Najlepsze LLM-y do kodowania – czerwiec 2025

Kompletny przewodnik edukacyjny

Duże modele językowe, czyli LLM-y, zmieniły sposób tworzenia oprogramowania na czerwiec 2025 roku. Te narzędzia AI pomagają szybciej niż kiedykolwiek generować, debugować i ulepszać kod. Najnowsze badania naukowe pokazują, że około 30% profesjonalnych programistów w USA regularnie korzysta z narzędzi do kodowania opartych na AI. Ta liczba podkreśla, jak szybko te rozwiązania stały się częścią codziennej pracy programistycznej.

LLM-y wykorzystują zaawansowane architektury transformerów. Uczą się na ogromnych zbiorach kodu, by oferować przydatne sugestie, poprawiać błędy i czynić kod bardziej wydajnym. Możesz z nich korzystać, by rozwiązywać trudne problemy programistyczne, automatyzować powtarzalne zadania i przyspieszać realizację projektów.

W tym przewodniku znajdziesz recenzje najlepszych LLM-ów do kodowania. Zobaczysz jasne porównania, praktyczne wskazówki oraz najnowsze dane naukowe. Ta wiedza pomoże studentom, hobbystom i profesjonalistom wybrać najlepsze narzędzie AI do swoich projektów programistycznych.

Zrozumienie LLM-ów do kodowania

Czym są LLM-y do kodowania i jak działają?

Duże modele językowe (LLM-y) do kodowania to narzędzia sztucznej inteligencji zaprojektowane do pracy zarówno z kodem programistycznym, jak i językiem naturalnym. Modele te wykorzystują głębokie sieci neuronowe zwane transformerami. Transformery używają miliardów regulowanych wartości, zwanych parametrami, i są trenowane na ogromnych zbiorach danych. Zbiory te obejmują kod źródłowy z projektów publicznych, poradniki techniczne i pisemne wyjaśnienia.

LLM-y przetwarzają kod, zamieniając zarówno tekst, jak i instrukcje programistyczne na matematyczne reprezentacje zwane osadzeniami (embeddingami). Podczas trenowania modele te wykrywają wzorce, logikę i struktury pojawiające się w wielu językach programowania. Dzięki temu LLM-y mogą sugerować kolejną linię kodu, znajdować błędy, przepisywać kod dla większej przejrzystości i dawać szczegółowe wyjaśnienia. Architektura transformera wykorzystuje mechanizm attention, który pozwala modelowi analizować powiązania między różnymi częściami kodu i dokumentacji. Takie podejście pomaga generować wyniki jasne i zgodne z intencją użytkownika.

Nowoczesne LLM-y do kodowania rozumieją wiele języków programowania. Potrafią analizować kontekst projektu obejmującego wiele plików. Możesz je podłączyć do swoich narzędzi programistycznych, dzięki czemu pomagają przy uzupełnianiu kodu, znajdowaniu błędów i tworzeniu przydatnych notatek. Zwiększenie rozmiaru modeli, różnorodności danych treningowych i stosowanie specjalistycznych metod treningowych sprawia, że potrafią one coraz lepiej i dokładniej wspierać programistów. LLM-y pomagają zwiększyć szybkość i dokładność podczas tworzenia oprogramowania.

Najlepsze LLM-y do kodowania: edycja czerwiec 2025

Najlepsze własnościowe LLM-y do kodowania

GPT-4.5 Turbo (OpenAI)
GPT-4.5 Turbo zajmuje najwyższe miejsca pod względem dokładności kodowania, rozumienia kontekstu i obsługi wtyczek w testach z czerwca 2025 roku. Możesz korzystać z zaawansowanych narzędzi do debugowania, dużego okna kontekstowego (do 256 000 tokenów) i generować niezawodny kod w językach takich jak Python, JavaScript i C++. Wielu użytkowników biznesowych i edukacyjnych wybiera go do wyjaśniania kodu, refaktoryzacji i analizy kodu obejmującego różne typy danych i formatów.

Claude 4 Sonnet (Anthropic)
Claude 4 Sonnet zapewnia szczegółowe rozumowanie kodu i proponuje bezpieczne rozwiązania. Testy zewnętrzne pokazują, że dobrze radzi sobie z zadaniami algorytmicznymi i przeglądami kodu, popełniając mniej błędów i „halucynacji” niż wiele innych modeli. Styl konwersacyjny pozwala krok po kroku rozwiązywać problemy, co jest pomocne przy nauce nowych koncepcji programistycznych lub doskonaleniu umiejętności.

Gemini 2.5 Pro (Google)
Gemini 2.5 Pro stawia na szybkość i obsługę wielu języków programowania. Jest niezawodny przy szybkim uzupełnianiu kodu oraz obsłudze nowych lub mniej popularnych języków. Sprawdza się przy przeszukiwaniu bardzo dużych baz kodu i łatwo integruje się z usługami chmurowymi Google, co czyni go przydatnym do projektów w chmurze.

Najlepsze otwartoźródłowe LLM-y do kodowania

LLaMA 4 (Meta)
LLaMA 4 pozwala dostosować i uruchomić model na własnym komputerze, co daje Ci kontrolę nad danymi i sposobem uczenia się modelu. Badania naukowe pokazują, że dobrze sprawdza się przy generowaniu kodu w Pythonie, Javie i Rust, zwłaszcza gdy potrzebujesz prywatności lub chcesz dopasować model do swoich projektów.

DeepSeek R1
DeepSeek R1 skupia się na data science i automatyzacji backendu. Najlepiej radzi sobie z SQL, Pythonem oraz skryptami do zarządzania pipeline’ami danych. Testy wydajności pokazują dobre rezultaty w zadaniach analitycznych, przez co model jest popularny wśród naukowców i inżynierów danych.

Mistral Mixtral
Mixtral wyróżnia się wydajnym wykorzystaniem zasobów komputera i szybkimi odpowiedziami. Szczególnie dobrze radzi sobie na mniejszych serwerach, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla lekkich lub brzegowych urządzeń. Szybkie przełączanie kontekstu sprawia, że możesz go używać w projektach wymagających elastyczności i szybkości, np. przy budowie szybkich prototypów.

Tabela podsumowująca: Najlepsze LLM-y do kodowania 2025

Testy naukowe i opinie użytkowników z czerwca 2025 roku potwierdzają, że te modele są najlepszym wyborem do zadań programistycznych. Każdy oferuje funkcje dopasowane do różnych typów programistów i potrzeb projektowych.

Wydajność LLM-ów w kodowaniu: benchmarki i testy praktyczne

Naukowe benchmarki kodowania LLM

Benchmarki kodowania LLM wykorzystują standardowe zestawy testowe takie jak HumanEval, SWE-bench i MMLU do oceny modeli. Testy te mierzą dokładność generowania kodu, naprawiania błędów i pracy w wielu językach programowania. Na przykład GPT-4.5 Turbo osiąga około 88% pass@1 w HumanEval, co oznacza, że często generuje poprawny kod za pierwszym razem. Claude 4 Opus ma najwyższy wynik w teście SWE-bench z kodem rzeczywistym (72,5%), pokazując dobre rezultaty w trudnych, wieloetapowych zadaniach programistycznych. Google Gemini 2.5 Pro osiąga do 99% w HumanEval i dobrze wypada w zadaniach wymagających rozumowania, dzięki bardzo dużemu oknu kontekstowemu ponad miliona tokenów.

Wydajność kodowania w praktyce

W praktyce – podczas realnych projektów – własnościowe modele, takie jak GPT-4.5 Turbo i Claude 4 Opus, oferują wysoką dokładność, mocne narzędzia debugowania i dobrze obsługują duże projekty. Gemini 2.5 Pro reaguje szybko i sprawdza się przy dużych bazach kodu i nowych językach programowania. Otwartoźródłowy LLaMA 4 Maverick, mający okno kontekstowe do 10 milionów tokenów, jest preferowany do dostosowań i ochrony prywatności. Jednak jego wynik HumanEval (ok. 62%) ustępuje najlepszym modelom własnościowym. DeepSeek R1, inny model open source, dorównuje GPT-4 pod względem wyników kodowania i matematyki w niektórych testach publicznych, przez co jest popularny w data science i analizie danych. Mistral Mixtral, mający 7 miliardów parametrów, przewyższa inne modele o podobnej wielkości i jest wybierany tam, gdzie liczy się wydajność i lekkość.

Wnioski z porównań

• Dokładność: Gemini 2.5 Pro i GPT-4.5 Turbo osiągają najwyższą dokładność. Claude 4 dobrze radzi sobie w złożonych, praktycznych zadaniach koderskich.
• Obsługa kontekstu: LLaMA 4 i Gemini 2.5 Pro mają największe okna kontekstowe, co umożliwia zarządzanie rozległymi bazami kodu i dokumentacją.
• Szybkość: Gemini 2.5 Flash-Lite generuje ponad 800 tokenów na sekundę, co wspiera szybkie prototypowanie.
• Dostosowanie: Otwartoźródłowe modele, takie jak LLaMA 4 i DeepSeek R1, można dostrajać i wdrażać lokalnie. Takie podejście sprzyja prywatności oraz specjalistycznym projektom.

Opinie użytkowników i domeny zastosowań

Zgłoszenia użytkowników pokazują, że własnościowe LLM-y działają dobrze od razu po wdrożeniu i wymagają minimalnej konfiguracji. Modele open source wybierane są tam, gdzie liczy się elastyczność, kontrola i prywatność. DeepSeek R1 i GPT-4.5 Turbo sprawdzają się w backendzie i data science. Claude 4 i LLaMA 4 są dobrym wyborem w projektach frontendowych oraz edukacyjnych dzięki umiejętności pracy ze złożonym kontekstem.

Open source kontra własnościowe LLM-y: które są lepsze do kodowania?

Kluczowe różnice w zastosowaniach koderskich

Korzystając z otwartoźródłowych dużych modeli językowych (LLM), takich jak LLaMA 4 i DeepSeek R1, masz dostęp do kodu źródłowego i wag modelu. Umożliwia to dostosowanie modelu, przejrzystość działania i uruchamianie go na własnych systemach. Jest to przydatne, gdy projekt wymaga silnej ochrony prywatności, spełniania określonych regulacji lub niestandardowych workflow. Modele open source zapewniają większą elastyczność i kontrolę. Nie płacisz też cyklicznych licencji i nie jesteś uzależniony od jednego dostawcy.

Własnościowe LLM-y, takie jak GPT-4.5 Turbo czy Gemini 2.5 Pro, stawiają na wysoką wydajność i łatwą integrację. Otrzymujesz regularne aktualizacje, szerokie dane treningowe i dedykowaną obsługę klienta. Modele te często osiągają lepszą dokładność kodowania i lepiej rozumieją język naturalny od razu po wdrożeniu. Obsługują także projekty na dużą skalę i wymagają mniej konfiguracji, co jest korzystne dla firm i zespołów oczekujących niezawodnych rezultatów przy minimalnym nakładzie pracy.

Naukowe i praktyczne aspekty

Najnowsze badania benchmarkingowe (arXiv:2406.13713v2) pokazują, że własnościowe LLM-y uzyskują lepsze wyniki w zadaniach generowania kodu w różnych językach, rozwiązywania złożonych problemów debugowania i obsługi dużych projektów biznesowych. Jednak otwartoźródłowe LLM-y mogą dorównywać im w określonych obszarach, szczególnie po dostrojeniu modelu danymi z własnej branży. Uruchamianie modeli open source na bezpiecznych serwerach zmniejsza ryzyko wycieku danych, co jest szczególnie ważne w projektach obsługujących wrażliwe informacje.

Jak wybrać najlepsze rozwiązanie

Wybierz otwartoźródłowe LLM-y, jeśli musisz dostosować model, chcesz kontrolować koszty lub pracujesz na prywatnych danych. Własnościowe LLM-y lepiej sprawdzą się, jeśli zależy Ci na wysokiej wydajności od zaraz, niezawodnym wsparciu lub szybkim wdrożeniu rozwiązań. Najlepszy wybór zależy od wymagań projektu, przepisów, których musisz przestrzegać, oraz Twoich zasobów. Niektóre organizacje korzystają z obu typów: open source do zadań wymagających szczególnej kontroli i własnościowych modeli do ogólnej pracy programistycznej. Dzięki temu możesz połączyć elastyczność z dużą mocą obliczeniową.

Jak używać LLM-ów w projektach programistycznych

Włączanie LLM-ów do swojego workflow programistycznego

Możesz używać LLM-ów (dużych modeli językowych) do automatyzacji powtarzalnych zadań programistycznych, generowania fragmentów kodu i przyspieszania debugowania w różnych językach. Na początek dodaj oficjalną wtyczkę lub rozszerzenie do swojego ulubionego środowiska IDE, takiego jak Visual Studio Code, JetBrains lub dowolny edytor w chmurze. Jeśli potrzebujesz większej kontroli lub zaawansowanych workflow, możesz połączyć się bezpośrednio z LLM-em za pomocą jego API. To pozwala tworzyć własne narzędzia automatyzujące i skrypty.

Praktyczne kroki skutecznego wykorzystania

1. Wykorzystaj rozszerzenia IDE lub API:
   Zainstaluj wtyczki zasilane LLM-ami, takie jak Copilot, Claude, Gemini lub narzędzia open source, bezpośrednio w swoim środowisku kodowania. Zapewniają one podpowiedzi kodu w czasie rzeczywistym, pomagają w refaktoryzacji i dostarczają dokumentację na bieżąco.

2. Twórz precyzyjne polecenia (prompt):
   Jakość wyników LLM-a zależy od precyzji opisu zadania. Bądź konkretny, dołącz niezbędny kontekst kodu i poproś o konkretne rozwiązania. Zamiast polecenia „napraw ten błąd”, opisz dane wejściowe, oczekiwane wyjście i fragment problematycznego kodu.

3. Iteruj z wykorzystaniem informacji zwrotnej:
   Traktuj każdą interakcję z LLM-em jako część dialogu. Ulepszaj polecenia, proś o różne wersje rozwiązania i jasno określaj wymagania. Wielokrotna wymiana pomaga modelowi lepiej dopasować się do Twojego stylu i standardów kodowania.

4. Waliduj i testuj wygenerowany kod:
   Zawsze testuj i przeglądaj kod wyprodukowany przez LLM. Uruchamiaj testy jednostkowe i przeprowadzaj code review, by wychwycić błędy lub problemy z bezpieczeństwem. Badania pokazują, że LLM-y przyspieszają pracę, ale należy dokładnie sprawdzić ich wyniki (Willison, 2025).

5. Automatyzuj powtarzalne wzorce:
   Wykorzystuj LLM-y do obsługi rutynowych zadań, takich jak generowanie szablonów kodu, pisanie dokumentacji czy konwersja kodu między językami. Automatyzacja tych etapów pozwala skupić się na trudniejszych częściach projektu.

6. Kontroluj zakres i złożoność:
   Proś LLM o drobne, konkretne zmiany zamiast dużych funkcjonalności na raz. Takie podejście zmniejsza ryzyko błędów lub nieoczekiwanych rezultatów i odzwierciedla dobre praktyki doświadczonych użytkowników (Carter, 2025).

Dobre praktyki i typowe błędy

• Dobre praktyki:

  • Twórz szczegółowe polecenia z odpowiednim kontekstem.
  • Aktualizuj wtyczki LLM i regularnie przeglądaj ich ustawienia bezpieczeństwa.
  • Korzystaj z LLM-ów jako wsparcia, ale zawsze rozumiej kod i krytycznie podchodź do wyników.

• Typowe błędy:

  • Poleganie na kodzie generowanym przez LLM bez testów i przeglądu.
  • Zbyt częste korzystanie z LLM-ów, przez co zaniedbujesz własne umiejętności kodowania.
  • Zapominanie, że LLM-y mogą nie znać najnowszych zmian w API czy bibliotekach, jeśli ich dane treningowe są nieaktualne.

Oceń naukowe benchmarki

Możesz używać powszechnych benchmarków do porównania modeli językowych. Główne to:

• HumanEval mierzy, jak dobrze model radzi sobie z pisaniem poprawnego kodu do zadań w Pythonie.
• MBPP sprawdza podstawowe umiejętności kodowania.
• SWE-Bench testuje rozwiązywanie rzeczywistych problemów z GitHuba.
• LiveCodeBench ocenia naprawę kodu i obsługę błędów.
• Spider 2.0 koncentruje się na złożonych zapytaniach SQL i baz danych.

Wyższe wyniki zwykle oznaczają, że model pisze dokładniejszy kod, rozwiązuje trudniejsze problemy i lepiej radzi sobie ze skomplikowanymi zadaniami.

Szybka checklista wyboru LLM-a do kodowania

• Wypisz potrzeby projektu i wymagania dotyczące prywatności.
• Porównaj wyniki benchmarków (np. HumanEval, SWE-Bench).
• Sprawdź maksymalny rozmiar okna kontekstowego.
• Uwzględnij szybkość odpowiedzi, koszt i możliwości wdrożenia.
• Upewnij się, że model współpracuje z Twoimi narzędziami programistycznymi.
• Przeczytaj opinie społeczności.
• Przetestuj model przed wdrożeniem na produkcji.

Wybierając LLM do kodowania, dopasuj jego możliwości do swoich celów technicznych, potrzeb w zakresie prywatności i procesu pracy. Dzięki temu znajdziesz partnera AI, który najlepiej odpowiada Twojej sytuacji.