Когда маркетинг сталкивается с реальностью: 70 репозиториев против ИИ-программистов
Каждый месяц выходит новая модель, которая 'революционизирует' программирование. Qwen 3.5, Codex 5.3, локальные гиганты - все обещают писать код за вас. Но когда вы запускаете их на своем проекте, результат часто вызывает слезы. Почему? Потому что синтетические тесты врут. Как в случае с IQuest-Coder-V1-40B-Instruct, который показал блестящие цифры в бенчмарках и полный провал на реальных задачах.
1Как мы ломали модели: методология APEX Testing
Мы взяли 70 реальных репозиториев с GitHub. От маленьких утилит на Python до монолитов на Java и TypeScript. Каждый репозиторий - это живой проект с тестами, зависимостями и своей архитектурой.
Задачи для моделей:
- Добавить новую функцию в существующий код
- Исправить баг, описанный в issue
- Рефакторинг сложного метода
- Написание тестов для непокрытого кода
Инструменты: APEX Testing для автоматизации тестов, LM Studio для запуска локальных моделей. Все модели работали с одинаковыми промптами, температурой 0.2 и максимальной длиной ответа 2048 токенов.
Метрики успеха:
- Код компилируется/интерпретируется без ошибок
- Проходит существующие тесты репозитория
- Соответствует стилю и архитектуре проекта
- Выполняет требуемую функциональность
| Модель | Общий score | Простые задачи | Средние задачи | Сложные задачи | Среднее время ответа |
|---|---|---|---|---|---|
| Codex 5.3 (облако) | 89.3% | 95% | 88% | 75% | 2.1с |
| Qwen 3.5 (облако) | 84.7% | 93% | 85% | 62% | 1.8с |
| Qwen3-Coder-Next-32B (локально) | 82.1% | 91% | 83% | 58% | 4.5с |
| DeepSeek-Coder-33B (локально) | 79.5% | 90% | 80% | 55% | 5.2с |
| CodeLlama-70B (локально) | 76.8% | 88% | 78% | 50% | 7.3с |
Где Qwen 3.5 дает трещину: анализ провалов
Цифры кричат: на сложных задачах Qwen 3.5 падает до 62%. Codex 5.3 держит 75%. Разница в 13 процентных пунктов - это пропасть.
Что такое 'сложная задача' в нашем тесте? Например, добавить поддержку новой платежной системы в существующий e-commerce проект. Или рефакторинг унаследованного кода с spaghetti-архитектурой.
Qwen 3.5 часто:
- Теряет контекст после 500-600 токенов. Начинает генерировать код, который не стыкуется с предыдущей логикой.
- Игнорирует edge cases. Пишет оптимистичный сценарий, но забывает про ошибки сети, валидацию данных, откаты.
- Плохо работает с многомодульными проектами. Не может понять, какой класс где находится, импортирует не те модули.
Внимание: если ваш проект сложный и требует глубокого понимания контекста, Qwen 3.5 может подвести. Codex 5.3 здесь надежнее, но и он не идеален.
Локальные модели: темная лошадка или разочарование?
Локальные модели, как Qwen3-Coder-Next, показывают удивительно хорошие результаты. 82.1% против 84.7% у Qwen 3.5 облачной - разница минимальна. Но за это вы платите временем: 4.5 секунды против 1.8 секунд.
Плюсы локальных моделей:
- Конфиденциальность: ваш код не уходит в облако.
- Контроль: вы настраиваете параметры как хотите.
- Стоимость: нет повторяющихся платежей за API.
Минусы:
- Требуют мощного железа. Как не сжечь видеокарту, знает не каждый.
- Медленнее облачных.
- Сложность настройки: нужно знать, как работать с GGUF, EXL2, и т.д.
Для агентного кодирования локальные модели могут быть интересны, особенно с инструментами вроде лучших агентов для локальных LLM. Но если вам нужна скорость и простота, облако пока впереди.
Вопросы, которые вы хотели задать, но боялись
Q: Какая модель лучше для начинающего программиста?
A: Codex 5.3. Он дает более развернутые объяснения и реже ошибается в базовых вещах. Но если вы хотите учиться на реальном коде, локальная модель Qwen3-Coder-Next-32B - отличный выбор, особенно с правильной настройкой.
Q: Стоит ли переходить с Copilot на локальный ИИ?
A: Зависит от ваших приоритетов. Если конфиденциальность и контроль важнее скорости - да. Но готовьтесь к танцам с бубном вокруг VRAM. Подробнее в статье Локальный ИИ против Copilot.
Q: Почему в тесте нет ChatGPT/Gemini/Claude?
A: Потому что они не специализированы на программировании так, как Codex или Qwen. Но если вам интересно, как они справляются с кодом, Owlex MCP-сервер позволяет устроить битву между ними.
Q: Какой железо нужно для локальных моделей в 2026?
A: Для моделей 30-40B параметров хватит RTX 4090 с 24GB VRAM. Для 70B - две таких или RTX 6000 Pro Blackwell 96GB. Здесь подробнее.
Итог прост: Codex 5.3 лидирует, но платно. Qwen 3.5 быстрее и дешевле, но ломается на сложном. Локальные модели дышат в спину, но требуют жертв железу.
Мой совет: не ищите одну лучшую модель. Используйте две. Простые задачи и прототипирование - Qwen 3.5. Сложные изменения и рефакторинг - Codex 5.3. А для внутренних проектов, где код не должен уходить в облако - локальная модель на хорошем железе.
И помните: ИИ-ассистенты - это как автосборка в IDE. Они ускоряют, но не заменяют понимания кода. Иначе вы получите идеально скомпилированный бред.
