Moderne Softwareteams verlieren keine Zeit mit dem Schreiben von Code – sie verlieren sie mit allem, was damit zusammenhängt: Debugging von Randfällen, Wechseln zwischen tools, Überprüfen von Pull-Anfragen und Ringen mit Legacy. Diese Verzögerungen summieren sich schnell, insbesondere in großen Codebasen, in denen eine Korrektur als Auslöser für mehrere neue Probleme fungieren kann.
Kein Wunder also, dass 7 von 10 Software-Projekten immer noch ihre Liefertermine verpassen.
Um diese Lücke zu schließen, setzen Entwicklerteams auf große Sprachmodelle (LLMs), die Code mit kontextbezogener Präzision generieren, umgestalten und dokumentieren können. Das richtige Modell bietet nicht nur eine Autovervollständigung, sondern beschleunigt den gesamten Entwicklungszyklus, reduziert repetitive Arbeiten und verbessert die Qualität auf ganzer Linie.
In diesem Leitfaden stellen wir die besten LLMs für die Programmierung vor, bewertet nach ihrer praktischen Anwendbarkeit, ihrer Schlussfolgerungsfähigkeit, ihrer Leistung und ihrer Integration in moderne Engineering-Workflows.
Die 13 besten LLMs für das Codeen auf einen Blick
Hier finden Sie einen Überblick über die in diesem Artikel vorgestellten Top-tools sowie deren wichtigsten Features, Preispläne und Kosteneffizienz.
| tool | Am besten geeignet für | Beste Features | Preise |
|---|---|---|---|
| ClickUp | Code + ProjektmanagementTeamgröße: Einzelpersonen bis hin zu großen Ingenieursorganisationen | ClickUp Brain AI Agents, GitHub/GitLab-Integrationen, Dokumente mit Code-Blöcken, Echtzeit-Dashboards | Free Forever; Benutzereinstellungen für Unternehmen verfügbar |
| Claude 3. 7 Sonnet | Fortgeschrittene Argumentation für Legacy-Code + DebuggingTeamgröße: Entwickler, die an komplexen Systemen ihre Arbeit verrichten | Erweiterter Denkmodus, Claude CLI, Repo-Integration, SWE-Bench-Führer | Kostenlos; kostenpflichtige Pläne ab 20 $/Monat |
| GPT-5 | Schnelle, universell einsetzbare Code-Unterstützung Teamgröße: Freiberufler und funktionsübergreifende Teams | Mehrsprachiger Code-Generierung, Debugging, Syntaxerklärung, schnelle Reaktionszeit | kostenlos; kostenpflichtige Pläne ab 20 $/Monat |
| Gemini | Webbasierte und kollaborative Code-TeamsTeamgröße: Google Workspace + Cloud-Teams | Code-Generierung, Workspace-Integration, Drive-Kontext, API-Skripting | Kostenlos; kostenpflichtige Pläne ab 19,99 $/Monat |
| Replit Code | Full-Stack-App-Entwicklung im Browser Teamgröße: Einzelentwickler und kleine App-Teams | KI-Agenten, Claude + GPT, Browser-IDE, sofortige Bereitstellung | kostenlos; kostenpflichtige Pläne ab 25 $/Monat |
| Mistral KI | Open-Source-KI für Unternehmen Teamgröße: Entwickler, die eine private Bereitstellung benötigen | Benutzerdefinierte Agenten, lokale Bereitstellung, Feinabstimmung, 128K-Kontext | kostenlos; kostenpflichtige Pläne ab 14,99 $/Monat |
| DeepSeek | Tiefgreifende Code-Analyse mit Transparenz Teamgröße: Plugin-Entwickler und Open-Source-Entwickler | Plugin-Generierung, Debugging, JSON-Ausgabe, R1-Modell | Kostenlose Testversion; kostenpflichtige Pläne basierend auf der Nutzung |
| Code Llama | Open-Source-Code- und -Bereitstellung Teamgröße: Forschungs- und Infrastrukturteams | Modelle in verschiedenen Größen, Python-Variante, 100.000-Token-Kontext, Fill-in-the-Middle | Free |
| LLaMA | Groß angelegte KI-Experimente Teamgröße: Labore, Entwickler, multimodale Anwendungsfälle | Vision + Text, mehrsprachiges Schlussfolgern, 128K-Kontext, offene Gewichte | Free |
| Grok | Echtzeit-Code mit Deep ReasoningTeamgröße: X (Twitter)-Benutzer und Early Adopters | Geschwindigkeit, Sarkasmuserkennung, sprachübergreifende Logik, Grok 3 | Bezahlte Pläne ab 30 $/Monat |
| GitHub Copilot | Code-Vervollständigung in der IDE und PRsTeamgröße: Teams auf GitHub oder JetBrains-IDEs | PR-Planung, Live-Vorschläge, Agentenmodus, Fehlererkennung | kostenlos; kostenpflichtig ab 10 $/Monat |
| Tabnine | Sichere KI-Entwicklung in Air-Gapped-Umgebungen Teamgröße: Sicherheitsbewusste Unternehmen und Anbieter | Privat Bereitstellung, kontextbezogene Vorschläge, benutzerdefinierte Überprüfungsagenten | Ab 59 $/Monat |
| WizardLM | Befolgung von Anweisungen + SchlussfolgerungenTeamgröße: Fortgeschrittene Benutzer und experimentelle Setups | Mehrstufige Argumentation, Open Source, Offline-Bereitstellung | Benutzerdefiniert |
Worauf sollten Sie bei der besten LLM für die Programmierung achten?
Sie kämpfen gegen eine Deadline, springen zwischen dem Schreiben von Code, der Behebung von Fehlern und dem Testen von allem vor der Veröffentlichung hin und her. Was Ihnen eigentlich helfen sollte – Ihre digitalen tools – bremst Sie stattdessen aus. Vorschläge kommen zu spät, Snippets verfehlen ihr Ziel und Fehlerbehebungen dauern länger als sie sollten.
Die Wahl des besten LLM für die Programmierung bedeutet, einen zu wählen, der tatsächlich zu Ihrem Workflow passt. Er sollte Ihnen helfen, Probleme schneller zu lösen, und keine neuen schaffen.
Das sollten Sie bei einem idealen LLM beachten:
✅ Generiert präzisen, kontextsensitiven Code und unterstützt die Code-Vervollständigung in mehreren Programmiersprachen, wobei standardisierte Benchmarks Meeting erreicht werden.✅ Bietet schnelle Antworten mit geringer Latenz, selbst bei komplexen Codierungsaufgaben.✅ Funktioniert nahtlos in gängigen IDEs, sodass Sie nicht zwischen tools wechseln müssen✅ Erkennt Fehler und erklärt Syntaxfehler, um Ihren gesamten Code-Quality zu verbessern✅ Bietet klare Dokumentation, Tutorials und Preise, die für echte Teams geeignet sind
Die besten LLMs für die Programmierung sollten echte Programmier-Workflows unterstützen und in jeder Phase der Softwareentwicklung einen praktischen Nutzen bieten.
Die 13 besten LLMs für das Codeen
Wie wir Software bei ClickUp bewerten
Unser Redaktionsteam folgt einem transparenten, forschungsgestützten und herstellerneutralen Prozess, sodass Sie darauf vertrauen können, dass unsere Empfehlungen auf dem tatsächlichen Wert basieren.
Hier finden Sie eine detaillierte Übersicht darüber , wie wir Software bei ClickUp bewerten.
Bei Dutzenden von großen Sprachmodellen, die behaupten, die Code-Generierung zu unterstützen, kann es schwierig sein, das richtige für Ihren Anwendungsfall zu finden.
Hier ist eine Liste der besten LLMs für die Programmierung, basierend auf ihrer Leistung bei Programmieraufgaben und ihrer Praxistauglichkeit.
ClickUp (am besten geeignet für die Generierung von Code-Schnipseln und das Projektmanagement von Softwareprojekten)
Wie ein Entwickler auf Reddit es ausdrückte:
Letztendlich arbeiten Sie mit einem Tool, das auf Mustererkennung und Inhaltsgenerierung spezialisiert ist, und das alles innerhalb eines begrenzten Kontextfensters.
Letztendlich arbeiten Sie mit einem tool, das auf Mustererkennung und Inhaltsgenerierung spezialisiert ist, und das alles innerhalb eines begrenzten Kontextfensters.
Das ist ein berechtigtes Anliegen bei vielen großen Sprachmodellen, insbesondere aufgrund des Kurzzeitgedächtnisses oder unzusammenhängender Eingabeaufforderungen. ClickUp umgeht diese Einschränkung jedoch, indem es die KI-gestützte Code-Generierung direkt in einen strukturierten, kontextreichen Arbeitsbereich einbettet.
Code mit ClickUp Brain generieren und verwalten
ClickUp Brain verändert die Art und Weise, wie Entwickler mit ihrer Arbeit interagieren. Mit natürlicher Sprache können Sie eine Funktion oder eine Codierungsaufgabe beschreiben, und die KI generiert Code-Schnipsel, die Ihren Anforderungen entsprechen.
Was ClickUp auszeichnet, ist der Einsatz von KI-Agenten, die auf Live-Arbeitsbereichsdaten reagieren und es Entwicklern ermöglichen, wiederholende Codierungsaufgaben zu automatisieren, Prüfer zuzuweisen oder Aktualisierungen als Auslöser basierend auf Echtzeit-Aufgabe zu verwenden.
Hier finden Sie eine kurze visuelle Anleitung, wie Sie Antworten aus Ihrem Arbeitsbereich abrufen können, indem Sie ClickUp Brain einfache Fragen stellen:
Zu den Top-Features von ClickUp Brain gehören auch die Unterstützung für Code-Vervollständigung und Erläuterungen sowie die Hilfe bei der Identifizierung potenzieller Fehler oder Logikfehler. Ein Entwickler, der beispielsweise ein Python-basiertes Datenparser-Beispiel erstellt, kann „Funktion zum Extrahieren von Datum und Preis aus einer JSON-Datei generieren” eingeben, woraufhin ClickUp Brain eine saubere, strukturierte Ausgabe zurückgibt, die sofort getestet werden kann.
Durch die Verwaltung der gesamten Spieleentwicklung in ClickUp hat Yggdrasil die Gesamtentwicklungskosten um 120.000 US-Dollar gesenkt, die Produktivität um 37 % gesteigert und die entwicklungsbezogenen Ausgaben um 30 % gesenkt.
Nahtlose Synchronisierung mit Git-tools dank ClickUp-Integration
ClickUp lässt sich mit GitHub, Gitlab und Bitbucket verbinden, sodass Entwickler Pull-Anfragen, Branches und Commits automatisch mit Aufgaben synchronisieren können.
Dies gewährleistet eine engere Abstimmung zwischen Code und Projekt-Zielen. Beispiel: Wenn beispielsweise ein Entwickler einen Hotfix veröffentlicht, kann der Status der damit verbundenen Aufgabe sofort aktualisiert werden.
Code-Block-Format für klare Kommunikation mit ClickUp-Dokument
Das Freigeben von Code-Schnipseln mit Produkt- oder QA-Teams kann in typischen Aufgabenmanagern chaotisch werden. ClickUp löst dieses Problem mit Code-Block-Format und Syntaxhervorhebung in ClickUp Docs, Kommentaren und sogar Aufgabenbeschreibungen.
Sie können zum Beispiel während der Sprint-Planung versionierten Pseudocode in Dokumenten einbetten oder Python-Beispiele inline mit Testspezifikationen hinzufügen, auf die sich die Prüfer beziehen können.
Berichterstellung-tools für mehr Sichtbarkeit im Engineering mit ClickUp Dashboard
ClickUp-Dashboards bieten Engineering-Managern und Product Ownern Echtzeit-Sichtbarkeit in den Sprint-Fortschritt, Trends bei der Codequalität und den Durchsatz der Entwickler.
Benutzerdefinierte Diagramme können anzeigen, wie viele Fehler im letzten Sprint erneut aufgetreten sind, welche Entwickler überlastet sind oder wie lange es dauert, PRs zusammenzuführen. Dies ist entscheidend für die Verwaltung großer Codebasen und die Optimierung der Teamleistung im Laufe der Zeit.
Mit Dashboards mit geringer Latenz und einer mit jeder Aufgabe verknüpften Zeiterfassung können Entwicklerteams Spekulationen vermeiden und sich darauf konzentrieren, hochwertigen Code schneller auszuliefern.
Vorlagen und ClickUp-Automatisierung für wiederkehrende Entwicklungsworkflows
Wenn Ihr Team die Bereiche Produkt, Technik, Design und Qualitätssicherung umfasst und eine einzige Quelle für die Softwareentwicklung benötigt, ist die Softwareentwicklungsvorlage von ClickUp die beste Wahl.
Diese Softwareentwicklungs-Vorlage hilft funktionsübergreifenden Teams, sich auf einen einzigen Workflow abzustimmen, wodurch es einfacher wird, Roadmaps zu planen, Features bereitzustellen und Fehler zu beheben, ohne zwischen verschiedenen tools wechseln zu müssen.
Sie können sogar ClickUp Automatisierungen verwenden, um Prüfer zuzuweisen, wenn ein GitHub PR verknüpft ist, oder StandUp-Berichte auslösen, wenn ein Sprint endet. Diese Features helfen dabei, Strukturen durchzusetzen, ohne die Teams zu verlangsamen.
Die besten Features von ClickUp
- Generieren und erklären Sie Code-Schnipsel mit ClickUp Brain in einfacher Sprache.
- Führen Sie die Synchronisierung von Pull Requests und Commits mit Aufgaben über GitHub- und Gitlab-Integrationen durch.
- Verwenden Sie das Format von Code-Blocks für übersichtliche, lesbare Snippets in Dokumenten und Kommentaren.
- Verfolgen Sie Sprint-Geschwindigkeit, Fehlerzahlen und Teamleistung mit Echtzeit-Dashboards.
- Ermöglichen Sie die Automatisierung der Zuweisung von Aufgaben, Sprint-Updates und mehr mit flexiblen No-Code-Regeln.
Limit von ClickUp
- Steilere Lernkurve aufgrund der Tiefe der Features und benutzerdefinierter Optionen
- Einige entwicklerspezifische Anwendungsfälle erfordern möglicherweise weiterhin externe Dev-tools für CI/CD oder Code-Tests.
Preise für ClickUp
ClickUp-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,7/5 (über 6.000 Bewertungen)
- Capterra: 4,7/5 (über 3.000 Bewertungen)
Was Benutzer über ClickUp sagen
Eine G2-Bewertung lautet:
Das Beste daran ist, dass [ClickUp] sich in bestehende Dienste wie GitHub integrieren lässt. Wenn Sie Entwickler sind, können Sie ganz einfach benutzerdefinierte Integrationen erstellen, wenn Ihnen das besser gefällt. Ich nutze es jetzt täglich, um alle meine Projekte zu verwalten.
Das Beste daran ist, dass [ClickUp] sich in bestehende Dienste wie GitHub integrieren lässt. Wenn Sie Entwickler sind, können Sie ganz einfach benutzerdefinierte Integrationen erstellen, wenn Ihnen das besser gefällt. Ich nutze es jetzt täglich, um alle meine Projekte zu verwalten.
📖 Lesen Sie auch: Die Leistungsfähigkeit von ClickUp AI für Software-Teams erschließen
2. Claude 3. 7 Sonnet (am besten geeignet für fortgeschrittene Schlussfolgerungen und reale Code-Aufgaben)
Claude 3. 7 Sonnet wurde für Entwickler entwickelt, die mehr als nur die Code-Vervollständigung in Angriff nehmen. Wenn Sie Legacy-Systeme debuggen, eine Full-Stack-Architektur planen oder mehrere tools auf Ihrem PC geöffnet haben, bringt Claude sowohl Geschwindigkeit als auch Struktur in Ihren Prozess.
Der erweiterte Denkmodus von Claude ist eine seiner herausragenden Funktionen. Entwickler können zwischen schnellen Antworten und schrittweiser Argumentation für Probleme umschalten, die eine tiefere Analyse erfordern. Diese Funktion eignet sich hervorragend, um den Einsatz von KI in der testgetriebenen Softwareentwicklung, der rekursiven Logik oder der groß angelegten Refaktorisierung zu erlernen.
Der Extended Thinking Mode steigert auch die Leistung bei Code-Benchmarks wie SWE-bench Verified und TAU-bench erheblich, wo Claude 3. 7 alle früheren Versionen übertrifft.
Claude 3. 7 Sonnet – die besten Features
- Aktivieren Sie den erweiterten Denkmodus, um die Genauigkeit bei komplexen Codierungsaufgaben, der Fehlerbehebung und dem algorithmischen Denken zu verbessern.
- Verwenden Sie Claude Code über die CLI, um die Bearbeitung von Dateien vorzunehmen, Tests zu schreiben, Befehle auszuführen und direkt von Ihrem Terminal aus zusammenzuarbeiten.
- Stellen Sie eine Verbindung zu GitHub-Repositorys her und führen Sie Ihre Arbeit mit tatsächlichen Projektdateien für strukturierte Ausgaben und zuverlässige Codeänderungen durch.
- Erzielen Sie modernste Ergebnisse auf SWE-Bench und TAU-Bench und zeichnen Sie sich durch den Einsatz agentenbasierter Tools und fortschrittlicher Denkfähigkeiten aus.
- Beibehaltung des Kontexts über mehrere Sitzungen hinweg für lange, mehrstufige Engineering-Workflows oder kontinuierliche Verbesserungszyklen
Claude 3. 7 Limit von Sonnet
- Der erweiterte Denkmodus ist hinter kostenpflichtigen Plänen gesperrt, wodurch der Zugriff für Benutzer der kostenlosen Version eingeschränkt wird.
- Im Vergleich zu Full-Stack-Plattformen wie ClickUp befinden sich die Features für die Zusammenarbeit in Echtzeit noch in der Entwicklung.
Claude 3. 7 Sonnet-Preise
- Free
- Pro: 20 $/Monat
- Max: 100 $/Monat
Claude 3. 7 Sonnet Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,4/5 (über 50 Bewertungen)
- Capterra: 4,5/5 (über 20 Bewertungen)
Was Benutzer über Claude 3. 7 Sonnet sagen
Diese G2-Bewertung hob hervor:
Erweiterter Denkmodus, mit dem das Modell während einer Unterhaltung Websuchen und andere tools aufrufen kann, ideal für mehrstufige Datenanalysen und Forschungsworkflows.
Erweiterter Denkmodus, mit dem das Modell während einer Unterhaltung Websuchen und andere tools aufrufen kann, ideal für mehrstufige Datenanalysen und Forschungsworkflows.
3. GPT-5 (Am besten geeignet für die schnelle, universelle Code-Generierung in mehreren Sprachen)
Wenn Sie schnell zwischen Design, Entwicklung und Bereitstellung wechseln, bietet GPT-5 die Balance zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit, die die meisten Entwickler in Echtzeit benötigen.
GPT-5 kann Code generieren, Logik erklären, unvollständige Funktionen abschließen und Code-Schnipsel in mehreren Programmiersprachen verarbeiten und demonstriert damit die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz. Entwickler nutzen es häufig, um vor allem grundlegende Python-Probleme zu lösen, Logik in ausführbaren Code umzuwandeln oder Hilfsfunktionen auf der Grundlage von Beschreibungen in einfacher Sprache zu schreiben.
Außerdem bietet diese KI-Plattform eine gute Debugging-Leistung und ist zudem leicht zugänglich.
Die besten Features von GPT-5
- Generieren und erklären Sie Code in Python, JavaScript, Java und anderen gängigen Programmiersprachen.
- Fertigstellung vollständiger Funktionen und Lösung grundlegender Codierungsprobleme mit hoher Genauigkeit
- Identifizieren Sie Syntax-Probleme und verbessern Sie die Codequalität durch Inline-Vorschläge.
- Behandeln Sie die Code-Vervollständigung und Dokumentation auf der Grundlage von Eingaben in natürlicher Sprache.
- Über ChatGPT kostenlos verfügbar mit schnelleren Antwortzeiten als frühere GPT-4-Modelle.
Limitations von GPT-5
- Keine Verbindung zu GitHub möglich und keine direkte Verwaltung von Projektdateien
- Weniger effektiv als spezialisierte Modelle bei fortgeschrittenen Code-Benchmarks wie SWE-bench.
Preise für GPT-5
- Free
- Go: 4 $/Monat
- Plus: 20 $/Monat pro Benutzer
- Pro: 200 $/Monat pro Benutzer
GPT-5-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,7/5 (über 790 Bewertungen)
- Capterra: 4,5/5 (über 190 Bewertungen)
Was Benutzer über GPT-5 sagen
Diese Reddit-Rezension hob hervor:
Ich war total begeistert, weil ich den Code kopieren und einfügen konnte und er vom ersten Lauf an ohne Kompilierungsfehler funktionierte. Ganz zu schweigen davon, dass er unglaublich schnell ist.
Ich war total begeistert, weil ich den Code kopieren und einfügen konnte und er vom ersten Lauf an ohne Kompilierungsfehler funktionierte. Ganz zu schweigen davon, dass er unglaublich schnell ist.
💡 Profi-Tipp: Haben Sie Schwierigkeiten, Ihren Code für andere (oder sogar für Ihr zukünftiges Ich) verständlich zu machen? Der 9-Schritte-Leitfaden zum Verfassen von Dokumenten für Code zeigt Ihnen, wie Sie übersichtliche, konsistente Dokumente erstellen, die Verwirrung vermeiden und die Fehlersuche beschleunigen.
4. Gemini (am besten geeignet für die Integration von Code in Web-, App- und Cloud-basierte Entwicklungsaufgaben)
Im Gegensatz zu anderen Modellen, die isoliert arbeiten, kann Gemini auf Google Docs, Sheets und sogar Drive-Dateien zugreifen, um kollaborativere, kontextsensitive Code-Aufgaben zu unterstützen.
Dies macht ihn besonders nützlich für Ingenieure, die eng mit Produktteams, Datenanalysten oder Content-Workflows zusammenarbeiten.
Darüber hinaus übernimmt Gemini 2.5 die Code-Generierung, -Erklärung und -Vervollständigung in gängigen Programmiersprachen wie Python, JavaScript, Java und anderen. Es wurde entwickelt, um bei komplexen Codierungsaufgaben wie API-Scaffolding, Datentransformationen und Cloud-Deployment-Skripting zu helfen.
Die besten Features von Gemini
- Generieren, erklären und schließen Sie Code in Python, JavaScript und anderen wichtigen Programmiersprachen ab.
- Stellen Sie eine Verbindung zu Google Workspace-Apps her, um Code-Antworten mit Live-Daten oder Dokumentationskontext zu versehen.
- Verwalten und analysieren Sie komplexen Code und mehrere Dateien mithilfe der nativen Datei-Upload-Funktion und der verknüpften Drive-Verknüpfung.
- Unterstützung von Anwendungsfällen in der Softwareentwicklung, darunter Backend-Automatisierung, API-Integration und Google Cloud-Bereitstellungen.
- Ermöglicht strukturierte Ausgabe und detailliertes Format für Dokumentation, Workflow und Prozessautomatisierung.
Limit-Einschränkungen von Gemini
- Erfordert ein Google Workspace-Konto für vollständige Integrations-Features.
- In Open-Source- und Entwicklerforen noch weniger verbreitet als GPT-4 oder Claude.
Preise für Gemini
- Free
- Google AI Pro: 19,99 $/Monat pro Benutzer
- Google AI Ultra: 249,99 $/Monat pro Benutzer
Gemini-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,4/5 (über 170 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was Benutzer über Gemini sagen
Diese G2-Bewertung fasste zusammen:
Jeder, der gerade mit dem Programmieren oder dem Schreiben von Code beginnt, kann Gemini nutzen, um sehr schnell und effektiv zu lernen.
Jeder, der gerade mit dem Programmieren oder dem Schreiben von Code beginnt, kann Gemini nutzen, um sehr schnell und effektiv zu lernen.
📮 ClickUp Insight: Nur 15 % der Manager überprüfen die Workload ihres Teams, bevor sie neue Aufgaben zuweisen, und 24 % verlassen sich bei der Delegierung von Arbeit ausschließlich auf Fristen.
Das Ergebnis? Überlastete Mitglieder des Teams, ungenutztes Talent und zunehmende Burnout-Gefahr. Ohne Echtzeit-Sichtbarkeit wird die Verteilung der Workload eher zu einer Frage des Zufalls als zu einer Strategie.
ClickUp ändert das. Mit den KI-gestützten Features „Zuweisen” und „Priorisieren” können Sie Aufgaben anhand der aktuellen Kapazität, Verfügbarkeit und Fähigkeiten den richtigen Personen zuweisen.
Verwenden Sie KI-Karten für einen sofortigen Überblick über Workload, Priorität und anstehende Termine – direkt an Ihrem Arbeitsplatz.
💫 Echte Ergebnisse: Lulu Press spart mit ClickUp Automatisierungen täglich eine Stunde pro Mitarbeiter und steigert so die Team-Effizienz um 12 %.
5. Replit Code (Am besten geeignet für die End-to-End-App-Entwicklung mit KI-gestützter Automatisierung)
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Einzelentwickler mit einer bevorstehenden Deadline. Sie müssen einen Anmelde-Flow entwerfen, eine Datenbank-Verbindung herstellen und Bereitstellungsskripte schreiben, was in der Regel mehrere Tage mit verschiedenen Software-tools in Anspruch nimmt.
Mit Replit Code öffnen Sie Ihren Browser und beschreiben in natürlicher Sprache, was Sie benötigen. Innerhalb weniger Minuten generiert der KI-Agent den Backend-Code, richtet die Authentifizierung ein und schlägt sogar Konfigurationen für die Bereitstellung vor.
Dieses KI-Code-Tool basiert auf Claude 3. 5 Sonnet und GPT-4 und kombiniert Code-Vervollständigung, Debugging und KI-gestützte Automatisierung.
Die besten Features von Replit Code
- Automatisieren Sie Projektgerüste, Fehlerbehebungen und Feature-Builds mit Replit Agent.
- Zugriff auf Claude Sonnet und GPT-4o für Code-Generierung, Debugging und Code-Vervollständigung.
- Schreiben, implementieren und hosten Sie Apps in mehreren Programmiersprachen – alles über eine einzige Schnittstelle.
- Umgebung mit Sicherheit und integrierten Datenbank-, Authentifizierungs- und Integrationsmodulen
- Unterstützung für Team-Features wie SSO, rollenbasierte Zugriffskontrolle und private Bereitstellungen
Einschränkungen von Replit Code
- Guthaben-basierte Preisgestaltung kann bei komplexen Entwicklungsiterationen kostspielig werden.
- LLMs sind manchmal nicht in der Lage, detailliertes Debugging oder komplexe Anweisungen zuverlässig zu verarbeiten.
- Es fehlt eine nahtlose GitHub-Repo-Synchronisierung für große, modulare Codebasen.
Preise für Replit Code
- Starter: Kostenlos
- Replit Core: 25 $/Monat pro Benutzer
- Teams: 40 $/Monat pro Benutzer
- Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Replit Code Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,5/5 (über 110 Bewertungen)
- Capterra: 4,4/5 (über 80 Bewertungen)
Was Benutzer über Replit Code sagen
Diese G2-Bewertung lobte:
Ich benutze das neue Replit Agent-tool seit mehreren Monaten und es ist unglaublich, was ich als Nicht-Programmierer damit alles erstellen kann. Ich habe alle möglichen Apps für den geschäftlichen und privaten Gebrauch erstellt.
Ich benutze das neue Replit Agent-tool seit mehreren Monaten und es ist unglaublich, was ich als Nicht-Programmierer damit erstellen kann. Ich habe alle möglichen Apps für den Geschäftlichen und privaten Gebrauch erstellt.
👀 Wissenswertes: Der weltweit erste Programmierer hat nie eine einzige Zeile Code ausgeführt, da es damals noch keine Computer gab. Ada Lovelace schrieb buchstäblich Algorithmen für eine Maschine, die nur eine Idee war.
Wenn Sie schnelllebige Sprints verwalten, ist die Abstimmung keine einmalige Angelegenheit, sondern ein lebendiges System. Hier helfen ClickUp Brain und ClickUp Brain MAX .
ClickUp Brain ist in Ihrem Arbeitsbereich integriert und zeigt Hindernisse, übersehene Abhängigkeiten und Kontexte auf, die Sie möglicherweise übersehen haben – und hält dabei alle Unterhaltungen und Aufgaben in Verbindung.
Gleichzeitig bringt ClickUp Brain MAX dieselben Funktionen mit Talk-to-Text auf den Desktop, sodass Sie Ideen, Sprint-Notizen oder nachträgliche Erkenntnisse freihändig erfassen können. Zusammen erleichtern sie die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Projektmanagern und übersetzen jede Aktualisierung oder Diskussion in einen strukturierten, umsetzbaren Kontext, der die Roadmap auf Kurs hält.
6. Mistral /AI (am besten geeignet für Open-Source- und unternehmensgerechte KI-Benutzerdefinierung)
Die meisten Entwickler und Data Teams stehen vor einem gemeinsamen Dilemma: Sie müssen sich entweder für leistungsstarke, große Sprachmodelle entscheiden, deren Funktionsweise ihnen keine Sichtbarkeit bietet, oder sich mit Open-Source-Optionen begnügen, denen es an Leistung mangelt.
Mistral AI durchbricht diesen Stillstand. Der Code-Editor bietet leistungsstarke, vollständig transparente LLMs, die Sie benutzerdefiniert anpassen, optimieren und einsetzen können.
Seine Open-Weight-Modelle – wie Mistral 7B und Mixtral 8x7B – sind für Teams konzipiert, die selbst hosten, in bestehende Stacks integrieren und auf proprietären Datensätzen feinabstimmen möchten.
Die besten Features von Mistral KI
- Unterstützen multimodaler, mehrsprachiger Anwendungsfälle für Code, Dokumente und Sprache
- Ermöglicht die Bereitstellung vor Ort, in der Cloud und in hybriden Umgebungen mit vollständiger Datenkontrolle.
- Entwickeln Sie KI-Agenten, die mithilfe Ihrer Apps und API Echtzeitaktionen koordinieren.
- Optimieren Sie Open-Source-Modelle (Mistral 7B, Mixtral 8x7B usw.) für spezielle Anwendungen.
- Aktivieren Sie das 128K-Kontextfenster für komplexe, langwierige Denkaufgaben.
Einschränkungen von Mistral KI
- Bietet im Vergleich zu ausgereifteren Ökosystemen nur begrenzte Plug-and-Play-Integrationen.
- Erfordert technisches Fachwissen für die Feinabstimmung oder die Bereitstellung vor Ort.
- Reservieren Sie die fortschrittlichsten Modelle für den kommerziellen/API-Zugriff, keine offenen Gewichte.
Preise für Mistral KI
- Free
- Pro: 14,99 $/Monat pro Benutzer
- Team: 24,99 $/Monat pro Benutzer
- Mistral Code: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu Mistral KI
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was Benutzer über Mistral KI sagen
Diese G2-Bewertung gibt freigegeben:
Er eignet sich gut für Echtzeitanwendungen, Prototyping und Edge-KI-Szenarien, ohne dabei große Abstriche bei Qualität oder Vielseitigkeit zu machen.
Er eignet sich gut für Echtzeitanwendungen, Prototyping und Edge-KI-Szenarien, ohne dabei große Abstriche bei Qualität oder Vielseitigkeit zu machen.
💡 Profi-Tipp: Sie möchten schnellere Entwicklungszyklen ohne Burnout? In „Wie man ChatGPT zum Schreiben von Code verwendet“ erfahren Sie, wie Sie mithilfe von KI das Scaffolding, Debugging und vieles mehr automatisieren können.
7. DeepSeek (Am besten geeignet für Open-Source-Entwickler, die eine tiefgreifende Code-Analyse mit vollständiger Modellkontrolle benötigen)
DeepSeek ist eines der wenigen Modelle, das WordPress-Plugins generieren, JavaScript-Routinen debuggen und reguläre Ausdrücke mit solider Logik umschreiben kann.
Im Gegensatz zu vielen generischen Code-Generatoren geht DeepSeek über oberflächliche Ausgaben hinaus und ist in der Lage, vollständige Plugin-Strukturen zu erstellen, Funktionen mit Edge-Case-Validierung neu zu schreiben und die Logik über lange Prompts hinweg zu verfolgen.
Wenn Ihr Team ein transparentes, entwicklerorientiertes LLM benötigt, das komplexe Code-Aufgaben bewältigt, ohne Sie an ein proprietäres Ökosystem zu binden, ist DeepSeek eine Überlegung wert.
Die besten Features von DeepSeek
- Unterstützen komplexer Codierungsaufgaben mit hoher Genauigkeit bei der Argumentation
- Bieten Sie vollständige Transparenz mit Open-Source-Modellzugriff.
- Führen Sie Code-Generierung, Debugging und Plugin-Entwicklung zuverlässig durch.
- Ermöglichen Sie agentenbasierte Workflows mit JSON-Ausgabe und Funktion-Aufruf.
- Beibehaltung des Bereichs mit einem 64K-Token-Fenster
Limit von DeepSeek
- Schwierigkeiten mit Nischen-tools wie AppleScript oder Keyboard Maestro
- Erzeugt übermäßig ausführliche Ausgaben, die möglicherweise einer Verfeinerung bedürfen.
- In einigen Regionen ist für die Anmeldung eine Nummer mit der Vorwahl +86 erforderlich.
Preise für DeepSeek
- Kostenlose Testversion verfügbar
- Pro/Team: Die Preise basieren auf nutzungsabhängigen Token-Gebühren.
- Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
DeepSeek-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was Benutzer über DeepSeek sagen
In dieser Reddit-Rezension wurde Notiz genommen:
DeepSeek R1 ist in etwa gleichwertig oder (in einigen Kontexten) besser als OpenAI's o1 regular. R1 übertrifft o1 definitiv in Bezug auf die Ansicht seines Denkprozesses.
DeepSeek R1 ist in etwa gleichwertig oder (in einigen Kontexten) besser als OpenAI's o1 regular. R1 übertrifft o1 definitiv in Bezug auf die Ansicht seines Denkprozesses.
8. Code Llama (am besten geeignet für Open-Source-Codierung mit flexibler Bereitstellung)
Nicht jeder Entwickler möchte sich bei sensiblen Code-Aufgaben auf proprietäre Modelle verlassen.
Code Llama von Meta ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell, das auf Llama 2 basiert und speziell für die Code-Generierung, Fehlerbehebung und Befehlsausführung entwickelt wurde.
Teams können leistungsstarke LLMs ohne Herstellerbindung einsetzen, da Code Llama in verschiedenen Größen mit bis zu 70 Milliarden Parametern verfügbar ist und Varianten für Python-Code und Anweisungen in natürlicher Sprache bietet.
Die besten Features von Code Llama
- Unterstützt mehrere Code-Aufgaben, darunter Generierung, Vervollständigung und Debugging.
- Aktivieren Sie die Eingabehilfe „Fill-in-the-Middle“ zur Bearbeitung von vorhandenem Code.
- Bieten Sie spezialisierte Varianten wie Code Llama – Python und Code Llama – Instruct an.
- Verarbeitung langer Kontextfenster (in einigen Varianten bis zu 100.000 Token)
- Ermöglicht lokale Bereitstellung und Feinabstimmung für Privat-Umgebungen.
Limitations von Code Llama
- Fehlende integrierte tools oder gehostete Playgrounds
- Erfordert technisches Setup für Inferenz und Modellbereitstellung.
- Kann bei domänenspezifischen Aufgaben im Vergleich zu optimierten proprietären Modellen unterdurchschnittliche Leistungen erbringen.
Preise für Code Llama
- Free
Bewertungen und Rezensionen zu Code Llama
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
9. LLaMA (Am besten geeignet für Open-Source-KI-Experimente in großem Maßstab)
Für einzelne Entwickler und unabhängige Entwickler ist eine der größten Hürden bei der KI die Benutzerfreundlichkeit, die oft auf unzureichende Trainingsdaten zurückzuführen ist.
LLaMA bietet robuste Fähigkeiten in den Bereichen Schlussfolgerungen, Code und Mehrsprachigkeit. Um diese Fähigkeiten zu nutzen, müssen jedoch oft verschiedene Hindernisse überwunden werden, wie z. B. Modell-Downloads, Framework-Kompatibilität, GPU-Einschränkungen und API-Umschaltungen.
Meta präsentiert LLaMA als innovative Open-Source-Alternative zu proprietären LLMs, die multimodales Verständnis ermöglicht.
Die besten Features von LLaMA
- Multimodale Eingaben unterstützen (Bild + Text) über LLaMA 4-Vorschauversionen
- Bietet natives Long-Context-Reasoning mit bis zu 128K Kontext.
- Erzielen Sie wettbewerbsfähige Leistungen in Benchmarks wie LiveCodeBench und GPQA.
- Ermöglicht erweiterte mehrsprachige Unterstützung und mathematisches Denken.
- Bietet Open-Weight-Modelle für vollständige benutzerdefinierte Anpassung und lokale Bereitstellung.
Einschränkungen von LLaMA
- Erfordert ein komplexes Setup mit hohen GPU-Anforderungen (A10 oder höher empfohlen).
- Die Dokumentation und Tools für Entwickler sind fragmentiert und nicht anfängerfreundlich.
- Impliziter Druck in Richtung der kostenpflichtigen APIs von Meta, selbst für Open-Source-Benutzer.
LLaMA-Preise
- Free
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
LLaMA-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,3/5 (über 140 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was Benutzer über LLaMA sagen
Diese G2-Bewertung featured:
Meta Llama 3 hat mir bei meinen verschiedenen Programmieraufgaben geholfen und mir bei der Lösung von Problemen mit meinen Aufgaben geholfen.
Meta Llama 3 hat mir bei meinen verschiedenen Code-Aufgaben geholfen und mir bei der Lösung von Problemen mit meinen Aufgaben geholfen.
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10. Grok (am besten geeignet für blitzschnelles Denken und kontextbezogene Tiefe)
Wenn Sie jemals darauf gewartet haben, dass ein KI-Tool eine einfache Anfrage wie die Behebung eines Fehlers oder das Abschließen eines Skripts ausführt, wissen Sie, wie frustrierend langsame Reaktionen und oberflächliche Antworten sein können. Hier zeichnet sich Grok aus.
Entwickelt von xAI und in die X-Plattform integriert, bietet es schnelles, menschenähnliches Denken, das eher an Pair Programming erinnert als an die Abfrage eines Chatbots.
Ob Sie nun ein Python-Skript debuggen, Inhalt generieren oder Logik zwischen Sprachen übersetzen – Grok begleitet Sie dabei.
Die besten Features von Grok
- Liefern Sie nahezu sofortige Antworten auf komplexe Code-Abfragen und Logikrätsel.
- Unterstützt erweiterte Kontexterhaltung für eine bessere Kontinuität in iterativen Codierungssitzungen.
- Bewältigen Sie mühelos mehrsprachige Codierungsdokumentationen und sprachübergreifende Übersetzungsaufgaben.
- Generieren Sie vollständigen Code-Schnipsel und Geschäftslogik in Codierungs-tools wie Python oder JavaScript mit minimalen Eingaben.
- Analysieren Sie abstrakte Denkaufgaben wie Sarkasmuserkennung und Mustererkennung in Langform.
Grok-Limitations
- Erzeugt übermäßig vorsichtige oder generische Ergebnisse in risikoreichen oder kreativen Randfällen.
- Halten Sie sich bei kostenpflichtigem API-Zugang oder Plattformintegration für den Einsatz auf Produktionsebene an einer Abhängigkeit fest.
- Im Vergleich zu spezialisierten tools mangelt es an herausragender Leistung bei der Bilderzeugung.
Preise für Grok 3
- Super Grok: 30 $/Monat pro Benutzer
- Super Grok Heavy: 300 $/Monat pro Benutzer
Grok 3 Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was Benutzer über Grok sagen
Diese G2-Bewertung hob hervor:
Kann Bilder erstellen, im Internet suchen, Antworten als Anbieter liefern, Inhalt generieren, Datenanalysen durchführen, verfügt über umfassende und vertiefte Recherchefunktionen, gute kostenlose Stufe. Am besten auf X.
Kann Bilder erstellen, im Internet suchen, Antworten liefern, Inhalt generieren, Datenanalysen durchführen, verfügt über umfassende und vertiefte Recherchefunktionen, gutes kostenloses Angebot. Das Beste auf X.
👀 Wissenswertes: Der erste Fehler in der Informatik war buchstäblich eine Motte. Im Jahr 1947 fanden Ingenieure in Harvard eine Motte, die in einem Relais stecken geblieben war. Heute kommt der Debugging-Code von LLMs nicht einmal mehr mit Hardware in Berührung.
11. GitHub Copilot (am besten geeignet für nahtlose Automatisierung und Code-Bearbeitung in der IDE)
Das Schreiben sich wiederholender Code-Blocks, das Debuggen der Funktionen anderer oder einfach nur der Versuch, mit den täglichen Tickets Schritt zu halten, kann Ihre Konzentration beeinträchtigen.
GitHub Copilot erleichtert Ihnen diese Arbeit, indem es wie ein stets verfügbarer Teamkollege in Ihrer IDE agiert.
Ganz gleich, ob Sie von Grund auf neu schreiben oder mehrere Dateien bei der Bearbeitung bearbeiten – dieses KI-Tool für Entwickler liefert Ihnen Vorschläge in Echtzeit, erkennt automatisch Auswirkungen auf andere Bereiche und ermöglicht es Ihnen, Änderungen mit einem Klick direkt in Ihrer Umgebung zu genehmigen.
Die besten Features von GitHub Copilot
- Bietet Echtzeit-Code-Vorschläge, die Ihren Programmierstil während der Arbeit lernen.
- Aktivieren Sie den Agentenmodus, um Pull-Anfragen autonom zu planen, zu schreiben, zu testen und zu liefern.
- Ermöglichen Sie Editor-Eingabeaufforderungen für die Bearbeitung mehrerer Dateien und konsistente projektweite Änderungen.
- Integration mit gängigen IDEs wie VS Code, Visual Studio, Xcode, JetBrains und Neovim
- Unterstützt mehrere Modelloptionen, darunter Claude Sonnet, GPT-4. 1 und Gemini 2. 5 Pro.
- Bietet Code-Review-Funktionen, die Fehler markieren und Korrekturen vorschlagen, bevor eine manuelle Qualitätssicherung durchgeführt wird.
Limit von GitHub Copilot
- Erfordert strukturierte Codebasen für beste Leistung
- Generieren Sie Vorschläge, die noch einer Überprüfung durch Menschen bedürfen.
- Bietet weniger Wert für Solo-Entwickler, die ihren gesamten Code selbst schreiben und verstehen.
- Begrenzte Anzahl an Fertigstellungen im Free-Plan (2.000/Monat)
Preise für GitHub Copilot
- Free
- Pro: 10 $/Monat pro Benutzer
- Pro+: 39 $/Monat pro Benutzer
Bewertungen und Rezensionen zu GitHub Copilot
- G2: 4,5/5 (über 140 Bewertungen)
- Capterra: 4,7/5 (über 20 Bewertungen)
Was Benutzer über GitHub Copilot sagen
Er bietet nicht nur schnelle Code-Vervollständigungen, sondern verbessert auch aktiv meinen Arbeitsablauf, indem er optimierte, strukturierte und leistungsorientierte Lösungen vorschlägt.
Er bietet nicht nur schnelle Code-Vervollständigungen, sondern verbessert auch aktiv meinen Arbeitsablauf, indem er optimierte, strukturierte und leistungsorientierte Lösungen vorschlägt.
💡 Profi-Tipp: Python oder JavaScript zu beherrschen reicht nicht aus. „How to Become a Better Programmer” zeigt, wie Sie sich durch praxisnahe Problemlösung, Kreativität und kontinuierliches Lernen weiterentwickeln können, um sich in der schnelllebigen Technologiewelt von heute abzuheben.
12. Tabnine (Am besten geeignet für Sicherheit, privaten KI-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-Code-
Entwickler haben oft mit Datenschutzbedenken zu kämpfen, insbesondere wenn sie sensible Code mit KI-Tools freigeben. Jeder Ingenieur hat schon einmal diesen unangenehmen Moment erlebt, in dem er sich gefragt hat, ob der nächste Autovervollständigungsvorschlag proprietäre Logik preisgeben könnte.
Tabnine wurde entwickelt, um diese Sorgen auszuräumen. Es bietet eine lokale, luftisolierte Lösung, die Ihren Code genau dort aufbewahrt, wo Sie ihn haben möchten.
Mit Modellen, die ausschließlich auf Code mit freizügiger Lizenz trainiert sind, ist Tabnine Ihr zuverlässiger Partner für schnelle, kontextbezogene Code-Vervollständigungen, die die Produktivität von Entwicklern steigern.
Die besten Features von Tabnine
- Unterstützt vollständig private, luftisolierte Bereitstellungen ohne Datenspeicherung.
- Generieren und erklären Sie Code mit kontextsensitiven Vorschlägen, die auf Ihre Projekte zugeschnitten sind.
- Entwickeln Sie KI-Agenten für Tests, Dokumentation und Jira-Implementierung.
- Validieren Sie Code anhand interner Standards mit benutzerdefinierten Überprüfungsagenten.
- Verwenden Sie mehrere LLMs oder optimieren Sie Tabnine-Modelle in Ihren eigenen Repositorys.
Limitations von Tabnine
- Eingeschränkte Features in den kostenlosen oder Basis-Plänen
- Kann während der lokalen Modellausführung mehr Systemressourcen verbrauchen.
- Erfordert Setup und IT-Support für den Einsatz bei Unternehmen.
Preise für Tabnine
- Tabnine Agentic Platform: 59 $/Monat pro Benutzer (jährliche Abrechnung)
Bewertungen und Rezensionen zu Tabnine
- G2: 4,0/5 (über 40 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was Benutzer über Tabnine sagen
Diese G2-Bewertung gibt freigegeben:
Ich bin wirklich beeindruckt davon, wie gut es den erwarteten Code liefert. Manchmal überrascht es mich, insbesondere während der DSA-Übung, dass es das Problem identifiziert, einschließlich der Zeit- und Raumkomplexitätsgrenzen, und entsprechend Code liefert.
Ich bin wirklich beeindruckt davon, wie gut es den erwarteten Code liefert. Manchmal überrascht es mich, insbesondere während der DSA-Übung, dass es das Problem identifiziert, einschließlich der Zeit- und Raumkomplexitätsgrenzen, und entsprechend Code liefert.
🧠 Wussten Sie schon: Im Jahr 2025 könnten LLMs fast 50 % aller digitalen Arbeiten durch Automatisierung ersetzen. „Wie man eine effektive LLM-Bewertung für optimale Ergebnisse durchführt” zeigt Ihnen, wie Sie sie testen und optimieren können, um eine konsistente, zuverlässige Leistung in der Praxis zu erzielen.
13. WizardLM (am besten geeignet für die Befolgung von Anweisungen und das logische Denken bei komplexen Code-Aufgaben)
Das Schreiben von sauberem Code ist schon schwer genug, wenn es darum geht, ihn zu erklären und zu testen. Vermeiden Sie nach Möglichkeit den zusätzlichen Druck, ihn zu warten.
WizardLM tritt als Open-Source-LLM in Erscheinung, der speziell für die Befolgung von Anweisungen und logisches Denken optimiert wurde. Damit ist er ein leistungsstarker Programmierassistent für Entwickler, die mehr Klarheit bei komplexen Aufgaben wünschen, ohne sich auf proprietäre Black Boxes verlassen zu müssen.
Die besten Features von WizardLM
- Interpretieren Sie vage oder abstrakte Eingabeaufforderungen mit logischem, schrittweisem Denken.
- Befolgen Sie komplexe Anweisungen für mehrstufige Code-Aufgaben.
- Aufschlüsselung verschachtelter Code-Logik in einem klaren, lesbaren Format
- Unterstützt offene Fragen und Antworten sowie Code-Erklärungen in vielen Sprachen.
- Ermöglicht eine Offline-Bereitstellung mit Sicherheit als vollständig quelloffene Lösung.
Limitations von WizardLM
- Die Leistung kann hinter proprietären Modellen wie GPT-4 oder Claude 3. 5 zurückbleiben.
- Schwierigkeiten mit hochspezifischen Codebasen ohne Feinabstimmung
- Langsamere Inferenzgeschwindigkeiten bei größeren Modellen, sofern diese nicht optimiert sind.
Preise für WizardLM
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu WizardLM
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was Benutzer über WizardLM sagen
Diese Reddit-Rezension hob hervor:
Es liefert präzise und fertiggestellte Antworten auf wissensbasierte Fragen und ist in den Bereichen Schlussfolgerungen und Lösung mathematischer Probleme unübertroffen von allen anderen Modellen, die ich getestet habe.
Es liefert präzise und fertiggestellte Antworten auf wissensbasierte Fragen und ist in den Bereichen Schlussfolgerungen und Lösung mathematischer Probleme unübertroffen von allen anderen Modellen, die ich getestet habe.
📖 Lesen Sie auch: Die besten Software-tools für die App-Entwicklung
Weitere hilfreiche tools
Hier sind drei weitere LLM-tools für die Programmierung, die nicht im Blog behandelt werden, aber in Bezug auf Zweck und Funktion ähnlich sind:
- Amazon CodeWhisperer: Bietet auf AWS-Dienste zugeschnittene Code-Vorschläge, integrierte Sicherheit-Scans auf Schwachstellen und nahtlose Integration mit IDEs wie VS Code und JetBrains.
- Cody von Sourcegraph: Integriert sich tief in Ihre Codebasis, um Fragen zum Code zu beantworten, Erklärungen zu generieren und Logik zu refaktorisieren.
- Magic.dev: Ermöglicht es Ihnen, Software in natürlicher Sprache zu beschreiben, und gibt einsatzbereite Full-Stack-Code-Gerüste zurück.
LLM(e) verrät Ihnen ein Geheimnis: Mit ClickUp wird das Codeen einfacher.
LLMs haben die Herangehensweise moderner Teams an die Softwareentwicklung abgeschlossen neu definiert.
Wie dieser Leitfaden jedoch gezeigt hat, sind nicht alle LLMs gleich.
Einige sind hervorragend im logischen Denken, haben jedoch Schwierigkeiten mit der Zusammenarbeit in Echtzeit. Andere liefern schnelle Code-Vorschläge, lassen sich jedoch nicht in Ihren tatsächlichen Entwicklungs-Workflow integrieren. Bei den meisten müssen Entwickler zwischen IDEs, Chatbots und Aufgabenmanagern hin- und herspringen, um ein sauberes Ergebnis zu erzielen.
ClickUp zeichnet sich in dieser Hinsicht besonders aus.
Durch die direkte Einbettung von LLM-gestützten Funktionen in Ihren Projektarbeitsbereich ermöglicht ClickUp Teams, an einem Ort Code zu generieren, Aufgaben zu verwalten und zusammenzuarbeiten. ClickUp macht getrennte Eingabeaufforderungen überflüssig – kein Kontextwechsel erforderlich.
Wenn Ihre aktuelle Toolchain Sie ausbremst, ist es vielleicht an der Zeit, sich bei ClickUp anzumelden!