5, GLM-4.6 увеличивает окно контекста с 128K до 200K токенов. Это улучшение позволяет обрабатывать более сложные и долгосрочные рабочие процессы без потери информации.

GLM-4.6 также обеспечивает повышенную производительность в кодировании, с более высокими баллами в бенчмарках по коду и лучшими практическими результатами в инструментах вроде Claude Code, Cline, Roo Code и Kilo Code, включая более точную генерацию фронтенда.

Кроме того, GLM-4.6 вводит расширенные возможности рассуждений с использованием инструментов на этапе вывода, что повышает общую эффективность. Эта версия предлагает более компетентных агентов с улучшенным использованием инструментов и производительностью поисковых агентов, а также лучшую интеграцию в фреймворки агентов.

По восьми публичным бенчмаркам, охватывающим агентов, рассуждения и кодирование, GLM-4.6 демонстрирует явные улучшения по сравнению с GLM-4.5 и сохраняет конкурентные преимущества над моделями вроде DeepSeek-V3.1-Terminus и Claude Sonnet 4.

6. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 от Alibaba Cloud

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — это вариант без демонстрации мышления от флагманской модели Alibaba Cloud, предназначенный для практического применения без раскрытия процесса рассуждений. Она предлагает значительные улучшения в общих возможностях, включая следование инструкциям, логическое мышление, математику, науку, кодирование и использование инструментов. Кроме того, достигнуты существенные успехи в знаниях по длинному хвосту на нескольких языках и улучшена согласованность с предпочтениями пользователей в субъективных и открытых задачах.

Как модель без мышления, ее главная задача — генерировать прямые ответы вместо трассировок рассуждений, фокусируясь на полезности и качественном тексте для повседневных процессов.

В публичных оценках по агентам, рассуждениям и кодированию она показывает явные улучшения по сравнению с предыдущими версиями и сохраняет преимущество над ведущими открытыми и проприетарными моделями (например, Kimi-K2, DeepSeek-V3-0324 и Claude-Opus4-Non-thinking), как указано в отчетах третьих сторон.

7. Apriel-1.5-15B-Thinker от ServiceNow-AI

Apriel-1.5-15b-Thinker — это мультимодальная модель рассуждений от ServiceNow AI в серии малых языковых моделей (SLM) Apriel. Она добавляет возможности рассуждений по изображениям к предыдущей текстовой модели, опираясь на интенсивный средний этап обучения, включающий обширное непрерывное предварительное обучение на текстах и изображениях, за которым следует только текстовое контролируемое тонкое обучение (SFT) без SFT для изображений или обучения с подкреплением (RL). Несмотря на компактный размер в 15 миллиардов параметров, позволяющий запуск на одном GPU, модель поддерживает контекст длиной около 131 000 токенов. Она стремится к производительности и эффективности, сравнимой с моделями в десять раз крупнее, особенно в задачах рассуждений.

В публичных бенчмарках Apriel-1.5-15B-Thinker набирает 52 балла в Artificial Analysis Intelligence Index, что делает ее конкурентоспособной с моделями вроде DeepSeek-R1-0528 и Gemini-Flash. Утверждается, что она как минимум в десять раз меньше любой модели с баллом выше 50. Кроме того, она показывает сильные результаты как корпоративный агент: 68 на Tau2 Bench Telecom и 62 на IFBench.

Сводная таблица

Вот обзор открытых моделей для конкретных сценариев применения: