AI-кодинг · модели

Модели для кодинга:
какую брать

Не все LLM одинаково хорошо пишут код. Одни сильны в агентных задачах и сложных проектах, другие дешевле и быстрее на массовых правках. Этот гайд - о том, по чему сравнивать кодинг-модели, какие есть на середину 2026 и как подобрать модель под свою задачу, не переплачивая.

Начать с начала →Сразу к шпаргалке

для кого этот курс

Какую модель на код

Слышал про Claude, GPT, Gemini, Qwen, DeepSeek - но не знаю, что брать под свою задачу.

Хочу не переплачивать

Гонять флагман на каждую мелочь дорого. Хочу понять, где хватит дешёвой модели.

Где брать доступ

Подписка агента, нативный API или агрегатор - не понимаю, как и через что подключать модель.

программа курса

Зачем выбирать модель под код

Не все LLM одинаково хорошо пишут код. Флагман против дешёвой, качество против цены. Почему стоит подбирать модель под кодинг, а не брать одну на всё.

Что важно в кодинг-модели

Следование инструкциям, размер контекста, агентность (работа с инструментами и файлами), знание языков и фреймворков, скорость и цена. По чему сравнивать модели для кода.

Какие есть

Claude (Sonnet, Opus), GPT, Gemini, опенсорс и китайские модели: Qwen Coder, DeepSeek, GLM (z.ai), Kimi, Llama. Кто сильный кодер, кто дешёвый, чем берут.

Как выбрать и где брать

Под большой проект - флагман, под массовые правки - дешёвую. Доступ через подписку агента, нативный API или OpenRouter. Тестировать на своих задачах.

Шпаргалка

Таблица задача - модель, глоссарий ключевых терминов и ссылки на смежные разделы на одной странице.