Bedste LLM’er til kodning – juni 2025

Den komplette uddannelsesguide

Store sprogmodeller, eller LLM’er, har ændret måden, folk udvikler software på i juni 2025. Disse AI-værktøjer hjælper dig med at generere, fejlfinde og forbedre kode meget hurtigere end tidligere. Nyere videnskabelige undersøgelser viser, at omkring 30 % af professionelle udviklere i USA nu bruger AI-drevne kodeværktøjer regelmæssigt. Dette tal viser, hvor hurtigt disse værktøjer er blevet en del af det daglige programmeringsarbejde.

LLM’er bruger avancerede transformer-arkitekturer. De lærer af enorme mængder kode for at give dig nyttige forslag, rette fejl og gøre din kode mere effektiv. Du kan bruge dem til at løse svære programmeringsproblemer, automatisere gentagne opgaver og accelerere dine projekter.

I denne guide finder du anmeldelser af de bedste LLM’er til kodning. Du får tydelige sammenligninger, praktiske tips og de nyeste videnskabelige resultater. Disse informationer hjælper studerende, hobbyfolk og professionelle med at vælge det bedste AI-værktøj til deres programmeringsprojekter.

Forståelse af LLM’er til kodning

Hvad er LLM’er til kodning, og hvordan fungerer de?

Store sprogmodeller (LLM’er) til kodning er kunstige intelligens-værktøjer, der er designet til at arbejde med både programmeringskode og skrevet sprog. Disse modeller bruger dybe neurale netværk kaldet transformers. Transformers benytter milliarder af justérbare værdier, kendt som parametre, og trænes på enorme datamængder. Disse data inkluderer kildekode fra offentlige projekter, tekniske vejledninger og skrevne forklaringer.

LLM’er håndterer kode ved at omdanne både tekst og programmeringsinstruktioner til matematiske former kaldet embeddings. Under træningen opdager modellerne mønstre, logik og strukturer, der går igen på tværs af mange programmeringssprog. Med denne træning kan LLM’er foreslå den næste linje kode, finde fejl, omskrive kode for at gøre det mere forståeligt og give detaljerede forklaringer. Transformer-opsætningen anvender en funktion kaldet attention, som gør det muligt for modellen at se forbindelser mellem forskellige dele af kode og dokumentation. Denne tilgang bidrager til at give resultater, der er klare og matcher brugerens intention.

Moderne LLM’er til kodning genkender flere programmeringssprog. De kan forstå konteksten af et projekt, der spænder over flere filer. Du kan koble disse modeller til udviklingsværktøjer, så de hjælper med opgaver som autofuldførelse af kode, fejlretning og oprettelse af nyttige noter. Forbedringer i modelstørrelse, variation i træningsdata og specialiserede træningsmetoder bidrager til, at disse modeller kan give mere præcis og brugbar støtte til udviklere. Du kan bruge LLM’er til at øge din hastighed og nøjagtighed, når du bygger software.

De bedste LLM’er til kodning: udgave juni 2025

Førende proprietære kodnings-LLM’er

GPT-4.5 Turbo (OpenAI)
GPT-4.5 Turbo ligger øverst i juni 2025-tests, når det gælder kodepræcision, kontekstforståelse og plugin-understøttelse. Du kan bruge dens avancerede fejlfinding, arbejde med et stort kontekstvindue på op til 256.000 tokens og generere pålidelig kode på sprog som Python, JavaScript og C++. Mange i virksomheder og uddannelsesinstitutioner foretrækker den til opgaver som kodeforklaring, refaktorering og analyse af kode, der involverer flere datatyper eller formater.

Claude 4 Sonnet (Anthropic)
Claude 4 Sonnet tilbyder detaljeret kodeforståelse og foreslår sikre kodningsløsninger. Tests fra uafhængige organisationer viser, at den klarer sig godt på algoritmiske problemer og kodegennemgang, med færre fejl eller “hallucinationer” end mange andre modeller. Den samtalebaserede stil gør det muligt at arbejde sig igennem problemer trin for trin, hvilket er en fordel, når du vil lære nye kodekoncepter eller forbedre dine færdigheder.

Gemini 2.5 Pro (Google)
Gemini 2.5 Pro fokuserer på hastighed og understøtter mange programmeringssprog. Du kan stole på den til hurtig kodefuldførelse og håndtering af nye eller mindre udbredte sprog. Den fungerer godt, hvis du skal søge i meget store kodebaser, og den integreres nemt med Googles cloud-tjenester, hvilket gør den nyttig til cloud-baserede projekter.

Bedste open source-kodnings-LLM’er

LLaMA 4 (Meta)
LLaMA 4 giver dig mulighed for at tilpasse og køre modellen på din egen computer, hvilket giver dig kontrol over dine data og, hvordan modellen lærer. Videnskabelige studier viser, at den klarer sig godt ved generering af kode i Python, Java og Rust, især når du har brug for privatliv eller ønsker at finjustere modellen til dine egne projekter.

DeepSeek R1
DeepSeek R1 fokuserer på datavidenskab og backend-automatisering. Den fungerer bedst med SQL, Python og scripts til styring af datapipelines. Ydelsestests viser, at den leverer stærke resultater til analysetasks og er populær blandt forskere og dataingeniører.

Mistral Mixtral
Mixtral udmærker sig ved effektiv brug af computerressourcer og hurtige svar. Den klarer sig særligt godt på mindre servere, hvilket gør den velegnet til letvægts- eller edge-enheder. Dens hurtige skift af kontekst betyder, at du kan bruge den til projekter, der kræver fleksibilitet og fart, fx til hurtig prototypeudvikling.

Oversigtstabel: Top kodnings-LLM’er 2025

Videnskabelige tests og brugeranmeldelser fra juni 2025 bekræfter disse modeller som de bedste valg til kodningsopgaver. Hver model tilbyder funktioner, der er målrettet mod forskellige typer udviklere og projektbehov.

LLM-kodeydelse: Benchmarks og virkelighedstest

Videnskabelige benchmarks for kodning med LLM

LLM-kodebenchmarks bruger standardiserede testsuiter som HumanEval, SWE-bench og MMLU til at evaluere modeller. Testene måler, hvor præcist modellerne genererer kode, retter fejl og arbejder på tværs af flere programmeringssprog. For eksempel opnår GPT-4.5 Turbo ca. 88 % pass@1 på HumanEval, hvilket viser, at den ofte genererer korrekt kode i første forsøg. Claude 4 Opus har topresultat på SWE-bench real-code-testen med 72,5 %, hvilket viser stærke resultater på udfordrende, flertrinsudvikleropgaver. Googles Gemini 2.5 Pro scorer op til 99 % på HumanEval og klarer sig godt i ræsonnementopgaver, hjulpet af dens store kontekstvindue på over én million tokens.

Kodningsydelse i praksis

Når du bruger disse modeller i rigtige projekter, leverer proprietære modeller som GPT-4.5 Turbo og Claude 4 Opus høj præcision, stærke fejlfindingsevner og håndterer store projekter godt. Gemini 2.5 Pro reagerer hurtigt og klarer sig godt med store kodebaser og nye programmeringssprog. Den open source-baserede LLaMA 4 Maverick, med et kontekstvindue på op til 10 millioner tokens, foretrækkes ved behov for tilpasning og privatliv. Dog ligger dens HumanEval-score (ca. 62 %) under de bedste proprietære modeller. DeepSeek R1, en anden open source-mulighed, matcher GPT-4’s kode- og matematikresultater i nogle offentlige tests og er populær til datavidenskab og analyser. Mistral Mixtral, med 7 milliarder parametre, overgår andre modeller i samme størrelse og vælges til effektive, ressourcestærke situationer.

Sammenlignende indsigter

• Præcision: Gemini 2.5 Pro og GPT-4.5 Turbo opnår den højeste præcision. Claude 4 klarer sig godt i komplekse, virkelige kodningsscenarier.
• Konteksthåndtering: LLaMA 4 og Gemini 2.5 Pro har de største kontekstvinduer, hvilket gør dem i stand til at håndtere omfattende kodebaser og dokumentation.
• Hastighed: Gemini 2.5 Flash-Lite outputter over 800 tokens pr. sekund, hvilket understøtter hurtig prototypeudvikling.
• Tilpasning: Open source-modeller som LLaMA 4 og DeepSeek R1 kan finjusteres og implementeres lokalt. Denne tilgang understøtter privatliv og specialiserede projektkrav.

Brugerfeedback og domænestyrker

Brugerrapporter viser, at proprietære LLM’er fungerer godt direkte fra start og kræver meget lidt opsætning. Open source-modeller foretrækkes, når du har brug for mere fleksibilitet, kontrol eller privatliv. DeepSeek R1 og GPT-4.5 Turbo klarer sig godt i backend- og datavidenskabsroller. Claude 4 og LLaMA 4 er stærke valg til frontend- og undervisningsprojekter på grund af deres evne til at håndtere komplekse kontekster.

Open source vs. proprietære LLM’er: Hvad er bedst til kodning?

Centrale forskelle i kodningsanvendelser

Når du bruger open source store sprogmodeller (LLM’er) som LLaMA 4 og DeepSeek R1, får du adgang til modellens kode og vægte. Denne adgang giver dig mulighed for at tilpasse modellen, se præcis hvordan den fungerer og køre den på dine egne systemer. Disse egenskaber er nyttige, når dit projekt har brug for stærkt privatliv, skal overholde specifikke regulativer eller anvender særlige arbejdsgange. Open source-modeller giver dig mere fleksibilitet og kontrol. Du undgår også løbende licensudgifter og afhænger ikke af en enkelt leverandør.

Proprietære LLM’er, som GPT-4.5 Turbo og Gemini 2.5 Pro, fokuserer på høj ydeevne og nem integration. De leveres med regelmæssige opdateringer, er trænet på et bredt datasæt og tilbyder dedikeret kundesupport. Disse modeller opnår ofte bedre kodepræcision og forstår naturligt sprog mere effektivt fra begyndelsen. De understøtter også store projekter og kræver mindre opsætning, hvilket gavner virksomheder og teams, der ønsker pålidelige resultater med minimal indsats.

Videnskabelige og praktiske overvejelser

Nylige benchmarking-studier (arXiv:2406.13713v2) viser, at proprietære LLM’er ofte opnår bedre resultater i opgaver som kodegenerering på tværs af forskellige programmeringssprog, løsning af komplekse fejlfindingsproblemer og håndtering af store virksomhedsløsninger. Alligevel kan open source-LLM’er klare sig godt i bestemte områder, især efter du finjusterer dem med data fra dit eget domæne. At køre open source-modeller på sikre servere kan mindske risikoen for datalæk, hvilket især er vigtigt for projekter, der håndterer følsomme oplysninger.

Sådan vælger du den rigtige tilgang

Vælg open source-LLM’er, hvis du skal tilpasse modellen, ønsker at styre omkostningerne eller arbejder med private data. Proprietære LLM’er passer bedre, hvis du ønsker stærk ydeevne fra starten, har brug for pålidelig support eller skal sætte løsninger op hurtigt. Det bedste valg afhænger af, hvad dit projekt kræver, de regler du skal følge, og de ressourcer du har. Nogle organisationer bruger begge typer: open source-modeller til opgaver, der kræver særlig omhu, og proprietære modeller til generelt kodningsarbejde. På den måde kan du kombinere fleksibilitet med stærke kapaciteter.

Sådan bruger du LLM’er i dine kodeprojekter

Integration af LLM’er i din kodningsarbejdsgang

Du kan bruge LLM’er (store sprogmodeller) til at automatisere gentagne kodeopgaver, generere kodeeksempler og accelerere fejlfinding på tværs af forskellige programmeringssprog. For at komme i gang skal du tilføje et officielt plugin eller udvidelse til dit foretrukne udviklingsmiljø (IDE) som Visual Studio Code, JetBrains eller en cloud-baseret editor. Hvis du ønsker mere kontrol eller avancerede arbejdsgange, kan du oprette direkte forbindelse til LLM’en via dens API. Denne tilgang gør det muligt at bygge skræddersyede automatiseringsværktøjer og scripts.

Praktiske trin til effektiv brug

1. Udnyt IDE-udvidelser eller API’er:
   Installer LLM-drevne plugins, såsom Copilot, Claude, Gemini eller open source-værktøjer direkte i dit kodearbejdsmiljø. Disse værktøjer giver realtidssuggestions, hjælper med refaktorering og tilbyder indlejret dokumentation, mens du arbejder.

2. Lav målrettede prompts:
   Kvaliteten af LLM’ens output afhænger af, hvor tydeligt du beskriver din forespørgsel. Vær specifik om, hvad du ønsker, medtag nødvendige kodekontekster, og bed om fokuserede løsninger. For eksempel, i stedet for blot at bede om at “rette denne fejl”, så beskriv input, forventet output og del den relevante del af din kode.

3. Iterér med samtalebaseret feedback:
   Betragt hver interaktion med LLM’en som en del af en løbende samtale. Forfin dine prompts, bed om forskellige versioner af en løsning, og forklar dine krav tydeligt. Flere udvekslinger hjælper modellen med bedre at matche din kodestil og standarder.

4. Valider og test genereret kode:
   Test og gennemgå altid enhver kode, som LLM’en genererer. Kør enhedstests og lav kodegennemgang for at finde fejl eller sikkerhedsproblemer. Forskning viser, at LLM’er kan hjælpe dig med at arbejde hurtigere, men du skal kontrollere deres output nøje (Willison, 2025).

5. Automatiser gentagne mønstre:
   Brug LLM’er til at håndtere rutinemæssige kodeopgaver, såsom at oprette boilerplate-kode, skrive dokumentation eller konvertere kode fra ét sprog til et andet. Ved at automatisere disse trin får du mere tid til at fokusere på de udfordrende dele af dit projekt.

6. Kontrollér omfang og kompleksitet:
   Bed LLM’en om små, specifikke ændringer i stedet for at anmode om store funktioner på én gang. Denne tilgang mindsker risikoen for fejl eller uventede resultater og matcher bedste praksis fra erfarne brugere (Carter, 2025).

Bedste praksis og almindelige faldgruber

• Bedste praksis:

  • Skriv detaljerede prompts og medtag nok kontekst.
  • Hold dine LLM-plugins opdaterede og gennemgå deres sikkerhedsindstillinger jævnligt.
  • Brug LLM’er til assistance, men sørg altid for, at du forstår koden og vurderer resultaterne kritisk.

• Almindelige faldgruber:

  • At stole på LLM-genereret kode uden test eller gennemgang.
  • At bruge LLM’er så meget, at du mister egne kodningsfærdigheder.
  • At glemme, at LLM’er måske ikke kender de nyeste opdateringer af API’er eller biblioteker, hvis deres træningsdata er forældet.

Evaluer videnskabelige benchmarks

Du kan bruge almindelige benchmarks til at sammenligne sprogmodeller. Nogle af de vigtigste benchmarks inkluderer:

• HumanEval måler, hvor godt en model kan skrive korrekt kode til Python-opgaver.
• MBPP tester grundlæggende kodningsevner.
• SWE-Bench afprøver, hvordan modeller løser rigtige problemer fra GitHub.
• LiveCodeBench ser på, hvor godt en model kan reparere kode og håndtere fejl.
• Spider 2.0 fokuserer på komplekse SQL- og databaseforespørgsler.

Højere scores på disse tests betyder som regel, at modellen kan skrive mere præcis kode, løse sværere problemer og håndtere komplicerede opgaver.

Hurtig tjekliste til valg af kodnings-LLM’er

• Oplist dine projektbehov og krav til privatliv.
• Sammenlign benchmark-scores (som HumanEval og SWE-Bench).
• Tjek størrelsen på det maksimale kontekstvindue.
• Overvej responshastighed, pris og muligheder for implementering.
• Sørg for, at modellen passer til dine udviklingsværktøjer.
• Læs feedback fra fællesskabet.
• Test modellen, før du tager den i brug i dit hovedarbejde.

Når du vælger en kodnings-LLM, så match modellens egenskaber med dine tekniske mål, privatlivsbehov og arbejdsgang. Denne tilgang hjælper dig med at finde en AI-kodepartner, der passer til din unikke situation.