权威机构统计的 AI 编程模型排名
1. 排行榜一览：谁更强？
1.1 来自 Vellum AI 的 “Best LLM for Coding” 排行
根据 Vellum AI 公布的数据，以下为 2025 年 9 月整理出的「编程任务表现最强模型」列表：
| 排名 | 模型名称 | 得分/说明 |
|---|---|---|
| 第1位 | GPT‑5 | 得分 88；在“Coding LLM Leaderboard”中位列首位。 (Vellum AI) |
| 第2位 | Gemini 2.5 Pro | 得分 82.2。 (Vellum AI) |
| 第3位 | OpenAI o3 | 得分 81.3。 (Vellum AI) |
1.2 来自 OpenRouter 的 “Programming LLM Rankings” （导航使用量 + 令牌数统计）
另一维度由 OpenRouter 提供，其更偏向「模型被调用量／代码相关令牌数」的排行：
- 第1位：Grok Code Fast 1（由 x‑AI 发布），令牌数 1.06 万亿。 (OpenRouter)
- 第2位：Claude Sonnet 4.5（由 Anthropic 发布） 2.61 千亿。 (OpenRouter)
- 第3位：Claude 4 7.98 百亿。 (OpenRouter)
1.3 来自 AI Multiple 的 “AI Coding Benchmark” 分析
AI Multiple 在其网站中也对多个 AI 编程工具做了分析，指出像 Amazon Q Developer、GitLab AI、Replit AI 在编程助理任务中表现领先。 (AIMultiple)
2. 模型亮点详解
下面列出几款在编程任务中表现尤为突出的模型，并分析其特点。
2.1 GPT-5
- 在 Vellum 的排行榜中得分最高，为 88 分。 (Vellum AI)
- 说明：作为 OpenAI 最新一代模型，GPT-5 在多语言、多范式编程任务中，生成能力与理解代码能力均有显著提升。
- 值得注意：得分虽高，但数据来源与评测覆盖可能仍然有局限（例如多语言 vs. 专语言、自动化 vs. 人工评测）。
- 提示：若希望部署或使用 GPT-5进行编程任务，建议先在自己的代码库或环境中进行实测，因为“排行榜第一” ≠ “适合所有场景”。
2.2 Gemini 2.5 Pro
- 得分约为 82.2 分，在 Vellum 排行中位列第二。 (Vellum AI)
- 背景：由 Google 发布，其在跨语言、跨工具的编程任务上具备优势。
- 特点：在适应多任务、多语言且与 Google 其他产品（如 Cloud、Vertex AI）整合方面可能更为便利。
- 提示：如果您的项目偏向使用 Google 生态（例如 Cloud、Android、TensorFlow 相关），Gemini 2.5 Pro 是值得重点关注的选择。
2.3 Claude Sonnet 4.5
- 在 OpenRouter 的“代码代理模型调用”排行中排名第二，显示其被大量用作编程任务模型。 (OpenRouter)
- 发布公司 Anthropic 在其新闻中声称，该模型为“全球最佳编程模型”。 (The Times of India)
- 特点：强调“agentic coding”（即模型不仅生成代码，还能够理解、调试、甚至自主执行多步骤任务）。
- 提示：对高复杂性、长期任务（如大型项目、持续迭代）感兴趣的开发团队，可以考虑 Claude Sonnet 4.5 的集成。
3. 排行背后的评测基准与意义
3.1 常见的编程任务基准
- “SWE‐Bench”：用于衡量模型是否能够解决真实软件工程任务（如 GitHub issue、bug 修复、需求转换）—Vellum 提及该项。 (Vellum AI)
- “LiveBench”：更偏向综合能力评测，在其榜单中列出若干模型在代码任务中的得分。 (livebench.ai)
- “HumanEval-X”：多语言代码生成基准，由学术界提出，用于评价模型在多语言编程环境下的表现。 (arXiv)
3.2 为什么这些排行榜值得关注？
- 选择依据：开发者或企业在选型 LLM 时，不只是看“通用能力”，更在意“编程任务表现”，这类排行榜提供了量化参考。
- 趋势指引：从排行榜可见，模型间差距正逐渐缩小，“编码专用模型”／“agent 模型”愈加受重视。
- 实践警示：尽管模型排名优异，但不同场景（语言、框架、项目复杂度）表现可能差异极大。排行榜只是参考，实测仍必需。