LLM Agentic Coding Model

From wiki karavi
Revision as of 14:58, 4 September 2026 by Karavi (talk | contribs)
Jump to navigation Jump to search

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"