KI-Modelle für Programmierung und Code

Vom Codeschnipsel zum Repository

Eine Lösung kann in kleinen Beispielen korrekt sein und über Dateigrenzen Kontext verlieren oder unnötige Abhängigkeiten hinzufügen. Bewerte Änderungen im Projekt mit dessen Sprachversion, Umgebung und Konventionen. Bewahre den Ausgangszustand auf und prüfe den Diff. Eine überzeugende Erklärung ersetzt weder Kompilierung noch Tests oder Nebenwirkungsprüfung.

Ein konkreter Fall

Bereite für einen Endpoint-Fehler eine reproduzierende Anfrage und eine Prüfung des Sollverhaltens vor. Gib dem Modell den nötigen Kontext, wende den Patch isoliert an und vergleiche das Ergebnis. Teste auch ungültige Eingaben und Berechtigungen neben dem Erfolgsfall.

Was du prüfen solltest

Vergleiche Zeit bis zur validierten Lösung, Kosten, Versuche und Wartbarkeit des Patches. Codebenchmarks hängen von Harness, Werkzeugen und Budget ab; setze eine einzelne Antwort nicht mit einem Agenten mit mehreren Ausführungen gleich.

Modelle dieser Kategorie

29 Modelle mit Profil. Die Einteilung beschreibt Fähigkeiten, keine Qualitätsrangliste.

OpenAI

GPT‑6.1 Terra

Proprietäres OpenAI-Modell, veröffentlicht am 26. Oktober 2026, zum Verstehen von Bildern, Bedienen von Anwendungen und Verfassen von Texten. Es verarbeitet Text und Bilder und gibt Text aus; Bilderzeugung über ein Werkzeug ist keine native Ausgabemodalität. Es ist per API als gpt-6.1-terra sowie je nach Tarif in ChatGPT Work und Codex verfügbar. Es wird nicht als herunterladbarer Checkpoint veröffentlicht.

Text und Begründung · Kostenpflichtig proprietär NVIDIA

Nemotron 3.5 Bolt E4B

Kompaktes NVIDIA-Modell, veröffentlicht am 23. Oktober 2026 und auf Grundlage von Gemma-4-E4B-it nachtrainiert. Es hat etwa 8 Milliarden Parameter insgesamt und 4 Milliarden effektive Parameter; E4B bedeutet kein MoE mit vier Milliarden aktiven Parametern. BF16 und GGUF Q4_K_M werden in einem Profil mit getrennten Ergebnissen nach Präzision zusammengefasst. Dokumentiert ist Text als Ein- und Ausgabe: Die Ausrichtung auf Sprachassistenten macht es nicht zu einem System für Audioerkennung oder Sprachsynthese.

Text und Begründung · API und offene Gewichte Recursive

Recursive Flint

Am 21. Oktober 2026 veröffentlichtes Modell von Recursive zur Untersuchung von Repositories, Fehlerbehebung, Entwicklung von Funktionen und Erstellung von Tests mit lokalen Agenten. Es ist ein Mixture-of-Experts-Transformer mit insgesamt 39,8 Milliarden Parametern und ungefähr 2,5 Milliarden aktiven Parametern pro Token, einschließlich des Ausgabekopfs. Es verarbeitet und erzeugt Text, aber keine Bilder oder Audiodaten. Dieses Profil bündelt den BF16-Checkpoint und die offiziellen INT4- und NVFP4-Distributionen, ohne sie als eigenständige Modelle zu zählen.

Code · API und offene Gewichte NVIDIA

Nemotron Labs Dory 1.0 4B

Textmodell von NVIDIA, veröffentlicht am 16. Oktober 2026, mit 4 Milliarden Parametern und rekurrenter Architektur. Es verwendet einen Schichtenblock wieder, um den Rechenaufwand pro Token ohne Checkpoint-Wechsel anzupassen. Dokumentiert sind Englisch und ein validierter Kontext von 256K Token. Es erzeugt keine Bilder, Audio- oder Videodaten.

Text und Begründung · Offene Gewichte Meta

Muse Spark Open

Multimodales Meta-Modell, veröffentlicht am 15. Oktober 2026, mit insgesamt 816 Milliarden und 42 Milliarden aktiven Parametern. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video und gibt Text aus. Kombiniertes Kontextfenster von einer Million Tokens; BF16- und NVFP4-Varianten.

Multimodal · Eingeschränkte Gewichte Google

Gemini 4 Argon

Google-Modell, seit dem 13. Oktober 2026 allgemein verfügbar. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video und erzeugt Text einschließlich Code, jedoch keine Bilder, Audio- oder Videodateien. Es nutzt eine MoE-Architektur und ein gemeinsames Kontextfenster von 1.048.576 Tokens. Robotikanwendungen verwenden dasselbe Modell, keinen separaten Endpoint.

Text und Begründung · Kostenpflichtig proprietär Microsoft

AesCode 32B

Microsofts multimodale Modellfamilie wandelt Inhaltsanforderungen und optionale visuelle Referenzen in bearbeitbare HTML/CSS-Dokumente um. Die Checkpoints 8B und 32B basieren auf Qwen3-VL-8B-Instruct beziehungsweise Qwen3-VL-32B-Instruct. Sie erzeugen Code, keine Rasterbilder oder Videodateien. Die Referenz liefert Komposition und Stil, während der Prompt die maßgebliche Quelle für Texte, Zahlen und Beziehungen bleibt. Die bestätigte öffentliche Veröffentlichung erfolgte am 11. Oktober 2026; die frühere Repository-Erstellung ist nicht das Veröffentlichungsdatum.

Code · Offene Gewichte Microsoft

AesCode 8B

Code · Offene Gewichte Anthropic

Claude Haiku 5.5

Am 7. Oktober 2026 veröffentlichtes Anthropic-Modell für häufige, kosten- und latenzsensitive Aufgaben. Es verarbeitet Text und Bilder und gibt Text einschließlich Code aus; es erzeugt keine Bilder, Audio- oder Videoinhalte. Sein Kontextfenster mit einer Million Tokens und adaptives Denken erweitern die Haiku-Familie, ohne Sonnet oder Opus bei komplexen Arbeiten grundsätzlich zu ersetzen.

Text und Begründung · Kostenpflichtig proprietär Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Sonnet-Update für alltägliche Aufgaben, Code und Dokumente – mit höherer Geschwindigkeit und einer Million Token Kontext.

Text und Begründung · Kostenpflichtig proprietär Aleph Alpha

Kolibri 1

Text- und Codemodell von Aleph Alpha, offiziell am 3. Oktober 2026 veröffentlicht und auf Deutsch und Englisch ausgerichtet. Die MoE-Architektur umfasst insgesamt 78,1 Milliarden Parameter und aktiviert etwa 3,46 Milliarden pro Token. Das Modell unterstützt konfigurierbares Reasoning und Tool-Aufrufe. FP8- und BF16-Gewichte stehen unter Apache 2.0; sie sind zwei Präzisionsvarianten derselben Familie, keine unabhängigen Modelle.

Text und Begründung · Offene Gewichte OpenAI