Какая нейросеть лучше всех пишет код в октябре 2026 года? Если коротко — Claude Sonnet 5.5: она первая в Terminal-Bench 4.0, самом жёстком из открытых тестов агентного программирования, и в связке с Claude Code занимает первое место среди 42 агентов. Ниже — рейтинг моделей по бенчмаркам кода Artificial Analysis на 20 октября, цена каждой модели в Kumo, лучшие связки «агент + модель» и подсказка, какую модель ставить под конкретную задачу и в какой редактор.
Лидер Terminal-Bench 4.0
Sonnet 5.5
63,6% решённых задач; у Opus 5.5 — 59,6%
Лучший агент
68,4
Claude Code с Sonnet 5.5 — первое место из 42 связок
Лидер Coding Index
81,6
Claude Fable 5.1; у самых новых моделей индекса пока нет
Лучший баланс
$1.1 / $5.5
Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon и GPT-6.1 Sol за 1 млн токенов, вход / выход
Короткий ответ: какая нейросеть лучше пишет код
Для большинства задач программирования сейчас лучший выбор — Claude Sonnet 5.5. Она решает 63,6% задач Terminal-Bench 4.0 — больше, чем любая другая модель в каталоге Kumo, — и стоит $1.1 / $5.5 за миллион входных и выходных токенов, то есть 91 ₽ и 456 ₽. Дороже, но сильнее в самых трудных задачах Claude Opus 5.5: у неё выше сводный индекс интеллекта (57,6 против 56,0) и лучший результат в научном коде SciCode — 66,9%.
Если вы работаете в Codex или предпочитаете OpenAI, берите GPT-6.1 Sol: 56,1% в Terminal-Bench 4.0 по той же цене, что и Sonnet 5.5, а в связке с Codex она решает задачу дешевле всех агентов первой десятки. Gemini 4 Argon — 57,1% и тоже $1.1 / $5.5 — сильнейшая модель Google для долгих задач. Самый высокий Coding Index, 81,6, у Claude Fable 5.1, но на выходе она в 5,5 раза дороже Sonnet 5.5 и в Terminal-Bench 4.0 уступает ей 11,6 пункта.
Какие бенчмарки мы смотрим
Terminal-Bench 4.0 — задачи, которые модель решает как агент в настоящем терминале: собрать проект, починить упавшие тесты, настроить окружение, разобраться в чужом репозитории. Модель сама вызывает команды, читает их вывод и исправляет ошибки. Это ближе всего к тому, как работают Claude Code, Codex и Cline, поэтому в нашем рейтинге это главный тест.
Coding Index — сводный индекс Artificial Analysis по задачам программирования. Он удобен одной цифрой, но считается с задержкой: для моделей, вышедших в конце сентября и в октябре, — Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon и GPT-6.1 Sol — его в источнике пока нет. Поэтому мы показываем его отдельным графиком и не строим по нему общий рейтинг.
SciCode — задачи научного программирования на Python: реализовать численный метод, физическую модель или алгоритм из статьи. Он хорошо показывает, насколько аккуратно модель пишет вычислительный код, где одна ошибка в индексе ломает весь результат.
LiveCodeBench — олимпиадные задачи, собранные после даты обучения модели, чтобы она не могла помнить ответы. SWE-bench — исправление настоящих issue из открытых репозиториев. У моделей этого поколения балла LiveCodeBench в данных Artificial Analysis на 20 октября нет, а вместо SWE-bench рейтинг агентов ниже использует более новые DeepSWE v1.1 и SWE-Atlas-QnA вместе с Terminal-Bench v4.
Рейтинг нейросетей для программирования: топ-10
Десять сильнейших моделей каталога Kumo по Terminal-Bench 4.0. Рядом — научный код SciCode, общий индекс интеллекта, цена за миллион токенов, контекст и инструменты, в которых модель работает через Kumo.
| № | Модель | Terminal-Bench 4.0 | SciCode | Intelligence Index | Цена в Kumo | Контекст | Где работает |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Sonnet 5.5 | 63,6% | 61,0% | 56,0 | $1.1 / $5.5 (91 ₽ / 456 ₽) | 1 млн | Claude Code, Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 2 | Claude Opus 5.5 | 59,6% | 66,9% | 57,6 | $2.2 / $11 (182 ₽ / 912 ₽) | 1 млн | Claude Code, Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 3 | GPT-6 Astra | 59,1% | 56,5% | 52,7 | $6 / $30 (498 ₽ / 2488 ₽) | 1 млн | Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 4 | Gemini 4 Argon | 57,1% | 61,8% | 52,6 | $1.1 / $5.5 (91 ₽ / 456 ₽) | 1 млн | Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 5 | GPT-6.1 Sol | 56,1% | 54,2% | 51,8 | $1.1 / $5.5 (91 ₽ / 456 ₽) | 1 млн | Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 6 | Claude Fable 5.1 | 52,0% | 63,1% | 53,4 | $6 / $30 (498 ₽ / 2488 ₽) | 1 млн | Claude Code, Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 7 | Claude Opus 5 | 49,0% | 56,4% | 50,8 | $2.6 / $12.8 (211 ₽ / 1057 ₽) | 1 млн | Claude Code, Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 8 | GPT-6 Sol | 43,9% | 57,6% | 47,6 | $1.1 / $5.5 (91 ₽ / 456 ₽) | 1 млн | Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 9 | Claude Fable 5 | 42,4% | 61,0% | 49,6 | $5.1 / $25.5 (423 ₽ / 2114 ₽) | 1 млн | Claude Code, Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
| 10 | GLM-5.3 | 41,9% | 59,0% | 44,8 | $0.8 / $2.6 (70 ₽ / 219 ₽) | 1 млн | Codex, Cursor, Cline, OpenCode |
Первые пять мест делят модели трёх компаний, и разрыв между первым и пятым — семь с половиной пунктов. Важнее цена: три из пяти — Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon и GPT-6.1 Sol — стоят одинаково, $1.1 / $5.5, а GPT-6 Astra при почти том же результате дороже их в пять с половиной раз. Claude Opus 5.5 вдвое дороже Sonnet 5.5 и уступает ей в терминале, зато лучше в научном коде и длинном контексте.
Лучшая модель вне большой тройки — GLM-5.3 от Zhipu: 41,9% в Terminal-Bench 4.0 за $0.8 / $2.6. Grok 4.7 от xAI в этот список не попал: в Terminal-Bench 4.0 у него 25,8%, хотя его предшественник Grok 4.6 держит высокий Coding Index — 76,8.
Coding Index: рейтинг, который ещё не догнал новые модели
По Coding Index лидирует Claude Fable 5.1 — 81,6, за ней Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol. Это хороший ориентир для моделей лета 2026 года, но в нём нет четырёх самых новых флагманов, которые в Terminal-Bench 4.0 стоят выше Fable 5.1. Если вы видите в чужом рейтинге Fable 5.1 на первом месте — скорее всего, он построен по этому индексу.
Лучшие связки «агент + модель»
Модель — только половина результата: агент решает, какие файлы ей показать, какие команды запустить и когда остановиться. Artificial Analysis отдельно измеряет 42 связки агентов и моделей на трёх тестах — DeepSWE v1.1, SWE-Atlas-QnA и Terminal-Bench v4 — и сводит их в Coding Agent Index.
Первое место — Claude Code с Sonnet 5.5 на максимальном уровне рассуждений: 68,4. Но обратите внимание на цену задачи: по ценам вендоров Claude Code с Sonnet 5.5 тратит на задачу около $14.2, а Codex с GPT-6.1 Sol на уровне xhigh — около $1 при индексе 62,9. Для ежедневной работы эта разница важнее пяти пунктов индекса.
| Агент | Модель | Индекс | DeepSWE v1.1 | Terminal-Bench v4 | Минут на задачу | Цена задачи |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code | Claude Sonnet 5.5 | 68,4 | 72,0% | 66,2% | 87 | $14.19 |
| Devin Fusion CLI | Claude Opus 5.5 + GPT-6 Luna | 68,1 | 72,6% | 62,1% | 55 | $9.01 |
| Muse Code | Muse Wonder Full | 68,0 | 77,0% | 59,1% | 29 | нет данных |
| Claude Code | Claude Opus 5.5 | 66,0 | 68,4% | 63,1% | 64 | $13.04 |
| Antigravity CLI | Gemini 4 Argon | 63,8 | 78,8% | 56,1% | 35 | $5.84 |
| Codex | GPT-6.1 Sol, xhigh | 62,9 | 73,2% | 54,5% | 16 | $1.04 |
| Claude Code | Claude Fable 5.1 | 62,2 | 64,3% | 57,6% | 35 | $12.39 |
| Codex | GPT-6 Astra | 61,6 | 67,6% | 55,6% | 29 | $7.47 |
| Opencode | GLM-5.3 | 53,6 | 61,4% | 39,9% | 48 | $4.24 |
| Kimi Code CLI | Kimi K3 | 51,9 | 68,4% | 21,2% | 61 | $5.05 |
Лучшая модель под задачу
Отдельных бенчмарков «для фронтенда» или «для бэкенда» в независимых данных нет, поэтому советы ниже опираются на то, что измерено: работу в терминале, научный код, длинный контекст, скорость и цену.
| Задача | Модель | Почему |
|---|---|---|
| Повседневная разработка в агенте | Claude Sonnet 5.5 | Первое место в Terminal-Bench 4.0 (63,6%) и среди агентов; $1.1 / $5.5 |
| Большой рефакторинг, работа с целым репозиторием | Claude Opus 5.5 | Лучший SciCode (66,9%) и рассуждение по длинному документу AA-LCR — 84,7%; контекст 1 млн токенов |
| Быстрые правки, субагенты, фоновые задачи | Claude Haiku 5.5 | 240 токенов в секунду и 32,8% в Terminal-Bench 4.0 за $0.06 / $0.3 |
| Фронтенд по скриншотам и макетам | Claude Sonnet 5.5 или GLM 5.3 Flash | Обе принимают изображения; GLM 5.3 Flash — 32,8% в Terminal-Bench 4.0 за $0.2 / $0.6 |
| Бэкенд, инфраструктура, много команд в терминале | GPT-6.1 Sol в Codex | 56,1% в Terminal-Bench 4.0 и самая дешёвая задача среди лидеров рейтинга агентов |
| Долгие задачи с документами и данными | Gemini 4 Argon | 57,1% в Terminal-Bench 4.0, сильна в длинных многошаговых задачах; подробно — в обзоре Argon |
| Научный и численный Python | Claude Opus 5.5 или Claude Fable 5.1 | SciCode — 66,9% и 63,1%, лучшие результаты в каталоге |
| Обучение и пет-проекты | DeepSeek V4.1 Flash | $0.1 / $0.5 и 235 токенов в секунду; 26,8% в Terminal-Bench 4.0; подробно — в статье о DeepSeek |
Цена против качества: где лучший баланс
На графике каждая модель — точка: по вертикали её результат в Terminal-Bench 4.0, по горизонтали цена миллиона выходных токенов в Kumo. Шкала цены логарифмическая: модели стоят от нескольких десятков центов до $30, и на обычной шкале все дешёвые слились бы в один угол.
Лучший баланс — группа за $5.5 на выходе: Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon и GPT-6.1 Sol. Выше них по цене нет ни одной модели, которая решала бы больше задач. Ниже $1 за миллион выходных токенов — Claude Haiku 5.5, GLM 5.3 Flash и DeepSeek V4.1 Flash: они решают четверть-треть задач терминала и подходят для простых правок, автодополнения и обучения. Посередине — MiMo V2.6 Pro и GLM-5.3: заметно сильнее дешёвых моделей и в два-пять раз дешевле флагманов.
Какую модель поставить в Claude Code, Cursor, Cline и Codex
Claude Code говорит на протоколе Anthropic, поэтому через Kumo в нём работают модели Claude. Основной ставьте Sonnet 5.5, для самых трудных задач переключайтесь на Opus 5.5, а фоновые вызовы отдайте Haiku 5.5. Как установить и подключить Claude Code из России, описано в гайде по Claude Code.
Codex работает по протоколу Responses. Через Kumo ему доступны GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra и другие модели OpenAI, а также модели с тем же протоколом — Gemini 4 Argon, GLM-5.3 и Kimi K3. Лучший выбор по цене задачи — GPT-6.1 Sol.
Cursor, Cline, Roo Code, Continue и OpenCode подключаются как «OpenAI Compatible» и видят весь каталог. Для них берите Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon или GPT-6.1 Sol, а на черновую работу — GLM 5.3 Flash или DeepSeek V4.1 Flash. Пошаговые настройки — в гайдах по Cursor, Cline и VS Code и OpenCode; сравнение самих инструментов — в обзоре ИИ-инструментов для вайб-кодинга.
Как подключить за пять минут
- Зарегистрируйтесь в консоли Kumo и пополните баланс — российской картой, через СБП или криптовалютой.
- Создайте API-ключ и сразу поставьте ему лимит расхода: агенты тратят токены быстрее чата.
- Пропишите адрес шлюза https://api.kumorouter.com/v1 в редакторе или SDK — для Claude Code адрес без /v1.
- Укажите модель, например claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol или gemini-4-argon.
- Проверьте в журнале запросов консоли, что списание прошло за нужную модель.
Одна задача — три модели
Лучший способ выбрать — дать одну и ту же задачу из вашего проекта нескольким моделям. С одним ключом Kumo это три строчки: меняется только имя модели.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.kumorouter.com/v1", api_key="KUMO_API_KEY")
task = "Напиши на Python функцию, которая сливает пересекающиеся интервалы, и тесты к ней."
for model in ["claude-sonnet-5-5", "gpt-6.1-sol", "gemini-4-argon"]:
answer = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": task}],
)
print(f"--- {model}\n{answer.choices[0].message.content}\n")
Частые вопросы
- Claude или GPT — что лучше для программирования?
- По независимым тестам на октябрь 2026 года впереди Claude: Sonnet 5.5 решает 63,6% задач Terminal-Bench 4.0, лучшая модель OpenAI, GPT-6 Astra, — 59,1%. Но GPT-6.1 Sol в агенте Codex обходится в несколько раз дешевле на задачу, поэтому для большого объёма рутинной работы она может быть выгоднее.
- Есть ли бесплатные нейросети для программирования?
- Бесплатные тарифы есть у самих вендоров, но с жёсткими лимитами и, как правило, без доступа из России. В Kumo оплата по токенам, а самые дешёвые модели для кода — Claude Haiku 5.5 и GPT-6 Luna за $0.06 / $0.3 за миллион токенов: на небольшой проект уходят центы.
- Какая нейросеть лучше пишет на Python?
- Для вычислительного и научного Python — Claude Opus 5.5: 66,9% в SciCode, лучший результат в каталоге; за ней Claude Fable 5.1 и Gemini 4 Argon. Для обычной прикладной разработки на Python разница между лидерами небольшая, и Sonnet 5.5 даёт лучшее соотношение цены и качества.
- Какая нейросеть лучше для вайб-кодинга?
- Для вайб-кодинга важнее всего, чтобы агент доводил задачу до конца сам, поэтому смотрите на рейтинг агентов: первое место у Claude Code с Sonnet 5.5. Если вы только начинаете, прочитайте, что такое вайб-кодинг и как сделать первый проект с ИИ.
- Можно ли пользоваться этими моделями из России?
- Да, через Kumo: шлюз работает без VPN, а баланс пополняется российской картой, через СБП или криптовалютой. Аккаунты у Anthropic, OpenAI и Google и зарубежная карта не нужны.
- Как часто обновляется рейтинг?
- Раз в месяц и при выходе заметных моделей. Самые свежие цифры по всем моделям — всегда на странице бенчмарков: она обновляется каждый день.
Источники
Баллы моделей: Artificial Analysis, срез 20 октября 2026 года. Рейтинг агентов: Artificial Analysis Coding Agents. Цены: прайс Kumo, версия 33, на странице моделей. Все цифры в одном месте — на странице бенчмарков Kumo.
Читайте также: вайб-кодинг для программистов, новые нейросети от малоизвестных вендоров и токены Opus и Fable по низким ценам.