📊 Кто пишет код лучше всех в марте 2026 по данным LogRocket

LogRocket обновил свои AI Power Rankings за март — ранжирование моделей и инструментов для разработки по 50+ фичам: SWE-bench, usability, цена, контекст, code quality, accessibility, enterprise-фичи.

Вот что изменилось.

Модели — топ-5 марта:

→ #1 Claude Opus 4.6 (new) — 75.6% SWE-bench, контекст 1M (бета), output 128K. Agent Teams, adaptive thinking. $5/$25 за 1M токенов

→ #2 Gemini 3.1 Pro (new) — 77.1% ARC-AGI-2 (удвоение reasoning vs предыдущего поколения). Цена $2/$12 — не изменилась vs Gemini 3 Pro при значительном скачке качества

→ #3 Claude Sonnet 4.6 (new) — 1M контекст в бета, $3/$15. В Claude Code предпочитается вместо Opus 4.5 в 59% случаев

→ #4 GPT-5.3 Codex — $1.25/$10, 100+ языков, быстрее на автокомплит на 25%

→ #5 GLM-5 (new) — вытеснил GPT-5.2. MIT-лицензия, 744B MoE (40B active), $0.30/$2.55. Обучен целиком на Huawei Ascend, без NVIDIA. Нативная генерация .docx/.pdf/.xlsx

Главный сюрприз: GLM-5 на пятом месте вместо GPT-5.2. Open-source с MIT-лицензией по цене в 10× дешевле Opus при frontier-level перформансе.

Инструменты — топ-5:

→ #1 Windsurf — удерживает лидерство. Arena Mode (слепое A/B сравнение моделей), Plan Mode, параллельные мульти-агент сессии с Git worktrees. Free–$60

→ #2 Antigravity — бесплатный (preview). Мульти-агент оркестрация + встроенная автоматизация Chrome. Поддержка Gemini 3 Pro, Claude Sonnet/Opus 4.5, GPT-OSS

→ #3 Cursor IDE — Cursor 2.0: Composer-модель (4× быстрее), до 8 агентов параллельно, Plan Mode. Free–$200

→ #4 Kimi Code — open-source терминальный агент, визуальный дебаг (видео/изображения на вход), интеграция с VSCode/Cursor/Zed, Agent Swarm от K2.5

→ #5 Codex (new) — вернулся: cloud-native agent от OpenAI, параллельные sandbox-ы, автосоздание PR, нативная интеграция с GitHub. $20–$200. Вытеснил Claude Code из топ-5

Главная интрига: Claude Code выпал из пятёрки инструментов, хотя Claude-модели лидируют в рейтинге моделей. Codex зашёл с козырями — headless-режим в облаке не блокирует локальную разработку.

Что реально выбирать:

Сложный дебаг, рефакторинг монорепо → Opus 4.6 (89% root cause accuracy) Быстрый автокомплит, полиглот-проекты → GPT-5.3 Codex Баланс цена/качество → Sonnet 4.6 (75.2% SWE-bench за треть цены Opus) Self-hosted, приватность → Llama 4 Code или Qwen 3.5 (397B MoE, 17B active, бесплатно) Бюджет → MiniMax M2.5: $0.30/$1.10 за 1M — дешевле всех в топ-10

Тренд, который многие упускают: open-source модели (GLM-5, Qwen 3.5, MiMo-V2-Flash) уже теснят коммерческие в соотношении цена/качество. Вопрос не «какая модель лучшая», а «какая лучшая для вашего конкретного workflow по конкретной цене».

#AIcoding #AI #LLM #DevOps #GenAI

(источник)