Melhores LLMs para Programação – Junho de 2025

Guia Educacional Completo

Grandes modelos de linguagem, ou LLMs, mudaram a forma como as pessoas desenvolvem software em junho de 2025. Essas ferramentas de IA ajudam você a gerar, depurar e aprimorar códigos muito mais rapidamente do que antes. Pesquisas científicas recentes mostram que cerca de 30% dos desenvolvedores profissionais nos Estados Unidos agora usam regularmente ferramentas de programação baseadas em IA. Esse número destaca a rapidez com que essas ferramentas se tornaram parte do trabalho diário de programação.

Os LLMs utilizam arquiteturas avançadas de transformadores. Eles aprendem com grandes coleções de código para oferecer sugestões úteis, corrigir erros e tornar seu código mais eficiente. Você pode usá-los para resolver problemas difíceis de programação, automatizar tarefas repetitivas e acelerar seus projetos.

Neste guia, você encontrará análises dos principais LLMs para programação. Você verá comparações claras, dicas práticas e as descobertas científicas mais recentes. Essas informações ajudam estudantes, entusiastas e profissionais a escolher o melhor recurso de IA para seus projetos de programação.

Entendendo LLMs para Programação

O que são LLMs para Programação e como funcionam?

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para programação são ferramentas de inteligência artificial projetadas para trabalhar tanto com código de programação quanto com linguagem escrita. Esses modelos usam redes neurais profundas chamadas transformadores. Os transformadores utilizam bilhões de valores ajustáveis, conhecidos como parâmetros, e são treinados com enormes coleções de dados. Esses dados incluem código-fonte de projetos públicos, guias técnicos e explicações escritas.

Os LLMs lidam com código transformando tanto o texto quanto as instruções de programação em formas matemáticas chamadas embeddings. Durante o treinamento, esses modelos detectam padrões, lógicas e estruturas presentes em diversas linguagens de programação. Com esse treinamento, os LLMs podem sugerir a próxima linha de código, encontrar erros, reescrever códigos para maior clareza e oferecer explicações detalhadas. A arquitetura do transformador utiliza um recurso chamado attention, que permite ao modelo analisar conexões entre diferentes partes do código e da documentação. Essa abordagem ajuda a produzir resultados claros e alinhados à intenção do usuário.

Os LLMs modernos para programação reconhecem diversas linguagens de programação. Eles conseguem entender o contexto de um projeto que abrange múltiplos arquivos. Você pode conectar esses modelos a ferramentas de desenvolvimento, para que ajudem em tarefas como autocompletar código, encontrar erros e criar anotações úteis. Melhorias no tamanho dos modelos, na variedade de dados de treinamento e em métodos de treinamento especializados fazem com que esses modelos ofereçam suporte cada vez mais preciso e útil aos desenvolvedores. Você pode usar LLMs para aumentar sua velocidade e precisão ao desenvolver software.

Os Melhores LLMs para Programação: Edição de Junho de 2025

Principais LLMs Proprietários para Programação

GPT-4.5 Turbo (OpenAI)
O GPT-4.5 Turbo lidera em precisão de código, manejo de contexto e suporte a plugins nos testes de junho de 2025. Você pode usar suas avançadas ferramentas de depuração, trabalhar com uma grande janela de contexto de até 256.000 tokens e gerar código confiável em linguagens como Python, JavaScript e C++. Muitas pessoas em empresas e instituições de ensino preferem esse modelo para tarefas como explicação de código, refatoração e análise de códigos que envolvem múltiplos tipos de dados ou formatos.

Claude 4 Sonnet (Anthropic)
O Claude 4 Sonnet oferece raciocínio detalhado sobre código e sugere soluções seguras de programação. Testes de organizações independentes mostram que ele se destaca em problemas algorítmicos e tarefas de revisão de código, com menos erros ou “alucinações” do que muitos outros modelos. O estilo de conversa permite trabalhar nos problemas passo a passo, o que auxilia na aprendizagem de novos conceitos de programação ou no aprimoramento de habilidades.

Gemini 2.5 Pro (Google)
O Gemini 2.5 Pro foca na velocidade e suporta diversas linguagens de programação. Você pode confiar nele para completar código rapidamente e lidar com linguagens novas ou menos comuns. Ele é eficiente para buscas em bases de código muito extensas e se conecta facilmente aos serviços em nuvem do Google, sendo útil para projetos na nuvem.

Melhores LLMs de Código Aberto para Programação

LLaMA 4 (Meta)
O LLaMA 4 permite que você personalize e execute o modelo no seu próprio computador, oferecendo controle sobre seus dados e sobre o aprendizado do modelo. Estudos científicos mostram que ele tem bom desempenho na geração de código em Python, Java e Rust, especialmente quando você precisa de privacidade ou deseja ajustar o modelo para seus próprios projetos.

DeepSeek R1
O DeepSeek R1 é focado em ciência de dados e automação de backend. Ele funciona melhor com SQL, Python e scripts para gerenciamento de pipelines de dados. Testes de desempenho mostram que ele apresenta resultados sólidos para tarefas analíticas, tornando-se uma escolha popular em pesquisa e engenharia de dados.

Mistral Mixtral
O Mixtral se destaca por usar recursos computacionais de forma eficiente e oferecer respostas rápidas. Ele tem desempenho especialmente bom em servidores menores, sendo ideal para dispositivos leves ou de borda. Sua rápida troca de contexto permite o uso em projetos que exigem flexibilidade e velocidade, como na criação de protótipos rápidos.

Tabela Resumo: Principais LLMs de Programação 2025

Testes científicos e avaliações de usuários de junho de 2025 confirmam esses modelos como as melhores opções para tarefas de programação. Cada modelo oferece recursos voltados para diferentes tipos de desenvolvedores e necessidades de projeto.

Desempenho dos LLMs em Programação: Benchmarks e Testes Reais

Benchmarks Científicos para LLMs em Programação

Os benchmarks de programação para LLMs usam suítes de testes padronizadas como HumanEval, SWE-bench e MMLU para avaliar os modelos. Esses testes medem o quão precisamente os modelos geram código, corrigem bugs e atuam em várias linguagens de programação. Por exemplo, o GPT-4.5 Turbo alcança cerca de 88% de pass@1 no HumanEval, indicando que geralmente gera código correto na primeira tentativa. O Claude 4 Opus obteve a maior pontuação no teste real SWE-bench, com 72,5%, mostrando ótimo desempenho em tarefas desafiadoras e de múltiplos passos. O Gemini 2.5 Pro, do Google, chega a 99% no HumanEval e tem bom desempenho em tarefas de raciocínio, usando sua grande janela de contexto de mais de um milhão de tokens.

Desempenho em Projetos Reais

Em projetos reais, modelos proprietários como GPT-4.5 Turbo e Claude 4 Opus oferecem alta precisão, excelentes ferramentas de depuração e lidam bem com projetos grandes. O Gemini 2.5 Pro responde rapidamente e trabalha bem com grandes bases de código e novas linguagens de programação. O LLaMA 4 Maverick, de código aberto e com janela de contexto de até 10 milhões de tokens, é preferido para personalização e privacidade. No entanto, sua pontuação no HumanEval (cerca de 62%) fica abaixo dos modelos proprietários de topo. O DeepSeek R1, outra opção de código aberto, iguala o desempenho do GPT-4 em resultados de programação e matemática em alguns testes públicos, tornando-se popular em ciência de dados e analítica. O Mistral Mixtral, com 7 bilhões de parâmetros, supera outros modelos de tamanho semelhante e é escolhido para situações que exigem eficiência e baixo uso de recursos.

Comparativo de Destaques

• Precisão: Gemini 2.5 Pro e GPT-4.5 Turbo atingem as maiores taxas de precisão. O Claude 4 se sai bem em cenários complexos de programação real.
• Gestão de Contexto: LLaMA 4 e Gemini 2.5 Pro possuem as maiores janelas de contexto, permitindo gerenciar grandes bases de código e documentação.
• Velocidade: O Gemini 2.5 Flash-Lite produz mais de 800 tokens por segundo, o que favorece a prototipação rápida.
• Personalização: Modelos de código aberto como LLaMA 4 e DeepSeek R1 podem ser ajustados e implementados localmente. Essa abordagem beneficia a privacidade e demandas de projetos especializados.

Feedback dos Usuários e Pontos Fortes por Domínio

Relatos de usuários mostram que LLMs proprietários funcionam bem logo de início e exigem pouca configuração. Modelos de código aberto são preferidos quando se busca mais flexibilidade, controle ou privacidade. DeepSeek R1 e GPT-4.5 Turbo têm bom desempenho em funções de backend e ciência de dados. Claude 4 e LLaMA 4 são escolhas fortes para projetos de frontend e educação em programação, graças à sua capacidade de lidar com contextos complexos.

LLMs de Código Aberto vs. Proprietários: Qual é Melhor para Programação?

Principais Diferenças em Aplicações de Programação

Ao usar grandes modelos de linguagem (LLMs) de código aberto como LLaMA 4 e DeepSeek R1, você tem acesso ao código e aos pesos do modelo. Esse acesso permite personalizar o modelo, ver exatamente como ele funciona e executá-lo nos seus próprios sistemas. Essas características são úteis quando seu projeto exige privacidade, deve atender a regulamentações específicas ou utiliza fluxos de trabalho especiais. Modelos de código aberto oferecem mais flexibilidade e controle. Você também evita taxas recorrentes de licença e não depende de um único fornecedor.

LLMs proprietários, como GPT-4.5 Turbo e Gemini 2.5 Pro, focam em alto desempenho e fácil integração. Eles trazem atualizações regulares, são treinados com ampla variedade de dados e oferecem suporte dedicado ao cliente. Esses modelos geralmente alcançam maior precisão na programação e entendem melhor a linguagem natural desde o início. Também suportam projetos em larga escala e exigem pouca configuração, o que beneficia empresas e equipes que buscam resultados confiáveis com esforço mínimo.

Considerações Científicas e Práticas

Estudos recentes de benchmark (arXiv:2406.13713v2) mostram que LLMs proprietários frequentemente apresentam melhores resultados em tarefas como geração de código em diferentes linguagens, solução de problemas complexos de depuração e gestão de grandes projetos corporativos. Ainda assim, LLMs de código aberto podem ter desempenho excelente em áreas específicas, especialmente após ajustá-los com dados do seu campo de atuação. Executar modelos de código aberto em servidores seguros pode reduzir o risco de vazamento de dados, o que é especialmente útil para projetos que tratam informações sensíveis.

Escolhendo a Abordagem Certa

Escolha LLMs de código aberto se precisar personalizar o modelo, controlar custos ou trabalhar com dados privados. LLMs proprietários são mais adequados se você busca alto desempenho imediato, suporte confiável ou precisa implementar suas soluções rapidamente. A melhor opção depende das exigências do seu projeto, das regras a serem seguidas e dos recursos disponíveis. Algumas organizações usam ambos: modelos de código aberto para tarefas que exigem atenção especial e modelos proprietários para o trabalho de programação geral. Assim, é possível unir flexibilidade e alto desempenho.

Como Usar LLMs em Seus Projetos de Programação

Integrando LLMs ao Seu Fluxo de Trabalho de Programação

Você pode usar LLMs (grandes modelos de linguagem) para automatizar tarefas repetitivas de programação, gerar trechos de código e acelerar a depuração em diferentes linguagens. Para começar, adicione um plugin ou extensão oficial ao seu ambiente integrado de desenvolvimento (IDE) preferido, como Visual Studio Code, JetBrains ou qualquer editor em nuvem. Se quiser mais controle ou configurar fluxos avançados, conecte-se diretamente ao LLM via API. Assim, você pode criar ferramentas e scripts de automação personalizados.

Passos Práticos para Uso Eficaz

1. Aproveite Extensões de IDE ou APIs:
   Instale plugins baseados em LLM, como Copilot, Claude, Gemini ou ferramentas de código aberto, diretamente no seu ambiente de programação. Essas ferramentas oferecem sugestões de código em tempo real, ajudam na refatoração e fornecem documentação inline durante o trabalho.

2. Crie Prompts Específicos:
   A qualidade da resposta do LLM depende da clareza do seu pedido. Seja específico sobre o que deseja, inclua o contexto necessário do código e peça soluções objetivas. Por exemplo, em vez de pedir “corrija este bug”, descreva a entrada, a saída esperada e compartilhe a parte relevante do código.

3. Itere com Feedback Conversacional:
   Trate cada interação com o LLM como parte de uma conversa contínua. Refine seus prompts, solicite versões alternativas de uma solução e explique claramente suas necessidades. Múltiplas trocas ajudam o modelo a se alinhar melhor ao seu padrão e estilo de codificação.

4. Valide e Teste o Código Gerado:
   Sempre teste e revise qualquer código gerado pelo LLM. Execute testes unitários e revisões de código para identificar bugs ou falhas de segurança. Pesquisas mostram que LLMs podem acelerar seu trabalho, mas é essencial verificar cuidadosamente os resultados (Willison, 2025).

5. Automatize Padrões Repetitivos:
   Utilize LLMs para lidar com tarefas rotineiras, como criar código boilerplate, escrever documentação ou converter código entre linguagens. Automatizar essas etapas libera mais tempo para você focar nas partes desafiadoras do projeto.

6. Controle o Escopo e a Complexidade:
   Solicite pequenas alterações específicas ao LLM, em vez de pedir funcionalidades grandes de uma só vez. Essa prática reduz o risco de erros ou resultados inesperados e segue as melhores práticas de usuários experientes (Carter, 2025).

Boas Práticas e Armadilhas Comuns

• Boas Práticas:

  • Escreva prompts detalhados e com contexto suficiente.
  • Mantenha seus plugins LLM atualizados e revise as configurações de segurança frequentemente.
  • Use LLMs como apoio, mas sempre entenda o código e analise criticamente os resultados.

• Armadilhas Comuns:

  • Confiar em código gerado por LLM sem testes ou revisão.
  • Utilizar tanto os LLMs a ponto de parar de praticar suas próprias habilidades de programação.
  • Esquecer que o LLM pode não conhecer atualizações recentes de APIs ou bibliotecas se seus dados de treinamento estiverem desatualizados.

Avalie Benchmarks Científicos

Você pode usar benchmarks reconhecidos para comparar modelos de linguagem. Entre os principais estão:

• HumanEval avalia a capacidade do modelo de escrever código correto para tarefas em Python.
• MBPP verifica habilidades básicas de programação.
• SWE-Bench testa como os modelos resolvem problemas reais do GitHub.
• LiveCodeBench analisa a capacidade do modelo de reparar código e lidar com erros.
• Spider 2.0 foca em SQL complexo e questões de banco de dados.

Pontuações mais altas nesses testes geralmente indicam que o modelo escreve códigos mais precisos, resolve problemas mais difíceis e lida com tarefas complexas.

Checklist Rápido para Escolher LLMs de Programação

• Liste as necessidades do seu projeto e os requisitos de privacidade.
• Compare pontuações em benchmarks (como HumanEval e SWE-Bench).
• Verifique o tamanho máximo da janela de contexto.
• Considere velocidade de resposta, custo e opções de implantação.
• Certifique-se de que o modelo é compatível com suas ferramentas de desenvolvimento.
• Leia o feedback da comunidade.
• Teste o modelo antes de usá-lo em seu trabalho principal.

Ao selecionar um LLM para programação, alinhe os recursos do modelo aos seus objetivos técnicos, necessidades de privacidade e fluxo de trabalho. Assim, você encontra um parceiro de programação em IA que realmente se encaixa na sua realidade.