Большие языковые модели (БЯМ), специализирующиеся на программировании, стали неотъемлемой частью разработки программного обеспечения. Они повышают производительность за счёт генерации кода, исправления ошибок, создания документации и рефакторинга. Острая конкуренция между коммерческими моделями и моделями с открытым исходным кодом привела к быстрому развитию, а также к появлению множества бенчмарков, предназначенных для объективной оценки производительности кодирования и полезности для разработчиков.
Основные бенчмарки для БЯМ в программировании
В отрасли используется сочетание общедоступных академических наборов данных, интерактивных таблиц лидеров и симуляций реальных рабочих процессов для оценки лучших БЯМ для кода:
* HumanEval. Измеряет способность создавать правильные функции Python на основе описаний на естественном языке путём запуска кода по заранее определённым тестам. Ключевой метрикой являются оценки Pass@1 (процент задач, решённых правильно с первой попытки). Лучшие модели на данный момент превышают 90% Pass@1.
* MBPP (Mostly Basic Python Problems). Оценивает компетентность в базовых преобразованиях программирования, задачах начального уровня и основах Python.
* SWE-Bench. Ориентирован на реальные задачи разработки программного обеспечения, полученные из GitHub, оценивая не только генерацию кода, но и решение проблем и практическую пригодность рабочего процесса.
* LiveCodeBench. Динамический и устойчивый к загрязнению бенчмарк, включающий написание кода, исправление, выполнение и прогнозирование выходных данных тестов. Отражает надёжность и устойчивость БЯМ при выполнении многошаговых задач кодирования.
* BigCodeBench и CodeXGLUE. Разнообразные наборы задач для измерения автоматизации, поиска кода, завершения, обобщения и перевода.
* Spider 2.0. Сосредоточен на генерации сложных SQL-запросов и рассуждениях, что важно для оценки навыков работы с базами данных.
Несколько таблиц лидеров, таких как Vellum AI, ApX ML, PromptLayer и Chatbot Arena, также собирают оценки, включая ранжирование предпочтений разработчиков для субъективной производительности.
Ключевые показатели производительности
Для оценки и сравнения БЯМ в программировании широко используются следующие показатели:
* Точность на уровне функций (Pass@1, Pass@k). Как часто начальный (или k-й) ответ компилируется и проходит все тесты, что указывает на базовую правильность кода.
* Уровень решения реальных задач. Измеряется в процентах закрытых проблем на платформах типа SWE-Bench, что отражает способность решать реальные задачи разработчиков.
* Размер контекстного окна. Объём кода, который модель может рассматривать одновременно, варьируется от 100 000 до более чем 1 000 000 токенов для последних выпусков — имеет решающее значение для навигации по большим кодовым базам.
* Задержка и пропускная способность. Время до первого токена (оперативность) и количество токенов в секунду (скорость генерации) влияют на интеграцию в рабочий процесс разработчика.
* Стоимость. Цены за токен, абонентская плата или накладные расходы при самостоятельном размещении имеют решающее значение для внедрения в производство.
* Надёжность и частота галлюцинаций. Частота фактических ошибок или семантически некорректных выходов кода, отслеживаемая с помощью специализированных тестов на галлюцинации и раундов оценки людьми.
* Предпочтения разработчиков/рейтинг Эло. Собираются через краудсорсинговые или экспертные рейтинги разработчиков на основе результатов соревнований по генерации кода.
Лучшие БЯМ для кодирования — май – июль 2025 года
| Модель | Заметные результаты и особенности | Типичное использование | Сильные стороны |
| — | — | — | — |
| OpenAI o3, o4-mini | 83–88% HumanEval, 88–92% AIME, 83% reasoning (GPQA), 128–200K context | Сбалансированная точность, STEM, общее использование | Сбалансированная точность, сильные STEM, общее использование |
| Gemini 2.5 Pro | 99% HumanEval, 63,8% SWE-Bench, 70,4% LiveCodeBench, 1M context | Full-stack, reasoning, SQL, large-scale proj | Full-stack, reasoning, SQL, крупномасштабные проекты |
| Anthropic Claude 3.7 | ≈86% HumanEval, top real-world scores, 200K context | Reasoning, debugging, factuality | Reasoning, debugging, factuality |
| DeepSeek R1/V3 | Сравнимая производительность по кодированию/логике с коммерческими моделями, 128K+ context, open-source | Reasoning, self-hosting | Reasoning, self-hosting |
| Meta Llama 4 series | ≈62% HumanEval (Maverick), up to 10M context (Scout), open-source | Customization, large codebases | Customization, large codebases |
| Grok 3/4 | 84–87% reasoning benchmarks | Math, logic, visual programming | Math, logic, visual programming |
| Alibaba Qwen 2.5 | High Python, good long context handling, instruction-tuned | Multilingual, data pipeline automation | Multilingual, data pipeline automation |
Оценка в реальных условиях
Лучшие практики теперь включают прямое тестирование на основных моделях рабочих процессов:
* Плагины для IDE и интеграция с Copilot. Возможность использования в VS Code, JetBrains или GitHub Copilot.
* Симуляции сценариев для разработчиков. Например, реализация алгоритмов, защита веб-API или оптимизация запросов к базам данных.
* Качественная обратная связь от пользователей. Рейтинги разработчиков продолжают влиять на решения по API и инструментам, дополняя количественные показатели.
Новые тенденции и ограничения
* Загрязнение данных. Статические бенчмарки всё чаще подвержены перекрытию с обучающими данными; новые динамические соревнования по кодированию или кураторские бенчмарки, такие как LiveCodeBench, помогают обеспечить незагрязнённые измерения.
* Агентское и мультимодальное кодирование. Модели, такие как Gemini 2.5 Pro и Grok 4, добавляют практическое использование среды (например, запуск команд оболочки, навигация по файлам) и понимание визуального кода (например, диаграммы кода).
* Инновации с открытым исходным кодом. DeepSeek и Llama 4 демонстрируют, что открытые модели жизнеспособны для продвинутого DevOps и крупных корпоративных рабочих процессов, а также обеспечивают лучшую конфиденциальность и настройку.
* Предпочтения разработчиков. Рейтинги предпочтений разработчиков (например, рейтинги Эло из Chatbot Arena) всё чаще влияют на принятие решений и выбор моделей наряду с эмпирическими бенчмарками.
В заключение, лучшие бенчмарки для кодирования БЯМ 2025 года сочетают статические тесты на уровне функций (HumanEval, MBPP), практические инженерные симуляции (SWE-Bench, LiveCodeBench) и живые рейтинги пользователей. Такие показатели, как Pass@1, размер контекста, уровень успеха в SWE-Bench, задержка и предпочтения разработчиков, в совокупности определяют лидеров. Текущие лидеры включают OpenAI o-series, Google Gemini 2.5 Pro, Anthropic Claude 3.7, DeepSeek R1/V3 и новейшие модели Meta Llama 4, причём как закрытые, так и открытые источники предлагают отличные результаты в реальных условиях.
1. Какие основные бенчмарки используются для оценки производительности больших языковых моделей в программировании и какие ключевые показатели они измеряют?
Ответ: в статье перечислены несколько основных бенчмарков, таких как HumanEval, MBPP, SWE-Bench, LiveCodeBench, BigCodeBench и CodeXGLUE. Они измеряют такие показатели, как точность на уровне функций (Pass@1, Pass@k), уровень решения реальных задач, размер контекстного окна, задержка и пропускная способность, стоимость, надёжность и частота галлюцинаций, а также предпочтения разработчиков.
2. Какие модели больших языковых моделей для кодирования упоминаются в статье и какие у них сильные стороны?
Ответ: в статье упоминаются следующие модели: OpenAI o3, o4-mini, Gemini 2.5 Pro, Anthropic Claude 3.7, DeepSeek R1/V3, Meta Llama 4 series, Grok 3/4 и Alibaba Qwen 2.5. Их сильные стороны включают сбалансированную точность, сильные STEM-навыки, общее использование, full-stack, reasoning, SQL, крупномасштабные проекты, reasoning, debugging, factuality, customization, large codebases, multilingual и data pipeline automation.
3. Какие новые тенденции и ограничения существуют в области оценки производительности больших языковых моделей в программировании?
Ответ: в статье упоминаются несколько новых тенденций и ограничений, таких как загрязнение данных, агентское и мультимодальное кодирование, инновации с открытым исходным кодом и предпочтения разработчиков. Загрязнение данных может влиять на точность бенчмарков, поэтому разрабатываются новые динамические соревнования по кодированию или кураторские бенчмарки, такие как LiveCodeBench. Агентское и мультимодальное кодирование добавляют практическое использование среды и понимание визуального кода. Инновации с открытым исходным кодом демонстрируют, что открытые модели жизнеспособны для продвинутого DevOps и крупных корпоративных рабочих процессов. Предпочтения разработчиков также влияют на принятие решений и выбор моделей наряду с эмпирическими бенчмарками.
4. Какие бенчмарки для кодирования больших языковых моделей считаются лучшими в 2025 году?
Ответ: лучшими бенчмарками для кодирования больших языковых моделей в 2025 году считаются HumanEval, MBPP, SWE-Bench, LiveCodeBench, BigCodeBench и CodeXGLUE. Они сочетают статические тесты на уровне функций, практические инженерные симуляции и живые рейтинги пользователей. Такие показатели, как Pass@1, размер контекста, уровень успеха в SWE-Bench, задержка и предпочтения разработчиков, в совокупности определяют лидеров.