Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании Doubletapp, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Natural Language Processing

В 2026 году кодовые ассистенты окончательно перестали быть просто автокомплитом и превратились в полноценный инструмент разработки: они читают кодовую базу целиком, понимают зависимости, дебажат по логам и могут довести задачу до рабочего состояния почти без участия разработчика. Но на практике всё не так однозначно — один агент хорошо чинит баги, но ломает архитектуру, другой уверенно пишет на Python, но теряется в TypeScript. Чтобы разобраться, кто из них реально помогает в разработке, а кто только выглядит убедительно, мы прогнали популярные решения через собственный приватный бенчмарк с задачами на 15+ языках.

Меня зовут Ильнур Файзиев, я руковожу юнитом Data LLM в Doubletapp и расскажу, как и почему мы тестировали агентов, какие задачи давали и какие выводы из этого можно сделать для команды и бизнеса.

Содержание

Какой бенчмарк выбрать для теста кодовой модели?
Почему многие выбирают именно Codex/Claude Code и Cursor как компаньонов по разработке
Claude Code
Codex
Cursor
Какие задачи брали для прогона
Результат
Сравнение с публичными бенчмарками
Сравнение с приватным Python-репозиторием
Итоговый рейтинг
Итоговый рейтинг на разных языках
Разбивка по языкам
Заключение

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro