Najlepsze AI do programowania 2026: modele i agenci

Aktualizacja, 28 maja 2026: Anthropic wypuścił dziś Claude Opus 4.8. Cena pozostaje bez zmian, jak zwykle przy premierze nowego modelu Anthropic (5 USD input / 25 USD output za 1M tokenów). Domyślny effort to teraz „high", a w Claude Code pojawiła się nowa funkcja dynamic workflows: setki subagentów pracujących równolegle, co pozwala na migracje rzędu setek tysięcy linii kodu.

Anthropic podaje, że 4.8 wypada lepiej niż 4.7 na każdej z siedmiu metryk z własnej tabeli: SWE-Bench Pro 69,2% wobec 64,3% (i wyraźnie przed GPT-5.5 z wynikiem 58,6%), Terminal-Bench 2.1 74,6% wobec 66,1% (ale wciąż za GPT-5.5 z 78,2% pod harness Terminus-2; niezależny pomiar Artificial Analysis na Terminal-Bench v2 daje Codex CLI + GPT-5.5 xhigh 84 pkt – patrz §5), OSWorld-Verified 83,4% wobec 82,8%, Humanity's Last Exam z narzędziami 57,9% wobec 54,7%, GDPval-AA 1890 wobec 1753, Finance Agent v2 53,9% wobec 51,5%. Do tego 84% na Online-Mind2Web (Browserbase) i około cztery razy rzadsze przepuszczanie błędów w kodzie.

Wszystkie te dane pochodzą od Anthropic. Niezależnych pomiarów dla 4.8 (AA Coding Agent Index, DeepSWE, Code Arena, PR Arena) jeszcze nie ma, więc tabele i rekomendacje poniżej zostawiamy na 4.7. Zaktualizujemy je, gdy tylko pojawią się nowe wyniki w innych źródłach.

W skrócie: nie ma jednego najlepszego AI do programowania. Wszystko zależy od tego, co robisz. Przy najtrudniejszych, długich zadaniach, w których agent sam pisze i przerabia spore kawałki kodu, najlepiej wypada dziś GPT-5.5 z ustawieniem effort na xhigh: w benchmarku DeepSWE wyraźnie odjeżdża konkurencji. Do codziennego kodowania na czele są dwie kombinacje, praktycznie na równi: Claude Code + Opus 4.7 i Codex CLI + GPT-5.5. Z każdym modelem na jego najwyższym ustawieniu effort (Opus na max, GPT-5.5 na xhigh) pierwsza para wygrywa minimalnie w rankingu agentów Coding Agent Index od Artificial Analysis – dalej w artykule używamy skrótu AA – z wynikiem 67 do 65 pkt, ale przy ustawieniu effort na medium po obu stronach jest remis (po 60 pkt). Codex CLI jest za to pierwszy w zadaniach terminalowych (84 pkt na Terminal-Bench v2, najwyżej w tym rankingu), więc jeśli żyjesz w shellu, bierz właśnie jego. Frontend to z kolei domena Opus 4.7. Najlepszy stosunek jakości do ceny daje dziś GPT-5.4: owszem, to poprzednia generacja, ale w długich zadaniach praktycznie dorównuje Opusowi przy o połowę niższej cenie. A jeśli liczy się każda złotówka na rachunku, najtaniej zrobią to DeepSeek V4 Pro czy Kimi K2.6.

Najważniejsze jest tu jedno rozróżnienie: czym innym jest model (np. GPT-5.5), czym innym agent (inaczej harness), który nim steruje (np. Claude Code), a czym innym edytor czy IDE, w którym pracujesz (np. Cursor). Ten sam model pod różnymi agentami potrafi dać zupełnie inne wyniki, dlatego w całym tekście rozróżniamy te trzy kwestie i staramy się ich nie mieszać. Przy każdej liczbie podajemy źródło i datę pomiaru, a przy każdej radzie mówimy, z czego wynika. Liczby pochodzą z niezależnych benchmarków, a same narzędzia znamy z własnej pracy; wszystko, co trafia do naszego katalogu do programowania AI, wcześniej sprawdzamy.

---

Co wybrać do konkretnego zadania?

Najlepsze modele do kodowania (tabela zbiorcza)

AA Coding Index i DeepSWE pass@1 – patrz §3. Ceny za 1M tokenów. Cena Qwen3.7 Max wg Artificial Analysis (cache $0,25); obecnie z promocją, sprawdź bieżący cennik. Composer 2.5 (Cursor) nie ma osobnego wyniku na poziomie modelu w niezależnych benchmarkach – Cursor mierzy go tylko jako zestaw (Cursor CLI + Composer) i we własnym CursorBench, dlatego trafia do tabeli agentów, nie modeli. Stan: 27 maja 2026.

---

Czym różni się model od agenta i IDE?

Kiedy ktoś mówi: „pracuję z GPT-5.5 w Codex CLI, a moim IDE jest Cursor", tak naprawdę podejmuje trzy odrębne decyzje. To zupełnie różne warstwy, które powinno się oceniać niezależnie. Właśnie dlatego zestawienia typu „najlepsze AI do programowania" tak często wprowadzają w błąd – po prostu wrzucają to wszystko do jednego worka. Zamiast rozbić te narzędzia na czynniki pierwsze, szukają jednego, stałego zwycięzcy. A w świecie AI coś rzadko bywa obiektywnie „najlepsze" na dłuższą metę. Często o skuteczności decyduje dosłownie dzień i godzina – wystarczy jedna mikroaktualizacja czy cicha zmiana system promptu w środowisku (harness), żeby model zaczął radzić sobie zauważalnie lepiej lub gorzej. Żaden statyczny ranking nie jest w stanie wyłapać tak dynamicznych zmian, ale my, pracując z tymi narzędziami na żywym organizmie i na bieżąco je aktualizując, widzimy te wahania natychmiast.

Aby to wszystko lepiej zrozumieć, chciałbym wyraźnie rozróżnić trzy główne elementy:

• Model (np. GPT-5.5, Claude Opus 4.7 czy Gemini 3.1 Pro). To on bezpośrednio generuje kod. Jego bazową jakość powinno się mierzyć zupełnie niezależnie od tego, w czym akurat pracuje.
• Agent (harness) – to nie jest zwykły program, to raczej mechanizm, który tym modelem steruje. Czyta pliki, uruchamia komendy czy tzw. skille, które zresztą często możesz rozbudowywać i dostosowywać do własnych potrzeb. Całość działa w pętli agentowej (agentic loop). Model nie pisze całego kodu od razu. Proponuje zmianę, harness ją wykonuje, uruchamia testy lub komendy i przekazuje modelowi wynik oraz błędy. Model na tej podstawie poprawia kod, a cały cykl powtarza się, aż zadanie zostanie wykonane. Przykłady? Claude Code, Codex, Antigravity CLI, a także sam Cursor, OpenCode czy Pi. Co ciekawe, ten sam model działający w różnym harness potrafi wykręcić wyniki różniące się o kilkanaście punktów na dokładnie tym samym benchmarku!
• IDE (produkt), czyli po prostu środowisko, w którym fizycznie pracujesz – Cursor, Windsurf, Zed czy klasyczny VS Code z Copilotem.

To rozróżnienie ma bardzo konkretne, praktyczne skutki. Świetnie widać to na przykładzie serwisu Artificial Analysis, który prowadzi dwa osobne zestawienia: jedno dla samych modeli (Coding Index), a drugie dla duetów agent + model (Coding Agent Index). W tym drugim rankingu ten sam Claude Opus 4.7 (przy ustawieniu effort medium) wyciąga 61 punktów w Cursor CLI, a w Claude Code – 60. Sumarycznie różnica wydaje się kosmetyczna, ale gdy przyjrzymy się poszczególnym zadaniom, wyniki na poszczególnych testach potrafią być zupełnie inne.

Skąd te liczby i dlaczego możesz im zaufać?

Nasze zestawienie opiera się na publicznych, niezależnych benchmarkach. Wszystkie dane pochodzą z maja 2026 roku, a przy każdej konkretnej liczbie znajdziesz jej dokładne źródło i datę. Tam, gdzie dzielimy się własną opinią zamiast suchymi wynikami z testów – mówimy o tym wprost. Nie udajemy też, że istnieje jeden uniwersalny zwycięzca, bo różne narzędzia po prostu wygrywają w zupełnie różnych zadaniach.

Oto na czym bazujemy:

• Artificial Analysis Coding Index – niezależny wskaźnik na poziomie samego modelu. Składa się obecnie z Terminal-Bench Hard (agentic coding i obsługa terminala) oraz SciCode (rozwiązywanie problemów). Traktujemy go jako główny wyznacznik bazowej jakości modelu. Dane z 26 maja.
• Artificial Analysis Coding Agent Index – to samo źródło, ale sprawdzające połączenie agent + model (czyli to, jak dany model sprawuje się w konkretnym agencie). Obejmuje wyniki z zaawansowanych testów programistycznych (SWE-Bench-Pro-Hard-AA, Terminal-Bench v2 i SWE-Atlas-QnA). Główną miarą jest tu wskaźnik pass@1 – mówiąc najprościej: sprawdza on, jak często takie połączenie generuje poprawnie działający kod już za pierwszym podejściem.
• DeepSWE (DataCurve) – dla nas najważniejszy, najświeższy benchmark z końcówki maja 2026 roku. To 113 oryginalnych, rozbudowanych zadań pisanych od zera (a nie przerabianych z istniejących PR-ów), 91 repozytoriów i 5 różnych języków (TypeScript, Go, Python, JavaScript, Rust). Wszystkie modele działają tu w tym samym, narzuconym z góry harness mini-swe-agent, co pozwala ocenić wyłącznie jakość samego modelu. Dane z 27 maja.
• Code Arena (arena.ai) – wyniki oparte na głosowaniu użytkowników, podzielone na trzy odrębne kategorie: WebDev (front-end), kodowanie tekstowe (Text Arena / Coding) oraz strony generowane z obrazów (Image-to-WebDev). Mierzą one subiektywne preferencje głosujących, a nie to, czy wygenerowany kod przeszedł zautomatyzowane testy. Wyniki z tych trzech kategorii oceniamy osobno. Daty: WebDev 24.05, Text Coding 17.05, Image-to-WebDev 14.05.
• CursorBench (3.1) – benchmark oparty na danych z prawdziwych sesji w edytorze Cursora. To bardzo mocny i wiarygodny wyznacznik tego, jak narzędzia sprawdzają się w codziennej pracy oraz jakie są faktyczne koszty wykonania danego zadania.

Czego nie bierzemy pod uwagę:

• Omijamy SWE-bench Verified. Jeszcze do niedawna był to główny punkt odniesienia, ale w artykule opublikowanym 23 lutego 2026 roku ("Why we no longer evaluate SWE-bench Verified") OpenAI przeanalizowało ten benchmark i ogłosiło, że przestaje go raportować. Powód? Nie mierzy on już wiarygodnie możliwości czołowych modeli. Wynika to z dwóch rzeczy: błędów w samych testach (które potrafią odrzucać poprawne rozwiązania) oraz wycieku danych (czyli sytuacji, w której gotowe rozwiązania z benchmarku po prostu trafiły do danych treningowych). W audycie 138 trudnych zadań OpenAI znalazło istotne problemy z samym testem w aż 59,4% przypadków z badanej próbki. Co więcej, sprawdzono to w praktyce i okazało się, że modele takie jak GPT-5.2-Chat, Claude Opus 4.5 czy Gemini 3 Flash Preview faktycznie „znały" już część z tych zadań przed testem. Dzisiaj OpenAI samo rekomenduje korzystanie ze zbioru SWE-bench Pro oraz benchmarków pisanych całkowicie od zera. Właśnie dlatego DeepSWE, ze swoimi oryginalnymi i zweryfikowanymi zadaniami, jest dla nas znacznie mocniejszym sygnałem niż przestarzałe leaderboardy.
• PR Arena i OSS Arena mierzą popularność, a nie jakość. Liczba pull requestów i wskaźnik ich akceptacji (merge rate) pokazują tylko to, jakich narzędzi ludzie najczęściej używają, a nie to, które z nich faktycznie generuje lepszy kod.

Tyle metodologii. Reszta artykułu to konkretne odpowiedzi na konkretne pytania.

Które modele AI kodują najlepiej?

Jeśli pytasz o jakość samego modelu – na przykład gdy korzystasz z niego bezpośrednio przez API, a nie w konkretnym IDE czy CLI: w benchmarkach Artificial Analysis dominują modele od OpenAI, a w skomplikowanych zadaniach, gdzie zmiany dotykają wielu plików (DeepSWE), przewaga GPT-5.5 jest wyraźna. Jednak to, który model faktycznie jest „najlepszy", mocno zależy od tego, na co dokładnie patrzysz. Poniżej pokazujemy, jak to wygląda z podziałem na konkretne modele i metryki.

Zanim przejdziemy do liczb, krótko o dwóch metrykach z DeepSWE. Pass@1 to procent zadań, które model rozwiązuje już za pierwszym podejściem (czyli jak dobrze radzi sobie bez żadnych poprawek). Pass@4 to procent zadań, z którymi model daje sobie radę, mając do dyspozycji cztery podejścia. Ogólnie rzecz biorąc, wskaźnik pass@x mówi o tym, ile zadań model kończy sukcesem przy x próbach. Wysokie pass@4 przy jednoczesnym niskim pass@1 oznacza, że model potrafi znaleźć właściwe rozwiązanie, ale potrzebuje na to kilku podejść.

Źródła: Artificial Analysis (26.05), DeepSWE/DataCurve (27.05). DeepSWE liczone pod stałym mini-swe-agent – to wynik modelu, nie produktu jak Claude Code czy Codex. DeepSWE dla Sonneta 4.6 mierzony na efforcie high; max nie był testowany.

GPT-5.5 – najlepszy wybór do najtrudniejszych, złożonych zadań. To lider benchmarku DeepSWE z wyraźnym zapasem: osiąga 70,0% pass@1 oraz 88,3% pass@4, a koszt rozwiązania jednego zadania (mediana) jest w tym teście niższy niż w przypadku modelu Opus 4.7. Prowadzi również w zestawieniach AA Coding Index (59,1) oraz Terminal-Bench Hard (61%). OpenAI pozycjonuje go jako model „do złożonego rozumowania i kodowania". Cena wynosi 5 $ za 1M tokenów input i 30 $ za 1M output, a context window to 1M. Ma jednak swoje słabsze strony: we frontendzie użytkownicy wolą Opusa – w rankingu Code Arena WebDev, opartym na ich głosach, Opus 4.7 jest na czele, a GPT-5.5 plasuje się wyraźnie niżej. Odstaje również w pisaniu tekstów, zwłaszcza tych kreatywnych – w tym obszarze Opus generuje znacznie bardziej naturalne, mniej szablonowe teksty. Frontend i zadania tekstowe lepiej więc oddelegować Opusowi.

Claude Opus 4.7 – jakość i frontend. To numer 1 w rankingu Code Arena (WebDev) oraz w zestawieniu CursorBench (64,8% w trybie Max). W benchmarku DeepSWE zajmuje czwarte miejsce pod kątem bazowego pass@1, ale nadrabia to bardzo wysokim wynikiem pass@4 (85,8%) – co oznacza, że przy kilku podejściach w zdecydowanej większości przypadków ostatecznie poprawnie rozwiązuje zadanie. Cena wynosi 5 $ za 1M tokenów input i 25 $ za 1M output, a context window to 1M. Anthropic mówi o „skokowej poprawie w agentic coding" względem wersji 4.6. Ponieważ zarówno GPT-5.5, jak i Opus 4.7 to dziś ścisła rynkowa czołówka i oba świetnie radzą sobie ze skomplikowanymi projektami, różnice między nimi sprowadzają się do niuansów (Opus bywa odrobinę lepszy we frontendzie, GPT nieco częściej wygrywa na backendzie). Najlepiej przetestować oba na własnym kodzie i samodzielnie sprawdzić, który z nich lepiej dogaduje się z Twoim stylem pracy.

Gemini 3.1 Pro – algorytmika i praca z dużym kontekstem, ale uwaga na złożone projekty. Zwycięża w zestawieniu SciCode (59%) i zajmuje trzecie miejsce w rankingu AA Coding Index, oferując context window na poziomie 1M. Jednak w benchmarku DeepSWE jego wynik spada do zaledwie 9,9% – działając w stałym, narzuconym z góry harness mini-swe-agent, model ten po prostu słabiej radzi sobie ze złożonymi, wieloplikowymi implementacjami pisanymi od zera. Wniosek? Sam model dysponuje potężnymi możliwościami (co udowadnia SciCode), ale na ten moment mało który harness potrafi go odpowiednio okiełznać i bardzo ciężko się z nim współpracuje. Z tego powodu w praktycznych, agentowych zastosowaniach przegrywa nie tylko z czołówką (GPT czy Opus), ale potrafi wypaść gorzej nawet od chińskich modeli – po prostu znacznie trudniej nim skutecznie sterować. Google opisuje go obecnie jako model do „agentic i vibe coding" (status Preview).

GPT-5.4 – świetny stosunek ceny do jakości. W benchmarku DeepSWE (55,5%) osiąga wynik niezwykle zbliżony do modelu Opus 4.7 (54,2%), a kosztuje o połowę mniej (2,50 $ za 1M tokenów input i 15 $ za 1M output). Zajmuje również mocne, drugie miejsce w zestawieniu AA Coding Index. Jeśli flagowy GPT-5.5 jest dla Ciebie za drogi, to właśnie wersja 5.4 powinna być modelem pierwszego wyboru. Z jednym zastrzeżeniem: na ustawieniach high lub xhigh effort wersja 5.4 zużywa więcej tokenów na reasoning niż 5.5. W efekcie, choć pojedyncze tokeny generuje szybciej (85 vs 71 tok/s), na pełną odpowiedź i tak czeka się dłużej (test AA end-to-end). Context window wynosi 1M.

Qwen3.7 Max – najmocniejszy z tańszych all-rounderów. Wynik 50,1 w AA Coding Index stawia go tuż za modelem Claude Sonnet 4.6 i wyraźnie przed resztą tańszych rywali. Do tego jest bardzo szybki (205 tok/s to jeden z czołowych wyników szybkości w testach AA) i zajmuje czwarte miejsce w rankingu Code Arena (WebDev). Context window wynosi 1M. Nominalna cena według Artificial Analysis to 2,50 $ za 1M tokenów input i 7,50 $ za 1M output, ale aktualnie obowiązuje na niego promocja (m.in. -50% na platformie OpenRouter), więc przed użyciem warto sprawdzić bieżący cennik. Warto go wypróbować – w większości codziennych zadań powinieneś być z niego bardzo zadowolony, a zapłacisz ułamek tego, co za flagowe modele takie jak GPT czy Opus/Sonnet.

DeepSeek V4 Pro – najtańsza opcja tuż za rynkową czołówką. Jego wynik w zestawieniu AA Coding Index to 47,5 przy bardzo niskiej cenie: zaledwie 0,44 $ za 1M tokenów input i 0,87 $ za 1M output. Słabość tego modelu wyraźnie obnaża jednak benchmark DeepSWE (tylko 7,5%). Na czym ona polega? W tym teście model po prostu nie poradził sobie dobrze z implementacją bardzo złożonych zadań, które wymagają utrzymania spójności przy edycji i tworzeniu kodu w wielu różnych plikach. Dlatego najlepiej sprawdza się w układzie orchestrator-executor: do tworzenia planu, zarządzania architekturą i ostatecznego sprawdzania napisanego kodu wykorzystujesz flagowy model (jak GPT-5.5 czy Opus), a samo wykonywanie poszczególnych kroków delegujesz DeepSeekowi. Dzięki takiemu połączeniu zyskujesz solidne rezultaty za ułamek ceny.

Kimi K2.6 – solidna jakość przy niskim budżecie. Wynik 47,1 w zestawieniu AA Coding Index uzupełnia bardzo mocnym rezultatem w SciCode (53%, co stawia go na równi z dużo droższymi rywalami). Context window wynosi 262K, a cena to zaledwie 0,95 $ za 1M tokenów input i 4 $ za 1M output. W benchmarku DeepSWE notuje 23,9% – to wynik przeciętny pod kątem bardzo złożonych zadań, ale wciąż zauważalnie lepszy niż u bezpośrednich konkurentów cenowych takich jak DeepSeek czy GLM. To bardzo sensowna opcja, jeśli szukasz stabilnego modelu do codziennych zadań i zależy Ci na rozsądnej jakości kodu bez przepłacania.

GLM-5.1 (Z.ai, „Agentic Coding") – najlepszy model open source do pracy z agentami. Jako samodzielny model osiąga w rankingu AA Coding Index raczej przeciętny wynik 43,4. Jednak jeśli używasz go w parze z jednym z agentów (np. Claude Code), model ten znacząco zyskuje i wyciąga aż 53 punkty w zestawieniu AA Coding Agent Index – co jest najlepszym rezultatem wśród wszystkich modeli open source. To świetna opcja, jeśli szukasz niezależnego rozwiązania i chcesz zbudować agenta poza ekosystemem OpenAI czy Anthropic. Teoretycznie model ten pozwala na postawienie go na własnej infrastrukturze dla zapewnienia pełnej prywatności kodu, ale w praktyce wymaga to potężnych zasobów sprzętowych. Dlatego większość zespołów i tak wybiera dostęp przez API. Context window wynosi 200K, a cena to 1,40 $ za 1M tokenów input i 4,40 $ za 1M output.

MiniMax-M2.7 – najtańszy do prostych zadań i dużej skali. Oferuje absolutnie najniższą cenę ze wszystkich zestawionych modeli: 0,30 $ za 1M tokenów input i 1,20 $ za 1M output. Wynik 0,2% w DeepSWE mówi jednak sam za siebie – ten model kompletnie nie radzi sobie z trudną implementacją i złożoną architekturą. Sprawdzi się wyłącznie w przypadku bardzo prostych, masowych zadań, gdzie priorytetem jest jak najniższy rachunek, a nie zaawansowany reasoning.

Claude Sonnet 4.6 – balans. Zajmuje szóste miejsce w zestawieniu AA Coding Index oraz czwarte w wymagającym teście Terminal-Bench Hard (53%). Jest zauważalnie tańszy od flagowego Opusa (3 $ za 1M tokenów input i 15 $ za 1M output), a przy tym działa od niego szybciej. Warto też zwrócić uwagę na wyniki w CursorBench: tryb High (48,8%) wypada praktycznie tak samo jak Max (49,0%), więc nie ma sensu dopłacać za najwyższe ustawienia. To świetny, domyślny wybór na co dzień, jeśli akurat nie potrzebujesz pełnych możliwości Opusa.

GPT-5.4 mini – szybkie i tanie iteracje. Zajmuje piąte miejsce w AA Coding Index, a w testach szybkości AA to jeden z najszybszych modeli zapewniających sensowną jakość kodu (177 tok/s, co daje około 10 sekund oczekiwania na pełną odpowiedź). Cena wynosi 0,75 $ za 1M tokenów input i 4,50 $ za 1M output. Wynik na poziomie 24,3% w benchmarku DeepSWE jasno pokazuje, że model ten nie poradzi sobie ze złożoną, wieloplikową architekturą. Za to do szybkiego iterowania i wprowadzania prostych, mechanicznych zmian jest bardzo dobrą alternatywą dla Sonneta. Context window wynosi 400K.

Jaki agent (harness) do programowania jest najlepszy?

Na maj 2026 roku najmocniejszy gotowy zestaw to Claude Code z modelem Opus 4.7 na ustawieniu max (67 punktów w AA Coding Agent Index), a tuż za nim plasuje się Codex CLI z GPT-5.5 na ustawieniu xhigh (65 punktów). To jednak tylko ogólna średnia. Gdy rozbijesz ją na konkretne typy zadań, liderzy się zmieniają. Dlatego zamiast wskazywać na jeden definitywny wybór, niżej przygotowaliśmy zestawienie z podziałem na konkretne zastosowania.

AA przetestowało tutaj tylko cztery narzędzia: Claude Code, Codex CLI, Cursor CLI i Antigravity CLI. Pozostałych narzędzi, które wymieniamy w tym tekście (Amp, Warp, Cline, Aider, Droid, Kiro, OpenCode, pi.dev, Kilo Code, Windsurf, Zed, Devin, Jules, Qwen Code), AA nie sprawdzało. To nie znaczy, że są gorsze – po prostu nie ma dla nich niezależnego pomiaru, który dałoby się porównać z resztą. Opisujemy je niżej, w sekcji „Gdzie używać AI do programowania", żebyś mógł je przetestować samodzielnie.

Artificial Analysis Coding Agents, 26.05. To benchmark par agent+model+ustawienia, nie samego modelu. Antigravity CLI to nowa nazwa Gemini CLI (zmiana z 19.05.2026) – AA mierzył je jeszcze jako Gemini CLI, a Google przy okazji mocno ściął darmowy limit.

Co mówią poszczególne zadania:

• Pytania o repo, rozumienie kodu (SWE-Atlas-QnA): remis na szczycie, Claude Code z Opusem 4.7 (max) – 81 pkt i Codex CLI z GPT-5.5 (xhigh) – 81 pkt. Do „wytłumacz mi ten kod" oba są najlepsze.
• Trudne fixy i pisanie kodu (SWE-Bench-Pro-Hard-AA): prowadzi Cursor CLI z Composerem 2.5 Fast (49), przed Claude Code z Opusem 4.7 (45). Ciekawe, bo Composer jest też najtańszy.
• Terminal i shell (Terminal-Bench v2): Codex CLI z GPT-5.5 (xhigh) – 84 pkt, bezkonkurencyjnie. Dalej Codex CLI z GPT-5.5 (medium) – 76 pkt i Claude Code z Opusem 4.7 (max) – 74 pkt.

Widać to dobrze na jednym przykładzie: ten sam Opus 4.7 (medium) pod Cursor CLI daje 61, a pod Claude Code 60. W sumie prawie tyle samo, ale Cursor wygrywa na pytaniach o repo (78 do 72), a Claude Code na trudnych fixach (36 do 34). Czyli wybierasz nie tylko model, ale i narzędzie, w którym go odpalasz, pod to, co robisz.

Pragmatic Engineer zapytał doświadczonych programistów, z jakiego narzędzia korzystają na co dzień. Claude Code wskazało 46% z nich, Cursora 19%, a Copilota 9%. Ale od tego sondażu sentyment wśród programistów zaczyna się przesuwać w stronę Codeksa. Dwa ostatnie modele OpenAI, 5.4 i 5.5, są na poziomie Opusa albo lepsze, programiści to widzą i coraz częściej z nich korzystają. Codex dodatkowo wypuścił świetną aplikację desktopową.

Do tego dochodziły problemy po stronie Claude Code. W ostatnich miesiącach Anthropic mocno ciął limity godzinowe, szczególnie w godzinach szczytu, i wprowadzał zmiany, które pogarszały jakość pracy z modelem. Ostatnio jednak się to zmieniło: po podpisaniu umowy ze SpaceX (6 maja 2026) Anthropic zyskał dostęp do dużej dodatkowej mocy obliczeniowej i dzięki temu podwoił 5-godzinne limity w Claude Code dla planów płatnych oraz zniósł ograniczenia w godzinach szczytu dla planów Pro i Max.

Wśród osób nietechnicznych Claude Code dalej wygrywa zdecydowanie. Po pierwsze jest po prostu popularniejszy. Po drugie modele Anthropica są dużo bardziej wszechstronne, a GPT-5.5 w Codex CLI jest mocno nastawiony pod programowanie.

Jeśli chodzi o autonomię, GPT-5.5 potrafi pracować godzinami, aż osiągnie cel – i jest w tym najlepszy. Trochę trudniej go ustawić do takiej pracy, bo często pyta o zgodę na kolejne kroki. Niedawno najpierw Codex, a potem Claude Code wprowadziły komendę /goal, w której ustawiasz cel, a model pracuje aż go osiągnie. W praktyce rozwiązuje to problem z pytaniami o potwierdzenie.

Ile to kosztuje?

Najtańsze sensowne modele to DeepSeek, MiniMax, Kimi i GLM (od ok. 0,06 do 0,90 dolara za 1M tokenów blended według Artificial Analysis – DeepSeek V4 Flash i MiniMax-M2.7 trzymają się 0,06–0,22, Kimi K2.6 około 0,70, GLM-5.1 około 0,90). Najdroższe w realnej pracy są Claude Opus 4.7 i GPT-5.5 (ok. 4,1 do 4,4 dolara za 1M tokenów). Ale „tani" w cenniku nie znaczy „tani na zadanie" i odwrotnie.

Są trzy różne poziomy kosztów:

1. Cena za token (cennik API). GPT-5.5 5 USD input / 30 USD output, Opus 4.7 5/25, Sonnet 4.6 3/15, GPT-5.4 2,50/15, GPT-5.4 mini 0,75/4,50, DeepSeek V4 Pro 0,44/0,87, Kimi K2.6 0,95/4, GLM-5.1 1,40/4,40, MiniMax-M2.7 0,30/1,20 (za 1M tokenów).
2. Koszt jednego zadania (AA Coding Agents, realne uruchomienia). Cursor CLI z Composerem 2 – 0,07 USD, Claude Code z DeepSeekiem V4 Pro – 0,35 USD, Composer 2.5 Fast – 0,44 USD, Claude Code z Kimi K2.6 – 0,76 USD, Claude Code z Opusem 4.7 medium – 1,24 USD, Opus 4.7 max – 4,14 USD, Codex CLI z GPT-5.5 (xhigh) – 4,33 USD.
3. Abonament (Claude Code, Cursor, Copilot). Stała kwota miesięcznie, w zamian dostajesz określony limit użycia.

W praktyce to samo zadanie wykonane Composerem 2.5 Fast albo DeepSeekiem V4 Pro potrafi kosztować grosze, a Opus w trybie max – kilka dolarów. Stąd nasza ulubiona strategia PLAN → EXECUTE: planowanie architektury oraz zadania wymagające złożonego rozumowania, takie jak debugowanie skomplikowanych problemów czy projektowanie nowych modułów, zlecasz mocnemu modelowi (GPT-5.5, Opus 4.7). Powtarzalne zadania, takie jak generowanie testów, proste refaktoryzacje czy zmiany w wielu plikach według tego samego wzorca, wykonujesz tańszym modelem (Composer, DeepSeek, Kimi). „Tani nie znaczy gorszy" jest prawdą dla większości zmian, różnicę widać dopiero przy najtrudniejszych zadaniach.

Uwaga na cache: cena za cache hit, cache write i storage liczy się inaczej u różnych dostawców, więc dwa podobne agenty mogą mieć inny realny rachunek na tym samym modelu.

Co z szybkością i czasem odpowiedzi?

Szybkość modelu zależy w pierwszej kolejności od ustawienia effort, dopiero potem od samego modelu. GPT-5.5 bez reasoningu odpowiada w ok. 10 sekund, a ten sam model ustawiony na xhigh – w ok. 72 sekundy. Opus 4.7 bez reasoningu odpowiada w ok. 12 sekund, a na max w ok. 25 sekund. Liczba tokenów na sekundę w output prawie nie zmienia się wraz z ustawieniem effort (GPT-5.5 utrzymuje 57 do 62 tok/s, Opus 47 do 55). Cała różnica w czasie odpowiedzi bierze się z „myślenia" modelu przed wygenerowaniem pierwszego tokenu.

Czasy całej odpowiedzi (500 tokenów) według Artificial Analysis, im niżej tym lepiej:

Dla porównania, też z Artificial Analysis: GPT-5.4 mini ok. 10 sekund, Qwen3.7 Max ok. 17 sekund, Gemini 3.5 Flash ok. 20 sekund.

W praktyce GPT-5.5 na medium odpowiada w ok. 14 sekund, czyli szybciej niż Opus na max (25 sekund) i tylko nieznacznie wolniej niż Qwen3.7 Max (ok. 17 sekund). Dopiero xhigh wydłuża czas odpowiedzi do ok. 72 sekund. W pracy z kodem, gdy czekasz na odpowiedź modelu dziesiątki razy dziennie, do interaktywnego pisania używasz szybkiego modelu (GPT-5.4 mini, Qwen3.7 Max, Sonnet 4.6) albo flagowego modelu na niskim lub średnim ustawieniu effort. Najwyższy effort (Opus max, GPT-5.5 xhigh) zostawiamy do trudnych zmian i zadań wykonywanych w tle, gdzie nie czekasz aktywnie na odpowiedź. Realna szybkość zależy też od dostawcy, który udostępnia model – ten sam model u różnych dostawców potrafi odpowiadać zauważalnie szybciej albo wolniej.

Czy warto zawsze mieć ustawiony wysoki albo najwyższy reasoning?

Zwykle nie. Wyższy effort prawie zawsze podnosi jakość modelu, ale tylko do pewnego momentu. Po pierwszym skoku kolejne ustawienia dają coraz mniejszą poprawę wyniku, a koszt i czas odpowiedzi rosną znacznie szybciej.

Dane z benchmarku CursorBench (jest to benchmark należący do Cursora, więc używamy go tylko do porównań różnych ustawień tego samego modelu):

GPT-5.5: Low 48,8% (1,19 USD) → Medium 59,2% (2,22 USD) → High 62,6% (3,59 USD) → Extra High 64,3% (4,37 USD). Skok z Low na Medium daje 10,4 punktu więcej. Skok z High na Extra High to już tylko 1,7 punktu za kolejnego dolara.

Claude Opus 4.7: Medium 52,7% (2,93 USD) → High 59,4% (5,01 USD) → Max 64,8% (11,02 USD). Max daje najlepszy wynik w całym CursorBench, ale kosztuje prawie cztery razy więcej niż Medium.

Claude Sonnet 4.6: High 48,8% (3,06 USD), Max 49,0% (3,09 USD). Różnica 0,2 punktu, dopłata za Max nie ma sensu.

To samo widać w benchmarku AA Coding Agents. Claude Code z Opusem na ustawieniu medium daje 60 punktów, a na max 67 punktów. Koszt jednego zadania rośnie jednak z 1,24 USD do 4,14 USD, a czas wykonania z 5,8 do 13,8 minuty.

Na co dzień większość pracy odbywa się w Claude Code z Opusem, w Codex CLI z GPT-5.5, w Cursorze albo w Copilocie – to są najpopularniejsze subskrypcje wśród programistów. Jeśli twoje zmiany są mechaniczne i nie wymagają dużo „myślenia", albo jeśli już wiesz, co chcesz zrobić i jaka ma być architektura rozwiązania, najlepiej wyjdziesz na ustawieniu reasoningu na effort medium. Oba modele są wtedy nadal wystarczająco dobre, a przy tym dużo szybsze. Na medium zostajesz we flow: chcesz coś zrobić, dostajesz odpowiedź, idziesz dalej. Na wysokim albo najwyższym ustawieniu effort model często myśli minutę albo dwie. Wypadasz wtedy z flow: chcesz coś zrobić, czekasz na generowanie, w międzyczasie sięgasz po telefon, otwierasz X, zajmujesz się czymś innym – a do tego flow trudno potem wrócić.

Sam parametr effort został wprowadzony stosunkowo niedawno i zaczyna odgrywać coraz większą rolę. Nie chodzi już tylko o to, jaki model wybrać, ale też o to, jak dostosować effort do rodzaju pracy, jaką akurat wykonujesz.

Najlepsze AI do frontendu (WebDev)

Do frontendu króluje Claude Opus 4.7. Zajmuje pierwsze dwa miejsca w Code Arena – rankingu, w którym ludzie głosują na lepszą odpowiedź modelu w zadaniach WebDev (stan na 24 maja). Dwa pierwsze miejsca to ten sam model w dwóch ustawieniach: z thinkingiem i bez thinkingu.

Tuż za modelami Anthropica plasują się chińskie modele open-weight: Qwen3.7 Max, GLM-5.1, Kimi K2.6. Jeśli robisz głównie UI i komponenty, a budżet masz ograniczony, to są tańsze alternatywy, w których prawdopodobnie uzyskasz podobne efekty co w Opusie – może nie tak dobre, ale zbliżone.

Gdzie używać AI do programowania?

Z modeli korzystasz przez aplikacje do programowania z AI – w terminalu, w IDE albo w przeglądarce. Tych aplikacji jest dziś sporo. Dzielimy je na dwie grupy: najpierw te, które mają wyniki w benchmarkach, potem resztę, którą polecamy z własnego doświadczenia i z opinii środowiska.

Zmierzone w benchmarkach (AA Coding Agents):

• Claude Code – agent Anthropica dostępny jako CLI i aplikacja desktopowa, pierwsze miejsce w AA Coding Agent Index.
• Codex – agent OpenAI oparty na GPT-5.5, dostępny jako CLI, aplikacja desktopowa, w IDE, w przeglądarce i jako GitHub Action.
• Cursor – IDE z wbudowanym agentem, dostępny też jako CLI i Cloud Agents.
• Antigravity – agent Google dostępny jako IDE i CLI. Część CLI do 19 maja 2026 była dostępna pod nazwą Gemini CLI (w benchmarku AA mierzona jeszcze pod tą nazwą z modelem Gemini 3.1 Pro, 43 punkty).

Reszta krajobrazu (z naszego doświadczenia i opinii środowiska, bez wiersza w benchmarku):

• Windsurf – IDE od Codeium (od 2025 część Cognition AI) z agentem Cascade i integracją z Devinem.
• Zed – open source edytor kodu, obsługuje dowolnego agenta przez protokół ACP.
• GitHub Copilot – wtyczka AI od GitHuba do VS Code, JetBrains, Neovima i innych edytorów. Od 1 czerwca 2026 rozliczenie za faktyczne zużycie.
• Amazon Kiro – fork VS Code od Amazona z procesem opartym na specyfikacji. Z promptu generuje pliki requirements.md, design.md i tasks.md.
• Warp – open source terminal z wbudowanym agentem. Platforma Oz koordynuje pracę wielu agentów (Warp Agent, Claude Code, Codex) lokalnie i w chmurze.
• Devin – autonomiczny agent od Cognition AI, samodzielnie przechodzi od zgłoszenia ticketu do gotowego pull requesta. Dostępny w przeglądarce, w Slacku i jako wtyczka do VS Code.
• Google Jules – autonomiczny agent od Google Labs oparty na modelu Gemini 3 Pro, działa w chmurowej maszynie wirtualnej z integracją z GitHubem.
• Copilot cloud agent – autonomiczna wersja Copilota działająca w środowisku GitHub Actions. Bierze ticket z Issues i otwiera gotowego pull requesta.
• Cursor Cloud Agents – agenty Cursora uruchamiane w izolowanych maszynach wirtualnych w chmurze. Dostępne też ze Slacka, GitHuba i Lineara.
• Factory Droid – agent Factory.ai dostępny przez CLI, w przeglądarce, w VS Code, w Slacku, w Linearze i w Jirze.
• OpenCode – open source agent (terminal, aplikacja desktopowa, wtyczka do IDE), obsługuje ponad 75 dostawców modeli przez Models.dev.
• pi.dev – minimalistyczne open source CLI z czterema domyślnymi narzędziami (read, write, edit, bash). Resztę dopisujesz w TypeScript.
• Amp – agent do programowania dostępny jako CLI i TUI, rozliczenie za zużyte tokeny.
• Cline – open source agent dostępny jako wtyczka do VS Code i JetBrains oraz jako CLI. Działa z dowolnym dostawcą modeli.
• Kilo Code – open source fork Cline i Roo Code, łączy funkcje obu. Dostępny do VS Code, JetBrains i jako CLI.
• Aider – open source CLI do parowania z modelem w terminalu. Mapuje cały kod projektu i sam tworzy commity ze zmianami.
• Qwen Code – open source agent terminalowy od Alibaby, dostosowany do modeli Qwen.

To i tak skrót. Pełną listę narzędzi do programowania z AI – z cenami, funkcjami i porównaniem – znajdziesz w naszym katalogu narzędzi.

Jak wybrać AI do programowania pod swoją rolę i workflow?

Po stronie modeli i narzędzi odpowiedzi są wyżej. Tu chodzi o coś innego: jak złożyć z tego stack pod swój sposób pracy.

• Freelance lub mała firma. Masz dwie drogi i obie są sensowne. Subskrypcja (Claude Code Pro za 20 USD/mc, Max 5x za 100 USD/mc, Max 20x za 200 USD/mc, Cursor Pro lub Pro+, GitHub Copilot) daje ci stałą kwotę miesięcznie i dużo użycia, ale przywiązuje cię do jednego dostawcy i jego modeli. Druga droga to API z systemem prepaid: doładowujesz konto na przykład 20 USD i to jest maksymalna kwota, jaką wydasz – kiedy ją wykorzystasz, system po prostu przestaje odpowiadać i musisz doładować ponownie. Tak działa OpenRouter (jedno konto, dostęp do wielu modeli) albo bezpośrednio konta API u OpenAI i Anthropic. Przy intensywnej pracy z agentem 20 USD potrafi się skończyć w jeden dzień. Jeśli pracujesz codziennie i długo, subskrypcja zwykle wychodzi taniej. Jeśli używasz okazjonalnie albo chcesz testować różne modele, prepaid przez API jest elastyczniejszy. Innych dostawców API z prepaid znajdziesz w kategorii API do GenAI.
• Zespół. GitHub Copilot Business (19 USD za użytkownika miesięcznie), Cursor Teams (40 USD za użytkownika miesięcznie), Windsurf Teams (40 USD za seat miesięcznie), Codex Business (usage-based, bez stałej opłaty za seat) albo Claude Code Team Premium (100 USD za seat, minimum 5 osób; tańszy plan Team Standard nie zawiera Claude Code).
• Enterprise. Wszystkie główne narzędzia mają plan enterprise ze standardowym pakietem (ZDR, SSO/SCIM, audit logs, SOC 2 Type II): GitHub Copilot Enterprise (39 USD za użytkownika miesięcznie), Cursor Enterprise, Windsurf Enterprise, Codex Enterprise i Claude Code for Enterprise (cztery ostatnie z ceną ustalaną indywidualnie, kontakt z działem sprzedaży). Przy dużych monorepo, gdzie liczy się przeszukiwanie kodu z rozumieniem kontekstu całej bazy, a nie tylko dopasowanie po nazwach, sprawdza się Sourcegraph Cody Enterprise (59 USD za użytkownika miesięcznie) albo Augment Code (platforma Cosmos z silnikiem kontekstu indeksującym całą bazę kodu).
• Pełna prywatność. Dla zespołów pracujących na wrażliwym kodzie – w bankowości, ochronie zdrowia, sektorze obronnym albo przy regulacjach typu GDPR czy HIPAA – liczy się, żeby kod nie trafił do dostawcy modelu, nie został zapisany na jego serwerach i nie posłużył do treningu kolejnych modeli. Standardowo dostawcy API logują zapytania i mogą ich używać do dalszej pracy nad modelami. Są dwie drogi, żeby to wyłączyć. Pierwsza, którą wybiera w praktyce każda firma w takiej sytuacji: plan enterprise u dostawcy modelu (OpenAI, Anthropic, Google) z włączonym ZDR, czyli Zero Data Retention – umowa, w której dostawca zobowiązuje się nie przechowywać twoich zapytań ani odpowiedzi i nie używać ich do trenowania modeli. Druga droga to samodzielne hostowanie modeli open source (GLM, DeepSeek, Kimi) na własnych serwerach. Wtedy kod nigdzie z firmy nie wychodzi. Technicznie modele są dostępne w różnych wagach, więc można uruchomić mniejsze warianty na skromniejszym sprzęcie, ale do komfortowej, produkcyjnej pracy z modelami na poziomie Opusa czy GPT-5.5 potrzebujesz klastra GPU rzędu 4× H100 albo H200, co oznacza koszt od kilkudziesięciu do kilkuset tysięcy USD samego sprzętu, plus utrzymania, prądu i ludzi do obsługi. W praktyce robią to tylko firmy, które już prowadzą własne data center na inne potrzeby.

Najczęstsze pytania

Jaki jest najlepszy model do programowania na maj 2026? GPT-5.5 z ustawieniem effort xhigh. To lider w benchmarku DeepSWE (70,0% pass@1) i Terminal-Bench v2 (84 pkt razem z Codex CLI). W rankingu AA Coding Agent Index Claude Code + Opus 4.7 (max) prowadzi minimalnie (67 do 65 pkt), więc w realnej pracy z agentem oba zestawy są praktycznie na równi – wybór sprowadza się do tego, czy bardziej zależy ci na czystej jakości modelu (GPT-5.5), czy na wszechstronności i frontendzie (Opus 4.7).

Jakie jest najtańsze AI do programowania? Po stronie modeli najtaniej wychodzą DeepSeek V4 Pro/Flash, MiniMax-M2.7 i Kimi K2.6 – od ok. 0,06 do 0,70 dolara za 1M tokenów według Artificial Analysis. Po stronie kosztu jednego zadania najtańszy jest Cursor Composer (od 0,07 do 0,44 USD). Pamiętaj, że najniższa cena za tokeny nie oznacza najniższego rachunku za trudne zadanie.

Czy darmowe albo open source AI do kodowania ma sens? Trzeba rozdzielić dwie rzeczy: agenta (narzędzie, którego używasz do pracy z kodem) i model (właściwe AI, które generuje odpowiedzi). Darmowi agenci są – OpenCode, Cline, Aider i inne narzędzia open source możesz pobrać i używać bez żadnej opłaty. Ale każdy z nich potrzebuje modelu, a modele kosztują – albo płacisz przez API, albo sam je hostujesz na własnym sprzęcie.

Z modeli open source w benchmarku AA najlepiej wypada GLM-5.1 – w pomiarze pod Claude Code wyciąga 53 punkty w AA Coding Agent Index, najwyżej wśród open source. Z zastrzeżeniem, że AA badało tylko te modele które mogą być odpalone w Claude Code. W parze z agentami open source (OpenCode, Cline, Aider) AA nie podaje konkretnych wyników. Do większości codziennych zadań tańsze, chińskie modele są w zupełności wystarczające. Różnica między modelami open source a flagowymi modelami komercyjnymi (Opus 4.7, GPT-5.5) robi się widoczna dopiero przy najtrudniejszych i długich zadaniach.

Co wybrać do dużego repozytorium? Modele z context window 1M tokenów: GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro, Qwen3.7 Max. Do samego czytania kodu i pytań o repozytorium najlepsze są Claude Code z Opusem 4.7 i Codex CLI z GPT-5.5.

Który model jest najszybszy? Najkrótszy czas odpowiedzi w teście Artificial Analysis mają Qwen3.7 Max (ok. 17 sekund) i GPT-5.4 mini (ok. 10 sekund). Oba są szybkie i jednocześnie przyzwoite w kodowaniu (AA Coding 50–52). GPT-5.5 i Opus 4.7 są wolne tylko na najwyższych ustawieniach effort: GPT-5.5 xhigh odpowiada w ok. 72 sekundy, Opus max w ok. 25 sekund. Ten sam GPT-5.5 na medium odpowiada w ok. 14 sekund, a bez reasoningu w ok. 10 sekund. Do interaktywnej pracy lepiej sprawdza się szybki model albo flagowy model na niskim lub średnim ustawieniu effort, a najwyższy effort warto zostawić na trudne zmiany i zadania wykonywane w tle. Realna szybkość zależy też od dostawcy, który udostępnia model.

Czy Claude Code to najlepsze rozwiązanie? Nie zawsze. Claude Code (i podobnie Codex czy Cursor) ma rozbudowany system prompt, który często działa świetnie, ale czasem narzuca konkretny styl pracy z modelem. OpenCode i pi.dev to popularne alternatywy z minimalnym system promptem – sam decydujesz, jak chcesz pracować z modelem. W rękach kogoś, kto wie, czego oczekuje od modelu i potrafi pisać własne prompty, te narzędzia dają takie same albo lepsze wyniki niż gotowe rozwiązania. Plus oba są open source, więc nie płacisz za samego agenta, tylko za model.

Model czy narzędzie – co jest ważniejsze? Oba, ale w innym sensie. Model wyznacza maksymalną jakość, jaką możesz osiągnąć. Narzędzie, w którym ten model uruchamiasz, decyduje, ile z tej maksymalnej jakości faktycznie wykorzystasz. Ten sam Opus 4.7 pod różnymi agentami daje różne wyniki na tych samych zadaniach. Dlatego wybierasz świadomie i model, i narzędzie.

Podsumowanie: co wybrać

Najkrócej, jak się da, na 27 maja 2026:

Nie ma jednego najlepszego AI do programowania. Wybór zależy od wielu zmiennych i nie da się go łatwo uprościć. Możemy wskazać kilka modeli, które dziś wybijają się ponad resztę, ale sam model to nie wszystko. Dochodzi do tego harness, czyli agent, w którym ten model uruchamiasz - ten sam model pod różnymi agentami daje różne wyniki. Dochodzi ustawienie effort, które decyduje, ile model „myśli" nad odpowiedzią. Dochodzi dostawca API, bo ten sam model u różnych dostawców potrafi działać szybciej albo wolniej i kosztować inaczej. Dochodzi wreszcie twój budżet i sposób pracy.

Dlatego jeśli ktoś ma bardzo mocną opinię, że jeden konkretny model jest najlepszy, a reszta nawet się do niego nie zbliża, warto brać na to poprawkę. Przy tylu zmiennych i opcjach wyrobienie tak zdecydowanej opinii jest naprawdę trudne. Do tego wszystko zmienia się z każdym kwartałem, bo cały czas wychodzą nowe modele. Dlatego ten tekst regularnie aktualizujemy i przy każdej wersji podajemy datę, żebyś wiedział, na ile dane są świeże.

Jeśli chcesz porównać konkretne narzędzia pod kątem ceny, funkcji i tego, gdzie są dostępne, zajrzyj do kategorii Programowanie AI i pełnego katalogu narzędzi.

Stan danych: 27 maja 2026. Źródła z datami: Artificial Analysis (26.05), Code Arena (24.05), PR Arena (26.05), DeepSWE/DataCurve (27.05), CursorBench 3.1, OpenAI (23.02.2026).