LLM Agentic Coding Model: Difference between revisions

From wiki karavi
Jump to navigation Jump to search
VisualWikitext
No edit summary
No edit summary
Line 1: Line 1:
= مقایسه بهترین مدل‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی و Agentic Coding در سال 2026 =
= مقایسه بهترین مدل‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی و Agentic Coding در سال 2026 =


انتخاب مدل هوش مصنوعی مناسب برای برنامه‌نویسی تنها به توانایی تولید کد محدود نمی‌شود. در Coding Agentهای مدرن، مدل باید بتواند Repository را تحلیل کند، چندین فایل را هم‌زمان درک کند، خطاها را پیدا کند، Tool Call انجام دهد، تست اجرا کند و در چند مرحله برای حل مسئله برنامه‌ریزی کند.
هوش مصنوعی در سال 2026 از یک ابزار ساده برای تکمیل کد به یک بخش مهم از فرایند مهندسی نرم‌افزار تبدیل شده است.


در این مقاله مهم‌ترین مدل‌های مناسب برای '''Coding، Debugging، Software Engineering و Agentic Coding''' در سال 2026 مقایسه شده‌اند.
مدل‌های جدید علاوه بر Code Generation می‌توانند Repository را بررسی کنند، چندین فایل را هم‌زمان تغییر دهند، Terminal اجرا کنند، تست بنویسند، خطاها را Debug کنند، از ابزارها استفاده کنند و حتی یک Task نرم‌افزاری را در چندین مرحله به پایان برسانند.


'''نکته:''' قیمت‌ها به دلار و به ازای هر '''1 میلیون Token''' هستند. قیمت بعضی Providerها بر اساس Region، Cache، Context Length، Peak/Off-Peak یا نوع API تغییر می‌کند.
به همین دلیل انتخاب مدل مناسب برای برنامه‌نویسی دیگر فقط بر اساس Benchmarkهای تولید کد انجام نمی‌شود.


== جدول جامع مقایسه ==
در این مقاله مدل‌ها از نظر موارد زیر مقایسه شده‌اند:
 
* Coding
* Software Engineering
* Debugging
* Refactoring
* Repository Understanding
* Agentic Coding
* Tool Calling
* Context Window
* سرعت
* هزینه API
* Price/Performance
* Self-hosting
* Multimodal Coding
 
'''آخرین به‌روزرسانی: سپتامبر 2026'''
 
----
 
== خلاصه سریع ==
 
اگر فقط نتیجه نهایی را می‌خواهید:
 
{| class="wikitable"
! کاربرد
! پیشنهاد
|-
| 🏆 حداکثر قدرت
| '''GPT-6 Astra / GPT-5.6 Sol'''
|-
| 🤖 Coding Agent حرفه‌ای
| '''Claude Sonnet 5'''
|-
| ⚡ Coding Agent سریع
| '''Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.7 Flash'''
|-
| 💰 Coding Agent بسیار اقتصادی
| '''GLM 5.3 Flash'''
|-
| 💵 Coding ارزان
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
|-
| ⚖️ تعادل قدرت و قیمت OpenAI
| '''GPT-5.6 Terra'''
|-
| 🛠️ Coding + Tools
| '''Grok 4.6'''
|-
| 🚀 Agentic Software Engineering ارزان
| '''Grok Build 0.1'''
|-
| 📚 Repository بسیار بزرگ
| '''GPT-5.6 / Gemini / DeepSeek / Qwen'''
|-
| 🖼️ Frontend از روی Screenshot
| '''Gemini 3.8/3.7 Flash'''
|-
| 🔓 Open Weight
| '''GLM / Mistral / gpt-oss / Qwen'''
|-
| 🖥️ Self-hosting
| '''gpt-oss-120b / GLM / Mistral / Qwen'''
|}
 
----
 
== جدول جامع مقایسه مدل‌ها ==
 
قیمت‌ها به ازای یک میلیون Token هستند.


{| class="wikitable sortable"
{| class="wikitable sortable"
! مدل
! مدل
! Input / 1M
! Input
! Cached Input
! Cached
! Output / 1M
! Output
! Context
! Context
! Max Output
! Max Output
Line 19: Line 88:
! Agentic
! Agentic
! Price/Performance
! Price/Performance
! بهترین کاربرد
! کاربرد اصلی
|-
| '''GPT-6 Astra''' 🆕
| $10
| $1
| $50
| 1.05M
| 128K
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| 6.5/10
| سخت‌ترین مسائل End-to-End و Coding
|-
|-
| '''GPT-5.6 Sol''' 🥇
| '''GPT-5.6 Sol'''
| $4.00
| $4
| $0.40
| $0.40
| $20.00
| $20
| 1.05M
| 1.05M
| 128K
| 128K
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| 7.5/10
| 8/10
| سخت‌ترین مسائل Coding، معماری، Debugging و Agent
| Coding و Software Engineering بسیار پیچیده
|-
|-
| '''Claude Sonnet 5''' 🥈
| '''Claude Sonnet 5'''
| $2.00
| $2
| وابسته به Cache
| متغیر
| $10.00
| $10
| ~1M
| ~1M
| -
| -
| '''9.8/10'''
| '''9.8/10'''
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| 8.7/10
| '''9.3/10'''
| Coding Agent، Refactoring، Debugging و پروژه‌های بزرگ
| Coding Agent حرفه‌ای
|-
| '''Gemini 3.8 Flash''' 🆕
| متغیر
| متغیر
| متغیر
| Long Context
| -
| '''9.8/10'''
| '''9.8/10'''
| '''9.7/10'''
| نسل جدید Agentic Workflow
|-
|-
| '''Grok 4.6''' 🥉
| '''Grok 4.6'''
| $2.00
| $2
| $0.50
| $0.50
| $6.00
| $6
| 500K
| 500K
| -
| -
| '''9.6/10'''
| '''9.6/10'''
| '''9.8/10'''
| '''9.8/10'''
| 9.3/10
| '''9.4/10'''
| Coding، Reasoning و Tool Calling
| Coding + Tools + Agent
|-
|-
| '''GLM 5.3 Flash''' 🔥
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| بسیار ارزان
| $0.75*
| -
| -
| بسیار ارزان
| $3.75*
| وابسته به Provider
| ~1M
| -
| '''9.6/10'''
| '''9.7/10'''
| '''9.8/10'''
| Coding Agent سریع
|-
| '''GLM 5.3 Flash'''
| $0.075*
| $0.015*
| $0.25*
| Long Context
| -
| -
| '''9.5/10'''
| '''9.5/10'''
| '''9.7/10'''
| '''9.7/10'''
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| Coding Agent سریع، Sub-Agent و Agentic Coding
| Coding Agent بسیار اقتصادی
|-
|-
| '''GLM-5.2'''
| '''GLM-5.2'''
| متغیر
| $1.40
| -
| $0.26
| متغیر
| $4.40
| ~1M
| ~1M
| -
| -
| '''9.5/10'''
| '''9.5/10'''
| '''9.7/10'''
| '''9.7/10'''
| 9.5/10
| 9.4/10
| Long-Horizon Coding Agent
| Long-Horizon Coding
|-
|-
| '''GPT-5.6 Terra''' ⭐
| '''GPT-5.6 Terra'''
| $2.00
| $2
| $0.20
| $0.20
| $12.00
| $12
| 1.05M
| 1.05M
| 128K
| 128K
Line 85: Line 187:
| '''9.5/10'''
| '''9.5/10'''
| 9.2/10
| 9.2/10
| Coding حرفه‌ای با تعادل قدرت و هزینه
| تعادل قدرت و هزینه
|-
|-
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| $0.66–$1.32
| متغیر
| $0.022–$0.044
| متغیر
| $1.98–$3.96
| متغیر
| '''1M'''
| ~1M
| '''384K'''
| تا 384K
| '''9.5/10'''
| '''9.5/10'''
| '''9.6/10'''
| '''9.6/10'''
| '''9.8/10'''
| '''9.7/10'''
| Agentic Coding و Software Engineering اقتصادی
| Agentic Coding
|-
|-
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| ~$2.00*
| Tiered
| ~$0.20*
| Tiered
| ~$12.00*
| Tiered
| Long Context
| ~1M
| -
| -
| '''9.5/10'''
| '''9.5/10'''
| '''9.6/10'''
| '''9.6/10'''
| 8.8/10
| 8.8/10
| Repository بزرگ و Multimodal Coding
| Deep Reasoning و Coding
|-
| '''Claude Opus 4.6'''
| Premium
| متغیر
| Premium
| Long Context
| -
| '''9.6/10'''
| '''9.7/10'''
| 7.5/10
| مسائل بسیار سخت و Refactoring
|-
|-
| '''Qwen 3.7 Max'''
| '''Qwen 3.7 Max'''
| ~$2.50*
| Region-based
| متغیر
| متغیر
| ~$7.50*
| Region-based
| '''1M'''
| ~1M
| ~131K
| ~131K
| '''9.4/10'''
| '''9.4/10'''
| '''9.5/10'''
| '''9.5/10'''
| 9.5/10
| 9.3/10
| Long Context، Coding و Agent
| Long Context Coding
|-
|-
| '''Grok Build 0.1'''
| '''Grok Build 0.1'''
| $1.00
| $1
| $0.20
| $0.20
| $2.00
| $2
| 256K
| 256K
| -
| -
| 9.2/10
| 9.3/10
| '''9.5/10'''
| '''9.5/10'''
| '''9.8/10'''
| '''9.8/10'''
| Agentic Software Engineering ارزان
| Agentic Software Engineering
|-
|-
| '''Mistral Medium 3.5'''
| '''Mistral Medium 3.5'''
| $1.50
| $1.50
| -
| $0.15
| $7.50
| $7.50
| 256K
| 256K
Line 140: Line 253:
| '''9.5/10'''
| '''9.5/10'''
| 9.1/10
| 9.1/10
| Coding Agent و Tool Calling
| Coding Agent / Open Weight
|-
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
| $0.22–0.44
| $0.007–0.014
| $0.66–1.32
| ~1M
| تا 384K
| 9.2/10
| '''9.4/10'''
| '''10/10'''
| Coding بسیار اقتصادی
|-
|-
| '''Qwen3-Coder Plus'''
| '''Gemini 3.6 Flash'''
| متغیر
| -
| -
| -
| -
| متغیر
| ~1M
| ~1M
| ~65K
| -
| 9.2/10
| 9.0/10
| 8.7/10
| 9.1/10
| 9.4/10
| 8.8/10
| تولید، ویرایش و تحلیل Source Code
| نسل قبل 3.7
|-
|-
| '''Solar Pro 4'''
| '''Solar Pro 4'''
| وابسته به Provider
| Provider-based
| -
| -
| وابسته به Provider
| Provider-based
| -
| -
| -
| -
| 9/10
| 9/10
| 8.8/10
| 8.8/10
| Coding، Reasoning و General Purpose
| 8.7/10
| 8.8/10
| Coding عمومی
|-
|-
| '''DeepSeek V4 Flash 0731''' 💰
| '''MiMo 2.5'''
| '''$0.22–$0.44'''
| Provider-based
| '''$0.007–$0.014'''
| -
| '''$0.66–$1.32'''
| Provider-based
| '''1M'''
| -
| '''384K'''
| -
| 8.9/10
| 8.7/10
| '''9.2/10'''
| 8.7/10
| '''10/10'''
| 9.2/10
| Coding اقتصادی، Sub-Agent و پردازش انبوه
| Coding + Multimodal
|-
|-
| '''MiMo 2.5'''
| '''Gemini 3.5 Flash'''
| وابسته به Provider
| -
| -
| -
| Long Context
| -
| -
| وابسته به Provider
| 8.6/10
| 8.7/10
| 8.5/10
| Coding سریع نسل قبل
|-
| '''gpt-oss-120b'''
| Self-host
| -
| -
| Self-host
| 128K
| -
| -
| 8.8/10
| 8.6/10
| 8.8/10
| 8.5/10
| 9.5/10
| '''9.5/10'''
| Coding عمومی، Reasoning و Multimodal Tasks
| Local AI / Self-hosting
|-
|-
| '''GPT-5.6 Luna''' 💰
| '''GPT-5.6 Luna'''
| '''$0.20'''
| '''$0.20'''
| '''$0.02'''
| '''$0.02'''
Line 192: Line 327:
| '''1.05M'''
| '''1.05M'''
| 128K
| 128K
| 8/10
| 8.2/10
| 8.5/10
| 8.6/10
| '''10/10'''
| '''10/10'''
| Sub-Agent، Coding ارزان و پردازش پرتعداد
| Sub-Agent و Taskهای پرتعداد
|-
| '''GPT-5.4 Mini'''
| $0.75
| $0.075
| $4.50
| 400K
| 128K
| 8/10
| 8/10
| 8.5/10
| Coding سریع و Taskهای کوچک
|}
|}


<small>* قیمت بعضی مدل‌ها بر اساس Context Length، Region و Provider تغییر می‌کند.</small>
<small>
* قیمت GLM 5.3 Flash در جدول، قیمت Promotional فعلی است و ممکن است تغییر کند.


== رتبه‌بندی برای برنامه‌نویسی ==
* قیمت Gemini 3.7 Flash نیز قیمت Introductory تا پایان سال 2026 است.
 
* قیمت API برخی مدل‌ها بر اساس Region، Context Length، Provider و Peak/Off-Peak تغییر می‌کند.
 
* امتیازهای Coding، Agentic و Price/Performance ارزیابی مقایسه‌ای این مقاله هستند و Benchmark رسمی شرکت‌های سازنده محسوب نمی‌شوند.
</small>
 
----
 
== رتبه‌بندی پیشنهادی برای برنامه‌نویسی ==


{| class="wikitable sortable"
{| class="wikitable sortable"
Line 218: Line 352:
! Coding
! Coding
! Agentic
! Agentic
! Price/Performance
! ارزش استفاده
! پیشنهاد
|-
| 1
| '''GPT-6 Astra'''
| 10
| 10
| حداکثر قدرت
|-
|-
| 1 🥇
| 2
| '''GPT-5.6 Sol'''
| '''GPT-5.6 Sol'''
| '''10'''
| 10
| '''10'''
| 10
| 7.5
| مسائل بسیار پیچیده
| حداکثر قدرت
|-
|-
| 2 🥈
| 3
| '''Claude Sonnet 5'''
| '''Claude Sonnet 5'''
| '''9.8'''
| 9.8
| '''10'''
| 10
| 8.7
| Coding Agent حرفه‌ای
| Coding Agent حرفه‌ای
|-
| 3 🥉
| '''Grok 4.6'''
| '''9.6'''
| '''9.8'''
| 9.3
| Coding + Tools
|-
|-
| 4
| 4
| '''GLM 5.3 Flash'''
| '''Gemini 3.8 Flash'''
| '''9.5'''
| 9.8
| '''9.7'''
| 9.8
| '''10'''
| Agent سریع نسل جدید
| Coding Agent سریع و اقتصادی
|-
|-
| 5
| 5
| '''GLM-5.2'''
| '''Grok 4.6'''
| '''9.5'''
| 9.6
| '''9.7'''
| 9.8
| 9.5
| Coding + Tool Use
| Long-Horizon Agent
|-
|-
| 6
| 6
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| '''9.5'''
| 9.6
| '''9.6'''
| 9.7
| '''9.8'''
| سرعت + کیفیت + قیمت
| Price/Performance
|-
|-
| 7
| 7
| '''GPT-5.6 Terra'''
| '''GLM 5.3 Flash'''
| '''9.5'''
| 9.5
| '''9.5'''
| 9.7
| 9.2
| بهترین Price/Performance
| تعادل قدرت/هزینه
|-
|-
| 8
| 8
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| '''Claude Opus 4.6'''
| '''9.5'''
| 9.6
| '''9.6'''
| 9.7
| 8.8
| مسائل پیچیده
| Repository / Multimodal
|-
|-
| 9
| 9
| '''Qwen 3.7 Max'''
| '''DeepSeek V4 Pro'''
| '''9.4'''
| '''9.5'''
| 9.5
| 9.5
| Long Context
| 9.6
| Agentic Coding
|-
|-
| 10
| 10
| '''Grok Build 0.1'''
| '''GPT-5.6 Terra'''
| 9.2
| 9.5
| '''9.5'''
| 9.5
| '''9.8'''
| تعادل قدرت/قیمت
| Coding Agent اقتصادی
|-
|-
| 11
| 11
| '''Mistral Medium 3.5'''
| '''Gemini 3.1 Pro'''
| 9.2
| 9.5
| 9.5
| 9.1
| 9.6
| Agent / Self-host
| Deep Reasoning
|-
|-
| 12
| 12
| '''Qwen3-Coder Plus'''
| '''Qwen 3.7 Max'''
| 9.2
| 8.7
| 9.4
| 9.4
| Coding
| 9.5
| Long Context
|-
|-
| 13
| 13
| '''Solar Pro 4'''
| '''Grok Build 0.1'''
| 9.0
| 9.3
| 9.0
| 9.5
| 8.8
| Coding Agent ارزان
| General Coding
|-
|-
| 14
| 14
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
| '''Mistral Medium 3.5'''
| 8.9
| 9.2
| 9.2
| '''10'''
| 9.5
| Coding بسیار ارزان
| Open Weight Agent
|-
|-
| 15
| 15
| '''MiMo 2.5'''
| '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
| 8.8
| 9.2
| 8.8
| 9.4
| 9.5
| Coding بسیار اقتصادی
| Coding عمومی
|-
| 16
| '''GPT-5.6 Luna'''
| 8.0
| 8.5
| '''10'''
| Sub-Agent
|}
|}


'''توجه:''' امتیازهای Coding، Agentic و Price/Performance ارزیابی مقایسه‌ای هستند و Benchmark رسمی شرکت‌های سازنده محسوب نمی‌شوند.
----
 
= بررسی مدل‌ها =
 
== GPT-6 Astra ==


== مدل‌های جدید اضافه‌شده ==
GPT-6 Astra نسل جدید مدل Flagship شرکت OpenAI است و برای سخت‌ترین کارهای End-to-End، Reasoning و Coding طراحی شده است.


=== GLM 5.3 Flash ===
مشخصات:


'''GLM 5.3 Flash''' یکی از جذاب‌ترین مدل‌های جدید برای Coding Agent است.
<syntaxhighlight lang="text">
Context Window : 1,050,000
Max Output    : 128,000


این مدل در دوره آزمایشی با نام '''Ox Alpha''' در برخی پلتفرم‌های Coding مورد آزمایش قرار گرفت و توانایی‌های Coding آن توجه زیادی جلب کرد.
Input          : $10 / 1M
Cached Input  : $1 / 1M
Output        : $50 / 1M
</syntaxhighlight>


تمرکز اصلی:
قابلیت‌ها:


* Function Calling
* Web Search
* File Search
* Computer Use
* Image Input
* Structured Output
* Reasoning
* Coding
* Agentic Workflows
این مدل بسیار قدرتمند است اما برای Taskهای روزمره از نظر اقتصادی منطقی نیست.
'''پیشنهاد:'''
برای Escalation و مسئله‌هایی که مدل‌های ارزان‌تر قادر به حل آنها نیستند.
----
== GPT-5.6 Sol ==
یکی از قدرتمندترین مدل‌های خانواده GPT-5.6 برای Coding و Professional Work است.
<syntaxhighlight lang="text">
Context      : 1,050,000
Max Output  : 128,000
Input        : $4
Cached      : $0.40
Output      : $20
</syntaxhighlight>
Reasoning Effort:
* none
* low
* medium
* high
* xhigh
* max
مناسب برای:
* معماری نرم‌افزار
* Debugging پیچیده
* Repository بزرگ
* Refactoring
* Code Review
* Software Design
* Agentic Coding
* Agentic Coding
* Tool Calling
* Computer Use
'''Coding: 10/10'''
'''Agentic: 10/10'''
----
== GPT-5.6 Terra ==
اگر از OpenAI API استفاده می‌کنید، Terra یکی از بهترین مدل‌ها برای ایجاد تعادل میان قدرت و هزینه است.
<syntaxhighlight lang="text">
Context      : 1,050,000
Max Output  : 128,000
Input        : $2
Cached      : $0.20
Output      : $12
</syntaxhighlight>
مناسب برای:
* Coding روزمره
* Debugging
* Feature Development
* Refactoring
* Code Review
* Repository Analysis
* Tool Calling
* Coding Agent
'''Coding: 9.5/10'''
'''Agentic: 9.5/10'''
----
== GPT-5.6 Luna ==
Luna برای Workloadهای ارزان و پرتعداد طراحی شده است.
<syntaxhighlight lang="text">
Context      : 1,050,000
Max Output  : 128,000
Input        : $0.20
Cached      : $0.02
Output      : $1.20
</syntaxhighlight>
مناسب برای:
* Sub-Agent
* Documentation
* Boilerplate
* Classification
* Code Explanation
* تغییرات ساده
* Unit Test ساده
* File Analysis
* Routing
برای مسائل پیچیده Software Engineering بهتر است Task به Terra یا Sol منتقل شود.
----
== Claude Sonnet 5 ==
Claude Sonnet 5 یکی از مهم‌ترین مدل‌های فعلی برای Agentic Software Engineering است.
Anthropic این مدل را برای انجام Taskهای چندمرحله‌ای، Tool Use، Terminal و Coding طراحی کرده است.
<syntaxhighlight lang="text">
Input  : $2 / 1M
Output : $10 / 1M
</syntaxhighlight>
مناسب برای:
* Claude Code
* Repository Analysis
* Refactoring
* Debugging
* Terminal
* Tool Use
* Multi-file Editing
* Long-running Coding Tasks
* Agentic Software Engineering
'''Coding: 9.8/10'''
'''Agentic: 10/10'''
از نظر ترکیب قدرت و قیمت، Sonnet 5 یکی از بهترین انتخاب‌های Coding Agent است.
----
== Claude Opus 4.6 ==
Opus برای مسائل بسیار پیچیده مناسب است.
بهترین کاربرد:
* Debugging بسیار پیچیده
* Architecture Analysis
* Refactoring سنگین
* تحلیل Repository
* Reasoning طولانی
* Taskهای چندمرحله‌ای
در استفاده روزمره معمولاً Sonnet اقتصادی‌تر است.
می‌توان از این معماری استفاده کرد:
<syntaxhighlight lang="text">
Claude Sonnet
      │
      │ Task Failed
      ▼
Claude Opus
</syntaxhighlight>
----
== Gemini 3.8 Flash ==
Gemini 3.8 Flash یکی از جدیدترین مدل‌های Google DeepMind است که در سپتامبر 2026 معرفی شده است.
تمرکز اصلی نسل جدید Flash روی:
* Agentic Workflows
* Coding
* Tool Use
* Multimodal Reasoning
* Software Engineering
* Software Engineering
* سرعت بالا
است.
اگر 3.8 Flash در Provider یا Coding Agent مورد استفاده شما فعال باشد، نسبت به نسل‌های قبلی Flash باید در اولویت آزمایش قرار گیرد.
----
== Gemini 3.7 Flash ==
Gemini 3.7 Flash یکی از مهم‌ترین مدل‌های Coding سال 2026 است.
Google آن را به عنوان یک Workhorse Model برای Coding و Agents معرفی کرده است.
قیمت Introductory:
<syntaxhighlight lang="text">
Input  : $0.75 / 1M
Output : $3.75 / 1M
</syntaxhighlight>
قیمت اعلام‌شده بعد از پایان دوره Introductory:
<syntaxhighlight lang="text">
Input  : $1.50 / 1M
Output : $7.50 / 1M
</syntaxhighlight>
این مدل در Coding نسبت به Gemini 3.6 Flash پیشرفت قابل توجهی داشته است.
برخی نتایج اعلام‌شده:
<syntaxhighlight lang="text">
FrontierCode 1.1
Gemini 3.7 Flash : 43.6%
Gemini 3.6 Flash : 34.4%
DeepSWE v1.1
Gemini 3.7 Flash : 65.3%
Gemini 3.6 Flash : ~49%
</syntaxhighlight>
مناسب برای:
* Web Development
* Backend
* Frontend
* Debugging
* Repository Analysis
* Tool Calling
* Tool Calling
* Agentic Coding
* UI Generation
* Screenshot → Code
* Multimodal Coding
'''Coding: 9.6/10'''
'''Agentic: 9.7/10'''
----
== Gemini 3.6 Flash ==
3.6 Flash همچنان مدل خوبی برای Coding است اما با عرضه 3.7 و سپس 3.8، اولویت آن کاهش یافته است.
اگر هر دو مدل در Provider موجود باشند:
<syntaxhighlight lang="text">
Gemini 3.7 Flash
      >
Gemini 3.6 Flash
</syntaxhighlight>
مگر اینکه محدودیت Quota یا Provider وجود داشته باشد.
----
== Gemini 3.5 Flash ==
این مدل برای:
* Coding سریع
* Code Explanation
* Taskهای ساده
* Multimodal Tasks
مناسب است.
اما در صورت دسترسی به 3.7 یا 3.8 Flash، استفاده از نسل جدیدتر منطقی‌تر است.
----
== Gemini 3.1 Pro ==
این مدل بیشتر برای:
* Deep Reasoning
* Complex Coding
* Repository Analysis
* Multimodal Reasoning
* Agentic Workflows
مناسب است.
در بسیاری از Taskهای روزمره Coding، Flashهای جدید می‌توانند سریع‌تر و اقتصادی‌تر باشند.
----
== GLM 5.3 Flash ==
GLM 5.3 Flash یکی از جذاب‌ترین مدل‌های جدید از نظر Price/Performance است.
این مدل دارای معماری Mixture-of-Experts است.
<syntaxhighlight lang="text">
Total Parameters  : ~320B
Active Parameters : ~18B
</syntaxhighlight>
تمرکز مدل روی:
* Coding
* Agentic Coding
* Tool Use
* Reasoning
* Software Engineering
* Multimodal Tasks
است.
قیمت Promotional فعلی:
<syntaxhighlight lang="text">
Input        : $0.075 / 1M
Cached Input : $0.015 / 1M
Output      : $0.25 / 1M
</syntaxhighlight>
قیمت List:
<syntaxhighlight lang="text">
Input        : $0.15
Cached      : $0.03
Output      : $0.50
</syntaxhighlight>
این قیمت در مقایسه با توانایی Coding مدل بسیار قابل توجه است.
'''Coding: 9.5/10'''
'''Agentic: 9.7/10'''
'''Price/Performance: 10/10'''
----
== GLM-5.2 ==
GLM-5.2 برای Long-Horizon Taskها طراحی شده است.
<syntaxhighlight lang="text">
Input        : $1.40
Cached      : $0.26
Output      : $4.40
Context      : ~1M
</syntaxhighlight>
مناسب برای:
* Coding Agent
* Repository Analysis
* Long-Horizon Coding
* Debugging
* Debugging
* Code Generation
* Tool Use
* Sub-Agent
 
* پردازش سریع
با عرضه GLM 5.3 Flash، برای بسیاری از Taskهای Coding بهتر است ابتدا 5.3 Flash آزمایش شود.
* Coding با هزینه پایین
 
----
 
== DeepSeek V4 Pro ==
 
DeepSeek V4 Pro یکی از مدل‌های مهم برای Agentic Coding است.
 
مناسب برای:
 
* Software Engineering
* Reasoning
* Coding
* Tool Calling
* Repository Analysis
* Agentic Workflow
 
مزیت اصلی DeepSeek معمولاً Price/Performance بسیار مناسب آن است.


'''ارزیابی:'''
----


Coding            : 9.5/10
== DeepSeek V4 Flash 0731 ==
Agentic            : 9.7/10
Price/Performance  : 10/10


برای Coding Agentهایی که تعداد زیادی Task اجرا می‌کنند، GLM 5.3 Flash یکی از گزینه‌های بسیار جذاب برای آزمایش است.
این مدل یکی از گزینه‌های بسیار جذاب برای Coding اقتصادی است.


=== DeepSeek V4 Flash 0731 ===
<syntaxhighlight lang="text">
Context Window : ~1,000,000
Max Output    : تا 384K
</syntaxhighlight>


این مدل یکی از جذاب‌ترین مدل‌های اقتصادی جدول است.
قیمت بسته به Peak/Off-Peak تغییر می‌کند.


<syntaxhighlight lang="text">
<syntaxhighlight lang="text">
Context Window : 1,000,000 Tokens
Off-Peak
Max Output     : 384,000 Tokens
 
Input        : $0.22
Cached      : $0.007
Output       : $0.66


Off-Peak:
Peak
Input          : $0.22 / 1M
Cached Input  : $0.007 / 1M
Output        : $0.66 / 1M


Peak:
Input       : $0.44
Input         : $0.44 / 1M
Cached       : $0.014
Cached Input  : $0.014 / 1M
Output       : $1.32
Output         : $1.32 / 1M
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>


قابلیت‌ها:
قابلیت‌ها:


* Thinking Mode
* Thinking
* Non-Thinking Mode
* Non-Thinking
* Tool Calls
* Tool Calling
* Responses API
* Responses API
* Anthropic-compatible API
* JSON Output
* JSON Output
* FIM
* Prefix Completion
* Prefix Completion
* FIM Completion
* Agentic Coding
* Context Window حدود 1M
 
* Max Output بسیار بزرگ 384K
مناسب برای:
 
* Coding Agent
* Sub-Agent
* Tool Loop
* Repository Analysis
* پردازش انبوه
 
'''Coding: 9.2/10'''
 
'''Agentic: 9.4/10'''
 
'''Price/Performance: 10/10'''
 
----
 
== Grok 4.6 ==
 
Grok 4.6 یک Frontier Model برای Coding، Agentic Tasks و Knowledge Work است.
 
<syntaxhighlight lang="text">
Context : 500,000
 
Input    : $2
Cached  : $0.50
Output  : $6
</syntaxhighlight>
 
قابلیت‌ها:
 
* Function Calling
* Structured Output
* Reasoning
* Tool Calling
* Image Input
 
'''Coding: 9.6/10'''
 
'''Agentic: 9.8/10'''
 
----


از نظر هزینه، این مدل رقیب جدی GPT-5.6 Luna محسوب می‌شود.
== Grok Build 0.1 ==


=== MiMo 2.5 ===
این مدل برخلاف Grok عمومی، مشخصاً برای Agentic Software Engineering ساخته شده است.


MiMo 2.5 مدلی متعادل برای General Reasoning، Coding و برخی workloadهای Multimodal است.
<syntaxhighlight lang="text">
Context : 256K
 
Input    : $1
Cached  : $0.20
Output  : $2
</syntaxhighlight>


مناسب برای:
مناسب برای:


* Coding Agent
* Software Engineering
* Tool Calling
* Workflow Automation
* Debugging
* Web Development
'''Coding: 9.3/10'''
'''Agentic: 9.5/10'''
'''Price/Performance: 9.8/10'''
----
== Mistral Medium 3.5 ==
Mistral Medium 3.5 یک مدل Frontier-Class Multimodal است که برای Agentic و Coding Use Case بهینه شده است.
<syntaxhighlight lang="text">
Context : 256K
Input    : $1.50
Cached  : $0.15
Output  : $7.50
</syntaxhighlight>
قابلیت‌ها:
* Function Calling
* Structured Output
* Agents
* Conversations
* Document Q&A
* Prefix
* Batch
* Multimodal
مزیت مهم:
'''Open Weights'''
با Modified MIT License.
----
== Qwen 3.7 Max ==
Qwen 3.7 Max برای Long Context و Agentic Taskها گزینه قابل توجهی است.
<syntaxhighlight lang="text">
Context    : ~1M
Max Output : ~131K
</syntaxhighlight>
مناسب برای:
* Large Repository
* Coding
* Agent
* Tool Calling
* Structured Output
* Long Context
----
== gpt-oss-120b ==
این مدل با GPT-5.6 تفاوت اساسی دارد.
gpt-oss-120b یک مدل Open Weight است.
<syntaxhighlight lang="text">
Parameters      : ~117B
Active Parameters: ~5.1B/token
Context          : 128K
</syntaxhighlight>
مزیت اصلی:
'''Self-hosting'''
مناسب برای:
* Local AI
* Private Coding Agent
* Code Generation
* Code Generation
* Coding عمومی
* Reasoning
* Tool Use
* سازمان‌هایی که نمی‌خواهند Source Code به API خارجی ارسال شود
 
در قدرت خام Coding، مدل‌های Frontier جدید معمولاً بهتر هستند، اما در Self-hosting، gpt-oss-120b بسیار جذاب است.
 
----
 
== MiMo 2.5 ==
 
MiMo 2.5 مدلی Balanced برای:
 
* Coding
* Reasoning
* Reasoning
* Image Understanding
* Image Understanding
* Agentهای سبک
* Multimodal Tasks
* پردازش عمومی
* General Agent


'''ارزیابی تقریبی:'''
است.


Coding            : 8.8/10
اگر Task شامل Screenshot یا Image باشد، قابلیت Multimodal آن مفید است.
Agentic            : 8.8/10
Price/Performance  : 9.5/10


برای Taskهای بسیار پیچیده Software Engineering، مدل‌های Frontier گزینه بهتری هستند؛ اما MiMo می‌تواند برای Taskهای متوسط و پرتعداد جذاب باشد.
اما برای Agentic Software Engineering سنگین، GLM، Gemini، Claude یا DeepSeek معمولاً در اولویت بالاتری قرار می‌گیرند.


=== Solar Pro 4 ===
----


Solar Pro 4 یک مدل General Purpose با قابلیت Reasoning و Coding است.
== Solar Pro 4 ==


مناسب برای:
Solar Pro 4 یک مدل General Purpose مناسب برای:


* Code Generation
* Coding
* Reasoning
* Debugging
* Debugging
* General Reasoning
* Software Tasks
* Software Tasks
* Agentهای متوسط


'''ارزیابی تقریبی:'''
است.
 
برای Coding عمومی گزینه خوبی است اما در صورت دسترسی به GLM 5.3 Flash، DeepSeek V4 Flash یا Gemini Flash جدید، ابتدا مدل‌های تخصصی‌تر Coding را آزمایش می‌کنیم.


Coding            : 9.0/10
----
Agentic            : 9.0/10
Price/Performance  : 8.8/10


== رقابت مدل‌های ارزان برای Coding ==
= مقایسه مدل‌های اقتصادی =


یکی از جالب‌ترین بخش‌های بازار فعلی، رقابت مدل‌های ارزان است.
یکی از مهم‌ترین رقابت‌های سال 2026 در مدل‌های ارزان Coding است.


{| class="wikitable sortable"
{| class="wikitable sortable"
Line 444: Line 1,078:
! Input
! Input
! Output
! Output
! Context
! Coding
! Coding
! Agentic
! Price/Performance
! Price/Performance
|-
| '''GLM 5.3 Flash'''
| $0.075*
| $0.25*
| 9.5
| 9.7
| '''10'''
|-
|-
| '''GPT-5.6 Luna'''
| '''GPT-5.6 Luna'''
| $0.20
| $0.20
| $1.20
| $1.20
| 1.05M
| 8.2
| 8.0
| 8.6
| '''10/10'''
| '''10'''
|-
|-
| '''DeepSeek V4 Flash'''
| '''DeepSeek V4 Flash'''
| $0.22–$0.44
| $0.22–0.44
| $0.66–$1.32
| $0.66–1.32
| 1M
| 9.2
| '''8.9'''
| 9.4
| '''10/10'''
| '''10'''
|-
| '''Grok Build'''
| $1
| $2
| 9.3
| 9.5
| 9.8
|-
| '''Gemini 3.7 Flash'''
| $0.75*
| $3.75*
| 9.6
| 9.7
| 9.8
|}
 
در حال حاضر GLM 5.3 Flash از نظر قیمت Token بسیار جذاب است.
 
اما قیمت Token تنها معیار نیست.
 
مدلی که Task را در یک Iteration حل کند ممکن است در عمل ارزان‌تر از مدلی باشد که پنج بار نیاز به Retry داشته باشد.
 
----
 
= بهترین مدل برای Frontend و Screenshot-to-Code =
 
برای کارهایی مانند:
 
* Screenshot → HTML/CSS
* Screenshot → React
* UI → Angular
* طراحی Responsive
* تحلیل UI
* تبدیل Design به Code
 
پیشنهاد:
 
{| class="wikitable"
! رتبه
! مدل
|-
| 1
| '''Gemini 3.8 Flash'''
|-
| 2
| '''Gemini 3.7 Flash'''
|-
| 3
| '''Claude Sonnet 5'''
|-
|-
| '''GLM 5.3 Flash'''
| 4
| بسیار پایین
| '''GPT-5.6 Sol/Terra'''
| بسیار پایین
| Provider-dependent
| '''9.5'''
| '''10/10'''
|-
|-
| '''Grok Build 0.1'''
| 5
| $1.00
| '''MiMo 2.5'''
| $2.00
| 256K
| '''9.2'''
| 9.8/10
|}
|}


== انتخاب مدل بر اساس کاربرد ==
مدل‌های Multimodal در این نوع Task مزیت مهمی دارند.
 
----
 
= بهترین مدل برای Backend =
 
برای:
 
* ASP.NET Core
* Java
* Go
* Node.js
* Python
* Microservices
* Database
* API
* Docker
* Kubernetes
 
پیشنهاد:


{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! نیاز
! رتبه
! انتخاب پیشنهادی
! مدل
|-
|-
| 🏆 حداکثر قدرت Coding
| 1
| '''GPT-5.6 Sol'''
| '''GPT-5.6 Sol'''
|-
|-
| 🤖 بهترین Coding Agent
| 2
| '''Claude Sonnet 5 / GPT-5.6 Sol'''
| '''Claude Sonnet 5'''
|-
|-
| ⚡ Coding Agent سریع
| 3
| '''GLM 5.3 Flash'''
| '''Gemini 3.8/3.7 Flash'''
|-
|-
| ⚖️ تعادل قدرت و هزینه OpenAI
| 4
| '''GPT-5.6 Terra'''
| '''Grok 4.6'''
|-
|-
| 💰 بهترین Price/Performance
| 5
| '''DeepSeek V4 Pro / GLM 5.3 Flash'''
| '''GLM 5.3 Flash'''
|-
|-
| 💵 Coding بسیار ارزان
| 6
| '''DeepSeek V4 Flash / GPT-5.6 Luna'''
| '''DeepSeek V4 Pro'''
|-
|-
| 🛠️ Agentic Coding ارزان
| 7
| '''Grok Build 0.1'''
| '''GPT-5.6 Terra'''
|}
 
----
 
= بهترین مدل برای Repository بزرگ =
 
در Repositoryهای بزرگ Context Window اهمیت زیادی دارد.
 
مدل‌های مناسب:
 
* GPT-5.6 Sol
* GPT-5.6 Terra
* GPT-5.6 Luna
* Gemini
* DeepSeek V4
* Qwen 3.7 Max
* GLM
 
اما Context بزرگ به تنهایی کافی نیست.
 
مدل باید بتواند اطلاعات مهم Repository را پیدا کرده و بین فایل‌ها ارتباط برقرار کند.
 
----
 
= بهترین مدل برای Self-hosting =
 
اگر Source Code نباید از سازمان خارج شود:
 
{| class="wikitable"
! مدل
! مزیت
|-
|-
| 📚 Long Context
| '''gpt-oss-120b'''
| '''GPT-5.6 / DeepSeek V4 / Qwen 3.7 Max'''
| Open Weight + Reasoning
|-
|-
| 🖼️ Multimodal Coding
| '''GLM'''
| '''Gemini 3.1 Pro / MiMo 2.5'''
| Coding + Agentic + Open Models
|-
|-
| 🔓 Open Weight
| '''Mistral Medium 3.5'''
| '''GLM / Mistral / Qwen'''
| Coding + Agent + Modified MIT
|-
|-
| 🖥️ Self-hosting
| '''Qwen'''
| '''GLM / Mistral / Qwen Open Models'''
| مدل‌های Open متعدد
|}
|}


== معماری پیشنهادی Multi-Model Coding Agent ==
Self-hosting برای شرکت‌هایی که:


به‌جای استفاده از یک مدل گران برای تمام Taskها، می‌توان درخواست‌ها را بر اساس پیچیدگی Route کرد:
* Source Code محرمانه دارند
* محدودیت اینترنت دارند
* Data Residency مهم است
* هزینه API بالا دارند
 
می‌تواند مناسب باشد.
 
----
 
= معماری پیشنهادی Multi-Model Coding Agent =
 
استفاده از قوی‌ترین مدل برای تمام Taskها معمولاً اقتصادی نیست.
 
معماری بهتر:


<syntaxhighlight lang="text">
<syntaxhighlight lang="text">
                          USER
                        USER
                            │
                          │
                            ▼
                          ▼
                    CODING ORCHESTRATOR
                  CODING ORCHESTRATOR
                            │
                          │
                  Task Classification
                          ▼
                            │
                  Task Classification
      ┌────────────────────┼────────────────────┐
                          │
      │                   │                   │
          ┌────────────────┼────────────────┐
      ▼                   ▼                   ▼
          │               │               │
    SIMPLE               MEDIUM               HARD
          ▼               ▼               ▼
      │                   │                   │
        SIMPLE           MEDIUM           HARD
      ▼                   ▼                   ▼
          │               │               │
  DeepSeek V4 Flash    GLM 5.3 Flash       Claude Sonnet 5
          ▼               ▼               ▼
  GPT-5.6 Luna        DeepSeek V4 Pro     Grok 4.6
  GPT-5.6 Luna      GLM 5.3 Flash     Claude Sonnet 5
MiMo 2.5            GPT-5.6 Terra            │
  DeepSeek Flash    GPT-5.6 Terra      Gemini 3.8
  Grok Build           Qwen 3.7 Max              │
GLM Flash          DeepSeek Pro       Grok 4.6
                                              ▼
  Grok Build         Gemini Flash            │
                                      VERY COMPLEX
                                          ▼
                                              │
                                    VERY COMPLEX
                                              ▼
                                          │
                                        GPT-5.6 Sol
                                          ▼
                                    GPT-5.6 Sol
                                          │
                                      Failed?
                                          │
                                          ▼
                                      GPT-6 Astra
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>


== معماری پیشنهادی برای حداقل هزینه ==
----


اگر هدف '''حداقل هزینه API''' باشد:
= معماری کم‌هزینه پیشنهادی =


<syntaxhighlight lang="text">
<syntaxhighlight lang="text">
Task بسیار ساده
Task
      │
│
      ▼
▼
GPT-5.6 Luna
GLM 5.3 Flash
      │
│
      ▼
├── Success ──> DONE
Task حل نشد؟
│
      │
▼
      ▼
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek V4 Flash
      │
│
      ▼
├── Success ──> DONE
Task حل نشد؟
│
      │
▼
      ▼
Gemini 3.7/3.8 Flash
GLM 5.3 Flash
│
      │
├── Success ──> DONE
      ▼
│
Task پیچیده؟
▼
      │
GPT-5.6 Terra
      ▼
│
DeepSeek V4 Pro / GPT-5.6 Terra
├── Success ──> DONE
      │
│
      ▼
▼
Task بسیار پیچیده؟
      │
      ▼
Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5
      │
│
      ▼
├── Success ──> DONE
Extreme / Critical
│
      │
▼
      ▼
GPT-5.6 Sol / GPT-6 Astra
GPT-5.6 Sol
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>


== جمع‌بندی نهایی ==
این معماری می‌تواند هزینه Coding Agent را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.
 
----
 
= پیشنهاد برای Coding Agent روزمره =
 
اگر مدل‌ها بدون محدودیت یا با Subscription در دسترس باشند:


اگر فقط '''قدرت''' اهمیت داشته باشد:
=== انتخاب اول ===


:🥇 '''GPT-5.6 Sol'''
'''Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.7 Flash'''


اگر بهترین '''Coding Agent حرفه‌ای''' موردنظر باشد:
برای اکثر Taskهای روزمره.


:🥈 '''Claude Sonnet 5'''
=== انتخاب دوم ===


اگر '''Coding Agent سریع و اقتصادی''' بخواهیم:
'''GLM 5.3 Flash'''


:🔥 '''GLM 5.3 Flash'''
برای Coding سریع و Agentic Workload.


اگر '''Price/Performance''' اهمیت زیادی داشته باشد:
=== Task سخت ===


:🔥 '''DeepSeek V4 Pro'''
'''Claude Sonnet 5'''


اگر '''Coding بسیار ارزان''' بخواهیم:
=== Task بسیار سخت ===


:💰 '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
'''GPT-5.6 Sol'''


اگر '''Sub-Agent ارزان با Context بزرگ''' بخواهیم:
=== Escalation نهایی ===


:💰 '''GPT-5.6 Luna'''
'''GPT-6 Astra'''


اگر '''تعادل قدرت و هزینه در OpenAI''' بخواهیم:
----


:⭐ '''GPT-5.6 Terra'''
= نتیجه‌گیری =


اگر '''Long Context''' اهمیت داشته باشد:
بازار مدل‌های Coding در سال 2026 بسیار رقابتی شده است.


:📚 '''GPT-5.6 / DeepSeek V4 / Qwen 3.7 Max'''
دیگر نمی‌توان گفت یک مدل در تمام شرایط بهترین انتخاب است.


اگر '''Open Weight / Self-hosting''' مهم باشد:
اگر '''حداکثر قدرت''' اهمیت داشته باشد:


:🔓 '''GLM / Mistral / Qwen'''
:🏆 '''GPT-6 Astra / GPT-5.6 Sol'''


در سیستم‌های حرفه‌ای Coding Agent، استفاده از '''Multi-Model Routing''' معمولاً از استفاده دائمی از یک مدل Frontier به‌صرفه‌تر است.
اگر '''Coding Agent حرفه‌ای''' بخواهیم:


مدل‌های ارزان مانند Luna، DeepSeek V4 Flash و GLM Flash می‌توانند بخش بزرگی از Taskهای روزمره را انجام دهند و فقط در صورت شکست یا افزایش پیچیدگی، Task به Terra، Sonnet یا Sol منتقل شود.
:🤖 '''Claude Sonnet 5'''
 
اگر '''Coding Agent سریع''' بخواهیم:
 
:⚡ '''Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.7 Flash'''
 
اگر '''Price/Performance''' اولویت اصلی باشد:
 
:💰 '''GLM 5.3 Flash'''
 
اگر '''Coding اقتصادی''' بخواهیم:
 
:💵 '''DeepSeek V4 Flash 0731'''
 
اگر '''OpenAI با تعادل قیمت و قدرت''' بخواهیم:
 
:⚖️ '''GPT-5.6 Terra'''
 
اگر '''Coding + Tool Use''' اهمیت داشته باشد:
 
:🛠️ '''Grok 4.6'''
 
اگر '''Coding Agent ارزان''' بخواهیم:
 
:🚀 '''Grok Build 0.1'''
 
اگر '''Sub-Agent بسیار ارزان''' بخواهیم:
 
:💵 '''GPT-5.6 Luna'''
 
اگر '''Self-hosting''' بخواهیم:
 
:🔓 '''gpt-oss-120b / GLM / Mistral / Qwen'''
 
در سیستم‌های حرفه‌ای Software Engineering بهترین راهکار معمولاً استفاده از یک مدل واحد نیست.
 
استفاده از '''Multi-Model Routing''' باعث می‌شود Taskهای ساده توسط مدل‌های ارزان و سریع انجام شوند و تنها مسائل پیچیده به مدل‌های Frontier ارسال شوند.
 
این روش می‌تواند هم سرعت Agent را افزایش دهد و هم هزینه API را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.


----
----


'''آخرین به‌روزرسانی:''' 30 اوت 2026
'''آخرین به‌روزرسانی: 4 سپتامبر 2026'''
 
'''توجه:''' قیمت API و مشخصات مدل‌ها به‌سرعت تغییر می‌کنند. قبل از استفاده تجاری، Pricing رسمی Provider بررسی شود.


[[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:هوش مصنوعی مولد]]
[[رده:OpenAI]]
[[رده:Claude]]
[[رده:Gemini]]
[[رده:DeepSeek]]
[[رده:GLM]]
[[رده:Grok]]

Revision as of 14:58, 4 September 2026

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

هوش مصنوعی در سال 2026 از یک ابزار ساده برای تکمیل کد به یک بخش مهم از فرایند مهندسی نرم‌افزار تبدیل شده است.

مدل‌های جدید علاوه بر Code Generation می‌توانند Repository را بررسی کنند، چندین فایل را هم‌زمان تغییر دهند، Terminal اجرا کنند، تست بنویسند، خطاها را Debug کنند، از ابزارها استفاده کنند و حتی یک Task نرم‌افزاری را در چندین مرحله به پایان برسانند.

به همین دلیل انتخاب مدل مناسب برای برنامه‌نویسی دیگر فقط بر اساس Benchmarkهای تولید کد انجام نمی‌شود.

در این مقاله مدل‌ها از نظر موارد زیر مقایسه شده‌اند:

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

آخرین به‌روزرسانی: سپتامبر 2026

خلاصه سریع

اگر فقط نتیجه نهایی را می‌خواهید:

کاربرد پیشنهاد
🏆 حداکثر قدرت GPT-6 Astra / GPT-5.6 Sol
🤖 Coding Agent حرفه‌ای Claude Sonnet 5
⚡ Coding Agent سریع Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.7 Flash
💰 Coding Agent بسیار اقتصادی GLM 5.3 Flash
💵 Coding ارزان DeepSeek V4 Flash 0731
⚖️ تعادل قدرت و قیمت OpenAI GPT-5.6 Terra
🛠️ Coding + Tools Grok 4.6
🚀 Agentic Software Engineering ارزان Grok Build 0.1
📚 Repository بسیار بزرگ GPT-5.6 / Gemini / DeepSeek / Qwen
🖼️ Frontend از روی Screenshot Gemini 3.8/3.7 Flash
🔓 Open Weight GLM / Mistral / gpt-oss / Qwen
🖥️ Self-hosting gpt-oss-120b / GLM / Mistral / Qwen

جدول جامع مقایسه مدل‌ها

قیمت‌ها به ازای یک میلیون Token هستند.

مدل Input Cached Output Context Max Output Coding Agentic Price/Performance کاربرد اصلی
GPT-6 Astra 🆕 $10 $1 $50 1.05M 128K 10/10 10/10 6.5/10 سخت‌ترین مسائل End-to-End و Coding
GPT-5.6 Sol $4 $0.40 $20 1.05M 128K 10/10 10/10 8/10 Coding و Software Engineering بسیار پیچیده
Claude Sonnet 5 $2 متغیر $10 ~1M - 9.8/10 10/10 9.3/10 Coding Agent حرفه‌ای
Gemini 3.8 Flash 🆕 متغیر متغیر متغیر Long Context - 9.8/10 9.8/10 9.7/10 نسل جدید Agentic Workflow
Grok 4.6 $2 $0.50 $6 500K - 9.6/10 9.8/10 9.4/10 Coding + Tools + Agent
Gemini 3.7 Flash $0.75* - $3.75* ~1M - 9.6/10 9.7/10 9.8/10 Coding Agent سریع
GLM 5.3 Flash $0.075* $0.015* $0.25* Long Context - 9.5/10 9.7/10 10/10 Coding Agent بسیار اقتصادی
GLM-5.2 $1.40 $0.26 $4.40 ~1M - 9.5/10 9.7/10 9.4/10 Long-Horizon Coding
GPT-5.6 Terra $2 $0.20 $12 1.05M 128K 9.5/10 9.5/10 9.2/10 تعادل قدرت و هزینه
DeepSeek V4 Pro متغیر متغیر متغیر ~1M تا 384K 9.5/10 9.6/10 9.7/10 Agentic Coding
Gemini 3.1 Pro Tiered Tiered Tiered ~1M - 9.5/10 9.6/10 8.8/10 Deep Reasoning و Coding
Claude Opus 4.6 Premium متغیر Premium Long Context - 9.6/10 9.7/10 7.5/10 مسائل بسیار سخت و Refactoring
Qwen 3.7 Max Region-based متغیر Region-based ~1M ~131K 9.4/10 9.5/10 9.3/10 Long Context Coding
Grok Build 0.1 $1 $0.20 $2 256K - 9.3/10 9.5/10 9.8/10 Agentic Software Engineering
Mistral Medium 3.5 $1.50 $0.15 $7.50 256K - 9.2/10 9.5/10 9.1/10 Coding Agent / Open Weight
DeepSeek V4 Flash 0731 $0.22–0.44 $0.007–0.014 $0.66–1.32 ~1M تا 384K 9.2/10 9.4/10 10/10 Coding بسیار اقتصادی
Gemini 3.6 Flash - - - ~1M - 9.0/10 9.1/10 8.8/10 نسل قبل 3.7
Solar Pro 4 Provider-based - Provider-based - - 8.8/10 8.7/10 8.8/10 Coding عمومی
MiMo 2.5 Provider-based - Provider-based - - 8.7/10 8.7/10 9.2/10 Coding + Multimodal
Gemini 3.5 Flash - - - Long Context - 8.6/10 8.7/10 8.5/10 Coding سریع نسل قبل
gpt-oss-120b Self-host - Self-host 128K - 8.6/10 8.5/10 9.5/10 Local AI / Self-hosting
GPT-5.6 Luna $0.20 $0.02 $1.20 1.05M 128K 8.2/10 8.6/10 10/10 Sub-Agent و Taskهای پرتعداد

  • قیمت GLM 5.3 Flash در جدول، قیمت Promotional فعلی است و ممکن است تغییر کند.
  • قیمت Gemini 3.7 Flash نیز قیمت Introductory تا پایان سال 2026 است.
  • قیمت API برخی مدل‌ها بر اساس Region، Context Length، Provider و Peak/Off-Peak تغییر می‌کند.
  • امتیازهای Coding، Agentic و Price/Performance ارزیابی مقایسه‌ای این مقاله هستند و Benchmark رسمی شرکت‌های سازنده محسوب نمی‌شوند.

رتبه‌بندی پیشنهادی برای برنامه‌نویسی

رتبه مدل Coding Agentic ارزش استفاده
1 GPT-6 Astra 10 10 حداکثر قدرت
2 GPT-5.6 Sol 10 10 مسائل بسیار پیچیده
3 Claude Sonnet 5 9.8 10 Coding Agent حرفه‌ای
4 Gemini 3.8 Flash 9.8 9.8 Agent سریع نسل جدید
5 Grok 4.6 9.6 9.8 Coding + Tool Use
6 Gemini 3.7 Flash 9.6 9.7 سرعت + کیفیت + قیمت
7 GLM 5.3 Flash 9.5 9.7 بهترین Price/Performance
8 Claude Opus 4.6 9.6 9.7 مسائل پیچیده
9 DeepSeek V4 Pro 9.5 9.6 Agentic Coding
10 GPT-5.6 Terra 9.5 9.5 تعادل قدرت/قیمت
11 Gemini 3.1 Pro 9.5 9.6 Deep Reasoning
12 Qwen 3.7 Max 9.4 9.5 Long Context
13 Grok Build 0.1 9.3 9.5 Coding Agent ارزان
14 Mistral Medium 3.5 9.2 9.5 Open Weight Agent
15 DeepSeek V4 Flash 0731 9.2 9.4 Coding بسیار اقتصادی

بررسی مدل‌ها

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra نسل جدید مدل Flagship شرکت OpenAI است و برای سخت‌ترین کارهای End-to-End، Reasoning و Coding طراحی شده است.

مشخصات: 

Context Window : 1,050,000
Max Output     : 128,000

Input          : $10 / 1M
Cached Input   : $1 / 1M
Output         : $50 / 1M

قابلیت‌ها:

  • Function Calling
  • Web Search
  • File Search
  • Computer Use
  • Image Input
  • Structured Output
  • Reasoning
  • Coding
  • Agentic Workflows

این مدل بسیار قدرتمند است اما برای Taskهای روزمره از نظر اقتصادی منطقی نیست.

پیشنهاد:

برای Escalation و مسئله‌هایی که مدل‌های ارزان‌تر قادر به حل آنها نیستند.

GPT-5.6 Sol

یکی از قدرتمندترین مدل‌های خانواده GPT-5.6 برای Coding و Professional Work است. 

Context      : 1,050,000
Max Output   : 128,000

Input        : $4
Cached       : $0.40
Output       : $20

Reasoning Effort:

  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

مناسب برای:

  • معماری نرم‌افزار
  • Debugging پیچیده
  • Repository بزرگ
  • Refactoring
  • Code Review
  • Software Design
  • Agentic Coding
  • Tool Calling
  • Computer Use

Coding: 10/10

Agentic: 10/10

GPT-5.6 Terra

اگر از OpenAI API استفاده می‌کنید، Terra یکی از بهترین مدل‌ها برای ایجاد تعادل میان قدرت و هزینه است. 

Context      : 1,050,000
Max Output   : 128,000

Input        : $2
Cached       : $0.20
Output       : $12

مناسب برای:

  • Coding روزمره
  • Debugging
  • Feature Development
  • Refactoring
  • Code Review
  • Repository Analysis
  • Tool Calling
  • Coding Agent

Coding: 9.5/10

Agentic: 9.5/10

GPT-5.6 Luna

Luna برای Workloadهای ارزان و پرتعداد طراحی شده است. 

Context      : 1,050,000
Max Output   : 128,000

Input        : $0.20
Cached       : $0.02
Output       : $1.20

مناسب برای:

  • Sub-Agent
  • Documentation
  • Boilerplate
  • Classification
  • Code Explanation
  • تغییرات ساده
  • Unit Test ساده
  • File Analysis
  • Routing

برای مسائل پیچیده Software Engineering بهتر است Task به Terra یا Sol منتقل شود.

Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5 یکی از مهم‌ترین مدل‌های فعلی برای Agentic Software Engineering است.

Anthropic این مدل را برای انجام Taskهای چندمرحله‌ای، Tool Use، Terminal و Coding طراحی کرده است. 

Input  : $2 / 1M
Output : $10 / 1M

مناسب برای:

  • Claude Code
  • Repository Analysis
  • Refactoring
  • Debugging
  • Terminal
  • Tool Use
  • Multi-file Editing
  • Long-running Coding Tasks
  • Agentic Software Engineering

Coding: 9.8/10

Agentic: 10/10

از نظر ترکیب قدرت و قیمت، Sonnet 5 یکی از بهترین انتخاب‌های Coding Agent است.

Claude Opus 4.6

Opus برای مسائل بسیار پیچیده مناسب است.

بهترین کاربرد:

  • Debugging بسیار پیچیده
  • Architecture Analysis
  • Refactoring سنگین
  • تحلیل Repository
  • Reasoning طولانی
  • Taskهای چندمرحله‌ای

در استفاده روزمره معمولاً Sonnet اقتصادی‌تر است.

می‌توان از این معماری استفاده کرد: 

Claude Sonnet
      │
      │ Task Failed
      ▼
Claude Opus

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash یکی از جدیدترین مدل‌های Google DeepMind است که در سپتامبر 2026 معرفی شده است.

تمرکز اصلی نسل جدید Flash روی:

  • Agentic Workflows
  • Coding
  • Tool Use
  • Multimodal Reasoning
  • Software Engineering
  • سرعت بالا

است.

اگر 3.8 Flash در Provider یا Coding Agent مورد استفاده شما فعال باشد، نسبت به نسل‌های قبلی Flash باید در اولویت آزمایش قرار گیرد.

Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash یکی از مهم‌ترین مدل‌های Coding سال 2026 است.

Google آن را به عنوان یک Workhorse Model برای Coding و Agents معرفی کرده است.

قیمت Introductory: 

Input  : $0.75 / 1M
Output : $3.75 / 1M

قیمت اعلام‌شده بعد از پایان دوره Introductory: 

Input  : $1.50 / 1M
Output : $7.50 / 1M

این مدل در Coding نسبت به Gemini 3.6 Flash پیشرفت قابل توجهی داشته است.

برخی نتایج اعلام‌شده: 

FrontierCode 1.1

Gemini 3.7 Flash : 43.6%
Gemini 3.6 Flash : 34.4%

DeepSWE v1.1

Gemini 3.7 Flash : 65.3%
Gemini 3.6 Flash : ~49%

مناسب برای:

  • Web Development
  • Backend
  • Frontend
  • Debugging
  • Repository Analysis
  • Tool Calling
  • Agentic Coding
  • UI Generation
  • Screenshot → Code
  • Multimodal Coding

Coding: 9.6/10

Agentic: 9.7/10

Gemini 3.6 Flash

3.6 Flash همچنان مدل خوبی برای Coding است اما با عرضه 3.7 و سپس 3.8، اولویت آن کاهش یافته است.

اگر هر دو مدل در Provider موجود باشند: 

Gemini 3.7 Flash
       >
Gemini 3.6 Flash

مگر اینکه محدودیت Quota یا Provider وجود داشته باشد.

Gemini 3.5 Flash

این مدل برای:

  • Coding سریع
  • Code Explanation
  • Taskهای ساده
  • Multimodal Tasks

مناسب است.

اما در صورت دسترسی به 3.7 یا 3.8 Flash، استفاده از نسل جدیدتر منطقی‌تر است.

Gemini 3.1 Pro

این مدل بیشتر برای:

  • Deep Reasoning
  • Complex Coding
  • Repository Analysis
  • Multimodal Reasoning
  • Agentic Workflows

مناسب است.

در بسیاری از Taskهای روزمره Coding، Flashهای جدید می‌توانند سریع‌تر و اقتصادی‌تر باشند.

GLM 5.3 Flash

GLM 5.3 Flash یکی از جذاب‌ترین مدل‌های جدید از نظر Price/Performance است.

این مدل دارای معماری Mixture-of-Experts است. 

Total Parameters  : ~320B
Active Parameters : ~18B

تمرکز مدل روی:

  • Coding
  • Agentic Coding
  • Tool Use
  • Reasoning
  • Software Engineering
  • Multimodal Tasks

است.

قیمت Promotional فعلی: 

Input        : $0.075 / 1M
Cached Input : $0.015 / 1M
Output       : $0.25 / 1M

قیمت List: 

Input        : $0.15
Cached       : $0.03
Output       : $0.50

این قیمت در مقایسه با توانایی Coding مدل بسیار قابل توجه است.

Coding: 9.5/10

Agentic: 9.7/10

Price/Performance: 10/10

GLM-5.2

GLM-5.2 برای Long-Horizon Taskها طراحی شده است. 

Input        : $1.40
Cached       : $0.26
Output       : $4.40
Context      : ~1M

مناسب برای:

  • Coding Agent
  • Repository Analysis
  • Long-Horizon Coding
  • Debugging
  • Tool Use

با عرضه GLM 5.3 Flash، برای بسیاری از Taskهای Coding بهتر است ابتدا 5.3 Flash آزمایش شود.

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro یکی از مدل‌های مهم برای Agentic Coding است.

مناسب برای:

  • Software Engineering
  • Reasoning
  • Coding
  • Tool Calling
  • Repository Analysis
  • Agentic Workflow

مزیت اصلی DeepSeek معمولاً Price/Performance بسیار مناسب آن است.

DeepSeek V4 Flash 0731

این مدل یکی از گزینه‌های بسیار جذاب برای Coding اقتصادی است. 

Context Window : ~1,000,000
Max Output     : تا 384K

قیمت بسته به Peak/Off-Peak تغییر می‌کند. 

Off-Peak

Input        : $0.22
Cached       : $0.007
Output       : $0.66

Peak

Input        : $0.44
Cached       : $0.014
Output       : $1.32

قابلیت‌ها:

  • Thinking
  • Non-Thinking
  • Tool Calling
  • Responses API
  • JSON Output
  • FIM
  • Prefix Completion
  • Agentic Coding

مناسب برای:

  • Coding Agent
  • Sub-Agent
  • Tool Loop
  • Repository Analysis
  • پردازش انبوه

Coding: 9.2/10

Agentic: 9.4/10

Price/Performance: 10/10

Grok 4.6

Grok 4.6 یک Frontier Model برای Coding، Agentic Tasks و Knowledge Work است. 

Context : 500,000

Input    : $2
Cached   : $0.50
Output   : $6

قابلیت‌ها:

  • Function Calling
  • Structured Output
  • Reasoning
  • Tool Calling
  • Image Input

Coding: 9.6/10

Agentic: 9.8/10

Grok Build 0.1

این مدل برخلاف Grok عمومی، مشخصاً برای Agentic Software Engineering ساخته شده است. 

Context : 256K

Input    : $1
Cached   : $0.20
Output   : $2

مناسب برای:

  • Coding Agent
  • Software Engineering
  • Tool Calling
  • Workflow Automation
  • Debugging
  • Web Development

Coding: 9.3/10

Agentic: 9.5/10

Price/Performance: 9.8/10

Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5 یک مدل Frontier-Class Multimodal است که برای Agentic و Coding Use Case بهینه شده است. 

Context : 256K

Input    : $1.50
Cached   : $0.15
Output   : $7.50

قابلیت‌ها:

  • Function Calling
  • Structured Output
  • Agents
  • Conversations
  • Document Q&A
  • Prefix
  • Batch
  • Multimodal

مزیت مهم:

Open Weights

با Modified MIT License.

Qwen 3.7 Max

Qwen 3.7 Max برای Long Context و Agentic Taskها گزینه قابل توجهی است. 

Context    : ~1M
Max Output : ~131K

مناسب برای:

  • Large Repository
  • Coding
  • Agent
  • Tool Calling
  • Structured Output
  • Long Context

gpt-oss-120b

این مدل با GPT-5.6 تفاوت اساسی دارد.

gpt-oss-120b یک مدل Open Weight است. 

Parameters       : ~117B
Active Parameters: ~5.1B/token
Context          : 128K

مزیت اصلی:

Self-hosting

مناسب برای:

  • Local AI
  • Private Coding Agent
  • Code Generation
  • Reasoning
  • Tool Use
  • سازمان‌هایی که نمی‌خواهند Source Code به API خارجی ارسال شود

در قدرت خام Coding، مدل‌های Frontier جدید معمولاً بهتر هستند، اما در Self-hosting، gpt-oss-120b بسیار جذاب است.

MiMo 2.5

MiMo 2.5 مدلی Balanced برای:

  • Coding
  • Reasoning
  • Image Understanding
  • Multimodal Tasks
  • General Agent

است.

اگر Task شامل Screenshot یا Image باشد، قابلیت Multimodal آن مفید است.

اما برای Agentic Software Engineering سنگین، GLM، Gemini، Claude یا DeepSeek معمولاً در اولویت بالاتری قرار می‌گیرند.

Solar Pro 4

Solar Pro 4 یک مدل General Purpose مناسب برای:

  • Coding
  • Reasoning
  • Debugging
  • Software Tasks

است.

برای Coding عمومی گزینه خوبی است اما در صورت دسترسی به GLM 5.3 Flash، DeepSeek V4 Flash یا Gemini Flash جدید، ابتدا مدل‌های تخصصی‌تر Coding را آزمایش می‌کنیم.

مقایسه مدل‌های اقتصادی

یکی از مهم‌ترین رقابت‌های سال 2026 در مدل‌های ارزان Coding است.

مدل Input Output Coding Agentic Price/Performance
GLM 5.3 Flash $0.075* $0.25* 9.5 9.7 10
GPT-5.6 Luna $0.20 $1.20 8.2 8.6 10
DeepSeek V4 Flash $0.22–0.44 $0.66–1.32 9.2 9.4 10
Grok Build $1 $2 9.3 9.5 9.8
Gemini 3.7 Flash $0.75* $3.75* 9.6 9.7 9.8

در حال حاضر GLM 5.3 Flash از نظر قیمت Token بسیار جذاب است.

اما قیمت Token تنها معیار نیست.

مدلی که Task را در یک Iteration حل کند ممکن است در عمل ارزان‌تر از مدلی باشد که پنج بار نیاز به Retry داشته باشد.

بهترین مدل برای Frontend و Screenshot-to-Code

برای کارهایی مانند:

  • Screenshot → HTML/CSS
  • Screenshot → React
  • UI → Angular
  • طراحی Responsive
  • تحلیل UI
  • تبدیل Design به Code

پیشنهاد:

رتبه مدل
1 Gemini 3.8 Flash
2 Gemini 3.7 Flash
3 Claude Sonnet 5
4 GPT-5.6 Sol/Terra
5 MiMo 2.5

مدل‌های Multimodal در این نوع Task مزیت مهمی دارند.

بهترین مدل برای Backend

برای:

  • ASP.NET Core
  • Java
  • Go
  • Node.js
  • Python
  • Microservices
  • Database
  • API
  • Docker
  • Kubernetes

پیشنهاد:

رتبه مدل
1 GPT-5.6 Sol
2 Claude Sonnet 5
3 Gemini 3.8/3.7 Flash
4 Grok 4.6
5 GLM 5.3 Flash
6 DeepSeek V4 Pro
7 GPT-5.6 Terra

بهترین مدل برای Repository بزرگ

در Repositoryهای بزرگ Context Window اهمیت زیادی دارد.

مدل‌های مناسب:

  • GPT-5.6 Sol
  • GPT-5.6 Terra
  • GPT-5.6 Luna
  • Gemini
  • DeepSeek V4
  • Qwen 3.7 Max
  • GLM

اما Context بزرگ به تنهایی کافی نیست.

مدل باید بتواند اطلاعات مهم Repository را پیدا کرده و بین فایل‌ها ارتباط برقرار کند.

بهترین مدل برای Self-hosting

اگر Source Code نباید از سازمان خارج شود:

مدل مزیت
gpt-oss-120b Open Weight + Reasoning
GLM Coding + Agentic + Open Models
Mistral Medium 3.5 Coding + Agent + Modified MIT
Qwen مدل‌های Open متعدد

Self-hosting برای شرکت‌هایی که:

  • Source Code محرمانه دارند
  • محدودیت اینترنت دارند
  • Data Residency مهم است
  • هزینه API بالا دارند

می‌تواند مناسب باشد.

معماری پیشنهادی Multi-Model Coding Agent

استفاده از قوی‌ترین مدل برای تمام Taskها معمولاً اقتصادی نیست.

معماری بهتر: 

                         USER
                           │
                           ▼
                  CODING ORCHESTRATOR
                           │
                           ▼
                   Task Classification
                           │
          ┌────────────────┼────────────────┐
          │                │                │
          ▼                ▼                ▼
        SIMPLE           MEDIUM            HARD
          │                │                │
          ▼                ▼                ▼
 GPT-5.6 Luna       GLM 5.3 Flash     Claude Sonnet 5
 DeepSeek Flash     GPT-5.6 Terra      Gemini 3.8
 GLM Flash          DeepSeek Pro       Grok 4.6
 Grok Build         Gemini Flash            │
                                           ▼
                                    VERY COMPLEX
                                           │
                                           ▼
                                     GPT-5.6 Sol
                                           │
                                      Failed?
                                           │
                                           ▼
                                      GPT-6 Astra

معماری کم‌هزینه پیشنهادی

Task
 │
 ▼
GLM 5.3 Flash
 │
 ├── Success ──> DONE
 │
 ▼
DeepSeek V4 Flash
 │
 ├── Success ──> DONE
 │
 ▼
Gemini 3.7/3.8 Flash
 │
 ├── Success ──> DONE
 │
 ▼
GPT-5.6 Terra
 │
 ├── Success ──> DONE
 │
 ▼
Claude Sonnet 5
 │
 ├── Success ──> DONE
 │
 ▼
GPT-5.6 Sol / GPT-6 Astra

این معماری می‌تواند هزینه Coding Agent را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.

پیشنهاد برای Coding Agent روزمره

اگر مدل‌ها بدون محدودیت یا با Subscription در دسترس باشند:

انتخاب اول

Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.7 Flash

برای اکثر Taskهای روزمره.

انتخاب دوم

GLM 5.3 Flash

برای Coding سریع و Agentic Workload.

Task سخت

Claude Sonnet 5

Task بسیار سخت

GPT-5.6 Sol

Escalation نهایی

GPT-6 Astra

نتیجه‌گیری

بازار مدل‌های Coding در سال 2026 بسیار رقابتی شده است.

دیگر نمی‌توان گفت یک مدل در تمام شرایط بهترین انتخاب است.

اگر حداکثر قدرت اهمیت داشته باشد:

🏆 GPT-6 Astra / GPT-5.6 Sol

اگر Coding Agent حرفه‌ای بخواهیم:

🤖 Claude Sonnet 5

اگر Coding Agent سریع بخواهیم:

⚡ Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.7 Flash

اگر Price/Performance اولویت اصلی باشد:

💰 GLM 5.3 Flash

اگر Coding اقتصادی بخواهیم:

💵 DeepSeek V4 Flash 0731

اگر OpenAI با تعادل قیمت و قدرت بخواهیم:

⚖️ GPT-5.6 Terra

اگر Coding + Tool Use اهمیت داشته باشد:

🛠️ Grok 4.6

اگر Coding Agent ارزان بخواهیم:

🚀 Grok Build 0.1

اگر Sub-Agent بسیار ارزان بخواهیم:

💵 GPT-5.6 Luna

اگر Self-hosting بخواهیم:

🔓 gpt-oss-120b / GLM / Mistral / Qwen

در سیستم‌های حرفه‌ای Software Engineering بهترین راهکار معمولاً استفاده از یک مدل واحد نیست.

استفاده از Multi-Model Routing باعث می‌شود Taskهای ساده توسط مدل‌های ارزان و سریع انجام شوند و تنها مسائل پیچیده به مدل‌های Frontier ارسال شوند.

این روش می‌تواند هم سرعت Agent را افزایش دهد و هم هزینه API را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.

آخرین به‌روزرسانی: 4 سپتامبر 2026

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

Retrieved from "https://wiki.alikaravi.ir/index.php?title=LLM_Agentic_Coding_Model&oldid=215"