Ewolucja LLM w kodowaniu: nowe standardy benchmarków i wyścig liderów 2025

Branża sztucznej inteligencji, a zwłaszcza obszar dużych modeli językowych (LLM) dedykowanych kodowaniu, przeżywa niezwykle dynamiczny rozwój. Modele te stały się nieodłącznym elementem pracy programistów, wspierając generowanie kodu, usuwanie błędów, tworzenie dokumentacji czy refaktoryzację. Rosnąca konkurencja, zarówno wśród rozwiązań komercyjnych, jak i modeli open-source, wymusiła jednak potrzebę precyzyjnych i obiektywnych metod oceny ich rzeczywistych możliwości. W połowie 2025 roku jesteśmy świadkami ewolucji w metodologiach benchmarkingu, które mają na celu wyłonienie faktycznych liderów i zapewnienie transparentności w ocenie tych złożonych narzędzi.

Podstawowe benchmarki dla kodujących LLM

Ocena jakości kodujących LLM opiera się na hybrydowym podejściu, łączącym publiczne zbiory danych akademickich, dynamiczne rankingi na żywo oraz symulacje rzeczywistych scenariuszy pracy. Kluczowe benchmarki, które obecnie dominują w branży, obejmują:

• HumanEval: Ten benchmark mierzy zdolność modeli do generowania poprawnych funkcji Pythona na podstawie opisów języka naturalnego. Wyniki są weryfikowane poprzez uruchamianie kodu przeciwko predefiniowanym testom. Kluczową metryką jest Pass@1, czyli odsetek problemów rozwiązanych poprawnie przy pierwszej próbie. Obecnie topowe modele przekraczają 90% wskaźnik Pass@1, co świadczy o ich dużej precyzji.
• MBPP (Mostly Basic Python Problems): Skupia się na ocenie podstawowych konwersji programistycznych oraz zadań wprowadzających, sprawdzając znajomość fundamentów Pythona.
• SWE-Bench: Przechodzi od teoretycznych problemów do rzeczywistych wyzwań inżynierii oprogramowania, czerpiąc dane z platformy GitHub. Ocenia nie tylko generowanie kodu, ale także zdolność do rozwiązywania problemów i efektywnej integracji z istniejącym workflow. Wyniki przedstawiane są jako odsetek poprawnie rozwiązanych problemów, np. Gemini 2.5 Pro osiągnął 63.8% na SWE-Bench Verified.
• LiveCodeBench: Ten dynamiczny i odporny na zanieczyszczenia benchmark symuluje wieloetapowe zadania kodowania, takie jak pisanie, naprawa, wykonywanie kodu i przewidywanie wyników testów. Odzwierciedla niezawodność i solidność LLM w złożonych scenariuszach.
• BigCodeBench i CodeXGLUE: Rozbudowane zestawy zadań, które mierzą automatyzację, wyszukiwanie kodu, uzupełnianie, podsumowywanie oraz zdolności tłumaczenia kodu.
• Spider 2.0: Skoncentrowany na generowaniu złożonych zapytań SQL i rozumowaniu, co jest kluczowe dla oceny biegłości modeli w obszarze baz danych.

Dodatkowo, rankingi takie jak Vellum AI, ApX ML, PromptLayer czy Chatbot Arena agregują wyniki, włączając w to również preferencje użytkowników, co wnosi subiektywny, lecz istotny element oceny wydajności.

Kluczowe metryki wydajności

Oprócz specyficznych dla benchmarków wskaźników, w szerszej perspektywie oceny kodujących LLM stosuje się następujące metryki:

• Dokładność na poziomie funkcji (Pass@1, Pass@k): Określa, jak często początkowa (lub k-ta) odpowiedź kompiluje się i przechodzi wszystkie testy, co stanowi podstawę poprawnego kodu.
• Wskaźnik rozwiązywania rzeczywistych zadań: Mierzony jako odsetek zamkniętych problemów na platformach takich jak SWE-Bench, odzwierciedla zdolność modelu do radzenia sobie z prawdziwymi wyzwaniami programistycznymi.
• Rozmiar okna kontekstowego: Objętość kodu, jaką model może przetworzyć jednocześnie. Nowe modele oferują zakres od 100 000 do ponad 1 000 000 tokenów, co jest kluczowe dla nawigacji w dużych bazach kodu.
• Opóźnienie i przepustowość: Czas do pierwszej odpowiedzi (responsiveness) oraz liczba tokenów na sekundę (prędkość generowania) istotnie wpływają na integrację z workflow programisty.
• Koszt: Cena za token, opłaty subskrypcyjne lub koszty samohostingu są fundamentalne dla adopcji w środowiskach produkcyjnych.
• Niezawodność i wskaźnik halucynacji: Częstotliwość generowania nieprawidłowych lub semantycznie błędnych wyników, monitorowana za pomocą specjalistycznych testów i ocen ludzkich.
• Preferencje użytkownika/Ranking Elo: Zbiera dane z crowd-sourcingu lub rankingów ekspertów na podstawie bezpośrednich porównań generowanego kodu.

Liderzy wśród kodujących LLM (Maj-Lipiec 2025)

W połowie 2025 roku, wśród najbardziej obiecujących modeli kodujących LLM, wyróżniają się:

• OpenAI o3, o4-mini: Charakteryzują się zrównoważoną dokładnością i mocnymi wynikami w STEM, z wynikiem 83–88% na HumanEval. Pozostają uniwersalnym narzędziem do szerokiego zastosowania.
• Gemini 2.5 Pro (Google): Wykazuje imponujące możliwości, z 99% wynikiem na HumanEval i 63.8% na SWE-Bench, a także obsługą kontekstu do 1 miliona tokenów. Jest to wszechstronne narzędzie do pełnego stacku, rozumowania i projektów na dużą skalę, w tym zapytań SQL.
• Anthropic Claude 3.7: Osiąga około 86% na HumanEval i wysokie wyniki w rzeczywistych zastosowaniach, z kontekstem 200 000 tokenów. Ceni się go za zdolności rozumowania, debugowania i wierność faktom.
• DeepSeek R1/V3: To otwarte modele, które dorównują komercyjnym konkurentom pod względem kodowania i logiki, oferując kontekst 128 000+ tokenów. Są atrakcyjne dla tych, którzy poszukują elastycznych rozwiązań do self-hostingu.
• Meta Llama 4 series: Wersje takie jak Maverick osiągają około 62% na HumanEval, a Scout obsługuje do 10 milionów tokenów. Ich otwartoźródłowy charakter i zdolność do obsługi dużych baz kodu sprawiają, że są idealne do dostosowanych rozwiązań.
• Grok 3/4 (xAI): Wyróżnia się w benchmarkach rozumowania (84–87%), z silnymi stronami w matematyce, logice i programowaniu wizualnym.
• Alibaba Qwen 2.5: Oferuje wysokie wyniki w Pythonie i dobrą obsługę długiego kontekstu, doskonale nadaje się do automatyzacji potoków danych i zastosowań wielojęzycznych.

Testowanie w rzeczywistych scenariuszach

Najlepsze praktyki ewaluacji obejmują już bezpośrednie testowanie w głównych schematach workflow. Kluczowe jest badanie kompatybilności z wtyczkami IDE (np. VS Code, JetBrains), obecność integracji z GitHub Copilot, a także symulowanie konkretnych scenariuszy deweloperskich, takich jak implementacja algorytmów, zabezpieczanie API czy optymalizacja zapytań do baz danych. Nie mniej ważne pozostają jakościowe oceny użytkowników — ich opinie i preferencje nadal kierują rozwojem API i narzędzi, uzupełniając dane ilościowe.

Zanikanie baniek informacyjnych i nowe wyzwania

Rozwój LLMów do kodowania boryka się z problemem tak zwanego „zanieczyszczenia danych” (data contamination). Statyczne benchmarki stają się coraz bardziej podatne na nakładanie się z danymi treningowymi modeli, co zniekształca obiektywną ocenę. Odpowiedzią na to są dynamiczne konkursy kodowania oraz specjalnie kuratowane benchmarki, takie jak LiveCodeBench, które zapewniają bardziej wiarygodne pomiary.

Obserwujemy także pojawienie się trendów takich jak „agentic coding” i multimodalność – modele jak Gemini 2.5 Pro czy Grok 4 zyskują zdolność do interakcji ze środowiskiem (np. uruchamianie komend shella, nawigacja po plikach) oraz rozumienia kodu wizualnie. Innowacje w otwartym kodzie źródłowym, takie jak DeepSeek czy Llama 4, dowodzą, że modele open-source są w pełni zdolne do obsługi zaawansowanych operacji DevOps i dużych przepływów pracy w przedsiębiorstwach, oferując jednocześnie większą prywatność i możliwości dostosowania. Co istotne, rosnące znaczenie mają preferencje deweloperów, mierzone np. rankingami Elo z Chatbot Arena, które uzupełniają empiryczne benchmarki, wpływając na adopcję i wybór modelu.

Podsumowując, w 2025 roku kompleksowa ocena kodujących LLM to balans między testami funkcjonalnymi (HumanEval, MBPP), symulacjami inżynierskimi (SWE-Bench, LiveCodeBench) a ocenami użytkowników. Kluczowe metryki takie jak Pass@1, rozmiar kontekstu, skuteczność na SWE-Bench, opóźnienia i preferencje deweloperów wspólnie definiują liderów. Do czołówki należą modele OpenAI o-series, Google Gemini 2.5 Pro, Anthropic Claude 3.7, DeepSeek R1/V3 oraz najnowsze modele Meta Llama 4. Zarówno rozwiązania komercyjne, jak i open-source, dostarczają obecnie imponujących wyników, realnie usprawniając pracę programistów.