Лучшая нейросеть для программирования 2026: 10 моделей на реальных задачах

Рейтинги нейросетей для кода обычно строят на англоязычных бенчмарках, а в работе нужны запрос к 1С, SQL под конкретную базу и вёрстка без фреймворка. Мы дали десяти моделям пять одинаковых задач на русском и проверили ответы так, как проверил бы программист: код запускали, запросы выполняли на тестовой базе, скетчи собирали под Arduino Uno. Все модели из обзора есть в чате tenzor, цены посчитаны в рублях по их тарифам.

На коротких задачах нейросети различались ценой сильнее, чем качеством. Все пять задач без замечаний решили GPT-6 Luna, GPT-6 Sol, Claude Sonnet 5, Gemini 3.8 Flash и Kimi K3, причём Luna потратила на всё 58 копеек. Флагманы GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5 (47 и 42 ₽ за пять задач) сверстали карточку, которая разъезжается на вертикальном фото, а DeepSeek V4.1 Flash ошиблась в запросе 1С. Для повседневного кода хватит GPT-6 Sol или Claude Sonnet 5, но запускать и проверять придётся ответ любой модели.

Как мы сравнивали нейросети для кода

Каждая модель получила одни и те же запросы, одну попытку и стандартные настройки, без повторов и выбора лучшего ответа. Время считали до полного ответа, цену брали по тарифу модели.

1. Python. Функция с тремя ошибками, исправление прогоняли через восемь тестов.
2. SQL. Заказы и позиции: оплаченные заказы клиентов за 2025 год, сумма, отбор через HAVING. Запрос выполняли в SQLite на данных с ловушками: отменённые заказы, покупки 31 декабря и 1 января, сумма ровно 10 000.
3. 1С. Товары со склада «Основной» с остатком меньше пяти, включая те, которых нет совсем. Код проверяли чтением, в конфигураторе не запускали.
4. Вёрстка. Карточка товара на HTML и CSS: бейдж «−20%», зачёркнутая цена, название в две строки с многоточием, три в ряд на экранах шире 600px. Смотрели в Chromium на ширине 1000 и 400 пикселей, потом подменяли фото на вертикальные 3:4.
5. Arduino. Кнопка переключает светодиод, антидребезг на millis(). Скетч компилировали под Uno и гоняли в симуляции с дребезгом: четыре нажатия должны дать четыре переключения.

Так выглядела задача на Python. Попробуйте найти ошибки сами:

def group_orders(orders, min_total=1000, result={}):
    """Суммирует заказы по клиентам и возвращает {client_id: сумма}.
    Клиенты с суммой меньше min_total в результат не попадают.
    orders — список кортежей (client_id, amount)."""
    for i in range(1, len(orders)):
        client_id, amount = orders[i]
        result[client_id] = result.get(client_id, 0) + amount
    for client_id in result:
        if result[client_id] < min_total:
            del result[client_id]
    return result

Задачи были на одну функцию или один файл. О проектах в десятки файлов этот тест ничего не говорит.

Сравнительная таблица: 10 нейросетей на пяти задачах

✅ решено, ⚠️ решено с заметным недочётом, ❌ не решено. У Qwen 3.8 Max по 1С в таблице вторая попытка, первая закончилась без ответа. Весь прогон обошёлся примерно в 230 ₽.

Обзор моделей: плюсы, минусы, цена задачи

GPT-6 Sol

Когда использовать: повседневный код, правки, SQL, скрипты, вёрстка компонентов.

Цена: 8,70 ₽ за пять задач при 2 ₽ за 1000 токенов, чуть больше минуты на всё.

Плюсы: всё без замечаний; отвечает коротко, поэтому по цене задачи вровень с Gemini 3.8 Flash, у которой токен в 2,7 раза дешевле; карточка держит вертикальное фото.

Минусы: объясняет скупо: три бага описала тремя строчками.

Вывод: с неё можно начинать почти любую задачу по коду.

Claude Sonnet 5

Когда использовать: когда вместе с кодом нужно объяснение, почему он такой.

Цена: 15,52 ₽ за пять задач. Токен стоит столько же, сколько у Sol, но ответы длиннее.

Плюсы: всё решено, к каждому ответу разбор по пунктам; в SQL сама предупредила, что псевдонимы в HAVING допустимы именно в SQLite.

Минусы: в 1С читает наименование товара через точку в цикле, это лишнее обращение к базе на каждой строке.

Вывод: хороший выбор для разбора чужого кода и для учёбы.

GPT-6 Luna

Когда использовать: мелкие задачи на каждый день: функция, запрос, регулярное выражение.

Цена: 58 копеек за пять задач, самая дешёвая модель в сравнении. В чате стоит по умолчанию.

Плюсы: ни одной ошибки, быстрее всех по сумме задач (54 секунды); заметила лишний параметр result, о котором молчит описание функции.

Минусы: «длинное» название в карточке придумала слишком коротким, многоточие не появилось. С названием подлиннее обрезка работает.

Вывод: начинайте с неё и переключайтесь на модель сильнее, если ответ не устроил.

Gemini 3.8 Flash

Когда использовать: вёрстка, SQL, скрипты, когда важна скорость.

Цена: 8,83 ₽ за пять задач. Токен дешёвый, 0,75 ₽ за 1000, но модель долго рассуждает: на баг в Python ушло 1459 токенов против 418 у Sol.

Плюсы: всё решено; в SQL объяснила, почему фильтр по дате диапазоном быстрее функции.

Минусы: в 1С та же мелочь, что у Sonnet.

Вывод: надёжная рабочая модель, по цене задачи равная GPT-6 Sol.

Kimi K3

Когда использовать: когда нужен развёрнутый ответ с вариантами и время не поджимает.

Цена: 29,44 ₽ за пять задач, одна только вёрстка стоила 11,20 ₽.

Плюсы: всё решено, к ответам добавляет варианты и оговорки. В конструкторе сайтов стоит за вариантом «Качественно».

Минусы: медленная: карточку товара писала больше трёх минут.

Вывод: качество на уровне Sol и Sonnet, но дороже и дольше.

Claude Opus 5.5

Когда использовать: сложная логика, ревью, поиск причины ошибки.

Цена: 41,93 ₽ за пять задач, карточка товара обошлась в 18,50 ₽.

Плюсы: лучшие пояснения в тесте. В 1С объяснила, почему отбор по складу в секции ГДЕ превратит левое соединение во внутреннее, в SQL добавила вариант через CTE.

Минусы: с вертикальным фото блок картинки в карточке становится почти вдвое выше.

Вывод: сильна там, где нужно думать. Вёрстку сделала почти в пять раз дороже GPT-6 Sol и хуже.

GPT-6 Astra

Когда использовать: сложные приложения, 3D, анимации. В конструкторе сайтов это вариант «Максимум».

Цена: 47,18 ₽ за пять задач при самом дорогом в сравнении токене, 10 ₽ за 1000.

Плюсы: короткие точные ответы, SQL уложился в 287 токенов; в карточке есть скрытые подписи для экранных читалок.

Минусы: та же ошибка с фото, что у Opus, и видна она уже в собственном примере: флакон духов в четвёртой карточке вышел почти вдвое выше остальных фото.

Вывод: на задачах в один файл не дала ничего сверх GPT-6 Sol, которая дешевле в пять с лишним раз.

Grok 4.7

Когда использовать: быстрые правки и запросы при ограниченном бюджете.

Цена: 7,16 ₽ за пять задач, около 1 ₽ за 1000 токенов.

Плюсы: Python, SQL, 1С и Arduino без ошибок; в 1С сама отсеяла помеченные на удаление товары.

Минусы: стиль бейджа «−20%» описан в CSS, а самого элемента в разметке нет.

Вывод: недорогая рабочая модель, если сверять результат с заданием пункт за пунктом.

DeepSeek V4.1 Flash

Когда использовать: Python, SQL и простые скрипты, когда важны скорость и цена.

Цена: 3,23 ₽ за пять задач при 0,12 ₽ за 1000 токенов.

Плюсы: быстрее всех на простом: Python за 3,7 секунды, SQL за 4,6.

Минусы: над запросом 1С думала 68 секунд и обратилась к полю, которого в таблице остатков нет. Запрос упадёт при первом запуске.

Вывод: хороша для потока мелких задач, для 1С берите другую модель.

Qwen 3.8 Max

Когда использовать: в нашем тесте не нашлось задачи, где она выгоднее остальных.

Цена: 55,93 ₽ за пять задач и 22 минуты ожидания при токене 1,2 ₽ за 1000. На три бага в Python ушло 5733 токена и 194 секунды.

Плюсы: Python, SQL, вёрстка и Arduino решены; карточку оформила целой витриной магазина, хотя об этом не просили.

Минусы: мы ограничивали ответ 10 тысячами токенов, и на задаче по 1С модель потратила их на рассуждения, не выдав ни строчки. Без ограничения ответила через 12 минут за 31,67 ₽, запрос рабочий, но на большой базе будет медленнее.

Вывод: по цене токена в середине списка, по цене задачи самая дорогая.

Какую нейросеть для программирования выбрать под бюджет

Смотрите на цену задачи, а не токена. Модель рассуждает перед ответом, и рассуждения оплачиваются так же, как сам ответ. Одна и та же правка трёх багов в Python стоила так:

Практический вывод:

• Копейки за ответ: GPT-6 Luna, в нашем тесте она не ошиблась ни разу.
• Около рубля за ответ: GPT-6 Sol и Gemini 3.8 Flash для повседневной работы.
• Нужно объяснение: Claude Sonnet 5, для сложного бага и ревью Claude Opus 5.5.
• Не для коротких задач: GPT-6 Astra и Qwen 3.8 Max.

Подробнее о расчёте: как выбрать нейросеть под бюджет и про токены и кредиты.

Нейросеть для Python и SQL: хватит недорогой модели

В Python все десять моделей нашли все три ошибки: словарь по умолчанию, в котором суммы копятся между вызовами, цикл со второго элемента и удаление ключей во время обхода. Исправления у всех прошли тесты.

В SQL ловушка сидела в соединении таблиц. После JOIN заказ повторяется столько раз, сколько в нём позиций, и COUNT(*) считает позиции. На наших данных клиент с двумя заказами на пять позиций получил бы пять заказов. Все десять моделей написали COUNT(DISTINCT o.id) и верно обошли границы года. Claude Sonnet 5 и Gemini 3.8 Flash сослались в HAVING на псевдонимы столбцов: SQLite и MySQL такое принимают, а PostgreSQL вернёт ошибку.

Нейросеть для 1С: на чём спотыкаются модели

Виртуальная таблица остатков не содержит товаров с нулевым остатком, поэтому запрос «от регистра» потеряет всё, чего на складе нет. Правильно брать справочник номенклатуры, присоединять остатки левым соединением, а отбор по складу передавать в параметры виртуальной таблицы. Если поставить его в секцию ГДЕ, строки без остатка отсеются.

Логику поняли все десять моделей. DeepSeek V4.1 Flash ошиблась в имени поля:

// так написала DeepSeek V4.1 Flash: поля «Количество» в таблице остатков нет
ЕСТЬNULL(Остатки.Количество, 0) < 5

// правильно: ресурс Количество в таблице остатков называется КоличествоОстаток
ЕСТЬNULL(Остатки.КоличествоОстаток, 0) < 5

Текст запроса хранится строкой, и синтаксический контроль модуля в конфигураторе такую ошибку не увидит, она всплывёт при выполнении. Qwen 3.8 Max поставила отбор по складу в условие соединения: результат верный, но стандарт 1С об обращениях к виртуальным таблицам требует передавать такие условия в параметры таблицы, иначе на большой базе запрос медленнее.

Три модели искали склад по наименованию без флага точного совпадения. Так находится первый склад, чьё название начинается на «Основной», например «Основной (архив)». Запрос от нейросети сначала откройте в конструкторе запросов или консоли: несуществующее поле там видно сразу.

Вёрстка и Arduino: что проверять руками

С вёрсткой справились семь моделей из десяти. Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra задали блоку с фото пропорцию 4:3, но внутри карточки-колонки такой блок растягивается под высоту картинки. С вертикальным фото 3:4 (в таком формате продавцы обычно грузят товары на маркетплейсы) он становится почти вдвое выше. Исправление в одну строку:

.card__media { min-height: 0; } /* или overflow: hidden */

Grok 4.7 забыла добавить бейдж в разметку. Qwen 3.8 Max сделала больше, чем просили: шапку магазина, бегущую строку и подвал, и потратила на это больше четырёх минут.

Со скетчем для Arduino справились все. Десять скетчей скомпилировались под Uno без предупреждений и в симуляции переключили светодиод ровно четыре раза на четыре нажатия, причём в момент нажатия, а не отпускания. По сути это вариации официального примера Debounce из документации Arduino, переделанного под кнопку на землю с внутренней подтяжкой.

Частые вопросы

Что дальше

• Как ставить задачу и работать с кодом в чате: нейросеть для кода.
• Как собрать программу, не зная языка: вайбкодинг простыми словами.
• Модели не только для кода: какая нейросеть лучше в 2026.
• Почему на закрытом коде результаты ниже: тест на коде реальных компаний.
• О моделях подробнее: Claude, GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash, DeepSeek.