Beste LLM-er for koding – Juni 2025

Den komplette pedagogiske guiden

Store språkmodeller, eller LLM-er, har endret måten folk utvikler programvare på per juni 2025. Disse AI-verktøyene hjelper deg å generere, feilsøke og forbedre kode mye raskere enn før. Nyere vitenskapelige undersøkelser viser at omtrent 30 % av profesjonelle utviklere i USA nå bruker AI-drevne kodeverktøy regelmessig. Dette understreker hvor raskt disse verktøyene har blitt en del av det daglige programmeringsarbeidet.

LLM-er bruker avanserte transformer-arkitekturer. De lærer av enorme samlinger med kode for å gi deg nyttige forslag, rette feil og gjøre koden din mer effektiv. Du kan bruke dem til å løse vanskelige programmeringsproblemer, automatisere repeterende oppgaver og øke farten i prosjektene dine.

I denne guiden finner du vurderinger av de beste LLM-ene for koding. Du får klare sammenligninger, praktiske tips og de nyeste vitenskapelige funnene. Dette hjelper studenter, hobbyutviklere og profesjonelle med å velge det beste AI-verktøyet for sine kodeprosjekter.

Forstå LLM-er for koding

Hva er LLM-er for koding og hvordan fungerer de?

Store språkmodeller (LLM-er) for koding er kunstige intelligens-verktøy laget for å jobbe med både programmeringskode og skrevet språk. Disse modellene bruker dype nevrale nettverk kalt transformere. Transformere bruker milliarder av justerbare verdier, kjent som parametere, og trenes på enorme datamengder. Dataene inkluderer kildekode fra offentlige prosjekter, tekniske guider og skriftlige forklaringer.

LLM-er håndterer kode ved å gjøre både tekst og programmeringsinstruksjoner om til matematiske former kalt embeddings. Under treningen oppdager modellene mønstre, logikk og strukturer som går igjen i mange programmeringsspråk. Med denne treningen kan LLM-er foreslå neste kodelinje, finne feil, skrive om kode for klarhet og gi detaljerte forklaringer. Transformer-oppsettet bruker en funksjon kalt attention, som lar modellen se sammenhenger mellom ulike deler av kode og dokumentasjon. Denne tilnærmingen gjør resultatene tydelige og i tråd med brukerens hensikt.

Moderne LLM-er for koding kjenner igjen flere programmeringsspråk. De kan forstå konteksten til et prosjekt som spenner over flere filer. Du kan koble disse modellene til utviklingsverktøy, slik at de hjelper med oppgaver som autofullføring, feilsøking og å lage nyttige notater. Forbedringer i modellstørrelse, variasjon i treningsdata og spesialiserte treningsmetoder gjør at modellene gir mer nøyaktig og nyttig støtte til utviklere. Du kan bruke LLM-er for å øke farten og nøyaktigheten når du bygger programvare.

De beste LLM-ene for koding: Juni 2025-utgaven

Ledende proprietære kode-LLM-er

GPT-4.5 Turbo (OpenAI)
GPT-4.5 Turbo rangerer høyest på kodepresisjon, konteksthåndtering og plugin-støtte i tester fra juni 2025. Du får tilgang til avanserte feilsøkingsverktøy, arbeider med et stort kontekstvindu på opptil 256 000 tokens, og kan generere pålitelig kode i språk som Python, JavaScript og C++. Mange i næringsliv og utdanning foretrekker den for oppgaver som kodeforklaring, refaktorering og analyse av kode som involverer flere datatyper eller formater.

Claude 4 Sonnet (Anthropic)
Claude 4 Sonnet tilbyr detaljerte kodebegrunnelser og foreslår trygge kodingsløsninger. Tester fra eksterne organisasjoner viser at den presterer godt på algoritmeoppgaver og kodegjennomgang, med færre feil eller “hallusinasjoner” enn mange andre modeller. Den samtalebaserte stilen lar deg gå gjennom problemer steg for steg, noe som hjelper når du vil lære nye kodekonsepter eller forbedre ferdighetene dine.

Gemini 2.5 Pro (Google)
Gemini 2.5 Pro satser på hastighet og støtter mange programmeringsspråk. Du kan stole på den for rask autofullføring og håndtering av nye eller mindre vanlige språk. Den fungerer godt når du må søke gjennom svært store kodebaser og kobler sømløst til Googles skytjenester, noe som gjør den nyttig for skybaserte prosjekter.

Topp åpne kode-LLM-er

LLaMA 4 (Meta)
LLaMA 4 lar deg tilpasse og kjøre modellen på egen datamaskin, noe som gir deg kontroll over data og læring. Vitenskapelige studier viser at den leverer godt når den genererer kode i Python, Java og Rust, spesielt når du trenger personvern eller ønsker å finjustere modellen til egne prosjekter.

DeepSeek R1
DeepSeek R1 er rettet mot datavitenskap og backend-automatisering. Den fungerer best med SQL, Python og skript for håndtering av datapipelines. Ytelsestester viser sterke resultater på analysetjenester, noe som gjør den populær innen forskning og data engineering.

Mistral Mixtral
Mixtral utmerker seg ved å bruke datamaskinressurser effektivt og levere raske svar. Den gjør det spesielt godt på mindre servere, noe som gjør den godt egnet for lette eller edge-enheter. Den raske kontekstvekslingen gjør at du kan bruke den på prosjekter som krever fleksibilitet og fart, som å bygge raske prototyper.

Oppsummeringstabell: Topp kode-LLM-er 2025

Vitenskapelige tester og brukeranmeldelser fra juni 2025 bekrefter disse modellene som de beste valgene for kodeoppgaver. Hver modell tilbyr funksjoner tilpasset ulike typer utviklere og prosjektbehov.

LLM-ytelse for koding: Benchmarking og testing i praksis

Vitenskapelige benchmarks for kode-LLM-er

Benchmarking av kode-LLM-er bruker standardiserte testsuiter som HumanEval, SWE-bench og MMLU for å evaluere modeller. Disse testene måler hvor nøyaktig modellene genererer kode, retter feil og jobber på tvers av ulike programmeringsspråk. For eksempel oppnår GPT-4.5 Turbo ca. 88 % pass@1 på HumanEval, noe som viser at den ofte lager riktig kode på første forsøk. Claude 4 Opus har toppscore på SWE-benchs ekte kode-test med 72,5 %, som viser sterke resultater på krevende, flertrinns utvikleroppgaver. Googles Gemini 2.5 Pro scorer opptil 99 % på HumanEval og har gode resonnementsevner, med et stort kontekstvindu på over én million tokens.

Kodeytelse i praksis

Når du bruker disse modellene på ekte prosjekter, gir proprietære modeller som GPT-4.5 Turbo og Claude 4 Opus høy nøyaktighet, sterke feilsøkingsverktøy og håndterer store prosjekter godt. Gemini 2.5 Pro responderer raskt og presterer bra på store kodebaser og nye programmeringsspråk. Den åpne LLaMA 4 Maverick, med kontekstvindu på opptil 10 millioner tokens, foretrekkes for tilpasning og personvern. HumanEval-scoren (ca. 62 %) er likevel lavere enn for de beste proprietære modellene. DeepSeek R1, et annet åpent alternativ, matcher GPT-4s kode- og matteprestasjoner i noen offentlige tester, og er populær innen datavitenskap og analyse. Mistral Mixtral, med 7 milliarder parametere, slår andre modeller på tilsvarende størrelse og velges for effektive, ressurslette situasjoner.

Sammenlignende innsikt

• Nøyaktighet: Gemini 2.5 Pro og GPT-4.5 Turbo oppnår høyest presisjon. Claude 4 gjør det godt i komplekse, virkelige kodeoppgaver.
• Konteksthåndtering: LLaMA 4 og Gemini 2.5 Pro har de største kontekstvinduene, og kan håndtere store kodebaser og dokumentasjon.
• Hastighet: Gemini 2.5 Flash-Lite gir over 800 tokens per sekund, og støtter rask prototyping.
• Tilpasning: Åpne modeller som LLaMA 4 og DeepSeek R1 kan finjusteres og kjøres lokalt. Denne tilnærmingen støtter personvern og spesielle prosjektbehov.

Brukerfeedback og styrker i ulike domener

Brukerrapporter viser at proprietære LLM-er fungerer godt rett ut av boksen og krever lite oppsett. Åpne modeller foretrekkes når du trenger mer fleksibilitet, kontroll eller personvern. DeepSeek R1 og GPT-4.5 Turbo gjør det bra på backend og datavitenskap. Claude 4 og LLaMA 4 er sterke valg for frontend og pedagogiske kodeprosjekter på grunn av evnen til å håndtere kompleks kontekst.

Åpen kildekode vs. proprietære LLM-er: Hva er best for koding?

Viktige forskjeller i kodebruk

Når du bruker åpne store språkmodeller (LLM-er) som LLaMA 4 og DeepSeek R1, får du tilgang til modellens kode og vekter. Dette lar deg tilpasse modellen, se nøyaktig hvordan den fungerer, og kjøre den på egne systemer. Disse egenskapene er nyttige når prosjektet krever sterkt personvern, må følge spesifikke regler eller har spesielle arbeidsflyter. Åpne modeller gir deg mer fleksibilitet og kontroll. Du slipper også løpende lisensavgifter og avhengighet av én leverandør.

Proprietære LLM-er, som GPT-4.5 Turbo og Gemini 2.5 Pro, satser på høy ytelse og enkel integrasjon. De kommer med jevnlige oppdateringer, er trent på et bredt datagrunnlag og tilbyr dedikert kundestøtte. Disse modellene oppnår ofte bedre kodepresisjon og forstår naturlig språk mer effektivt fra start. De støtter også store prosjekter og krever lite oppsett, noe som gagner selskaper og team som vil ha pålitelige resultater med minimal innsats.

Vitenskapelige og praktiske hensyn

Nye benchmarking-studier (arXiv:2406.13713v2) viser at proprietære LLM-er ofte får bedre resultater på oppgaver som kodegenerering på tvers av språk, løsning av komplekse feil og håndtering av store bedriftsprosjekter. Likevel kan åpne LLM-er prestere godt på spesifikke områder, særlig etter finjustering med data fra ditt fagfelt. Å kjøre åpne modeller på sikre servere kan redusere risikoen for datalekkasje, noe som er spesielt nyttig for prosjekter med sensitiv informasjon.

Velg riktig tilnærming

Velg åpne LLM-er hvis du trenger å tilpasse modellen, vil ha kontroll på kostnadene eller arbeider med privat data. Proprietære LLM-er passer bedre hvis du ønsker høy ytelse umiddelbart, trenger pålitelig støtte eller må sette opp løsningen raskt. Det beste valget avhenger av prosjektkrav, regelverk og tilgjengelige ressurser. Noen organisasjoner bruker begge: åpne modeller til oppgaver som krever ekstra omtanke, og proprietære til generell koding. Slik kan du kombinere fleksibilitet med sterke egenskaper.

Slik bruker du LLM-er i kodeprosjektene dine

Integrering av LLM-er i kodearbeidsflyten din

Du kan bruke LLM-er (store språkmodeller) til å automatisere repeterende kodeoppgaver, generere kodebiter og øke farten på feilsøking på tvers av programmeringsspråk. For å komme i gang, legg til en offisiell plugin eller utvidelse i din valgte integrerte utviklingsplattform (IDE), som Visual Studio Code, JetBrains eller en skybasert editor. Ønsker du mer kontroll eller trenger å sette opp avanserte arbeidsflyter, kan du koble deg direkte til LLM-en via dens API. Da kan du bygge egne automatiseringsverktøy og skript.

Praktiske steg for effektiv bruk

1. Bruk IDE-utvidelser eller API-er:
   Installer LLM-drevne plugins, som Copilot, Claude, Gemini eller åpne verktøy, direkte i kodeverktøyet ditt. Disse gir sanntids kodeforslag, hjelper deg å refaktorere kode og viser dokumentasjon underveis.

2. Lag målrettede forespørsler:
   Kvaliteten på LLM-ens svar avhenger av hvor tydelig du beskriver ønsket. Vær spesifikk om hva du vil ha, inkluder nødvendig kodekontekst og be om konkrete løsninger. For eksempel, i stedet for å be om “fiks denne feilen”, beskriv input, forventet output og del relevant kodedel.

3. Iterer med samtale-tilbakemeldinger:
   Behandle hver interaksjon med LLM-en som en pågående samtale. Forbedre forespørslene, be om ulike løsningsforslag og forklar kravene dine tydelig. Flere utvekslinger hjelper modellen å tilpasse seg din kodestil og standarder.

4. Valider og test generert kode:
   Test og gjennomgå alltid kode som LLM-en genererer. Kjør enhetstester og kodegjennomganger for å avdekke feil eller sikkerhetsproblemer. Forskning viser at LLM-er kan hjelpe deg jobbe raskere, men du må sjekke resultatene grundig (Willison, 2025).

5. Automatiser repeterende mønstre:
   Bruk LLM-er til rutineoppgaver, som å lage grunnkode, skrive dokumentasjon eller konvertere kode mellom språk. Automatisering gir deg mer tid til de utfordrende delene av prosjektet.

6. Kontroller omfang og kompleksitet:
   Be om små, spesifikke endringer i stedet for store funksjoner på én gang. Dette reduserer risikoen for feil eller uventede resultater, og følger beste praksis fra erfarne brukere (Carter, 2025).

Beste praksis og vanlige fallgruver

• Beste praksis:

  • Skriv detaljerte forespørsler med nok kontekst.
  • Hold LLM-plugins oppdatert og gjennomgå sikkerhetsinnstillinger jevnlig.
  • Bruk LLM-er som hjelp, men sørg alltid for at du forstår koden og vurderer resultatene kritisk.

• Vanlige fallgruver:

  • Å stole på LLM-generert kode uten testing eller gjennomgang.
  • Å bruke LLM-er så mye at du slutter å trene egne kodeferdigheter.
  • Å glemme at LLM-ene kan mangle kunnskap om de nyeste API-ene eller bibliotekene hvis treningsdataene er utdaterte.

Evaluer vitenskapelige benchmarks

Du kan bruke kjente benchmarks for å sammenligne språkmodeller. Noen av de viktigste inkluderer:

• HumanEval måler hvor godt en modell skriver korrekt kode for Python-oppgaver.
• MBPP sjekker grunnleggende kodeferdigheter.
• SWE-Bench tester hvordan modeller løser ekte problemer fra GitHub.
• LiveCodeBench ser på hvor godt en modell kan reparere kode og håndtere feil.
• Spider 2.0 fokuserer på komplekse SQL- og databaseoppgaver.

Høyere score på disse testene betyr vanligvis at modellen lager mer nøyaktig kode, løser vanskeligere problemer og klarer kompliserte oppgaver.

Rask sjekkliste for valg av kode-LLM

• List opp prosjektets behov og krav til personvern.
• Sammenlign benchmark-resultater (som HumanEval og SWE-Bench).
• Sjekk maksimal størrelse på kontekstvinduet.
• Vurder svartid, kostnad og deployeringsmuligheter.
• Kontroller at modellen passer med utviklingsverktøyene dine.
• Les tilbakemeldinger fra brukermiljøet.
• Test modellen før du bruker den i hovedarbeidet.

Når du velger en kode-LLM, matche modellens egenskaper med dine tekniske mål, personvernbehov og arbeidsflyt. Slik finner du en AI-kodepartner som passer din unike situasjon.