De 13 bästa LLM för kodning 2025: De bästa AI-modellerna för utvecklare

Moderna mjukvaruteam slösar inte tid på att skriva kod – de slösar tid på allt runt omkring: felsökning av specialfall, växling mellan verktyg, granskning av pull-förfrågningar och kamp med äldre system. Dessa fördröjningar ackumuleras snabbt, särskilt i stora kodbaser där en korrigering kan utlösa flera nya problem.

Det är därför inte förvånande att 7 av 10 mjukvaruprojekt fortfarande missar sina leveransdatum.

För att överbrygga denna klyfta vänder sig ingenjörsteam till stora språkmodeller (LLM) som kan generera, omstrukturera och dokumentera kod med kontextuell precision. Rätt modell autofullbordar inte bara – den påskyndar hela utvecklingscykeln, minskar repetitiva arbetsuppgifter och förbättrar kvaliteten över hela linjen.

I den här guiden går vi igenom de bästa LLM:erna för kodning, rankade efter användbarhet i verkligheten, resonemangsförmåga, prestanda och integration med moderna tekniska arbetsflöden.

De 13 bästa LLM:erna för kodning i korthet

Här är en översikt över de bästa verktygen som diskuteras i denna artikel, tillsammans med deras viktigaste funktioner, prisplaner och kostnadseffektivitet.

Vad ska du leta efter i den bästa LLM för kodning?

Du jagar en deadline och hoppar mellan att skriva kod, fixa buggar och testa allt innan lanseringen. Det som ska hjälpa dig – dina digitala verktyg – börjar istället bromsa dig. Förslagen dröjer, kodsnuttarna missar målet och korrigeringarna tar längre tid än de borde.

Att välja den bästa LLM för kodning innebär att välja en som faktiskt passar ditt arbetsflöde. Den ska hjälpa dig att lösa problem snabbare, inte skapa nya.

Här är vad du ska leta efter i en idealisk LLM:

✅ Genererar korrekt, kontextmedveten kod och stöder kodkomplettering i flera programmeringsspråk, vilket uppfyller standardiserade riktmärken✅ Ger snabba svar med låg latens, även vid hantering av komplexa kodningsuppgifter✅ Fungerar sömlöst i populära IDE:er, så du behöver inte växla mellan verktyg✅ Upptäcka buggar och förklara syntaxfel för att förbättra din totala kodkvalitet✅ Tillhandahåller tydlig dokumentation, handledningar och prissättning som fungerar för riktiga team

De bästa LLM:erna för kodning bör stödja verkliga kodningsarbetsflöden och leverera praktisk nytta i alla skeden av mjukvaruutvecklingen.

De 13 bästa LLM:erna för kodning

Med dussintals stora språkmodeller som påstår sig stödja kodgenerering kan det vara överväldigande att hitta den rätta för just ditt användningsområde.

Här är en lista över de bästa LLM:erna för kodning, baserat på deras prestanda i kodningsuppgifter och användbarhet i verkligheten.

1. ClickUp (bäst för att generera kodsnuttar och hantera mjukvaruprojekt)

Som en utvecklare på Reddit uttryckte det:

I slutändan arbetar du med ett verktyg som är specialiserat på mönsterigenkänning och innehållsgenerering, allt inom ett begränsat sammanhang.

Det är en berättigad oro med många stora språkmodeller, särskilt på grund av korttidsminne eller frånkopplade uppmaningar. Men ClickUp hanterar denna begränsning genom att bädda in AI-driven kodgenerering direkt i en strukturerad, kontextrik arbetsyta.

Generera och hantera kod med ClickUp Brain

ClickUp Brain förändrar hur utvecklare interagerar med sitt arbete. Med hjälp av naturligt språk kan du beskriva en funktion eller kodningsuppgift, och AI genererar kodsnuttar som matchar dina behov.

Det som skiljer ClickUp från andra är dess användning av AI-agenter som agerar på live-arbetsytedata, vilket gör det möjligt för utvecklare att automatisera repetitiva kodningsuppgifter, tilldela granskare eller utlösa uppdateringar baserat på uppgiftsändringar i realtid.

Bland de viktigaste funktionerna i ClickUp Brain finns även stöd för kodkomplettering och förklaringar, och det hjälper till och med till att identifiera potentiella buggar eller logiska fel. En utvecklare som bygger en Python-baserad dataparser kan till exempel skriva in ”generera en funktion för att extrahera datum och pris från en JSON-fil”, och ClickUp Brain returnerar ett rent, strukturerat resultat som är klart att testas.

Genom att hantera hela spelutvecklingen i ClickUp har Yggdrasil faktiskt minskat de totala utvecklingskostnaderna med 120 000 dollar, ökat produktiviteten med 37 % och sänkt utvecklingsrelaterade kostnader med 30 %.

Synkronisera smidigt med Git-verktyg med ClickUp-integration

ClickUp ansluter till GitHub, GitLab och Bitbucket, vilket gör det möjligt för utvecklare att automatiskt synkronisera pull-förfrågningar, grenar och commit med uppgifter.

Detta säkerställer en bättre anpassning mellan kod och projektmål. När en utvecklare till exempel pushar en snabbkorrigering kan den uppgift som den avser uppdatera sin status omedelbart.

Kodblockformatering för tydlig kommunikation med ClickUp Docs

Att dela kodsnuttar med produkt- eller QA-team kan bli rörigt i vanliga uppgiftshanterare. ClickUp löser detta med kodblockformatering och syntaxmarkering i ClickUp Docs, kommentarer och till och med uppgiftsbeskrivningar.

Du kan till exempel bädda in versionerad pseudokod i Docs under sprintplaneringen eller lägga till Python-exempel i linje med testspecifikationer som granskare kan referera till.

Rapporteringsverktyg utvecklade för teknisk överskådlighet med ClickUp Dashboards

ClickUp Dashboards ger teknikchefer och produktägare realtidsinsyn i sprintens framsteg, trender för kodkvalitet och utvecklarnas genomströmning.

Anpassade diagram kan visa hur många buggar som öppnats igen under den senaste sprinten, vilka utvecklare som är överbelastade eller hur lång tid det tar att slå samman PR:er. Detta är avgörande för att hantera stora kodbaser och optimera teamets prestanda över tid.

Med dashboards med låg latens och tidsspårning kopplad till varje uppgift kan utvecklingsgrupperna eliminera gissningar och fokusera på att leverera högkvalitativ kod snabbare.

Mallar och ClickUp Automation för återkommande utvecklingsarbetsflöden

Om ditt team spänner över produkt, teknik, design och kvalitetssäkring och behöver en enda källa för att bygga programvara, är ClickUps mall för mjukvaruutveckling det bästa valet.

Denna mjukvaruutvecklingsmall hjälper tvärfunktionella team att samordna sig kring ett enda arbetsflöde, vilket gör det enklare att planera roadmaps, leverera funktioner och åtgärda buggar utan att byta verktyg.

Du kan till och med använda ClickUp Automations för att tilldela granskare när en GitHub PR är länkad eller utlösa standup-rapporter när en sprint avslutas. Dessa funktioner hjälper till att upprätthålla strukturen utan att bromsa teamen.

ClickUps bästa funktioner

Begränsningar för ClickUp

ClickUp-priser

ClickUp-betyg och recensioner

Vad användarna säger om ClickUp

En recension på G2 säger:

Det bästa av allt är att [ClickUp] integreras med befintliga tjänster som GitHub, och om du är utvecklare är det enkelt att skapa anpassade integrationer om det passar dig bättre. Jag använder det nu dagligen för att hantera alla mina projekt.

2. Claude 3. 7 Sonnet (bäst för avancerad resonemang och verkliga kodningsuppgifter)

Claude 3. 7 Sonnet är utvecklat för utvecklare som hanterar mer än bara kodkomplettering. Om du felsöker äldre system, planerar fullstackarkitektur eller har flera verktyg öppna på din dator, ger Claude både snabbhet och struktur till din process.

Claudes utökade tänkande är en av dess mest framstående funktioner. Utvecklare kan växla mellan snabba svar och stegvis resonemang för problem som kräver djupare analys. Denna funktion är utmärkt för att lära sig hur man använder AI i testdriven mjukvaruutveckling, rekursiv logik eller storskalig refaktorisering.

Extended Thinking Mode förbättrar också prestandan avsevärt i kodningsbenchmarks, såsom SWE-bench Verified och TAU-bench, där Claude 3. 7 överträffar alla tidigare versioner.

Claude 3. 7 Sonnet bästa funktioner

Claude 3. 7 Sonnet-begränsningar

Claude 3. 7 Sonnet-prissättning

Claude 3. 7 Sonnet-betyg och recensioner

Vad användarna säger om Claude 3. 7 Sonnet

Denna G2-recension lyfte fram:

Utökad tänkande-läge som låter modellen använda webbsökning och andra verktyg mitt i konversationen, perfekt för flerstegs dataanalys och forskningsarbetsflöden.

3. GPT-5 (Bäst för snabb, allmän kodgenerering i flera språk)

Om du arbetar snabbt med design, utveckling och distribution erbjuder GPT-5 den balans mellan hastighet och noggrannhet som de flesta utvecklare behöver i realtid.

GPT-5 kan generera kod, förklara logik, komplettera ofullständiga funktioner och hantera kodsnuttar i flera programmeringsspråk, vilket visar på kraften i artificiell intelligens. Utvecklare använder det ofta för att lösa mestadels grundläggande Python-problem, konvertera logik till körbar kod eller skriva hjälpfunktioner baserade på beskrivningar i klartext.

Dessutom fungerar denna AI-plattform bra vid felsökning och är också lättillgänglig.

GPT-5 bästa funktioner

Begränsningar för GPT-5

Priser för GPT-5

GPT-5-betyg och recensioner

Vad användarna säger om GPT-5

Denna Reddit-recension lyfte fram:

Jag blev helt blown away eftersom jag kunde kopiera och klistra in koden och den fungerade från första körningen utan några kompileringsfel. För att inte tala om att den är otroligt snabb.

4. Gemini (Bäst för att integrera kod med webb-, app- och molnbaserade utvecklingsuppgifter)

Till skillnad från andra modeller som fungerar isolerat kan Gemini referera till Google Docs, Sheets och till och med Drive-filer för att stödja mer samarbetsinriktade, kontextmedvetna kodningsuppgifter.

Detta gör den särskilt användbar för ingenjörer som arbetar nära produktteam, dataanalytiker eller innehållsarbetsflöden.

Dessutom hanterar Gemini 2. 5 kodgenerering, förklaring och kodkomplettering i populära programmeringsspråk som Python, JavaScript, Java och mer. Det är byggt för att hjälpa till med komplexa kodningsuppgifter som API-stöd, datatransformationer och skript för molndistribution.

Gemini bästa funktioner

Gemini-begränsningar

Gemini-prissättning

Gemini-betyg och recensioner

Vad användarna säger om Gemini

Denna G2-recension fångade:

Alla som börjar lära sig kodning eller skriva paragrafer kan börja använda Gemini för att lära sig mycket snabbt och effektivt.

5. Replit Code (Bäst för heltäckande apputveckling med AI-driven automatisering)

Tänk dig att du är en ensam utvecklare med en deadline som närmar sig. Du behöver utforma ett inloggningsflöde, ansluta en databas och skriva distributionsskript som vanligtvis tar flera dagar att skapa med olika programvaruutvecklingsverktyg.

Med Replit Code öppnar du din webbläsare och beskriver vad du behöver i naturligt språk. Inom några minuter genererar AI-agenten backend-koden, konfigurerar autentisering och föreslår till och med distributionskonfigurationer.

Detta AI-kodverktyg drivs av Claude 3. 5 Sonnet och GPT-4 och kombinerar kodkomplettering, felsökning och AI-driven automatisering.

Replit Codes bästa funktioner

Replit Kodbegränsningar

Priser för Replit Code

Replit Code-betyg och recensioner

Vad användarna säger om Replit Code

Denna G2-recension berömde:

Jag har använt det nya verktyget Replit Agent i flera månader och det är otroligt vad jag kan bygga som icke-kodare. Jag har byggt alla möjliga appar för både affärs- och privat bruk.

När du hanterar snabba sprintar är anpassning inte en engångsföreteelse – det är ett levande system. Det är där ClickUp Brain och ClickUp Brain MAX kommer till hjälp.

ClickUp Brain finns i din arbetsyta och visar hinder, missade beroenden och sammanhang som du kanske har missat – samtidigt som alla konversationer och uppgifter hålls sammankopplade.

Samtidigt ger ClickUp Brain MAX samma funktioner till datorn med Talk-to-Text, så att du kan fånga upp idéer, sprintanteckningar eller efteranalyser utan att behöva använda händerna. Tillsammans gör de samarbetet mellan utvecklare och projektledare enkelt och översätter varje uppdatering eller diskussion till ett strukturerat, handlingsbart sammanhang som håller roadmappen på rätt spår.

6. Mistral AI (Bäst för öppen källkod, företagsanpassad AI-anpassning)

De flesta utvecklare och datateam står inför ett vanligt avvägande: välja kraftfulla, stora språkmodeller utan insyn i hur de fungerar, eller nöja sig med open source-alternativ som saknar prestanda.

Mistral AI bryter den dödläget. Kodredigeraren levererar högpresterande, helt transparenta LLM:er som du kan anpassa, finjustera och distribuera på dina villkor.

Dess öppna viktmodeller – som Mistral 7B och Mixtral 8x7B – är utformade för team som vill självhosta, integrera med befintliga stackar och finjustera på egna dataset.

Mistral AI:s bästa funktioner

Begränsningar för Mistral AI

Mistral AI-prissättning

Mistral AI-betyg och recensioner

Vad användarna säger om Mistral AI

Denna G2-recension delar med sig av:

Den är väl lämpad för realtidsapplikationer, prototyputveckling och edge AI-scenarier utan att göra avkall på kvalitet eller mångsidighet.

7. DeepSeek (Bäst för open source-utvecklare som behöver djup kodresonemang med fullständig modellkontroll)

DeepSeek är en av få modeller som kan generera WordPress-plugins, felsöka JavaScript-rutiner och skriva om reguljära uttryck med solid logik.

Till skillnad från många generiska kodgeneratorer går DeepSeek utöver ytlig output och kan bygga fullständiga plugin-strukturer, skriva om funktioner med validering av edge-case och spåra logik över långa promptar.

Om ditt team behöver en transparent, utvecklarfokuserad LLM som hanterar komplexa kodningsuppgifter utan att låsa in dig i ett proprietärt ekosystem, är DeepSeek värt att överväga.

DeepSeeks bästa funktioner

DeepSeeks begränsningar

DeepSeek-prissättning

DeepSeek-betyg och recensioner

Vad användarna säger om DeepSeek

Denna Reddit-recension noterade:

DeepSeek R1 är ungefär lika bra eller bättre (i vissa sammanhang) än OpenAI:s o1 regular. R1 är definitivt överlägsen o1 när det gäller att visa sin tankeprocess.

8. Code Llama (bäst för öppen källkodskodning med flexibel distribution)

Inte alla utvecklare vill förlita sig på proprietära modeller för känsliga koduppgifter.

Code Llama från Meta är en kraftfull öppen källkodsmodell för stora språk som bygger på Llama 2 och är speciellt utformad för kodgenerering, felsökning och instruktionsföljande.

Team kan distribuera högpresterande LLM utan leverantörsberoende, eftersom Code Llama finns i flera storlekar upp till 70B parametrar och erbjuder varianter för Python-kod och instruktioner i naturligt språk.

Code Llamas bästa funktioner

Begränsningar för Code Llama

Priser för Code Llama

Code Llama-betyg och recensioner

9. LLaMA (Bäst för experiment med öppen källkods-AI i stor skala)

För enskilda utvecklare och oberoende byggare är användbarhet ett av de största hindren inom AI, ofta på grund av otillräckliga träningsdata.

LLaMA erbjuder robusta funktioner för resonemang, kodning och flerspråkighet, men för att uppnå dessa funktioner krävs ofta att man navigerar runt olika hinder, såsom modellnedladdningar, ramkompatibilitet, GPU-begränsningar och API-växling.

Meta presenterar LLaMA som ett banbrytande, öppen källkodsalternativ till proprietära LLM:er, med förmåga till multimodal förståelse.

LLaMA:s bästa funktioner

LLaMA-begränsningar

LLaMA-prissättning

LLaMA-betyg och recensioner

Vad användarna säger om LLaMA

Denna G2-recension innehöll:

Meta Llama 3 har hjälpt mig i mina olika kodningsuppgifter och hjälpt mig att lösa problem med mina uppgifter.

10. Grok (Bäst för blixtsnabb resonemang och kontextuell djup)

Om du någonsin har väntat på att ett AI-verktyg ska slutföra en enkel begäran, som att fixa en bugg eller slutföra ett skript, vet du hur frustrerande långsamma svar och ytliga svar kan vara. Det är där Grok sticker ut.

Den är utvecklad av xAI och integrerad i X-plattformen och levererar snabb, människoliknande resonemang som känns mer som parprogrammering än att ställa frågor till en chatbot.

Oavsett om du felsöker ett Python-skript, genererar innehåll eller översätter logik mellan språk, följer Grok med dig.

Grok bästa funktioner

Grok-begränsningar

Priser för Grok 3

Grok 3 betyg och recensioner

Vad användarna säger om Grok

Denna G2-recension lyfte fram:

Kan skapa bilder, söka på webben, ge svar, generera innehåll, göra dataanalyser, har djupgående forskning och ännu djupare forskning, bra gratistjänst. Bäst på X.

11. GitHub Copilot (bäst för sömlös automatisering och kodredigering i IDE)

Att skriva repetitiva kodblock, felsöka andras funktioner eller bara försöka hålla jämna steg med dagliga ärenden kan ta fokus från det viktiga.

GitHub Copilot underlättar arbetet genom att fungera som en alltid tillgänglig teammedlem i din IDE.

Oavsett om du skriver från grunden eller redigerar i flera filer, ger detta AI-verktyg för utvecklare förslag i realtid, upptäcker automatiskt kedjeeffekter och låter dig godkänna ändringar med ett klick, direkt i din miljö.

GitHub Copilots bästa funktioner

Begränsningar för GitHub Copilot

Priser för GitHub Copilot

GitHub Copilot-betyg och recensioner

Vad användarna säger om GitHub Copilot

Den ger inte bara snabba kodkompletteringar, utan förbättrar aktivt mitt arbetsflöde genom att föreslå optimerade, strukturerade och prestationsinriktade lösningar.

12. Tabnine (Bäst för säker, privat AI-kodassistans)

Utvecklare brottas ofta med integritetsfrågor, särskilt när de delar känslig kod med AI-verktyg. Alla ingenjörer har upplevt den obehagliga känslan av att undra om nästa autofullständningsförslag kan läcka företagshemlig logik.

Tabnine är utformat för att undanröja dessa bekymmer. Det erbjuder en lokal, air-gapped-lösning som håller din kod exakt där du vill ha den.

Med modeller som uteslutande är tränade på kod med tillåtande licenser är Tabnine din pålitliga partner för snabba, kontextmedvetna kodkompletteringar som ökar utvecklarnas produktivitet.

Tabnines bästa funktioner

Begränsningar för Tabnine

Tabnine-priser

Tabnine-betyg och recensioner

Vad användarna säger om Tabnine

Denna G2-recension delar med sig av:

Jag är verkligen imponerad av hur bra den levererar den förväntade koden. Ibland överraskar den mig, särskilt under DSA-övningar, när den identifierar problemet, inklusive tids- och utrymmeskomplexitetsgränserna, och ger kod därefter.

13. WizardLM (Bäst för att följa instruktioner och resonera i komplexa kodningsuppgifter)

Det är svårt nog att skriva ren kod när det gäller att förklara och testa den. Undvik den extra pressen att underhålla den när det är möjligt.

WizardLM är ett öppen källkods-LLM som är specialanpassat för att följa instruktioner och logiskt resonemang, vilket gör det till ett kraftfullt kodningsverktyg för utvecklare som vill ha mer klarhet i komplexa uppgifter utan att förlita sig på proprietära black boxes.

WizardLM:s bästa funktioner

Begränsningar för WizardLM

Priser för WizardLM

WizardLM-betyg och recensioner

Vad användarna säger om WizardLM

Denna Reddit-recension lyfte fram:

Den ger precisa och fullständiga svar på kunskapsbaserade frågor och är oöverträffad av alla andra modeller jag testat inom områdena inferentiellt tänkande och lösning av matematiska problem.

Ytterligare användbara verktyg

Här är tre ytterligare LLM-verktyg för kodning som inte behandlas i bloggen men som har liknande syfte och funktionalitet:

LLM(e) avslöjar en hemlighet: kodning blir enklare med ClickUp

LLM har helt omdefinierat hur moderna team arbetar med mjukvaruutveckling.

Som denna guide har visat är dock inte alla LLM lika.

Vissa är utmärkta på resonemang men har svårt med realtidssamarbete. Andra levererar snabba kodförslag men saknar integration med ditt faktiska utvecklingsarbetsflöde. De flesta kräver att utvecklare hoppar mellan IDE:er, chattbottar och uppgiftshanterare bara för att få ett rent resultat.

ClickUp utmärker sig i detta avseende.

Genom att integrera LLM-drivna funktioner direkt i ditt projektarbetsområde låter ClickUp team generera kod, hantera uppgifter och samarbeta på ett och samma ställe. ClickUp eliminerar behovet av separata uppmaningar – ingen kontextväxling.

Om din nuvarande verktygskedja bromsar dig är det kanske dags att registrera dig för ClickUp!