LLM Agentic Coding Model: Difference between revisions

From wiki karavi
Jump to navigation Jump to search
VisualWikitext
No edit summary
 
(5 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 1: Line 1:
= مقایسه بهترین مدل‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی و Agentic Coding در سال 2026 =
= مقایسه جامع مدل‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی و Agentic Coding در سال 2026 =


انتخاب مدل هوش مصنوعی مناسب برای برنامه‌نویسی فقط به قدرت تولید کد محدود نمی‌شود. در ابزارهای مدرن مانند Coding Agentها، مدل باید بتواند پروژه‌های بزرگ را تحلیل کند، چندین فایل را هم‌زمان درک کند، خطاها را پیدا کند، از ابزارها استفاده کند، تست بنویسد و در چند مرحله برای حل یک مسئله برنامه‌ریزی کند.
مدل‌های هوش مصنوعی در سال 2026 از ابزارهای ساده Code Completion به سیستم‌هایی تبدیل شده‌اند که می‌توانند بخش قابل توجهی از فرایند مهندسی نرم‌افزار را به‌صورت Agentic انجام دهند.


در این مطلب مهم‌ترین مدل‌های مناسب برای '''Coding، Debugging، Software Engineering و Agentic Coding''' در سال 2026 از نظر قدرت، قیمت، Context Window و کاربرد با یکدیگر مقایسه شده‌اند.
یک Coding Agent مدرن می‌تواند:


{{Note|قیمت‌ها بر حسب دلار و به ازای هر '''1 میلیون Token''' هستند. قیمت برخی سرویس‌ها بر اساس طول Context، منطقه جغرافیایی، Cache و نوع API تغییر می‌کند.}}
* Repository را بررسی کند.
* ساختار پروژه را درک کند.
* چندین فایل را ویرایش کند.
* Terminal و Shell اجرا کند.
* Test اجرا کند.
* خطا را پیدا و Debug کند.
* Refactoring انجام دهد.
* از Tool Calling و MCP استفاده کند.
* نتیجه اجرای برنامه را بررسی کند.
* پس از شکست، راه‌حل دیگری را امتحان کند.


== جدول مقایسه مدل‌های مناسب برنامه‌نویسی ==
بنابراین برای انتخاب مدل مناسب برنامه‌نویسی، صرفاً قدرت تولید Code کافی نیست.
 
در این مقاله مدل‌ها از نظر موارد زیر بررسی می‌شوند:
 
* Coding
* Agentic Coding
* Software Engineering
* Debugging
* Refactoring
* Repository Understanding
* Tool Calling
* Long Context
* Multimodal Coding
* سرعت
* قیمت API
* Price/Performance
* Self-hosting
 
'''آخرین به‌روزرسانی: 4 سپتامبر 2026'''
 
----
 
= خلاصه سریع =
 
{| class="wikitable"
! کاربرد
! مدل پیشنهادی
! توضیح
|-
| 🏆 حداکثر قدرت
| '''GPT-6 Astra'''
| سخت‌ترین مسائل End-to-End
|-
| 🧠 Coding بسیار پیچیده
| '''GPT-5.6 Sol'''
| معماری، Debugging و Software Engineering پیچیده
|-
| 🤖 Coding Agent حرفه‌ای
| '''Claude Sonnet 5'''
| Agentic Software Engineering و Tool Use
|-
| ⚡ Coding Agent سریع
| '''Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.7 Flash'''
| سرعت بالا و مناسب Agent
|-
| 💰 بهترین Price/Performance
| '''GLM 5.3 Flash'''
| Coding و Agentic با هزینه بسیار پایین
|-
| 💵 Coding اقتصادی
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
| مناسب Agent و پردازش پرتعداد
|-
| ⚖️ OpenAI متعادل
| '''GPT-5.6 Terra'''
| تعادل قدرت و هزینه
|-
| 🛠️ Coding + Tool Use
| '''Grok 4.6'''
| Agentic Workflow و Tool Calling
|-
| 🚀 Agentic Software Engineering
| '''Grok Build 0.1'''
| مدل تخصصی Coding Agent
|-
| 📚 Repository بزرگ
| '''GPT-5.6 / Gemini / DeepSeek / Qwen / GLM'''
| Long Context
|-
| 🖼️ Screenshot → Code
| '''Gemini Flash / Claude / GPT-5.6'''
| Multimodal Coding
|-
| 🔓 Self-hosting
| '''gpt-oss-120b / GLM / Mistral / Qwen'''
| اجرای Local و Private
|}
 
----
 
= جدول جامع مقایسه مدل‌ها =
 
جدول زیر مدل‌ها را بر اساس '''تاریخ ارائه از جدیدترین به قدیمی‌ترین''' مرتب می‌کند.
 
قیمت‌ها به ازای '''یک میلیون Token''' هستند.


{| class="wikitable sortable"
{| class="wikitable sortable"
! تاریخ ارائه
! مدل
! مدل
! Input / 1M
! شرکت
! Cached Input
! Input
! Output / 1M
! Cached
! Output
! Context
! Context
! Max Output
! Max Output
! Coding
! Coding
! Agentic
! Agentic
! بهترین کاربرد
! Price/Performance
! کاربرد اصلی
|-
|-
| '''GPT-5.6 Sol''' 🥇
 
| $4.00
| 2026-09-04
| $0.40
| '''GPT-6 Astra'''
| $20.00
| OpenAI
| '''1.05M'''
| $10
| $1
| $50
| 1.05M
| 128K
| 128K
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| سخت‌ترین Coding، معماری، Debugging و Agent
| 6.5
| سخت‌ترین End-to-End Workloads
|-
|-
| '''GPT-5.6 Terra''' ⭐
 
| $2.00
| 2026-09-02
| $0.20
| '''Gemini 3.8 Flash'''
| $12.00
| Google DeepMind
| '''1.05M'''
| متغیر
| 128K
| متغیر
| '''9.5/10'''
| متغیر
| '''9.5/10'''
| Long Context
| Coding حرفه‌ای و تعادل قدرت/هزینه
| -
| '''9.8'''
| '''9.8'''
| '''9.7'''
| Coding، Agents و Multimodal
|-
 
| 2026-08
| '''GLM 5.3 Flash'''
| Z.ai / Zhipu AI
| بسیار ارزان
| بسیار ارزان
| بسیار ارزان
| Long Context
| -
| '''9.5'''
| '''9.7'''
| '''10'''
| Coding Agent اقتصادی
|-
 
| 2026-08
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| Google DeepMind
| Introductory
| -
| Introductory
| ~1M
| -
| '''9.6'''
| '''9.7'''
| '''9.8'''
| Coding Agent سریع
|-
 
| 2026-08
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| DeepSeek
| Tiered
| Tiered
| Tiered
| ~1M
| تا 384K
| '''9.5'''
| '''9.6'''
| '''9.7'''
| Agentic Coding
|-
|-
| '''GPT-5.6 Luna''' 💰
 
| '''$0.20'''
| 2026-08
| '''$0.02'''
| '''Grok 4.6'''
| '''$1.20'''
| xAI
| '''1.05M'''
| $2*
| 128K
| $0.50*
| 8/10
| $6*
| 8.5/10
| 500K
| Sub-Agent و Coding کم‌هزینه
| -
| '''9.6'''
| '''9.8'''
| '''9.4'''
| Coding + Tool Use
|-
|-
| '''GPT-5.5'''
 
| $5.00
| 2026-07-31
| $0.50
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
| $30.00
| DeepSeek
| $0.22–0.44*
| $0.007–0.014*
| $0.66–1.32*
| ~1M
| ~1M
| تا 384K
| '''9.2'''
| '''9.4'''
| '''10'''
| Coding اقتصادی
|-
| 2026-07
| '''GPT-5.6 Sol'''
| OpenAI
| $4
| $0.40
| $20
| 1.05M
| 128K
| 128K
| 9.4/10
| '''10'''
| 9.4/10
| '''10'''
| Reasoning و Coding سنگین
| 8
| Complex Professional Coding
|-
|-
| '''GPT-5.4'''
 
| $2.50
| 2026-07
| $0.25
| '''GPT-5.6 Terra'''
| $15.00
| OpenAI
| ~1M
| $2
| $0.20
| $12
| 1.05M
| 128K
| 128K
| 9/10
| '''9.5'''
| 9/10
| '''9.5'''
| Coding حرفه‌ای
| '''9.2'''
| تعادل قدرت و قیمت
|-
|-
| '''GPT-5.4 Mini'''
 
| $0.75
| 2026-07
| $0.075
| '''GPT-5.6 Luna'''
| $4.50
| OpenAI
| 400K
| $0.20
| $0.02
| $1.20
| 1.05M
| 128K
| 128K
| 8/10
| 8.2
| 8/10
| 8.6
| Coding سریع و Taskهای کوچک
| '''10'''
| High-volume / Sub-Agent
|-
|-
| '''Claude Sonnet 5''' 🔥
 
| $2.00
| 2026-06
| وابسته به Cache
| '''Claude Sonnet 5'''
| $10.00
| Anthropic
| ~1M
| $2
| متغیر
| $10
| Long Context
| -
| -
| '''9.8/10'''
| '''9.8'''
| '''10/10'''
| '''10'''
| Coding Agent، Refactoring و Debugging
| '''9.3'''
| Professional Coding Agent
|-
|-
| '''Claude Sonnet 4.6'''
 
| $3.00
| 2026
| وابسته به Cache
| '''Claude Opus 4.6'''
| $15.00
| Anthropic
| تا 1M
| Premium
| متغیر
| Premium
| Long Context
| -
| -
| 9.5/10
| '''9.6'''
| 9.6/10
| '''9.7'''
| Coding، Computer Use و Agent
| 7.5
| Debugging و Reasoning بسیار پیچیده
|-
|-
| '''Grok 4.6''' 🔥
 
| $2.00
| 2026
| $0.50
| '''GLM-5.2'''
| $6.00
| Z.ai / Zhipu AI
| 500K
| Provider-based
| Provider-based
| Provider-based
| ~1M
| -
| -
| '''9.6/10'''
| '''9.5'''
| '''9.8/10'''
| '''9.7'''
| Coding، Reasoning و Tools
| 9.4
| Long-Horizon Coding
|-
|-
| '''Grok Build 0.1''' 💰
 
| $1.00
| 2026
| $0.20
| '''Grok Build 0.1'''
| $2.00
| xAI
| $1*
| $0.20*
| $2*
| 256K
| 256K
| -
| -
| 9.2/10
| 9.3
| '''9.5/10'''
| '''9.5'''
| '''9.8'''
| Agentic Software Engineering
| Agentic Software Engineering
|-
|-
| 2026
| '''Mistral Medium 3.5'''
| Mistral AI
| $1.50
| -
| $7.50
| 256K
| -
| 9.2
| '''9.5'''
| 9.1
| Coding و Agent
|-
| 2026
| '''Gemini 3.6 Flash'''
| Google DeepMind
| -
| -
| -
| ~1M
| -
| 9.0
| 9.1
| 8.8
| Coding سریع
|-
| 2026
| '''Gemini 3.5 Flash'''
| Google DeepMind
| -
| -
| -
| Long Context
| -
| 8.6
| 8.7
| 8.5
| Coding و Multimodal
|-
| 2026
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| $2.00*
| Google DeepMind
| $0.20*
| Tiered
| $12.00*
| Tiered
| Long Context
| Tiered
| ~1M
| -
| -
| '''9.5/10'''
| '''9.5'''
| '''9.6/10'''
| '''9.6'''
| Repository بزرگ و Multimodal Coding
| 8.8
| Deep Reasoning
|-
|-
| '''Qwen 3.7 Max''' 🔥
 
| ~$2.50*
| 2026
| متغیر
| '''Qwen 3.7 Max'''
| ~$7.50*
| Alibaba Cloud / Qwen
| '''1M'''
| Region-based
| 131K
| Region-based
| '''9.4/10'''
| Region-based
| '''9.5/10'''
| ~1M
| Long Context، Coding و Agent
| ~131K
| '''9.4'''
| '''9.5'''
| 9.3
| Long Context
|-
|-
| 2026
| '''Qwen3-Coder Plus'''
| '''Qwen3-Coder Plus'''
| متغیر
| Alibaba Cloud / Qwen
| Tiered
| -
| -
| متغیر
| Tiered
| '''1M'''
| ~1M
| 65K
| ~65K
| 9.2/10
| '''9.2'''
| 8.7/10
| 8.7
| تولید، ویرایش و تحلیل کد
| 9.2
| Coding تخصصی
|-
|-
| '''GLM-5.2''' 🔥
 
| متغیر
| 2026
| '''MiMo 2.5'''
| Xiaomi / MiMo
| Provider-based
| -
| Provider-based
| -
| -
| متغیر
| '''1M'''
| -
| -
| '''9.5/10'''
| 8.7
| '''9.7/10'''
| 8.7
| Long-Horizon Coding Agent
| 9.2
| Coding + Multimodal
|-
|-
| '''Mistral Medium 3.5'''
 
| $1.50
| 2026
| '''Solar Pro 4'''
| Upstage
| Provider-based
| -
| Provider-based
| -
| -
| $7.50
| 256K
| -
| -
| 9.2/10
| 8.8
| '''9.5/10'''
| 8.7
| Coding Agent و Tool Calling
| 8.8
| General Coding
|-
|-
| '''DeepSeek V4 Pro''' 🔥
 
| متغیر
| 2025-08-05
| متغیر
| '''gpt-oss-120b'''
| متغیر
| OpenAI
| ~1M
| Self-host
| -
| -
| '''9.5/10'''
| Self-host
| '''9.6/10'''
| 128K
| Agentic Coding و Price/Performance
|-
| '''DeepSeek V4 Flash''' 💰
| متغیر
| متغیر
| متغیر
| ~1M
| -
| -
| 8.7/10
| 8.6
| 9/10
| 8.5
| Coding اقتصادی و Sub-Agent
| '''9.5'''
| Self-hosted Coding
|}
|}


<small>* قیمت برخی مدل‌ها بر اساس Context، Region و نوع API تغییر می‌کند.</small>
'''نکته:'''
 
* امتیازهای Coding، Agentic و Price/Performance ارزیابی تحلیلی این مقاله هستند و Benchmark رسمی شرکت‌های سازنده نیستند.
* قیمت API ممکن است بر اساس Provider، Region، Context Length، Peak/Off-Peak و Promotional Pricing تغییر کند.
* علامت «-» به معنی نبود اطلاعات قطعی قابل مقایسه در این جدول است.
* برای مدل‌هایی که تاریخ دقیق نسخه مورد استفاده Provider مشخص نیست، سال یا ماه انتشار درج شده است.


== رتبه‌بندی بهترین مدل‌ها برای برنامه‌نویسی ==
----


اگر قدرت '''Coding، Debugging، درک Repository، Tool Calling و Agentic Software Engineering''' را در نظر بگیریم:
= رتبه‌بندی کلی برای برنامه‌نویسی =


{| class="wikitable sortable"
{| class="wikitable sortable"
Line 202: Line 455:
! Coding
! Coding
! Agentic
! Agentic
! Price/Performance
! مناسب برای
|-
| 1
| '''GPT-6 Astra'''
| 10
| 10
| حداکثر قدرت
|-
|-
| 🥇 1
| 2
| '''GPT-5.6 Sol'''
| '''GPT-5.6 Sol'''
| '''10/10'''
| 10
| '''10/10'''
| 10
| 7.5/10
| Software Engineering پیچیده
|-
|-
| 🥈 2
| 3
| '''Claude Sonnet 5'''
| '''Claude Sonnet 5'''
| '''9.8/10'''
| 9.8
| '''10/10'''
| 10
| 8.7/10
| Coding Agent
|-
| 🥉 3
| '''Grok 4.6'''
| '''9.6/10'''
| '''9.8/10'''
| 9.3/10
|-
|-
| 4
| 4
| '''GLM-5.2'''
| '''Gemini 3.8 Flash'''
| '''9.5/10'''
| 9.8
| '''9.7/10'''
| 9.8
| '''9.5/10'''
| Agent سریع
|-
|-
| 5
| 5
| '''GPT-5.6 Terra'''
| '''Grok 4.6'''
| '''9.5/10'''
| 9.6
| '''9.5/10'''
| 9.8
| '''9.2/10'''
| Coding + Tools
|-
|-
| 6
| 6
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| '''9.5/10'''
| 9.6
| '''9.6/10'''
| 9.7
| '''9.7/10'''
| Coding سریع
|-
|-
| 7
| 7
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| '''Claude Opus 4.6'''
| '''9.5/10'''
| 9.6
| '''9.6/10'''
| 9.7
| 8.8/10
| مسائل سخت
|-
|-
| 8
| 8
| '''Qwen 3.7 Max'''
| '''GLM 5.3 Flash'''
| '''9.4/10'''
| 9.5
| '''9.5/10'''
| 9.7
| '''9.5/10'''
| Price/Performance
|-
|-
| 9
| 9
| '''Grok Build 0.1'''
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| 9.2/10
| 9.5
| '''9.5/10'''
| 9.6
| '''9.8/10'''
| Agentic Coding
|-
|-
| 10
| 10
| '''Mistral Medium 3.5'''
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| 9.2/10
| 9.5
| '''9.5/10'''
| 9.6
| 9.1/10
| Deep Reasoning
|-
|-
| 11
| 11
| '''Qwen3-Coder Plus'''
| '''GPT-5.6 Terra'''
| 9.2/10
| 9.5
| 8.7/10
| 9.5
| 9.4/10
| Balanced Coding
|-
|-
| 12
| 12
| '''Qwen 3.7 Max'''
| 9.4
| 9.5
| Long Context
|-
| 13
| '''Grok Build 0.1'''
| 9.3
| 9.5
| Agentic Software Engineering
|-
| 14
| '''DeepSeek V4 Flash'''
| '''DeepSeek V4 Flash'''
| 8.7/10
| 9.2
| 9/10
| 9.4
| Low-cost Coding
|-
| 15
| '''Mistral Medium 3.5'''
| 9.2
| 9.5
| Open / Agentic
|-
| 16
| '''Qwen3-Coder Plus'''
| 9.2
| 8.7
| Coding
|-
| 17
| '''Gemini 3.6 Flash'''
| 9.0
| 9.1
| Fast Coding
|-
| 18
| '''Solar Pro 4'''
| 8.8
| 8.7
| General Coding
|-
| 19
| '''MiMo 2.5'''
| 8.7
| 8.7
| Coding + Image
|-
| 20
| '''gpt-oss-120b'''
| 8.6
| 8.5
| Self-host
|-
| 21
| '''Gemini 3.5 Flash'''
| 8.6
| 8.7
| Fast Coding
|-
| 22
| '''GPT-5.6 Luna'''
| 8.2
| 8.6
| Cheap Sub-Agent
|}
 
----
 
= مقایسه مدل‌های اقتصادی برای Coding =
 
این جدول برای زمانی مهم است که Coding Agent تعداد زیادی Token مصرف می‌کند.
 
{| class="wikitable sortable"
! مدل
! Coding
! Agentic
! هزینه
! Price/Performance
! پیشنهاد
|-
| '''GLM 5.3 Flash'''
| 9.5
| 9.7
| بسیار پایین
| '''10/10'''
| 🥇
|-
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
| 9.2
| 9.4
| بسیار پایین
| '''10/10'''
| 🥇
|-
| '''GPT-5.6 Luna'''
| 8.2
| 8.6
| بسیار پایین
| '''10/10'''
| Sub-Agent
|-
| '''Grok Build 0.1'''
| 9.3
| 9.5
| پایین
| '''9.8/10'''
| '''9.8/10'''
| Coding Agent
|-
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| 9.6
| 9.7
| پایین/متوسط
| '''9.8/10'''
| Agent سریع
|-
| '''GPT-5.6 Terra'''
| 9.5
| 9.5
| متوسط
| 9.2/10
| Coding حرفه‌ای
|-
| '''Claude Sonnet 5'''
| 9.8
| 10
| متوسط
| 9.3/10
| Task سخت
|}
----
= مقایسه برای Agentic Coding =
Agentic Coding با Code Generation معمولی متفاوت است.
در Agentic Coding مدل باید بتواند:
* Task را برنامه‌ریزی کند.
* Repository را جستجو کند.
* فایل مناسب را پیدا کند.
* Terminal اجرا کند.
* Code را تغییر دهد.
* Test اجرا کند.
* خطا را تحلیل کند.
* مجدداً Code را اصلاح کند.
* Toolهای مختلف را هماهنگ کند.
{| class="wikitable sortable"
! مدل
! Agentic
! Tool Use
! Repository
! Long-running Task
! پیشنهاد
|-
| '''GPT-6 Astra'''
| 10
| عالی
| عالی
| عالی
| 🥇
|-
| '''Claude Sonnet 5'''
| 10
| عالی
| عالی
| عالی
| 🥇
|-
| '''GPT-5.6 Sol'''
| 10
| عالی
| عالی
| عالی
| 🥇
|-
| '''Gemini 3.8 Flash'''
| 9.8
| عالی
| عالی
| عالی
| ⭐
|-
| '''Grok 4.6'''
| 9.8
| عالی
| عالی
| عالی
| ⭐
|-
| '''GLM 5.3 Flash'''
| 9.7
| عالی
| عالی
| عالی
| ⭐
|-
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| 9.7
| عالی
| عالی
| عالی
| ⭐
|-
| '''Claude Opus 4.6'''
| 9.7
| عالی
| عالی
| عالی
| Task بسیار سخت
|-
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| 9.6
| عالی
| عالی
| عالی
| ⭐
|-
| '''Grok Build'''
| 9.5
| عالی
| خوب
| عالی
| ⭐
|-
| '''GPT-5.6 Terra'''
| 9.5
| عالی
| عالی
| عالی
| ⭐
|}
----
= مقایسه برای Debugging و Refactoring =
{| class="wikitable sortable"
! مدل
! Debugging
! Refactoring
! Architecture
! پیشنهاد
|-
| '''GPT-6 Astra'''
| 10
| 10
| 10
| 🥇
|-
| '''GPT-5.6 Sol'''
| 10
| 10
| 10
| 🥇
|-
| '''Claude Sonnet 5'''
| 9.8
| 9.8
| 9.7
| ⭐
|-
| '''Claude Opus 4.6'''
| 9.8
| 9.8
| 9.8
| ⭐
|-
| '''Gemini 3.8 Flash'''
| 9.6
| 9.6
| 9.5
| ⭐
|-
| '''Grok 4.6'''
| 9.6
| 9.5
| 9.5
| ⭐
|-
| '''GLM 5.3 Flash'''
| 9.5
| 9.5
| 9.3
| خوب
|-
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| 9.5
| 9.5
| 9.4
| خوب
|-
| '''GPT-5.6 Terra'''
| 9.5
| 9.5
| 9.5
| خوب
|}
----
= مقایسه برای Repositoryهای بزرگ =
برای Repository بزرگ، Context Window فقط یکی از معیارها است.
مدل همچنین باید بتواند ارتباط میان فایل‌ها، Dependencyها، Interfaceها و Call Chainها را درک کند.
{| class="wikitable sortable"
! مدل
! Context تقریبی
! Repository Understanding
! پیشنهاد
|-
| '''GPT-6 Astra'''
| 1.05M
| عالی
| 🥇
|-
| '''GPT-5.6 Sol'''
| 1.05M
| عالی
| 🥇
|-
| '''GPT-5.6 Terra'''
| 1.05M
| عالی
| ⭐
|-
|-
| 13
| '''GPT-5.6 Luna'''
| '''GPT-5.6 Luna'''
| 8/10
| 1.05M
| 8.5/10
| خوب
| '''10/10'''
| پردازش اولیه
|-
| '''Gemini Flash'''
| ~1M
| عالی
| ⭐
|-
| '''DeepSeek V4'''
| ~1M
| عالی
| ⭐
|-
| '''GLM'''
| Long Context
| عالی
| ⭐
|-
| '''Qwen 3.7 Max'''
| ~1M
| عالی
| ⭐
|-
| '''gpt-oss-120b'''
| 128K
| خوب
| Self-host
|}
|}


{{Note|امتیازهای Coding، Agentic و Price/Performance رتبه‌بندی رسمی شرکت‌های سازنده نیستند و برای مقایسه عملی مدل‌ها در Software Engineering در نظر گرفته شده‌اند.}}
----
 
= مقایسه Frontend و Screenshot-to-Code =


== GPT-5.6 Sol ==
برای کارهایی مانند:


=== مناسب برای سخت‌ترین پروژه‌های برنامه‌نویسی ===
* Screenshot → HTML/CSS
* Screenshot → React
* Screenshot → Angular
* UI → Responsive Design
* تحلیل Layout
* تولید Component
* تشخیص عناصر تصویر
* تبدیل Design به Code


'''GPT-5.6 Sol''' مدل Flagship خانواده GPT-5.6 است.
مدل Multimodal مزیت مهمی دارد.


این مدل برای موارد زیر بسیار مناسب است:
{| class="wikitable sortable"
! رتبه
! مدل
! Frontend
! Vision
! Agentic
|-
| 1
| '''Gemini 3.8 Flash'''
| 9.8
| عالی
| 9.8
|-
| 2
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| 9.7
| عالی
| 9.7
|-
| 3
| '''Claude Sonnet 5'''
| 9.7
| عالی
| 10
|-
| 4
| '''GPT-5.6 Sol'''
| 9.7
| عالی
| 10
|-
| 5
| '''GPT-5.6 Terra'''
| 9.5
| عالی
| 9.5
|-
| 6
| '''MiMo 2.5'''
| 8.8
| خوب
| 8.7
|}


* معماری نرم‌افزار
----
* Debugging پیچیده
 
* Refactoring پروژه‌های بزرگ
= مقایسه Backend و Microservice =
* Reasoning چندمرحله‌ای
* Agentic Coding
* Code Review
* طراحی سیستم
* کار روی Repositoryهای بزرگ


=== مشخصات ===
برای:


<syntaxhighlight lang="text">
* ASP.NET Core
Context Window : 1,050,000 Tokens
* C#
Max Output    : 128,000 Tokens
* Java
* Spring
* Node.js
* Python
* Go
* REST API
* gRPC
* Microservices
* SQL
* Redis
* RabbitMQ
* Kafka
* Docker
* Kubernetes


Input          : $4.00 / 1M
{| class="wikitable sortable"
Cached Input  : $0.40 / 1M
! رتبه
Output        : $20.00 / 1M
! مدل
</syntaxhighlight>
! Backend
! Architecture
! Debugging
! Agentic
|-
| 1
| '''GPT-6 Astra'''
| 10
| 10
| 10
| 10
|-
| 2
| '''GPT-5.6 Sol'''
| 10
| 10
| 10
| 10
|-
| 3
| '''Claude Sonnet 5'''
| 9.8
| 9.7
| 9.8
| 10
|-
| 4
| '''Gemini 3.8 Flash'''
| 9.7
| 9.5
| 9.6
| 9.8
|-
| 5
| '''Grok 4.6'''
| 9.6
| 9.5
| 9.6
| 9.8
|-
| 6
| '''GPT-5.6 Terra'''
| 9.5
| 9.5
| 9.5
| 9.5
|-
| 7
| '''GLM 5.3 Flash'''
| 9.5
| 9.3
| 9.5
| 9.7
|-
| 8
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| 9.5
| 9.4
| 9.5
| 9.6
|}


'''Coding: 10/10'''
----


'''Agentic: 10/10'''
= مقایسه مدل‌های Open Weight و Self-hosted =


اگر هزینه اولویت اصلی نباشد و حداکثر قدرت برای حل مسئله موردنیاز باشد، Sol یکی از بهترین گزینه‌ها است.
در سازمان‌هایی که Source Code محرمانه است، Self-hosting می‌تواند اهمیت زیادی داشته باشد.


== GPT-5.6 Terra ==
{| class="wikitable sortable"
! مدل
! Self-host
! Coding
! Agentic
! کاربرد
|-
| '''gpt-oss-120b'''
| '''بله'''
| 8.6
| 8.5
| Private Coding Agent
|-
| '''GLM Open Models'''
| '''بله'''
| عالی
| عالی
| Coding / Reasoning
|-
| '''Mistral'''
| '''بله'''
| عالی
| عالی
| Enterprise Agent
|-
| '''Qwen'''
| '''بله'''
| عالی
| خوب تا عالی
| Coding / Long Context
|}


=== تعادل قدرت و هزینه ===
مزایای Self-hosting:


Terra گزینه مناسبی برای استفاده روزمره برنامه‌نویسان حرفه‌ای است.
* حفظ Source Code در شبکه داخلی
* Data Residency
* کنترل کامل Infrastructure
* عدم وابستگی به API خارجی
* امکان استفاده در شبکه بدون اینترنت
* امکان Fine-tuning یا Custom Deployment
* کنترل هزینه در حجم بسیار بالا


<syntaxhighlight lang="text">
----
Input          : $2.00 / 1M
Cached Input  : $0.20 / 1M
Output        : $12.00 / 1M


Context        : 1.05M
= مقایسه نسل‌های Gemini Flash =
Max Output    : 128K
</syntaxhighlight>


مناسب برای:
{| class="wikitable"
! مدل
! Coding
! Agentic
! وضعیت پیشنهادی
|-
| '''Gemini 3.8 Flash'''
| '''9.8'''
| '''9.8'''
| 🥇 اولویت اول
|-
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| '''9.6'''
| '''9.7'''
| ⭐ بسیار مناسب
|-
| '''Gemini 3.6 Flash'''
| 9.0
| 9.1
| نسل قبلی
|-
| '''Gemini 3.5 Flash'''
| 8.6
| 8.7
| اولویت پایین‌تر
|}


* Coding روزانه
در صورت دسترسی یکسان:
* IDE Agent
* Repository Analysis
* Debugging
* Refactoring
* Feature Development
* Tool Calling


'''Coding: 9.5/10'''
<pre>
Gemini 3.8 Flash
      ↓
Gemini 3.7 Flash
      ↓
Gemini 3.6 Flash
      ↓
Gemini 3.5 Flash
</pre>


'''Agentic: 9.5/10'''
----


== GPT-5.6 Luna ==
= مقایسه خانواده GPT-5.6 =


=== گزینه اقتصادی برای Coding Agent ===
{| class="wikitable"
! ویژگی
! GPT-5.6 Sol
! GPT-5.6 Terra
! GPT-5.6 Luna
|-
| Input / 1M
| $4
| $2
| $0.20
|-
| Cached
| $0.40
| $0.20
| $0.02
|-
| Output / 1M
| $20
| $12
| $1.20
|-
| Context
| 1.05M
| 1.05M
| 1.05M
|-
| Max Output
| 128K
| 128K
| 128K
|-
| Coding
| '''10'''
| '''9.5'''
| 8.2
|-
| Agentic
| '''10'''
| '''9.5'''
| 8.6
|-
| کاربرد
| Hard Tasks
| Daily Professional Coding
| Cheap / High Volume
|}


<syntaxhighlight lang="text">
بنابراین:
Input          : $0.20 / 1M
Cached Input  : $0.02 / 1M
Output        : $1.20 / 1M


Context        : 1.05M
<pre>
Max Output    : 128K
مسئله بسیار پیچیده → Sol
</syntaxhighlight>


مناسب برای:
Coding حرفه‌ای روزمره → Terra


* Sub-Agent
Task ساده و پرتعداد → Luna
* بررسی اولیه فایل‌ها
</pre>
* Classification
* Documentation
* Boilerplate
* تغییرات ساده کد
* Routing
* استخراج اطلاعات


'''Coding: 8/10'''
----


'''Price/Performance: 10/10'''
= مقایسه Claude برای Coding =


== Claude Sonnet 5 ==
{| class="wikitable"
! مدل
! Coding
! Agentic
! Debugging
! کاربرد
|-
| '''Claude Sonnet 5'''
| 9.8
| '''10'''
| 9.8
| Coding Agent روزمره
|-
| '''Claude Opus 4.6'''
| 9.6
| 9.7
| '''9.8'''
| Escalation / Hard Reasoning
|}


=== یکی از بهترین مدل‌ها برای Coding Agent ===
در Coding Agent می‌توان از معماری زیر استفاده کرد:


Claude Sonnet 5 یکی از گزینه‌های جدی برای Software Engineering و Agentic Coding است.
<pre>
Claude Sonnet
      │
      │ Failed / Very Hard
      ▼
Claude Opus
</pre>


<syntaxhighlight lang="text">
----
Input  : $2 / 1M
Output : $10 / 1M
</syntaxhighlight>


مناسب برای:
= مقایسه DeepSeek =


* Claude Code
{| class="wikitable"
* Refactoring
! مدل
* Debugging
! Coding
* Repository Analysis
! Agentic
* Agentic Coding
! هزینه
* Code Review
! کاربرد
* Long-running Software Tasks
|-
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| '''9.5'''
| '''9.6'''
| پایین
| Task پیچیده
|-
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
| 9.2
| 9.4
| '''بسیار پایین'''
| Daily Agent / Sub-Agent
|}


'''Coding: 9.8/10'''
اگر هزینه مهم باشد:


'''Agentic: 10/10'''
'''V4 Flash'''


== Grok 4.6 ==
اگر قدرت بیشتر مهم باشد:


=== Coding، Reasoning و Tool Use ===
'''V4 Pro'''


<syntaxhighlight lang="text">
----
Input          : $2.00 / 1M
Cached Input  : $0.50 / 1M
Output        : $6.00 / 1M
Context        : 500K
</syntaxhighlight>


قابلیت‌های مهم:
= مقایسه GLM =


* Function Calling
{| class="wikitable"
* Web Search
! مدل
* Code Execution
! Coding
* Reasoning
! Agentic
* Tool Calling
! Price/Performance
* Agentic Workflows
! پیشنهاد
|-
| '''GLM 5.3 Flash'''
| 9.5
| 9.7
| '''10'''
| 🥇
|-
| '''GLM-5.2'''
| 9.5
| 9.7
| 9.4
| Long-Horizon
|}


'''Coding: 9.6/10'''
GLM 5.3 Flash به دلیل ترکیب:


'''Agentic: 9.8/10'''
* سرعت
* Coding
* Agentic capability
* هزینه پایین


== Grok Build 0.1 ==
یکی از جذاب‌ترین گزینه‌های Coding Agent است.


=== مدل مخصوص Agentic Software Engineering ===
----


<syntaxhighlight lang="text">
= مقایسه مدل‌های مشاهده‌شده در Provider =
Input  : $1 / 1M
Output  : $2 / 1M
Context : 256K
</syntaxhighlight>


مناسب برای:
در بررسی Provider مورد استفاده، مدل‌های زیر نیز در دسترس بودند:


* Web Development
* DeepSeek V4 Flash 0731
* Debugging
* GLM 5.3 Flash
* MCP
* GPT-5.6 Luna
* Tool Calling
* MiMo 2.5
* Agentic Software Engineering
* Solar Pro 4
* Coding Loop


'''Coding: 9.2/10'''
برای Coding:


'''Agentic: 9.5/10'''
{| class="wikitable"
! رتبه
! مدل
! Coding
! Agentic
! پیشنهاد
|-
| 1
| '''GLM 5.3 Flash'''
| 9.5
| 9.7
| 🥇
|-
| 2
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
| 9.2
| 9.4
| 🥈
|-
| 3
| '''Solar Pro 4'''
| 8.8
| 8.7
| 🥉
|-
| 4
| '''MiMo 2.5'''
| 8.7
| 8.7
| Multimodal
|-
| 5
| '''GPT-5.6 Luna'''
| 8.2
| 8.6
| Sub-Agent
|}


'''Price/Performance: 9.8/10'''
----


== Gemini 3.1 Pro ==
= مقایسه مدل‌های مشاهده‌شده در Antigravity =


Gemini برای پروژه‌هایی که علاوه بر Source Code شامل داده‌های Multimodal هستند، اهمیت زیادی دارد.
مدل‌های بررسی‌شده:


مناسب برای:
* Gemini 3.7 Flash
* Gemini 3.6 Flash
* Claude Opus 4.6
* Claude Sonnet 4.6
* Gemini 3.1 Pro
* Gemini 3.5 Flash
* gpt-oss-120b


* Repositoryهای بزرگ
{| class="wikitable sortable"
* Screenshot
! رتبه
* Diagram
! مدل
* PDF
! Coding
* UI Analysis
! Agentic
* Multimodal Software Engineering
! بهترین کاربرد
* Agentic Coding
|-
| 1
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| 9.6
| 9.7
| Coding روزمره سریع
|-
| 2
| '''Claude Opus 4.6'''
| 9.6
| 9.7
| مسائل بسیار پیچیده
|-
| 3
| '''Claude Sonnet 4.6'''
| 9.5
| 9.6
| Coding Agent
|-
| 4
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| 9.5
| 9.6
| Deep Reasoning
|-
| 5
| '''Gemini 3.6 Flash'''
| 9.0
| 9.1
| Fast Coding
|-
| 6
| '''Gemini 3.5 Flash'''
| 8.6
| 8.7
| Taskهای ساده‌تر
|-
| 7
| '''gpt-oss-120b'''
| 8.6
| 8.5
| Self-hosting
|}


<syntaxhighlight lang="text">
----
Input        : $2 / 1M
Cached Input : $0.20 / 1M
Output      : $12 / 1M
</syntaxhighlight>


'''Coding: 9.5/10'''
= انتخاب مدل بر اساس نوع Task =


'''Agentic: 9.6/10'''
{| class="wikitable sortable"
! Task
! انتخاب اول
! انتخاب دوم
! انتخاب اقتصادی
|-
| Coding روزمره
| Gemini 3.8/3.7 Flash
| Claude Sonnet 5
| GLM 5.3 Flash
|-
| Bug پیچیده
| GPT-5.6 Sol
| Claude Sonnet 5
| DeepSeek V4 Pro
|-
| Architecture
| GPT-6 Astra
| GPT-5.6 Sol
| GPT-5.6 Terra
|-
| Refactoring
| Claude Sonnet 5
| GPT-5.6 Sol
| GLM 5.3 Flash
|-
| Repository بزرگ
| GPT-5.6 Sol
| Gemini
| DeepSeek / GLM
|-
| Frontend
| Gemini Flash
| Claude Sonnet
| GLM
|-
| Backend
| GPT-5.6 Sol
| Claude Sonnet
| GLM / DeepSeek
|-
| Tool-heavy Agent
| Claude Sonnet 5
| Grok 4.6
| Grok Build
|-
| Sub-Agent
| GPT-5.6 Luna
| DeepSeek Flash
| GLM Flash
|-
| Self-host
| gpt-oss-120b
| GLM
| Qwen / Mistral
|}


== Qwen 3.7 Max ==
----


=== گزینه قدرتمند برای Long-Context Coding ===
= معماری پیشنهادی Multi-Model Coding Agent =


<syntaxhighlight lang="text">
استفاده از گران‌ترین مدل برای تمام درخواست‌ها از نظر اقتصادی بهینه نیست.
Context Window : 1,000,000
Max Output    : 131,072
</syntaxhighlight>


قابلیت‌های مهم:
یک Orchestrator می‌تواند ابتدا Task را طبقه‌بندی کند.


* Function Calling
<pre>
* Structured Output
                        USER
* Web Search
                          │
* Context Caching
                          ▼
* Long Context
                  CODING ORCHESTRATOR
* Coding
                          │
* Agentic Workflows
                          ▼
                  TASK CLASSIFIER
                          │
          ┌───────────────┼───────────────┐
          │              │              │
          ▼              ▼              ▼
        SIMPLE          MEDIUM          HARD
          │              │              │
          ▼              ▼              ▼
      GPT-5.6 Luna    GLM 5.3 Flash  Claude Sonnet 5
      DeepSeek Flash  Gemini Flash    GPT-5.6 Sol
      GLM Flash      GPT-5.6 Terra  Grok 4.6
          │              │              │
          └───────────────┼───────────────┘
                          │
                          ▼
                      FAILED?
                          │
                        YES
                          │
                          ▼
                      GPT-6 Astra
</pre>
 
----
 
= معماری پیشنهادی برای کاهش هزینه =
 
به جای شروع Task با مدل گران:
 
<pre>
Task
│
▼
GLM 5.3 Flash
│
├── Success ───────────────► DONE
│
▼
DeepSeek V4 Flash
│
├── Success ───────────────► DONE
│
▼
Gemini Flash
│
├── Success ───────────────► DONE
│
▼
GPT-5.6 Terra
│
├── Success ───────────────► DONE
│
▼
Claude Sonnet 5
│
├── Success ───────────────► DONE
│
▼
GPT-5.6 Sol
│
├── Success ───────────────► DONE
│
▼
GPT-6 Astra
</pre>


قیمت International تقریبی:
این روش '''Escalation Routing''' نامیده می‌شود.


<syntaxhighlight lang="text">
----
Input  : ~$2.50 / 1M
Output : ~$7.50 / 1M
</syntaxhighlight>


'''Coding: 9.4/10'''
= معماری پیشنهادی Orchestrator + Worker =


'''Agentic: 9.5/10'''
برای سیستم‌هایی مانند Coding Agent، استفاده از یک مدل به عنوان Orchestrator و مدل‌های ارزان به عنوان Worker می‌تواند مؤثر باشد.


== GLM-5.2 ==
<pre>
                    ORCHESTRATOR
                  Claude / GPT / Gemini
                          │
          ┌───────────────┼───────────────┐
          │              │              │
          ▼              ▼              ▼
      WORKER 1        WORKER 2        WORKER 3
      GLM Flash      DeepSeek Flash    GPT Luna
          │              │              │
          ▼              ▼              ▼
      Coding          Testing        Analysis
          │              │              │
          └───────────────┼───────────────┘
                          │
                          ▼
                    CODE REVIEW
                          │
                          ▼
                    ORCHESTRATOR
</pre>


=== Long-Horizon Coding Agent ===
----


مناسب برای:
= معماری پیشنهادی برای Repository بزرگ =


* Long-Horizon Coding
<pre>
* Debugging
Repository
* Software Engineering
    │
* Coding Agent
    ▼
* Repository Analysis
Repository Scanner
* Self-hosting
    │
    ├── Architecture Files
    ├── Source Files
    ├── Tests
    ├── Database
    ├── Config
    └── Documentation
            │
            ▼
        Cheap Models
    Luna / GLM / DeepSeek
            │
            ▼
        Summary / Index
            │
            ▼
      Powerful Model
    Claude / GPT / Gemini
            │
            ▼
          Solution
</pre>


<syntaxhighlight lang="text">
این معماری باعث می‌شود لازم نباشد تمام Source Code در هر Request به مدل گران ارسال شود.
Context : ~1M
License : MIT / Open Weight
</syntaxhighlight>


'''Coding: 9.5/10'''
----


'''Agentic: 9.7/10'''
= آیا همیشه قوی‌ترین مدل بهتر است؟ =


== Mistral Medium 3.5 ==
خیر.


=== Coding Agent و Self-hosting ===
فرض کنید یک Task با مدل ارزان:


<syntaxhighlight lang="text">
<pre>
Input   : $1.50 / 1M
1M Input
Output : $7.50 / 1M
100K Output
Context : 256K
</pre>
</syntaxhighlight>


قابلیت‌ها:
قابل انجام باشد.


* Function Calling
ارسال همان Task به یک Frontier Model ممکن است چندین برابر هزینه ایجاد کند بدون اینکه نتیجه نهایی تفاوت مهمی داشته باشد.
* Structured Output
 
* Agents
بنابراین باید سه عامل را همزمان بررسی کرد:
* Document Q&A
* Prefix Completion
* Batch Processing
* Agentic Coding


'''Coding: 9.2/10'''
# کیفیت
# زمان
# هزینه


'''Agentic: 9.5/10'''
در Coding Agent معیار مهم دیگری نیز وجود دارد:


== DeepSeek V4 Pro ==
'''تعداد Iteration لازم برای رسیدن به جواب صحیح'''


DeepSeek V4 Pro گزینه‌ای برای ترکیب '''Coding + Agent + Price/Performance''' است.
ممکن است مدل A از نظر Token ارزان‌تر باشد اما برای حل Task پنج بار تلاش کند.


مناسب برای:
در حالی که مدل B گران‌تر است اما Task را در اولین تلاش حل می‌کند.


* Agentic Coding
بنابراین:
* Software Engineering
* Reasoning
* Repository Analysis
* Tool Use
* Coding Agent


'''Coding: 9.5/10'''
<pre>
Real Cost =
Token Cost
+
Retries
+
Tool Calls
+
Execution Time
+
Developer Time
</pre>


'''Agentic: 9.6/10'''
----


'''Price/Performance: 9.7/10'''
= استراتژی پیشنهادی استفاده روزمره =


== DeepSeek V4 Flash ==
برای Coding روزمره:


نسخه Flash بیشتر برای سرعت و کاهش هزینه مناسب است.
'''Gemini Flash / GLM 5.3 Flash'''


مناسب برای:
برای Feature پیچیده:


* Sub-Agent
'''GPT-5.6 Terra / Claude Sonnet'''
* Coding ساده
* پردازش انبوه
* Tool Loop
* Classification
* Documentation


'''Coding: 8.7/10'''
برای Bug سخت:


'''Agentic: 9/10'''
'''Claude Sonnet 5 / GPT-5.6 Sol'''


'''Price/Performance: 9.8/10'''
برای Architecture:


== مقایسه هزینه Output ==
'''GPT-5.6 Sol / GPT-6 Astra'''


هزینه Output در Coding Agent اهمیت زیادی دارد؛ زیرا Agent ممکن است مقدار زیادی Reasoning، توضیح و Code تولید کند.
برای Taskهای پرتعداد:


<syntaxhighlight lang="text">
'''GPT-5.6 Luna / DeepSeek Flash / GLM Flash'''
GPT-5.6 Luna       → $1.20
Grok Build 0.1      → $2.00
Grok 4.6            → $6.00
Qwen 3.7 Max        → ~$7.50
Mistral Medium 3.5  → $7.50
Claude Sonnet 5    → $10.00
GPT-5.6 Terra      → $12.00
Gemini 3.1 Pro      → $12.00
GPT-5.6 Sol        → $20.00
GPT-5.5            → $30.00
</syntaxhighlight>


'''نکته مهم:''' قیمت کمتر هر Token لزوماً به معنی هزینه نهایی کمتر نیست. یک مدل قدرتمند ممکن است مسئله را با Iteration و Tool Call کمتری حل کند.
برای Local:


== بهترین مدل بر اساس نوع استفاده ==
'''gpt-oss-120b / Qwen / GLM / Mistral'''


{| class="wikitable"
----
! نیاز
! مدل پیشنهادی
|-
| 🏆 حداکثر قدرت Coding
| '''GPT-5.6 Sol'''
|-
| 🤖 Coding Agent قدرتمند
| '''Claude Sonnet 5'''
|-
| ⚖️ تعادل قدرت/هزینه OpenAI
| '''GPT-5.6 Terra'''
|-
| 🛠️ Coding + Tool Use
| '''Grok 4.6'''
|-
| 💰 Agentic Coding ارزان
| '''Grok Build 0.1'''
|-
| 💵 Sub-Agent بسیار ارزان
| '''GPT-5.6 Luna'''
|-
| 📚 Repository بسیار بزرگ
| '''Qwen 3.7 Max / Gemini 3.1 Pro / GPT-5.6'''
|-
| 🖼️ Multimodal Software Engineering
| '''Gemini 3.1 Pro'''
|-
| 🔓 Open Weight
| '''GLM-5.2 / Mistral'''
|-
| 🖥️ Self-hosting
| '''GLM / Mistral / Qwen Open Models'''
|-
| 💰 Price/Performance
| '''DeepSeek / Grok Build / Terra / Qwen'''
|}


== معماری پیشنهادی Multi-Agent برای برنامه‌نویسی ==
= نتیجه‌گیری نهایی =


یکی از روش‌های کاهش هزینه این است که همه Taskها را به گران‌ترین مدل ارسال نکنیم.
در سال 2026 یک مدل واحد را نمی‌توان برای تمام سناریوهای برنامه‌نویسی «بهترین» دانست.


<syntaxhighlight lang="text">
'''حداکثر قدرت:'''
                        User
                          │
                          ▼
                    Coding Orchestrator
                          │
                  تشخیص پیچیدگی Task
                          │
      ┌───────────────────┼────────────────────┐
      │                  │                    │
      ▼                  ▼                    ▼
    ساده                متوسط                سخت
      │                  │                    │
      ▼                  ▼                    ▼
GPT-5.6 Luna      GPT-5.6 Terra      Claude Sonnet 5
DeepSeek Flash    Qwen 3.7 Max        Grok 4.6
Grok Build        DeepSeek Pro              │
                                              ▼
                                      مسئله بسیار پیچیده
                                              │
                                              ▼
                                        GPT-5.6 Sol
</syntaxhighlight>


=== نمونه Routing ===
:🏆 GPT-6 Astra


<syntaxhighlight lang="text">
'''Software Engineering بسیار پیچیده:'''
Task ساده
    ↓
GPT-5.6 Luna / DeepSeek Flash


Task برنامه‌نویسی سریع
:🧠 GPT-5.6 Sol
    ↓
Grok Build


Task متوسط
'''Coding Agent حرفه‌ای:'''
    ↓
GPT-5.6 Terra / Qwen / DeepSeek Pro


Task پیچیده
:🤖 Claude Sonnet 5
    ↓
Claude Sonnet 5 / Grok 4.6


Task بسیار پیچیده
'''Coding Agent سریع:'''
    ↓
GPT-5.6 Sol
</syntaxhighlight>


این معماری باعث می‌شود مدل‌های گران فقط زمانی استفاده شوند که واقعاً به قدرت Reasoning و Coding سطح بالا نیاز باشد.
:⚡ Gemini 3.8 / 3.7 Flash


== پیشنهاد نهایی ==
'''بهترین Price/Performance:'''


{| class="wikitable"
:💰 GLM 5.3 Flash
! عنوان
! انتخاب
! دلیل
|-
| 🥇 بیشترین قدرت
| '''GPT-5.6 Sol'''
| سخت‌ترین مسائل مهندسی نرم‌افزار
|-
| 🤖 Coding Agent
| '''Claude Sonnet 5'''
| Debugging، Refactoring و Agentic Coding
|-
| ⚖️ تعادل OpenAI
| '''GPT-5.6 Terra'''
| قدرت بالا با هزینه کمتر از Sol
|-
| 💰 Coding Agent اقتصادی
| '''Grok Build 0.1'''
| هزینه Output پایین
|-
| 🔥 Price/Performance
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| قدرت Coding مناسب در برابر هزینه
|-
| 📚 Long Context
| '''Qwen 3.7 Max'''
| Context حدود 1M
|-
| 💵 Sub-Agent
| '''GPT-5.6 Luna'''
| هزینه بسیار پایین
|-
| 🔓 Open Weight / Self-host
| '''GLM-5.2 / Mistral'''
| کنترل بیشتر روی زیرساخت
|}


== نتیجه‌گیری ==
'''Coding اقتصادی:'''


در سال 2026 نمی‌توان یک مدل را برای تمام وظایف برنامه‌نویسی بهترین گزینه دانست.
:💵 DeepSeek V4 Flash 0731


برای '''حداکثر قدرت''':
'''تعادل قدرت و هزینه در OpenAI:'''


:'''GPT-5.6 Sol'''
:⚖️ GPT-5.6 Terra


برای '''Coding Agent حرفه‌ای''':
'''Tool-heavy Agent:'''


:'''Claude Sonnet 5'''
:🛠️ Grok 4.6


برای '''تعادل قدرت و هزینه''':
'''Agentic Software Engineering اقتصادی:'''


:'''GPT-5.6 Terra'''
:🚀 Grok Build 0.1


برای '''Agentic Coding اقتصادی''':
'''Sub-Agent و پردازش پرتعداد:'''


:'''Grok Build و DeepSeek'''
:💵 GPT-5.6 Luna


برای '''Long Context''':
'''Self-hosting:'''


:'''Qwen 3.7 Max'''
:🔓 gpt-oss-120b / GLM / Qwen / Mistral


برای '''Sub-Agentهای بسیار ارزان''':
اما برای سیستم‌های حرفه‌ای، راهکار مناسب‌تر استفاده از '''Multi-Model Architecture''' است.


:'''GPT-5.6 Luna'''
در چنین معماری:


برای '''Self-hosting / Open Weight''':
<pre>
Cheap Model
    ↓
Medium Model
    ↓
Strong Model
    ↓
Frontier Model
</pre>


:'''GLM و Mistral'''
تنها Taskهایی که مدل قبلی قادر به حل آنها نیست به مدل گران‌تر منتقل می‌شوند.


در سیستم‌های حرفه‌ای Coding Agent، معماری '''Multi-Model Routing''' می‌تواند بسیار مؤثر باشد؛ یعنی مدل‌های ارزان برای Taskهای ساده و مدل‌های Frontier برای مسائل دشوار استفاده شوند.
این معماری می‌تواند:


----
* هزینه API را کاهش دهد.
* سرعت Coding Agent را افزایش دهد.
* Parallel Agentها را اقتصادی کند.
* استفاده از Contextهای بسیار بزرگ را مدیریت کند.
* از Frontier Model فقط در جایی که واقعاً لازم است استفاده کند.


'''آخرین به‌روزرسانی:''' اوت 2026
در نتیجه، برای ساخت Coding Agent حرفه‌ای در سال 2026، '''انتخاب معماری Routing به اندازه انتخاب خود مدل اهمیت دارد.'''


{{Warning|قیمت APIها و مشخصات مدل‌ها به‌سرعت تغییر می‌کنند. قبل از استفاده تجاری، قیمت و مشخصات مدل موردنظر را در مستندات رسمی Provider بررسی کنید.}}
----


[[رده:هوش مصنوعی]]
[[رده:هوش مصنوعی]]
[[رده:برنامه‌نویسی]]
[[رده:برنامه‌نویسی]]
[[رده:مدل‌های زبانی بزرگ]]
[[رده:مدل‌های زبانی بزرگ]]
[[رده:LLM]]
[[رده:Agentic AI]]
[[رده:Agentic AI]]
[[رده:Coding Agent]]
[[رده:Coding Agent]]
[[رده:LLM]]
[[رده:Software Engineering]]
[[رده:Artificial Intelligence]]
[[رده:OpenAI]]
[[رده:Claude]]
[[رده:Gemini]]
[[رده:DeepSeek]]
[[رده:GLM]]
[[رده:Grok]]
[[رده:Qwen]]
[[رده:Mistral]]

Latest revision as of 15:06, 4 September 2026

مقایسه جامع مدل‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی و Agentic Coding در سال 2026

مدل‌های هوش مصنوعی در سال 2026 از ابزارهای ساده Code Completion به سیستم‌هایی تبدیل شده‌اند که می‌توانند بخش قابل توجهی از فرایند مهندسی نرم‌افزار را به‌صورت Agentic انجام دهند.

یک Coding Agent مدرن می‌تواند:

  • Repository را بررسی کند.
  • ساختار پروژه را درک کند.
  • چندین فایل را ویرایش کند.
  • Terminal و Shell اجرا کند.
  • Test اجرا کند.
  • خطا را پیدا و Debug کند.
  • Refactoring انجام دهد.
  • از Tool Calling و MCP استفاده کند.
  • نتیجه اجرای برنامه را بررسی کند.
  • پس از شکست، راه‌حل دیگری را امتحان کند.

بنابراین برای انتخاب مدل مناسب برنامه‌نویسی، صرفاً قدرت تولید Code کافی نیست.

در این مقاله مدل‌ها از نظر موارد زیر بررسی می‌شوند:

  • Coding
  • Agentic Coding
  • Software Engineering
  • Debugging
  • Refactoring
  • Repository Understanding
  • Tool Calling
  • Long Context
  • Multimodal Coding
  • سرعت
  • قیمت API
  • Price/Performance
  • Self-hosting

آخرین به‌روزرسانی: 4 سپتامبر 2026

خلاصه سریع

کاربرد مدل پیشنهادی توضیح
🏆 حداکثر قدرت GPT-6 Astra سخت‌ترین مسائل End-to-End
🧠 Coding بسیار پیچیده GPT-5.6 Sol معماری، Debugging و Software Engineering پیچیده
🤖 Coding Agent حرفه‌ای Claude Sonnet 5 Agentic Software Engineering و Tool Use
⚡ Coding Agent سریع Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.7 Flash سرعت بالا و مناسب Agent
💰 بهترین Price/Performance GLM 5.3 Flash Coding و Agentic با هزینه بسیار پایین
💵 Coding اقتصادی DeepSeek V4 Flash 0731 مناسب Agent و پردازش پرتعداد
⚖️ OpenAI متعادل GPT-5.6 Terra تعادل قدرت و هزینه
🛠️ Coding + Tool Use Grok 4.6 Agentic Workflow و Tool Calling
🚀 Agentic Software Engineering Grok Build 0.1 مدل تخصصی Coding Agent
📚 Repository بزرگ GPT-5.6 / Gemini / DeepSeek / Qwen / GLM Long Context
🖼️ Screenshot → Code Gemini Flash / Claude / GPT-5.6 Multimodal Coding
🔓 Self-hosting gpt-oss-120b / GLM / Mistral / Qwen اجرای Local و Private

جدول جامع مقایسه مدل‌ها

جدول زیر مدل‌ها را بر اساس تاریخ ارائه از جدیدترین به قدیمی‌ترین مرتب می‌کند.

قیمت‌ها به ازای یک میلیون Token هستند.

تاریخ ارائه مدل شرکت Input Cached Output Context Max Output Coding Agentic Price/Performance کاربرد اصلی
2026-09-04 GPT-6 Astra OpenAI $10 $1 $50 1.05M 128K 10/10 10/10 6.5 سخت‌ترین End-to-End Workloads
2026-09-02 Gemini 3.8 Flash Google DeepMind متغیر متغیر متغیر Long Context - 9.8 9.8 9.7 Coding، Agents و Multimodal
2026-08 GLM 5.3 Flash Z.ai / Zhipu AI بسیار ارزان بسیار ارزان بسیار ارزان Long Context - 9.5 9.7 10 Coding Agent اقتصادی
2026-08 Gemini 3.7 Flash Google DeepMind Introductory - Introductory ~1M - 9.6 9.7 9.8 Coding Agent سریع
2026-08 DeepSeek V4 Pro DeepSeek Tiered Tiered Tiered ~1M تا 384K 9.5 9.6 9.7 Agentic Coding
2026-08 Grok 4.6 xAI $2* $0.50* $6* 500K - 9.6 9.8 9.4 Coding + Tool Use
2026-07-31 DeepSeek V4 Flash 0731 DeepSeek $0.22–0.44* $0.007–0.014* $0.66–1.32* ~1M تا 384K 9.2 9.4 10 Coding اقتصادی
2026-07 GPT-5.6 Sol OpenAI $4 $0.40 $20 1.05M 128K 10 10 8 Complex Professional Coding
2026-07 GPT-5.6 Terra OpenAI $2 $0.20 $12 1.05M 128K 9.5 9.5 9.2 تعادل قدرت و قیمت
2026-07 GPT-5.6 Luna OpenAI $0.20 $0.02 $1.20 1.05M 128K 8.2 8.6 10 High-volume / Sub-Agent
2026-06 Claude Sonnet 5 Anthropic $2 متغیر $10 Long Context - 9.8 10 9.3 Professional Coding Agent
2026 Claude Opus 4.6 Anthropic Premium متغیر Premium Long Context - 9.6 9.7 7.5 Debugging و Reasoning بسیار پیچیده
2026 GLM-5.2 Z.ai / Zhipu AI Provider-based Provider-based Provider-based ~1M - 9.5 9.7 9.4 Long-Horizon Coding
2026 Grok Build 0.1 xAI $1* $0.20* $2* 256K - 9.3 9.5 9.8 Agentic Software Engineering
2026 Mistral Medium 3.5 Mistral AI $1.50 - $7.50 256K - 9.2 9.5 9.1 Coding و Agent
2026 Gemini 3.6 Flash Google DeepMind - - - ~1M - 9.0 9.1 8.8 Coding سریع
2026 Gemini 3.5 Flash Google DeepMind - - - Long Context - 8.6 8.7 8.5 Coding و Multimodal
2026 Gemini 3.1 Pro Google DeepMind Tiered Tiered Tiered ~1M - 9.5 9.6 8.8 Deep Reasoning
2026 Qwen 3.7 Max Alibaba Cloud / Qwen Region-based Region-based Region-based ~1M ~131K 9.4 9.5 9.3 Long Context
2026 Qwen3-Coder Plus Alibaba Cloud / Qwen Tiered - Tiered ~1M ~65K 9.2 8.7 9.2 Coding تخصصی
2026 MiMo 2.5 Xiaomi / MiMo Provider-based - Provider-based - - 8.7 8.7 9.2 Coding + Multimodal
2026 Solar Pro 4 Upstage Provider-based - Provider-based - - 8.8 8.7 8.8 General Coding
2025-08-05 gpt-oss-120b OpenAI Self-host - Self-host 128K - 8.6 8.5 9.5 Self-hosted Coding

نکته:

  • امتیازهای Coding، Agentic و Price/Performance ارزیابی تحلیلی این مقاله هستند و Benchmark رسمی شرکت‌های سازنده نیستند.
  • قیمت API ممکن است بر اساس Provider، Region، Context Length، Peak/Off-Peak و Promotional Pricing تغییر کند.
  • علامت «-» به معنی نبود اطلاعات قطعی قابل مقایسه در این جدول است.
  • برای مدل‌هایی که تاریخ دقیق نسخه مورد استفاده Provider مشخص نیست، سال یا ماه انتشار درج شده است.

رتبه‌بندی کلی برای برنامه‌نویسی

رتبه مدل Coding Agentic مناسب برای
1 GPT-6 Astra 10 10 حداکثر قدرت
2 GPT-5.6 Sol 10 10 Software Engineering پیچیده
3 Claude Sonnet 5 9.8 10 Coding Agent
4 Gemini 3.8 Flash 9.8 9.8 Agent سریع
5 Grok 4.6 9.6 9.8 Coding + Tools
6 Gemini 3.7 Flash 9.6 9.7 Coding سریع
7 Claude Opus 4.6 9.6 9.7 مسائل سخت
8 GLM 5.3 Flash 9.5 9.7 Price/Performance
9 DeepSeek V4 Pro 9.5 9.6 Agentic Coding
10 Gemini 3.1 Pro 9.5 9.6 Deep Reasoning
11 GPT-5.6 Terra 9.5 9.5 Balanced Coding
12 Qwen 3.7 Max 9.4 9.5 Long Context
13 Grok Build 0.1 9.3 9.5 Agentic Software Engineering
14 DeepSeek V4 Flash 9.2 9.4 Low-cost Coding
15 Mistral Medium 3.5 9.2 9.5 Open / Agentic
16 Qwen3-Coder Plus 9.2 8.7 Coding
17 Gemini 3.6 Flash 9.0 9.1 Fast Coding
18 Solar Pro 4 8.8 8.7 General Coding
19 MiMo 2.5 8.7 8.7 Coding + Image
20 gpt-oss-120b 8.6 8.5 Self-host
21 Gemini 3.5 Flash 8.6 8.7 Fast Coding
22 GPT-5.6 Luna 8.2 8.6 Cheap Sub-Agent

مقایسه مدل‌های اقتصادی برای Coding

این جدول برای زمانی مهم است که Coding Agent تعداد زیادی Token مصرف می‌کند.

مدل Coding Agentic هزینه Price/Performance پیشنهاد
GLM 5.3 Flash 9.5 9.7 بسیار پایین 10/10 🥇
DeepSeek V4 Flash 0731 9.2 9.4 بسیار پایین 10/10 🥇
GPT-5.6 Luna 8.2 8.6 بسیار پایین 10/10 Sub-Agent
Grok Build 0.1 9.3 9.5 پایین 9.8/10 Coding Agent
Gemini 3.7 Flash 9.6 9.7 پایین/متوسط 9.8/10 Agent سریع
GPT-5.6 Terra 9.5 9.5 متوسط 9.2/10 Coding حرفه‌ای
Claude Sonnet 5 9.8 10 متوسط 9.3/10 Task سخت

مقایسه برای Agentic Coding

Agentic Coding با Code Generation معمولی متفاوت است.

در Agentic Coding مدل باید بتواند:

  • Task را برنامه‌ریزی کند.
  • Repository را جستجو کند.
  • فایل مناسب را پیدا کند.
  • Terminal اجرا کند.
  • Code را تغییر دهد.
  • Test اجرا کند.
  • خطا را تحلیل کند.
  • مجدداً Code را اصلاح کند.
  • Toolهای مختلف را هماهنگ کند.
مدل Agentic Tool Use Repository Long-running Task پیشنهاد
GPT-6 Astra 10 عالی عالی عالی 🥇
Claude Sonnet 5 10 عالی عالی عالی 🥇
GPT-5.6 Sol 10 عالی عالی عالی 🥇
Gemini 3.8 Flash 9.8 عالی عالی عالی ⭐
Grok 4.6 9.8 عالی عالی عالی ⭐
GLM 5.3 Flash 9.7 عالی عالی عالی ⭐
Gemini 3.7 Flash 9.7 عالی عالی عالی ⭐
Claude Opus 4.6 9.7 عالی عالی عالی Task بسیار سخت
DeepSeek V4 Pro 9.6 عالی عالی عالی ⭐
Grok Build 9.5 عالی خوب عالی ⭐
GPT-5.6 Terra 9.5 عالی عالی عالی ⭐

مقایسه برای Debugging و Refactoring

مدل Debugging Refactoring Architecture پیشنهاد
GPT-6 Astra 10 10 10 🥇
GPT-5.6 Sol 10 10 10 🥇
Claude Sonnet 5 9.8 9.8 9.7 ⭐
Claude Opus 4.6 9.8 9.8 9.8 ⭐
Gemini 3.8 Flash 9.6 9.6 9.5 ⭐
Grok 4.6 9.6 9.5 9.5 ⭐
GLM 5.3 Flash 9.5 9.5 9.3 خوب
DeepSeek V4 Pro 9.5 9.5 9.4 خوب
GPT-5.6 Terra 9.5 9.5 9.5 خوب

مقایسه برای Repositoryهای بزرگ

برای Repository بزرگ، Context Window فقط یکی از معیارها است.

مدل همچنین باید بتواند ارتباط میان فایل‌ها، Dependencyها، Interfaceها و Call Chainها را درک کند.

مدل Context تقریبی Repository Understanding پیشنهاد
GPT-6 Astra 1.05M عالی 🥇
GPT-5.6 Sol 1.05M عالی 🥇
GPT-5.6 Terra 1.05M عالی ⭐
GPT-5.6 Luna 1.05M خوب پردازش اولیه
Gemini Flash ~1M عالی ⭐
DeepSeek V4 ~1M عالی ⭐
GLM Long Context عالی ⭐
Qwen 3.7 Max ~1M عالی ⭐
gpt-oss-120b 128K خوب Self-host

مقایسه Frontend و Screenshot-to-Code

برای کارهایی مانند:

  • Screenshot → HTML/CSS
  • Screenshot → React
  • Screenshot → Angular
  • UI → Responsive Design
  • تحلیل Layout
  • تولید Component
  • تشخیص عناصر تصویر
  • تبدیل Design به Code

مدل Multimodal مزیت مهمی دارد.

رتبه مدل Frontend Vision Agentic
1 Gemini 3.8 Flash 9.8 عالی 9.8
2 Gemini 3.7 Flash 9.7 عالی 9.7
3 Claude Sonnet 5 9.7 عالی 10
4 GPT-5.6 Sol 9.7 عالی 10
5 GPT-5.6 Terra 9.5 عالی 9.5
6 MiMo 2.5 8.8 خوب 8.7

مقایسه Backend و Microservice

برای:

  • ASP.NET Core
  • C#
  • Java
  • Spring
  • Node.js
  • Python
  • Go
  • REST API
  • gRPC
  • Microservices
  • SQL
  • Redis
  • RabbitMQ
  • Kafka
  • Docker
  • Kubernetes
رتبه مدل Backend Architecture Debugging Agentic
1 GPT-6 Astra 10 10 10 10
2 GPT-5.6 Sol 10 10 10 10
3 Claude Sonnet 5 9.8 9.7 9.8 10
4 Gemini 3.8 Flash 9.7 9.5 9.6 9.8
5 Grok 4.6 9.6 9.5 9.6 9.8
6 GPT-5.6 Terra 9.5 9.5 9.5 9.5
7 GLM 5.3 Flash 9.5 9.3 9.5 9.7
8 DeepSeek V4 Pro 9.5 9.4 9.5 9.6

مقایسه مدل‌های Open Weight و Self-hosted

در سازمان‌هایی که Source Code محرمانه است، Self-hosting می‌تواند اهمیت زیادی داشته باشد.

مدل Self-host Coding Agentic کاربرد
gpt-oss-120b بله 8.6 8.5 Private Coding Agent
GLM Open Models بله عالی عالی Coding / Reasoning
Mistral بله عالی عالی Enterprise Agent
Qwen بله عالی خوب تا عالی Coding / Long Context

مزایای Self-hosting:

  • حفظ Source Code در شبکه داخلی
  • Data Residency
  • کنترل کامل Infrastructure
  • عدم وابستگی به API خارجی
  • امکان استفاده در شبکه بدون اینترنت
  • امکان Fine-tuning یا Custom Deployment
  • کنترل هزینه در حجم بسیار بالا

مقایسه نسل‌های Gemini Flash

مدل Coding Agentic وضعیت پیشنهادی
Gemini 3.8 Flash 9.8 9.8 🥇 اولویت اول
Gemini 3.7 Flash 9.6 9.7 ⭐ بسیار مناسب
Gemini 3.6 Flash 9.0 9.1 نسل قبلی
Gemini 3.5 Flash 8.6 8.7 اولویت پایین‌تر

در صورت دسترسی یکسان: 

Gemini 3.8 Flash
       ↓
Gemini 3.7 Flash
       ↓
Gemini 3.6 Flash
       ↓
Gemini 3.5 Flash

مقایسه خانواده GPT-5.6

ویژگی GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Luna
Input / 1M $4 $2 $0.20
Cached $0.40 $0.20 $0.02
Output / 1M $20 $12 $1.20
Context 1.05M 1.05M 1.05M
Max Output 128K 128K 128K
Coding 10 9.5 8.2
Agentic 10 9.5 8.6
کاربرد Hard Tasks Daily Professional Coding Cheap / High Volume

بنابراین: 

مسئله بسیار پیچیده → Sol

Coding حرفه‌ای روزمره → Terra

Task ساده و پرتعداد → Luna

مقایسه Claude برای Coding

مدل Coding Agentic Debugging کاربرد
Claude Sonnet 5 9.8 10 9.8 Coding Agent روزمره
Claude Opus 4.6 9.6 9.7 9.8 Escalation / Hard Reasoning

در Coding Agent می‌توان از معماری زیر استفاده کرد: 

Claude Sonnet
      │
      │ Failed / Very Hard
      ▼
Claude Opus

مقایسه DeepSeek

مدل Coding Agentic هزینه کاربرد
DeepSeek V4 Pro 9.5 9.6 پایین Task پیچیده
DeepSeek V4 Flash 0731 9.2 9.4 بسیار پایین Daily Agent / Sub-Agent

اگر هزینه مهم باشد:

V4 Flash

اگر قدرت بیشتر مهم باشد:

V4 Pro

مقایسه GLM

مدل Coding Agentic Price/Performance پیشنهاد
GLM 5.3 Flash 9.5 9.7 10 🥇
GLM-5.2 9.5 9.7 9.4 Long-Horizon

GLM 5.3 Flash به دلیل ترکیب:

  • سرعت
  • Coding
  • Agentic capability
  • هزینه پایین

یکی از جذاب‌ترین گزینه‌های Coding Agent است.

مقایسه مدل‌های مشاهده‌شده در Provider

در بررسی Provider مورد استفاده، مدل‌های زیر نیز در دسترس بودند:

  • DeepSeek V4 Flash 0731
  • GLM 5.3 Flash
  • GPT-5.6 Luna
  • MiMo 2.5
  • Solar Pro 4

برای Coding:

رتبه مدل Coding Agentic پیشنهاد
1 GLM 5.3 Flash 9.5 9.7 🥇
2 DeepSeek V4 Flash 0731 9.2 9.4 🥈
3 Solar Pro 4 8.8 8.7 🥉
4 MiMo 2.5 8.7 8.7 Multimodal
5 GPT-5.6 Luna 8.2 8.6 Sub-Agent

مقایسه مدل‌های مشاهده‌شده در Antigravity

مدل‌های بررسی‌شده:

  • Gemini 3.7 Flash
  • Gemini 3.6 Flash
  • Claude Opus 4.6
  • Claude Sonnet 4.6
  • Gemini 3.1 Pro
  • Gemini 3.5 Flash
  • gpt-oss-120b
رتبه مدل Coding Agentic بهترین کاربرد
1 Gemini 3.7 Flash 9.6 9.7 Coding روزمره سریع
2 Claude Opus 4.6 9.6 9.7 مسائل بسیار پیچیده
3 Claude Sonnet 4.6 9.5 9.6 Coding Agent
4 Gemini 3.1 Pro 9.5 9.6 Deep Reasoning
5 Gemini 3.6 Flash 9.0 9.1 Fast Coding
6 Gemini 3.5 Flash 8.6 8.7 Taskهای ساده‌تر
7 gpt-oss-120b 8.6 8.5 Self-hosting

انتخاب مدل بر اساس نوع Task

Task انتخاب اول انتخاب دوم انتخاب اقتصادی
Coding روزمره Gemini 3.8/3.7 Flash Claude Sonnet 5 GLM 5.3 Flash
Bug پیچیده GPT-5.6 Sol Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro
Architecture GPT-6 Astra GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Terra
Refactoring Claude Sonnet 5 GPT-5.6 Sol GLM 5.3 Flash
Repository بزرگ GPT-5.6 Sol Gemini DeepSeek / GLM
Frontend Gemini Flash Claude Sonnet GLM
Backend GPT-5.6 Sol Claude Sonnet GLM / DeepSeek
Tool-heavy Agent Claude Sonnet 5 Grok 4.6 Grok Build
Sub-Agent GPT-5.6 Luna DeepSeek Flash GLM Flash
Self-host gpt-oss-120b GLM Qwen / Mistral

معماری پیشنهادی Multi-Model Coding Agent

استفاده از گران‌ترین مدل برای تمام درخواست‌ها از نظر اقتصادی بهینه نیست.

یک Orchestrator می‌تواند ابتدا Task را طبقه‌بندی کند. 

                         USER
                           │
                           ▼
                  CODING ORCHESTRATOR
                           │
                           ▼
                   TASK CLASSIFIER
                           │
           ┌───────────────┼───────────────┐
           │               │               │
           ▼               ▼               ▼
         SIMPLE          MEDIUM           HARD
           │               │               │
           ▼               ▼               ▼
      GPT-5.6 Luna    GLM 5.3 Flash   Claude Sonnet 5
      DeepSeek Flash  Gemini Flash    GPT-5.6 Sol
      GLM Flash       GPT-5.6 Terra   Grok 4.6
           │               │               │
           └───────────────┼───────────────┘
                           │
                           ▼
                       FAILED?
                           │
                         YES
                           │
                           ▼
                      GPT-6 Astra

معماری پیشنهادی برای کاهش هزینه

به جای شروع Task با مدل گران: 

Task
 │
 ▼
GLM 5.3 Flash
 │
 ├── Success ───────────────► DONE
 │
 ▼
DeepSeek V4 Flash
 │
 ├── Success ───────────────► DONE
 │
 ▼
Gemini Flash
 │
 ├── Success ───────────────► DONE
 │
 ▼
GPT-5.6 Terra
 │
 ├── Success ───────────────► DONE
 │
 ▼
Claude Sonnet 5
 │
 ├── Success ───────────────► DONE
 │
 ▼
GPT-5.6 Sol
 │
 ├── Success ───────────────► DONE
 │
 ▼
GPT-6 Astra

این روش Escalation Routing نامیده می‌شود.

معماری پیشنهادی Orchestrator + Worker

برای سیستم‌هایی مانند Coding Agent، استفاده از یک مدل به عنوان Orchestrator و مدل‌های ارزان به عنوان Worker می‌تواند مؤثر باشد. 

                    ORCHESTRATOR
                   Claude / GPT / Gemini
                          │
          ┌───────────────┼───────────────┐
          │               │               │
          ▼               ▼               ▼
       WORKER 1         WORKER 2        WORKER 3
      GLM Flash      DeepSeek Flash    GPT Luna
          │               │               │
          ▼               ▼               ▼
       Coding           Testing        Analysis
          │               │               │
          └───────────────┼───────────────┘
                          │
                          ▼
                     CODE REVIEW
                          │
                          ▼
                    ORCHESTRATOR

معماری پیشنهادی برای Repository بزرگ

Repository
    │
    ▼
Repository Scanner
    │
    ├── Architecture Files
    ├── Source Files
    ├── Tests
    ├── Database
    ├── Config
    └── Documentation
             │
             ▼
        Cheap Models
     Luna / GLM / DeepSeek
             │
             ▼
        Summary / Index
             │
             ▼
       Powerful Model
    Claude / GPT / Gemini
             │
             ▼
          Solution

این معماری باعث می‌شود لازم نباشد تمام Source Code در هر Request به مدل گران ارسال شود.

آیا همیشه قوی‌ترین مدل بهتر است؟

خیر.

فرض کنید یک Task با مدل ارزان: 

1M Input
100K Output

قابل انجام باشد.

ارسال همان Task به یک Frontier Model ممکن است چندین برابر هزینه ایجاد کند بدون اینکه نتیجه نهایی تفاوت مهمی داشته باشد.

بنابراین باید سه عامل را همزمان بررسی کرد:

  1. کیفیت
  2. زمان
  3. هزینه

در Coding Agent معیار مهم دیگری نیز وجود دارد:

تعداد Iteration لازم برای رسیدن به جواب صحیح

ممکن است مدل A از نظر Token ارزان‌تر باشد اما برای حل Task پنج بار تلاش کند.

در حالی که مدل B گران‌تر است اما Task را در اولین تلاش حل می‌کند.

بنابراین: 

Real Cost =
Token Cost
+
Retries
+
Tool Calls
+
Execution Time
+
Developer Time

استراتژی پیشنهادی استفاده روزمره

برای Coding روزمره:

Gemini Flash / GLM 5.3 Flash

برای Feature پیچیده:

GPT-5.6 Terra / Claude Sonnet

برای Bug سخت:

Claude Sonnet 5 / GPT-5.6 Sol

برای Architecture:

GPT-5.6 Sol / GPT-6 Astra

برای Taskهای پرتعداد:

GPT-5.6 Luna / DeepSeek Flash / GLM Flash

برای Local:

gpt-oss-120b / Qwen / GLM / Mistral

نتیجه‌گیری نهایی

در سال 2026 یک مدل واحد را نمی‌توان برای تمام سناریوهای برنامه‌نویسی «بهترین» دانست.

حداکثر قدرت:

🏆 GPT-6 Astra

Software Engineering بسیار پیچیده:

🧠 GPT-5.6 Sol

Coding Agent حرفه‌ای:

🤖 Claude Sonnet 5

Coding Agent سریع:

⚡ Gemini 3.8 / 3.7 Flash

بهترین Price/Performance:

💰 GLM 5.3 Flash

Coding اقتصادی:

💵 DeepSeek V4 Flash 0731

تعادل قدرت و هزینه در OpenAI:

⚖️ GPT-5.6 Terra

Tool-heavy Agent:

🛠️ Grok 4.6

Agentic Software Engineering اقتصادی:

🚀 Grok Build 0.1

Sub-Agent و پردازش پرتعداد:

💵 GPT-5.6 Luna

Self-hosting:

🔓 gpt-oss-120b / GLM / Qwen / Mistral

اما برای سیستم‌های حرفه‌ای، راهکار مناسب‌تر استفاده از Multi-Model Architecture است.

در چنین معماری: 

Cheap Model
     ↓
Medium Model
     ↓
Strong Model
     ↓
Frontier Model

تنها Taskهایی که مدل قبلی قادر به حل آنها نیست به مدل گران‌تر منتقل می‌شوند.

این معماری می‌تواند:

  • هزینه API را کاهش دهد.
  • سرعت Coding Agent را افزایش دهد.
  • Parallel Agentها را اقتصادی کند.
  • استفاده از Contextهای بسیار بزرگ را مدیریت کند.
  • از Frontier Model فقط در جایی که واقعاً لازم است استفاده کند.

در نتیجه، برای ساخت Coding Agent حرفه‌ای در سال 2026، انتخاب معماری Routing به اندازه انتخاب خود مدل اهمیت دارد.

رده:هوش مصنوعی رده:برنامه‌نویسی رده:مدل‌های زبانی بزرگ رده:LLM رده:Agentic AI رده:Coding Agent رده:Software Engineering رده:Artificial Intelligence رده:OpenAI رده:Claude رده:Gemini رده:DeepSeek رده:GLM رده:Grok رده:Qwen رده:Mistral

Retrieved from "https://wiki.alikaravi.ir/index.php?title=LLM_Agentic_Coding_Model&oldid=218"