Цифры не врут: кто лидирует в головах разработчиков
Сезон статей про ИИ в разработке на Хабре закончился. Не громкими анонсами, а тихим подсчетом. Qwen упомянули 27 раз. Claude — 24. Cursor стал нарицательным для «умной IDE». Но за этими цифрами — не хайп, а реальная работа. Люди не тестируют модели ради тестов. Они пишут код, автоматизируют рутину, ищут баги. И выбирают инструменты, которые работают здесь и сейчас, 30 января 2026 года.
Тренд сезона: конец эпохи «гонки за качеством». Как отметили в статье «Бенчмарки LLM: гонка за качеством закончилась. Теперь считают секунды и доллары», разработчиков больше не впечатляют абстрактные баллы. Важны скорость ответа, стоимость токена и способность решить конкретную задачу без лишних танцев с бубном.
Qwen: неожиданный фаворит для локального кода
Почему Qwen2.5 (и его производные вроде NousCoder) оказался так популярен? Ответ прост: он работает на обычном железе. Не нужна ферма из H100. Разработчики ставят 7B или 14B параметрические версии в GGUF-формате на ноутбук и получают ассистента для рефакторинга, написания утилит или объяснения чужого кода.
Особенно отметили его в нишевых задачах. В статье «Qwen2.5 7B против задач ARC-AGI» показали, как модель справляется с абстрактными головоломками, где большие модели часто тупят. А NousCoder-14B-GGUF, по сути форк Qwen3 с дообучением, хвалят за решение 7 из 10 кодовых задач с первого промпта. Это уровень, за который два года назад бились только гиганты.
Claude: не только для чата, но и для автоматизации ML
Claude 3.5 Sonnet (а теперь уже и более свежие версии) остался королем для задач, требующих глубокого понимания контекста и рассуждений. Но на Хабре его используют не для философских бесед. Реальные кейсы удивляют.
Один из самых ярких — автоматизация ML-пайплайнов. В статье «Claude 3 как автономный тренер моделей» описан процесс, где Claude сам загружает датасет, настраивает тренировку на удаленном GPU, следит за процессом и заливает готовую модель на Hugging Face. Разработчик только дает задачу.
Для этого используют фреймворки вроде HF-skills — универсальную прослойку, которая позволяет любому coding-агенту (Claude, Codex, Gemini) управлять ML-инфраструктурой. Это уже не «вайб-кодинг», а полноценная автоматизация инженерных процессов.
Внимание, стоимость! Claude Code (специализированный агент для программирования) — мощный, но дорогой. Многие команды ищут замену. В материале «Замена Claude Code для команды разработчиков» подробно разобрали локальные альтернативы, их производительность и итоговую стоимость. Для небольших проектов разница в счетах может быть критичной.
Cursor и паранойя: кто читает ваш код?
Cursor стал стандартом де-факто для «ИИ-нативной» разработки. Встроенный агент, понимание проекта, быстрые правки. Но сезон на Хабре показал растущую тревогу: а что если весь ваш код уходит на сервера компании? Для коммерческих проектов это красная линия.
Ответом стал всплеск интереса к локальным IDE с агентами. Статья «Мульти-агентная IDE, которая работает локально» — прямое следствие этого запроса. Разработчики ищут инструменты, где модель (тут же вспоминаем Qwen или DeepSeek) работает полностью оффлайн, не отправляя ни строчки кода в облако.
Особенно это актуально для российских разработчиков, работающих с отечественными моделями вроде GigaChat или адаптированными opensource-решениями. Безопасность данных в 2026 году — не паранойя, а обязательное требование.
Реальные задачи, а не игрушки
Что же делают люди с этими инструментами? Не пишут «Hello, World!». Вот типичные кейсы из статей сезона:
- Игра для ребенка: С помощью Claude и нескольких промптов создали простую браузерную игру с графикой и логикой за вечер.
- Поиск по фото в личном архиве: Написали скрипт на Python с использованием локальной vision-модели (на базе Qwen-VL), который ищет на фотографиях конкретные объекты. Все работает без облаков.
- Вариометр для полетов: Разработали прошивку для устройства с помощью ИИ-ассистента, который помог с низкоуровневым кодом и расчетами.
- Автоматизация ревью пулл-реквестов: Настроили агента на базе DeepSeek Coder, который анализирует diff и предлагает замечания по стилю и потенциальным багам.
Это не демо. Это ежедневная работа.
Что в итоге? Выбор стал прагматичным
Сезон 2025-2026 на Хабре показал четкий сдвиг. Маятник качнулся от восторженных экспериментов к холодному прагматизму. Разработчики выбирают инструменты под задачу:
| Задача | Инструмент выбора (2026) | Почему |
|---|---|---|
| Локальный coding, рефакторинг | Qwen2.5-Coder / NousCoder (GGUF) | Работает на ноутбуке, хорошее качество кода, бесплатно. |
| Сложная автоматизация, ML-пайплайны | Claude 3.5+ / Gemini 2.0 | Глубокое понимание, работа с длинным контекстом, доступ к API-инструментам. |
| Быстрое прототипирование в IDE | Cursor (или локальные аналоги с оффлайн-моделью) | Интеграция в процесс, скорость. Локальные аналоги — для sensitive-проектов. |
| Юмор, креатив, переписывание текстов | DeepSeek, GigaChat | Как показал «Честный Хабр», умеют работать со стилем. |
Битва моделей превратилась в битву экосистем. Недостаточно быть умным. Нужно иметь удобный API, работать быстро, стоить адекватно и — все чаще — запускаться локально. Победителей нет. Есть правильные инструменты для конкретной работы. И судя по всему, в 2026 году этот тренд только усилится: меньше магии, больше инженерии.
Совет напоследок? Не гонитесь за самой новой моделью в бенчмарках. Возьмите Qwen2.5 7B, попробуйте решить им свою текущую задачу (например, написать тест или отрефакторить модуль). Если справится — вы сэкономили кучу времени и денег. Если нет — тогда уже смотрите в сторону платных тяжеловесов. Прагматизм — новая магия.
