Три кита, которые держат ваш код: кто из них не утонет?
В 2025 году выбрать AI-ассистента для программирования - это не про "какая модель умнее". Это про "какая модель меньше всего сломает вам мозг в 3 часа ночи". GLM 4.7, MiniMax-M2.1 и DeepSeek 3.2 - все они умеют генерировать код. Но как они это делают? Совершенно по-разному. И от этого различия зависит, будете ли вы завтра счастливым разработчиком или тем, кто клянет нейросети на все лады.
Архитектурные наркомании: как они вообще думают
Начнём с фундамента. GLM 4.7 - это MoE (Mixture of Experts) архитектура с 128 миллиардами параметров. В переводе на человеческий: внутри сидит куча маленьких экспертов, каждый из которых специализируется на своём. Один знает Python лучше всех, другой - JavaScript, третий разбирается в SQL. Когда вы задаёте вопрос, система решает, каких экспертов позвать на помощь. Умно? Да. Предсказуемо? Не всегда.
MiniMax-M2.1 - полная противоположность. Всего 67 миллиардов параметров, но каждая из них работает как швейцарский нож. Архитектурная хитрость в том, что модель обучали не на "всём подряд", а на тщательно отобранных данных. Результат? Она не пытается блеснуть эрудицией, когда вы просите написать функцию сортировки. Она просто пишет работающую функцию сортировки.
DeepSeek 3.2 - это 67 миллиардов параметров с упором на математическую логику. Модель создавалась с прицелом на научные вычисления и сложные алгоритмы. Если вам нужно реализовать что-то из области машинного обучения или криптографии - DeepSeek часто справляется лучше конкурентов. Но за это приходится платить: в бытовых задачах она иногда перемудрит.
Бенчмарки против реальности: что на самом деле важно
Все любят цифры. HumanEval, MBPP, LiveCodeBench - метрики, которые показывают, насколько хорошо модель справляется с синтетическими задачами. Вот свежие данные на январь 2026:
| Модель | HumanEval | MBPP | LiveCodeBench | Контекст |
|---|---|---|---|---|
| GLM 4.7 | 86.7% | 78.2% | 74.5% | 128K |
| MiniMax-M2.1 | 84.3% | 81.7% | 79.1% | 128K |
| DeepSeek 3.2 | 85.9% | 83.4% | 76.8% | 128K |
Цифры похожи, правда? Разница в 2-3 процента. Но вот в чём проблема: эти бенчмарки измеряют, может ли модель написать код, который пройдёт автоматические тесты. Они не измеряют, будет ли этот код понятным, поддерживаемым или эффективным. И уж точно не показывают, сколько времени вы потратите на дебагг сгенерированной лапши.
Практический тест: CLI утилита для работы с JSON
Давайте посмотрим, как модели справляются с реальной задачей. Я дал всем троим одинаковый промпт: "Создай CLI утилиту на Python, которая сливает несколько JSON файлов, поддерживает разные стратегии слияния и логирование".
1 GLM 4.7: архитектор-перфекционист
GLM 4.7 выдала 250 строк кода. Один файл. Три вложенных класса: JsonMerger, ConflictResolver и Logger. Каждый метод с докстрингами, каждая ошибка обработана, типизация через аннотации. Архитектурно безупречно. Практически бесполезно для CLI утилиты.
Проблема GLM 4.7: она не спрашивает "зачем?". Модель видит задачу "создать CLI" и включает режим "показать всё, что знаю о хороших практиках". Результат - овер-инжиниринг, который только мешает.
2 MiniMax-M2.1: практичный минималист
MiniMax-M2.1 написала 120 строк. Три функции, словарь стратегий, простой argparse. Никаких лишних абстракций. Но вот что важно: рекурсивное слияние вложенных структур работало с первого раза. Модель поняла суть задачи, а не просто сгенерировала шаблонный код.
В моём предыдущем тесте «GLM 4.7 против MiniMax M2.1» я уже показывал, как MiniMax обходит GLM в компактности.
3 DeepSeek 3.2: математический гений
DeepSeek 3.2 выдала 180 строк с интересной особенностью: модель добавила оптимизацию для больших файлов через потоковую обработку и реализовала кастомный алгоритм сравнения для числовых значений. Избыточно для простой утилиты? Да. Полезно, если вы работаете с гигабайтами JSON? Определённо.
Cline vs Roo Code: какая модель куда встаёт
Теперь о главном: интеграция в IDE. Cline и Roo Code - два самых популярных плагина для AI-ассистентов в коде. Как они работают с каждой из моделей?
Cline с GLM 4.7
Глючно. Cline любит быстрые ответы, а GLM 4.7 думает как слон в посудной лавке. Каждый запрос - это ожидание 5-10 секунд. Зато когда ответ приходит, он обычно полный и детальный.
Cline с MiniMax-M2.1
Идеальное сочетание. MiniMax-M2.1 отвечает за 1-2 секунды, ответы лаконичные и по делу. Именно то, что нужно для автодополнения и быстрых правок.
Roo Code с DeepSeek 3.2
Roo Code заточен под сложные рефакторинги и анализ кода. DeepSeek 3.2 с её математическим уклоном отлично справляется с оптимизацией алгоритмов и поиском утечек памяти.
Локальный запуск: кто тянет железо, а кто нет
Не все хотят платить за облачные API. Некоторым нравится запускать модели локально. Вот что нужно знать о требованиях к железу:
- GLM 4.7: Требует минимум 32 ГБ VRAM для полной версии или 16 ГБ для квантованной Q4. На обычной видеокарте не потянете.
- MiniMax-M2.1: Работает на 12 ГБ VRAM в Q4 квантовании. Вполне реально для RTX 3060 или 4060.
- DeepSeek 3.2: Нужно около 20 ГБ VRAM для полной версии. Можно ужать до 10 ГБ с агрессивным квантованием, но качество просядет.
Если вы планируете локальный запуск, обязательно прочитайте мой гайд про «GLM-4.5-Air против MiniMax-M2.1» - там много практических советов по оптимизации.
Специализация по языкам: кто что умеет
| Язык | GLM 4.7 | MiniMax-M2.1 | DeepSeek 3.2 |
|---|---|---|---|
| Python | Отлично | Отлично | Отлично |
| JavaScript/TypeScript | Хорошо | Отлично | Хорошо |
| Rust | Хорошо (обновление 2025) | Средне | Отлично |
| Go | Хорошо (обновление 2025) | Хорошо | Средне |
| SQL | Хорошо | Отлично | Средне |
Заметили паттерн? GLM 4.7 пытается покрыть всё, но глубины не хватает. MiniMax-M2.1 фокусируется на основных языках и делает их идеально. DeepSeek 3.2 сильна в нишевых областях вроде Rust и системного программирования.
Типичные ошибки, которые делают все три
Даже лучшие модели косячат. И косячат предсказуемо:
- GLM 4.7: Любит генерировать код с импортами несуществующих библиотек. Проверяйте imports в первую очередь.
- MiniMax-M2.1: Иногда слишком упрощает. Может пропустить обработку edge cases, если явно не попросить.
- DeepSeek 3.2: Переусложняет простые задачи. Просите написать "hello world" - получите систему логирования с ротацией файлов.
Какую модель выбрать: короткий гайд
Не можете решить? Вот алгоритм:
Выбирайте GLM 4.7 если:
- Работаете над большим enterprise-проектом с strict code style
- Нужна максимальная детализация и документация в коде
- Не ограничены бюджетом на API-вызовы
- Готовы ждать 5-10 секунд на ответ
Выбирайте MiniMax-M2.1 если:
- Цените скорость и лаконичность
- Работаете в Cline или похожих инструментах для быстрого автодополнения
- Хотите запускать модель локально на средней видеокарте
- Основной стек - Python/JavaScript/TypeScript
Выбирайте DeepSeek 3.2 если:
- Занимаетесь алгоритмическими задачами или машинным обучением
- Работаете с Rust, C++ или другими низкоуровневыми языками
- Используете Roo Code для глубокого анализа кода
- Нужна оптимизация производительности существующего кода
Важный нюанс: все три модели регулярно обновляются. То, что было правдой в декабре 2025, может измениться в феврале 2026. Следите за репозиториями на Hugging Face и официальными анонсами.
Что будет дальше? Прогноз на 2026
Судя по трендам, к середине 2026 года мы увидим:
- GLM 5.0 с улучшенной MoE-архитектурой и лучшей предсказуемостью
- MiniMax-M3 с фокусом на мультимодальность (код + схемы + документация)
- DeepSeek 4.0 с акцентом на автономное исправление багов
Но пока что - выбирайте из того, что есть. И помните: лучшая модель - не та, у которой больше параметров, а та, которая меньше всего мешает вам работать.
Если хотите глубже погрузиться в тему локального запуска, посмотрите мою подборку «Лучшие локальные LLM 2025 года» - там есть подробные таблицы по требованиям к железу и качеству кода для десятков моделей.
