LLM Agentic Coding Model: Difference between revisions
No edit summary |
m (Karavi moved page LLMl Agentic Coding to LLM Agentic Coding) |
(No difference)
| |
Revision as of 12:41, 30 August 2026
مقایسه بهترین 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.
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.
جدول مقایسه مدلهای مناسب برنامهنویسی
| مدل | Input / 1M | Cached Input | Output / 1M | Context | Max Output | Coding | Agentic | بهترین کاربرد |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol 🥇 | $4.00 | $0.40 | $20.00 | 1.05M | 128K | 10/10 | 10/10 | سختترین Coding، معماری، Debugging و Agent |
| GPT-5.6 Terra ⭐ | $2.00 | $0.20 | $12.00 | 1.05M | 128K | 9.5/10 | 9.5/10 | Coding حرفهای و تعادل قدرت/هزینه |
| GPT-5.6 Luna 💰 | $0.20 | $0.02 | $1.20 | 1.05M | 128K | 8/10 | 8.5/10 | Sub-Agent و Coding کمهزینه |
| GPT-5.5 | $5.00 | $0.50 | $30.00 | ~1M | 128K | 9.4/10 | 9.4/10 | Reasoning و Coding سنگین |
| GPT-5.4 | $2.50 | $0.25 | $15.00 | ~1M | 128K | 9/10 | 9/10 | Coding حرفهای |
| GPT-5.4 Mini | $0.75 | $0.075 | $4.50 | 400K | 128K | 8/10 | 8/10 | Coding سریع و Taskهای کوچک |
| Claude Sonnet 5 🔥 | $2.00 | وابسته به Cache | $10.00 | ~1M | - | 9.8/10 | 10/10 | Coding Agent، Refactoring و Debugging |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | وابسته به Cache | $15.00 | تا 1M | - | 9.5/10 | 9.6/10 | Coding، Computer Use و Agent |
| Grok 4.6 🔥 | $2.00 | $0.50 | $6.00 | 500K | - | 9.6/10 | 9.8/10 | Coding، Reasoning و Tools |
| Grok Build 0.1 💰 | $1.00 | $0.20 | $2.00 | 256K | - | 9.2/10 | 9.5/10 | Agentic Software Engineering |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00* | $0.20* | $12.00* | Long Context | - | 9.5/10 | 9.6/10 | Repository بزرگ و Multimodal Coding |
| Qwen 3.7 Max 🔥 | ~$2.50* | متغیر | ~$7.50* | 1M | 131K | 9.4/10 | 9.5/10 | Long Context، Coding و Agent |
| Qwen3-Coder Plus | متغیر | - | متغیر | 1M | 65K | 9.2/10 | 8.7/10 | تولید، ویرایش و تحلیل کد |
| GLM-5.2 🔥 | متغیر | - | متغیر | 1M | - | 9.5/10 | 9.7/10 | Long-Horizon Coding Agent |
| Mistral Medium 3.5 | $1.50 | - | $7.50 | 256K | - | 9.2/10 | 9.5/10 | Coding Agent و Tool Calling |
| DeepSeek V4 Pro 🔥 | متغیر | متغیر | متغیر | ~1M | - | 9.5/10 | 9.6/10 | Agentic Coding و Price/Performance |
| DeepSeek V4 Flash 💰 | متغیر | متغیر | متغیر | ~1M | - | 8.7/10 | 9/10 | Coding اقتصادی و Sub-Agent |
* قیمت برخی مدلها بر اساس Context، Region و نوع API تغییر میکند.
رتبهبندی بهترین مدلها برای برنامهنویسی
اگر قدرت Coding، Debugging، درک Repository، Tool Calling و Agentic Software Engineering را در نظر بگیریم:
| رتبه | مدل | Coding | Agentic | Price/Performance |
|---|---|---|---|---|
| 🥇 1 | GPT-5.6 Sol | 10/10 | 10/10 | 7.5/10 |
| 🥈 2 | Claude Sonnet 5 | 9.8/10 | 10/10 | 8.7/10 |
| 🥉 3 | Grok 4.6 | 9.6/10 | 9.8/10 | 9.3/10 |
| 4 | GLM-5.2 | 9.5/10 | 9.7/10 | 9.5/10 |
| 5 | GPT-5.6 Terra | 9.5/10 | 9.5/10 | 9.2/10 |
| 6 | DeepSeek V4 Pro | 9.5/10 | 9.6/10 | 9.7/10 |
| 7 | Gemini 3.1 Pro | 9.5/10 | 9.6/10 | 8.8/10 |
| 8 | Qwen 3.7 Max | 9.4/10 | 9.5/10 | 9.5/10 |
| 9 | Grok Build 0.1 | 9.2/10 | 9.5/10 | 9.8/10 |
| 10 | Mistral Medium 3.5 | 9.2/10 | 9.5/10 | 9.1/10 |
| 11 | Qwen3-Coder Plus | 9.2/10 | 8.7/10 | 9.4/10 |
| 12 | DeepSeek V4 Flash | 8.7/10 | 9/10 | 9.8/10 |
| 13 | GPT-5.6 Luna | 8/10 | 8.5/10 | 10/10 |
GPT-5.6 Sol
مناسب برای سختترین پروژههای برنامهنویسی
GPT-5.6 Sol مدل Flagship خانواده GPT-5.6 است.
این مدل برای موارد زیر بسیار مناسب است:
- معماری نرمافزار
- Debugging پیچیده
- Refactoring پروژههای بزرگ
- Reasoning چندمرحلهای
- Agentic Coding
- Code Review
- طراحی سیستم
- کار روی Repositoryهای بزرگ
مشخصات
Context Window : 1,050,000 Tokens
Max Output : 128,000 Tokens
Input : $4.00 / 1M
Cached Input : $0.40 / 1M
Output : $20.00 / 1M
Coding: 10/10
Agentic: 10/10
اگر هزینه اولویت اصلی نباشد و حداکثر قدرت برای حل مسئله موردنیاز باشد، Sol یکی از بهترین گزینهها است.
GPT-5.6 Terra
تعادل قدرت و هزینه
Terra گزینه مناسبی برای استفاده روزمره برنامهنویسان حرفهای است.
Input : $2.00 / 1M
Cached Input : $0.20 / 1M
Output : $12.00 / 1M
Context : 1.05M
Max Output : 128K
مناسب برای:
- Coding روزانه
- IDE Agent
- Repository Analysis
- Debugging
- Refactoring
- Feature Development
- Tool Calling
Coding: 9.5/10
Agentic: 9.5/10
GPT-5.6 Luna
گزینه اقتصادی برای Coding Agent
Input : $0.20 / 1M
Cached Input : $0.02 / 1M
Output : $1.20 / 1M
Context : 1.05M
Max Output : 128K
مناسب برای:
- Sub-Agent
- بررسی اولیه فایلها
- Classification
- Documentation
- Boilerplate
- تغییرات ساده کد
- Routing
- استخراج اطلاعات
Coding: 8/10
Price/Performance: 10/10
Claude Sonnet 5
یکی از بهترین مدلها برای Coding Agent
Claude Sonnet 5 یکی از گزینههای جدی برای Software Engineering و Agentic Coding است.
Input : $2 / 1M
Output : $10 / 1M
مناسب برای:
- Claude Code
- Refactoring
- Debugging
- Repository Analysis
- Agentic Coding
- Code Review
- Long-running Software Tasks
Coding: 9.8/10
Agentic: 10/10
Grok 4.6
Coding، Reasoning و Tool Use
Input : $2.00 / 1M
Cached Input : $0.50 / 1M
Output : $6.00 / 1M
Context : 500K
قابلیتهای مهم:
- Function Calling
- Web Search
- Code Execution
- Reasoning
- Tool Calling
- Agentic Workflows
Coding: 9.6/10
Agentic: 9.8/10
Grok Build 0.1
مدل مخصوص Agentic Software Engineering
Input : $1 / 1M
Output : $2 / 1M
Context : 256K
مناسب برای:
- Web Development
- Debugging
- MCP
- Tool Calling
- Agentic Software Engineering
- Coding Loop
Coding: 9.2/10
Agentic: 9.5/10
Price/Performance: 9.8/10
Gemini 3.1 Pro
Gemini برای پروژههایی که علاوه بر Source Code شامل دادههای Multimodal هستند، اهمیت زیادی دارد.
مناسب برای:
- Repositoryهای بزرگ
- Screenshot
- Diagram
- UI Analysis
- Multimodal Software Engineering
- Agentic Coding
Input : $2 / 1M
Cached Input : $0.20 / 1M
Output : $12 / 1M
Coding: 9.5/10
Agentic: 9.6/10
Qwen 3.7 Max
گزینه قدرتمند برای Long-Context Coding
Context Window : 1,000,000
Max Output : 131,072
قابلیتهای مهم:
- Function Calling
- Structured Output
- Web Search
- Context Caching
- Long Context
- Coding
- Agentic Workflows
قیمت International تقریبی:
Input : ~$2.50 / 1M
Output : ~$7.50 / 1M
Coding: 9.4/10
Agentic: 9.5/10
GLM-5.2
Long-Horizon Coding Agent
مناسب برای:
- Long-Horizon Coding
- Debugging
- Software Engineering
- Coding Agent
- Repository Analysis
- Self-hosting
Context : ~1M
License : MIT / Open Weight
Coding: 9.5/10
Agentic: 9.7/10
Mistral Medium 3.5
Coding Agent و Self-hosting
Input : $1.50 / 1M
Output : $7.50 / 1M
Context : 256K
قابلیتها:
- Function Calling
- Structured Output
- Agents
- Document Q&A
- Prefix Completion
- Batch Processing
- Agentic Coding
Coding: 9.2/10
Agentic: 9.5/10
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro گزینهای برای ترکیب Coding + Agent + Price/Performance است.
مناسب برای:
- Agentic Coding
- Software Engineering
- Reasoning
- Repository Analysis
- Tool Use
- Coding Agent
Coding: 9.5/10
Agentic: 9.6/10
Price/Performance: 9.7/10
DeepSeek V4 Flash
نسخه Flash بیشتر برای سرعت و کاهش هزینه مناسب است.
مناسب برای:
- Sub-Agent
- Coding ساده
- پردازش انبوه
- Tool Loop
- Classification
- Documentation
Coding: 8.7/10
Agentic: 9/10
Price/Performance: 9.8/10
مقایسه هزینه Output
هزینه Output در Coding Agent اهمیت زیادی دارد؛ زیرا Agent ممکن است مقدار زیادی Reasoning، توضیح و Code تولید کند.
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
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.
بهترین مدل بر اساس نوع استفاده
| 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
یکی از روشهای کاهش هزینه این است که همه Taskها را به گرانترین مدل ارسال نکنیم.
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
نمونه Routing
Task ساده
↓
GPT-5.6 Luna / DeepSeek Flash
Task برنامهنویسی سریع
↓
Grok Build
Task متوسط
↓
GPT-5.6 Terra / Qwen / DeepSeek Pro
Task پیچیده
↓
Claude Sonnet 5 / Grok 4.6
Task بسیار پیچیده
↓
GPT-5.6 Sol
این معماری باعث میشود مدلهای گران فقط زمانی استفاده شوند که واقعاً به قدرت Reasoning و Coding سطح بالا نیاز باشد.
پیشنهاد نهایی
| 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
در سال 2026 نمیتوان یک مدل را برای تمام وظایف برنامهنویسی بهترین گزینه دانست.
برای حداکثر قدرت:
- GPT-5.6 Sol
برای Coding Agent حرفهای:
- Claude Sonnet 5
برای تعادل قدرت و هزینه:
- GPT-5.6 Terra
برای Agentic Coding اقتصادی:
- Grok Build و DeepSeek
برای Long Context:
- Qwen 3.7 Max
برای Sub-Agentهای بسیار ارزان:
- GPT-5.6 Luna
برای Self-hosting / Open Weight:
- GLM و Mistral
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.
آخرین بهروزرسانی: اوت 2026
رده:هوش مصنوعی رده:برنامهنویسی رده:مدلهای زبانی بزرگ رده:Agentic AI رده:Coding Agent رده:LLM