13 อันดับหลักสูตร LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ดในปี 2025: โมเดล AI ชั้นนำสำหรับนักพัฒนา

ทีมซอฟต์แวร์สมัยใหม่ไม่ได้เสียเวลาไปกับการเขียนโค้ด—แต่พวกเขาเสียเวลาไปกับทุกสิ่งที่ต้องทำรอบๆ โค้ด: การแก้ไขข้อผิดพลาดเฉพาะกรณี การสลับระหว่างเครื่องมือต่างๆ การตรวจสอบคำขอเปลี่ยนแปลง และการต่อสู้กับระบบเก่าที่ล้าสมัย ความล่าช้าเหล่านี้สะสมอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในโค้ดเบสขนาดใหญ่ที่การแก้ไขเพียงจุดเดียวอาจก่อให้เกิดปัญหาใหม่หลายจุด

ไม่น่าแปลกใจเลย: 7 ใน 10 โครงการซอฟต์แวร์ยังคงไม่สามารถส่งมอบได้ตามกำหนดเวลา

เพื่อลดช่องว่างนี้ ทีมวิศวกรกำลังหันมาใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่สามารถสร้าง ปรับโครงสร้าง และจัดทำเอกสารโค้ดด้วยความแม่นยำตามบริบท แบบจำลองที่เหมาะสมไม่ได้เพียงแค่เติมคำอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังเร่งกระบวนการพัฒนาทั้งหมด ลดงานที่ทำซ้ำ และปรับปรุงคุณภาพในทุกด้าน

ในคู่มือนี้ เราจะแยกแยะ LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ด โดยจัดอันดับตามการใช้งานจริง ความสามารถในการให้เหตุผล ประสิทธิภาพ และการผสานรวมกับกระบวนการทำงานทางวิศวกรรมสมัยใหม่

13 อันดับ LLM สำหรับการเขียนโค้ดในพริบตา

นี่คือภาพรวมของเครื่องมือยอดนิยมที่กล่าวถึงในบทความนี้ พร้อมด้วยคุณสมบัติหลัก แผนราคา และความคุ้มค่าในการลงทุน

คุณควรพิจารณาอะไรในหลักสูตร LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ด?

คุณกำลังแข่งขันกับเส้นตาย วิ่งวุ่นระหว่างการเขียนโค้ด แก้ไขข้อผิดพลาด และทดสอบทุกอย่างก่อนเปิดตัว สิ่งที่ควรจะช่วยเหลือ—เครื่องมือดิจิทัลของคุณ—กลับเริ่มทำให้คุณช้าลงแทน ข้อเสนอแนะล่าช้า สคริปต์ไม่ตรงจุด และการแก้ไขใช้เวลานานกว่าที่ควรจะเป็น

การเลือกหลักสูตร LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ด หมายถึงการเลือกหลักสูตรที่เข้ากับรูปแบบการทำงานของคุณจริง ๆ หลักสูตรนี้ควรช่วยให้คุณแก้ปัญหาได้เร็วขึ้น ไม่ใช่สร้างปัญหาใหม่ขึ้นมา

นี่คือสิ่งที่ควรมองหาในหลักสูตร LLM ที่เหมาะสม:

✅ สร้างโค้ดที่ถูกต้องและเข้าใจบริบท พร้อมสนับสนุนการเติมโค้ดอัตโนมัติในหลายภาษาโปรแกรม โดยเป็นไปตามมาตรฐานที่กำหนด✅ ให้คำตอบอย่างรวดเร็ว ด้วยค่าความหน่วงต่ำ แม้ในขณะจัดการกับงานเขียนโค้ดที่ซับซ้อน✅ ทำงานได้อย่างราบรื่นภายใน IDE ยอดนิยมต่าง ๆ คุณจึงไม่จำเป็นต้องสลับไปมาระหว่างเครื่องมือ✅ ตรวจจับข้อบกพร่องและ อธิบายข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ เพื่อยกระดับคุณภาพโค้ดโดยรวมของคุณ✅ มีเอกสารประกอบที่ชัดเจน บทเรียนสอน และราคาที่เหมาะสมสำหรับทีมจริง

LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ดควรรองรับกระบวนการทำงานการเขียนโค้ดจริง และมอบประโยชน์ใช้สอยที่เป็นประโยชน์ในทุกขั้นตอนของการพัฒนาซอฟต์แวร์

13 LLM ที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ด

ด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายสิบตัวที่อ้างว่าสามารถรองรับการสร้างโค้ดได้ การค้นหาโมเดลที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานของคุณอาจเป็นเรื่องที่ท่วมท้น

ดังนั้น นี่คือรายชื่อของ LLMs ที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ด โดยอิงจากประสิทธิภาพในการทำงานด้านการเขียนโค้ดและการใช้งานจริงในโลกจริง

1. ClickUp (ดีที่สุดสำหรับการสร้างโค้ดสแนปช็อตและการจัดการโครงการซอฟต์แวร์)

ตามที่นักพัฒนาคนหนึ่งบน Redditกล่าวไว้

ในที่สุดแล้ว คุณกำลังทำงานกับเครื่องมือที่เชี่ยวชาญในการจดจำรูปแบบและการสร้างเนื้อหา ทั้งหมดนี้อยู่ภายใต้กรอบบริบทที่จำกัด

นั่นเป็นข้อกังวลที่ถูกต้องสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากความจำระยะสั้นหรือคำสั่งที่ไม่เชื่อมโยงกัน แต่ClickUpแก้ไขข้อจำกัดนี้โดยการฝังการสร้างโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไว้ในพื้นที่ทำงานที่มีโครงสร้างและเต็มไปด้วยบริบทโดยตรง

สร้างและจัดการโค้ดด้วย ClickUp Brain

ClickUp Brainเปลี่ยนแปลงวิธีที่นักพัฒนาโต้ตอบกับงานของพวกเขา ด้วยการใช้ภาษาธรรมชาติ คุณสามารถอธิบายฟังก์ชันหรืองานการเขียนโค้ด และ AI จะสร้างโค้ดตัวอย่างที่ตรงกับความต้องการของคุณ

สิ่งที่ทำให้ ClickUp แตกต่างคือการใช้AI Agentsที่ทำงานบนข้อมูลพื้นที่ทำงานแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถทำงานซ้ำๆ ที่เกี่ยวกับการเขียนโค้ดได้โดยอัตโนมัติ มอบหมายผู้ตรวจสอบ หรือกระตุ้นการอัปเดตตามการเปลี่ยนแปลงของงานที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์

คุณสมบัติเด่นของ ClickUp Brainยังรวมถึงการสนับสนุนการเติมโค้ดอัตโนมัติและคำอธิบาย พร้อมทั้งช่วยระบุข้อผิดพลาดหรือข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาที่กำลังสร้างตัวแยกข้อมูลด้วย Python สามารถพิมพ์ว่า "สร้างฟังก์ชันเพื่อดึงวันที่และราคาจากไฟล์ JSON" แล้ว ClickUp Brain จะให้ผลลัพธ์ที่สะอาดและเป็นโครงสร้าง พร้อมสำหรับการทดสอบทันที

ในความเป็นจริง ด้วยการจัดการการพัฒนาเกมตั้งแต่ต้นจนจบใน ClickUpYggdrasilสามารถลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนาทั้งหมดได้ถึง $120,000 เพิ่มผลผลิตขึ้น 37% และลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาลง 30%

ซิงค์อย่างราบรื่นกับเครื่องมือ Git ด้วยการผสานรวม ClickUp

ClickUp เชื่อมต่อกับ GitHub, GitLab และ Bitbucket ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถซิงค์คำขอ pull, สาขา และคอมมิตกับงานได้โดยอัตโนมัติ

สิ่งนี้ช่วยให้การสอดคล้องระหว่างโค้ดและเป้าหมายของโครงการแน่นแฟ้นยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น เมื่อนักพัฒนาผลักดันการแก้ไขด่วน งานที่เกี่ยวข้องจะสามารถอัปเดตสถานะได้ทันที

การจัดรูปแบบบล็อกโค้ดเพื่อการสื่อสารที่ชัดเจนโดยใช้ ClickUp Docs

การแชร์โค้ดสแนปช็อตกับทีมผลิตภัณฑ์หรือทีม QA อาจกลายเป็นเรื่องยุ่งเหยิงในตัวจัดการงานทั่วไป ClickUpแก้ปัญหานี้ด้วยการจัดรูปแบบบล็อกโค้ดและการเน้นไวยากรณ์ภายในClickUp Docs, ความคิดเห็น และแม้แต่คำอธิบายงาน

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถฝังโค้ดเทียมที่มีการจัดเวอร์ชันไว้ในเอกสารระหว่างวางแผนสปรินต์ หรือเพิ่มตัวอย่างโค้ด Python ไว้ในข้อกำหนดการทดสอบเพื่อให้ผู้ตรวจสอบสามารถอ้างอิงได้

เครื่องมือรายงานที่สร้างขึ้นเพื่อความโปร่งใสทางวิศวกรรมด้วย ClickUp Dashboards

แดชบอร์ดของ ClickUpมอบการมองเห็นแบบเรียลไทม์ให้กับผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมและเจ้าของผลิตภัณฑ์เกี่ยวกับความคืบหน้าของสปรินต์ แนวโน้มคุณภาพของโค้ด และประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา

แผนภูมิที่กำหนดเองสามารถแสดงจำนวนบั๊กที่ถูกเปิดใหม่ในสปรินต์ที่ผ่านมา นักพัฒนาคนใดที่มีงานล้นมือ หรือระยะเวลาที่ใช้ในการผสาน PR เข้ากับระบบ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการบริหารจัดการโค้ดขนาดใหญ่และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมในระยะยาว

ด้วยแดชบอร์ดที่มีความหน่วงต่ำและการติดตามเวลาที่เชื่อมโยงกับแต่ละงาน ทีมพัฒนาสามารถลดการคาดเดาและมุ่งเน้นไปที่การส่งมอบโค้ดคุณภาพสูงได้เร็วขึ้น

เทมเพลตและระบบอัตโนมัติของ ClickUp สำหรับกระบวนการพัฒนาที่เกิดซ้ำ

หากทีมของคุณครอบคลุมทั้งผลิตภัณฑ์, วิศวกรรม, การออกแบบ, และการตรวจสอบคุณภาพ และต้องการแหล่งข้อมูลเดียวที่เชื่อถือได้สำหรับการสร้างซอฟต์แวร์,แม่แบบการพัฒนาซอฟต์แวร์ของ ClickUpคือตัวเลือกที่ดีที่สุดของคุณ.

เทมเพลตการพัฒนาซอฟต์แวร์นี้ช่วยให้ทีมข้ามสายงานสามารถทำงานร่วมกันบนเวิร์กโฟลว์เดียว ทำให้ง่ายต่อการวางแผนโรดแมป ส่งฟีเจอร์ และแก้ไขข้อบกพร่องโดยไม่ต้องสลับเครื่องมือ

คุณสามารถใช้ClickUp Automationsเพื่อมอบหมายผู้ตรวจสอบเมื่อมีการเชื่อมโยง GitHub PR หรือเรียกใช้รายงานสแตนด์อัพเมื่อสิ้นสุดสปรินท์ได้ คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยบังคับใช้โครงสร้างโดยไม่ทำให้ทีมช้าลง

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ ClickUp

ข้อจำกัดของ ClickUp

ราคาของ ClickUp

คะแนนและรีวิว ClickUp

ผู้ใช้พูดถึง ClickUp อย่างไร

การทบทวน G2กล่าวว่า:

ที่ดีที่สุดคือ มัน [ClickUp] สามารถผสานการทำงานกับบริการที่มีอยู่แล้ว เช่น GitHub และหากคุณเป็นนักพัฒนา คุณสามารถสร้างการผสานการทำงานแบบกำหนดเองได้ไม่ยาก หากนั่นคือสิ่งที่คุณถนัด ฉันใช้สิ่งนี้ทุกวันเพื่อจัดการโครงการทั้งหมดของฉัน

2. โคล้ด 3. 7 โซเน็ต (เหมาะที่สุดสำหรับการคิดวิเคราะห์ขั้นสูงและการเขียนโค้ดในโลกจริง)

Claude 3. 7 Sonnet ถูกสร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนาที่ต้องรับมือกับมากกว่าการเติมโค้ดให้สมบูรณ์ หากคุณกำลังดีบักระบบเก่า วางแผนสถาปัตยกรรมแบบครบวงจร หรือมีเครื่องมือหลายตัวเปิดอยู่ในคอมพิวเตอร์ของคุณ Claude จะนำทั้งความเร็วและโครงสร้างมาสู่กระบวนการทำงานของคุณ

โหมดการคิดแบบขยายของ Claude เป็นหนึ่งในความสามารถที่โดดเด่นที่สุด นักพัฒนาสามารถสลับระหว่างการตอบสนองอย่างรวดเร็วและการให้เหตุผลแบบทีละขั้นตอนสำหรับปัญหาที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึก คุณสมบัตินี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้วิธีการใช้ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วยการทดสอบ, ตรรกะแบบวนซ้ำ, หรือการปรับโครงสร้างขนาดใหญ่

โหมดการคิดแบบขยายยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากบนเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ด เช่น SWE-bench Verified และ TAU-bench ซึ่ง Claude 3.7 ทำผลงานได้ดีกว่าทุกเวอร์ชันก่อนหน้า

คุณสมบัติเด่นของ Claude 3. 7 Sonnet

Claude 3 ข้อจำกัดของบทกวี 7 โซเน็ต

ราคาของ Claude 3. 7 Sonnet

โคลด 3. 7 การให้คะแนนและรีวิวโซเน็ต 7 บท

สิ่งที่ผู้ใช้พูดถึง Claude 3. 7 Sonnet

บทวิจารณ์ G2นี้เน้นย้ำว่า:

โหมดการคิดเชิงลึกที่ช่วยให้โมเดลสามารถเรียกใช้การค้นหาเว็บและเครื่องมืออื่น ๆ ระหว่างการสนทนาได้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลหลายขั้นตอนและกระบวนการทำงานวิจัย

3. GPT-5 (เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างโค้ดที่รวดเร็วและใช้ได้ทั่วไปในหลายภาษา)

หากคุณกำลังดำเนินการอย่างรวดเร็วในด้านการออกแบบ การพัฒนา และการนำไปใช้งาน GPT-5 มอบความสมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำที่นักพัฒนาส่วนใหญ่ต้องการในเวลาจริง

GPT-5 สามารถสร้างโค้ด อธิบายตรรกะ เสร็จสิ้นฟังก์ชันที่ยังไม่สมบูรณ์ และจัดการกับโค้ดสั้นๆ ในหลายภาษาการเขียนโปรแกรม แสดงให้เห็นถึงพลังของปัญญาประดิษฐ์ นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักใช้มันเพื่อแก้ปัญหา Python ที่ส่วนใหญ่เป็นพื้นฐาน แปลงตรรกะเป็นโค้ดที่ทำงานได้ หรือเขียนฟังก์ชันช่วยเหลือตามคำอธิบายภาษาธรรมดา

นอกจากนี้แพลตฟอร์ม AIนี้ยังทำงานได้ดีในการดีบั๊กและเข้าถึงได้ง่ายอีกด้วย

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ GPT-5

ข้อจำกัดของ GPT-5

ราคาของ GPT-5

คะแนนและรีวิวของ GPT-5

ผู้ใช้พูดถึง GPT-5 ว่าอย่างไร

รีวิวใน Redditนี้เน้นย้ำว่า:

ฉันรู้สึกทึ่งมากเพราะสามารถคัดลอกและวางโค้ดแล้วมันทำงานได้ตั้งแต่ครั้งแรกที่รันโดยไม่มีข้อผิดพลาดในการคอมไพล์เลย ไม่ต้องพูดถึงว่ามันทำงานได้เร็วมากอีกด้วย

4. จิเมไน (เหมาะที่สุดสำหรับการผสานโค้ดกับงานพัฒนาเว็บ, แอป, และระบบคลาวด์)

ต่างจากโมเดลอื่นที่ทำงานแยกกัน Gemini สามารถอ้างอิง Google Docs, Sheets และไฟล์ใน Drive เพื่อสนับสนุนงานเขียนโค้ดที่มีความร่วมมือและเข้าใจบริบทได้มากขึ้น

สิ่งนี้ทำให้มันมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับวิศวกรที่ทำงานใกล้ชิดกับทีมผลิตภัณฑ์ นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือกระบวนการทำงานด้านเนื้อหา

นอกจากนี้ Gemini 2.5 ยังรองรับการสร้างโค้ด การอธิบาย และการเติมโค้ดอัตโนมัติในภาษาโปรแกรมยอดนิยม เช่น Python, JavaScript, Java และอื่นๆ อีกมากมาย ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยในงานเขียนโค้ดที่ซับซ้อน เช่น การสร้างโครงสร้างพื้นฐานของ API การแปลงข้อมูล และการเขียนสคริปต์สำหรับการปรับใช้บนคลาวด์

คุณสมบัติเด่นของราศีเมถุน

ข้อจำกัดของราศีเมถุน

การกำหนดราคาของ Gemini

คะแนนและรีวิวของ Gemini

สิ่งที่ผู้ใช้พูดถึง Gemini

บทวิจารณ์ G2นี้จับประเด็นได้:

ใครก็ตามที่เริ่มเรียนรู้การเขียนโค้ดหรือการเขียนย่อหน้า สามารถเริ่มใช้ Gemini เพื่อเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมาก

5. โค้ด Replit (เหมาะที่สุดสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบครบวงจรด้วยระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI)

จินตนาการว่าคุณเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์คนเดียวที่มีกำหนดส่งงานใกล้เข้ามา คุณต้องออกแบบขั้นตอนการเข้าสู่ระบบ เชื่อมต่อฐานข้อมูล และเขียนสคริปต์การปรับใช้ ซึ่งโดยปกติแล้วจะใช้เวลาหลายวันและต้องใช้เครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์หลายตัว

ด้วย Replit Code คุณสามารถเปิดเบราว์เซอร์และอธิบายสิ่งที่คุณต้องการด้วยภาษาธรรมชาติ ภายในไม่กี่นาที ตัวแทน AI จะสร้างโค้ดแบ็กเอนด์ ตั้งค่าการยืนยันตัวตน และแม้กระทั่งแนะนำการตั้งค่าการปรับใช้

ขับเคลื่อนโดย Claude 3. 5 Sonnet และ GPT-4เครื่องมือโค้ด AIนี้รวมการเติมโค้ดอัตโนมัติ การดีบัก และการทำงานอัตโนมัติด้วย AI

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Replit Code

ข้อจำกัดของโค้ด Replit

ราคาของโค้ด Replit

เรplit คะแนนและรีวิว

ผู้ใช้พูดถึง Replit Code ว่าอย่างไร

บทวิจารณ์ G2นี้ชื่นชมว่า:

ฉันได้ใช้เครื่องมือ Replit Agent ใหม่มาหลายเดือนแล้ว และสิ่งที่ฉันสามารถสร้างได้ในฐานะผู้ที่ไม่มีความรู้ด้านการเขียนโค้ดนั้นน่าเหลือเชื่อมาก ฉันได้สร้างแอปพลิเคชันหลากหลายประเภททั้งสำหรับธุรกิจและการใช้งานส่วนตัว

เมื่อคุณกำลังจัดการกับสปรินต์ที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว การจัดให้สอดคล้องกันไม่ใช่การกระทำเพียงครั้งเดียว—แต่มันคือระบบที่มีชีวิตชีวา นี่คือที่ที่ ClickUp Brain และ ClickUp Brain MAX เข้ามาช่วย

ClickUp Brain อยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณ คอยค้นหาอุปสรรค ความสัมพันธ์ที่ขาดหายไป และบริบทที่คุณอาจมองข้ามไป—ทั้งหมดนี้ในขณะที่เชื่อมโยงทุกการสนทนาและงานเข้าด้วยกัน

ในขณะเดียวกัน ClickUp Brain MAX นำความสามารถเดียวกันนี้มาสู่เดสก์ท็อปด้วย Talk-to-Text—ให้คุณบันทึกไอเดีย บันทึกการประชุม หรือข้อคิดเห็นหลังการประชุมโดยไม่ต้องใช้มือ ด้วยการทำงานร่วมกัน พวกเขาทำให้การทำงานร่วมกันระหว่างนักพัฒนาและ PM เป็นเรื่องง่าย โดยแปลทุกการอัปเดตหรือการสนทนาให้เป็นบริบทที่มีโครงสร้างและสามารถดำเนินการได้ ซึ่งช่วยให้แผนงานสอดคล้องกัน

6. Mistral AI (เหมาะที่สุดสำหรับการปรับแต่ง AI แบบโอเพ่นซอร์สที่พร้อมใช้งานในระดับองค์กร)

นักพัฒนาและทีมข้อมูลส่วนใหญ่ต้องเผชิญกับการแลกเปลี่ยนที่พบได้บ่อย: เลือกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูงแต่ไม่สามารถมองเห็นการทำงานภายในได้ หรือเลือกใช้ตัวเลือกโอเพนซอร์สที่มีประสิทธิภาพด้อยกว่า

Mistral AI ทำลายข้อจำกัดนั้นได้ตัวแก้ไขโค้ดมอบLLM ที่มีประสิทธิภาพสูงและโปร่งใสอย่างเต็มที่ ซึ่งคุณสามารถปรับแต่ง ปรับแต่งให้เหมาะสม และนำไปใช้งานได้ตามเงื่อนไขของคุณ

โมเดลแบบเปิดน้ำหนักของมัน—เช่น Mistral 7B และ Mixtral 8x7B—ได้รับการออกแบบมาสำหรับทีมที่ต้องการโฮสต์เอง, ผสานรวมกับระบบที่มีอยู่, และปรับแต่งบนชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์

คุณสมบัติเด่นของ Mistral AI

ข้อจำกัดของ Mistral AI

ราคาของ Mistral AI

คะแนนและรีวิวของ Mistral AI

สิ่งที่ผู้ใช้พูดถึง Mistral AI

บทวิจารณ์ G2นี้แบ่งปัน:

เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ การสร้างต้นแบบ และสถานการณ์ AI ที่ขอบเครือข่าย โดยไม่สูญเสียคุณภาพหรือความหลากหลายในการใช้งานมากนัก

7. DeepSeek (เหมาะที่สุดสำหรับนักพัฒนาโอเพนซอร์สที่ต้องการการวิเคราะห์โค้ดเชิงลึกพร้อมการควบคุมโมเดลอย่างสมบูรณ์)

DeepSeek เป็นหนึ่งในไม่กี่โมเดลที่สามารถสร้างปลั๊กอิน WordPress, ตรวจหาข้อผิดพลาดในกิจวัตร JavaScript และเขียนนิพจน์ปกติใหม่ด้วยตรรกะที่แน่นหนา

ต่างจากตัวสร้างโค้ดทั่วไปหลายตัว DeepSeek ไม่เพียงแต่สร้างผลลัพธ์ในระดับผิวเผินเท่านั้น แต่ยังสามารถสร้างโครงสร้างปลั๊กอินเต็มรูปแบบ เขียนฟังก์ชันใหม่พร้อมการตรวจสอบกรณีพิเศษ และติดตามตรรกะข้ามคำสั่งยาวๆ ได้อีกด้วย

หากทีมของคุณต้องการ LLM ที่โปร่งใสและเน้นนักพัฒนา ซึ่งสามารถจัดการงานเขียนโค้ดที่ซับซ้อนได้โดยไม่ผูกคุณไว้กับระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะ DeepSeek เป็นตัวเลือกที่ควรพิจารณา

คุณสมบัติเด่นของ DeepSeek

ข้อจำกัดของ DeepSeek

ราคาของ DeepSeek

คะแนนและรีวิวของ DeepSeek

ผู้ใช้พูดถึง DeepSeek อย่างไร

รีวิวใน Redditนี้ระบุว่า:

DeepSeek R1 มีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือดีกว่า (ในบางบริบท) เมื่อเทียบกับ OpenAI's o1 regular อย่างแน่นอน R1 โดดเด่นเหนือกว่า o1 ในแง่ของการมองเห็นกระบวนการคิดของมัน

8. Code Llama (เหมาะที่สุดสำหรับการเขียนโค้ดโอเพนซอร์สพร้อมการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น)

ไม่ใช่นักพัฒนาทุกคนที่ต้องการพึ่งพาโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับโค้ดที่มีความอ่อนไหว

Code Llama โดย Meta เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลัง สร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Llama 2 ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการสร้างโค้ด การดีบัก และการปฏิบัติตามคำสั่ง

ทีมสามารถปรับใช้ LLM ที่มีประสิทธิภาพสูงได้โดยไม่ต้องผูกมัดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง เนื่องจาก Code Llama มีให้เลือกหลายขนาดตั้งแต่ 70B พารามิเตอร์ และมีตัวเลือกสำหรับโค้ด Python และคำสั่งภาษาธรรมชาติ

คุณสมบัติเด่นของ Code Llama

ข้อจำกัดของโค้ด Llama

ราคาของ Code Llama

คะแนนและรีวิวของ Code Llama

9. LLaMA (เหมาะที่สุดสำหรับการทดลอง AI แบบโอเพนซอร์สในระดับขนาดใหญ่)

สำหรับนักพัฒนาอิสระและนักสร้างผลงานอิสระ หนึ่งในอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในด้าน AI คือความสามารถในการใช้งาน ซึ่งมักเกิดจากการขาดข้อมูลการฝึกอบรมที่เพียงพอ

LLaMA มอบความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง การเขียนโค้ด และความสามารถในการใช้หลายภาษา อย่างไรก็ตาม การบรรลุความสามารถเหล่านี้มักต้องเผชิญกับอุปสรรคต่าง ๆ เช่น การดาวน์โหลดโมเดล ความเข้ากันได้ของเฟรมเวิร์ก ข้อจำกัดของ GPU และการสลับ API

Meta นำเสนอ LLaMA ในฐานะทางเลือกที่ล้ำสมัยและเปิดเผยโค้ดสำหรับ LLMs ที่เป็นกรรมสิทธิ์ โดยมีความสามารถในการเข้าใจหลายรูปแบบ

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ LLaMA

ข้อจำกัดของ LLaMA

การกำหนดราคาของ LLaMA

คะแนนและรีวิว LLaMA

ผู้ใช้พูดถึง LLaMA ว่าอย่างไร

บทวิจารณ์ G2นี้ประกอบด้วย:

Meta Llama 3 ได้ช่วยฉันในภารกิจการเขียนโค้ดต่าง ๆ ของฉัน และช่วยฉันแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นกับภารกิจของฉัน

10. Grok (เหมาะที่สุดสำหรับการคิดวิเคราะห์อย่างรวดเร็วและลึกซึ้งในบริบท)

หากคุณเคยรอเครื่องมือ AI ให้ทำงานง่ายๆ เช่น แก้ไขข้อบกพร่องหรือเขียนสคริปต์ให้เสร็จ คุณจะเข้าใจดีว่าการตอบสนองที่ล่าช้าและคำตอบที่ตื้นเขินนั้นน่าหงุดหงิดเพียงใด นี่คือจุดที่ Grok โดดเด่นออกมา

สร้างโดย xAI และผสานเข้ากับแพลตฟอร์ม X มอบการให้เหตุผลที่รวดเร็วและคล้ายมนุษย์ ซึ่งให้ความรู้สึกเหมือนการเขียนโปรแกรมแบบคู่มากกว่าการสอบถามแชทบอท

ไม่ว่าคุณจะกำลังแก้ไขข้อผิดพลาดในสคริปต์ Python สร้างเนื้อหา หรือแปลตรรกะข้ามภาษา Grok พร้อมทำงานไปกับคุณเสมอ

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Grok

ข้อจำกัดของ Grok

ราคา Grok 3

กร็อก 3 คะแนนและรีวิว

สิ่งที่ผู้ใช้พูดถึง Grok

บทวิจารณ์ G2นี้เน้นย้ำว่า:

สามารถสร้างภาพ, สามารถค้นหาบนเว็บ, สามารถให้คำตอบ, สามารถสร้างเนื้อหา, สามารถวิเคราะห์ข้อมูล, มีการวิจัยเชิงลึกและการวิจัยที่ลึกกว่า, มีระดับฟรีที่ดี. ดีที่สุดบน X.

11. GitHub Copilot (เหมาะที่สุดสำหรับการทำงานอัตโนมัติและการแก้ไขโค้ดใน IDE อย่างราบรื่น)

การเขียนบล็อกโค้ดซ้ำๆ การดีบั๊กฟังก์ชันของคนอื่น หรือการพยายามตามงานประจำวันให้ทัน อาจทำให้สมาธิของคุณลดลงได้

GitHub Copilot ช่วยลดภาระนั้นโดยทำหน้าที่เป็นเพื่อนร่วมทีมที่พร้อมใช้งานตลอดเวลาภายใน IDE ของคุณ

ไม่ว่าคุณจะกำลังเขียนจากศูนย์หรือแก้ไขหลายไฟล์เครื่องมือ AI สำหรับนักพัฒนานี้จะมอบคำแนะนำแบบเรียลไทม์ ตรวจจับผลกระทบที่ตามมาโดยอัตโนมัติ และให้คุณอนุมัติการเปลี่ยนแปลงได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว ภายในสภาพแวดล้อมของคุณโดยตรง

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ GitHub Copilot

ข้อจำกัดของ GitHub Copilot

ราคา GitHub Copilot

คะแนนและรีวิวของ GitHub Copilot

ผู้ใช้พูดถึง GitHub Copilot อย่างไร

มันไม่ได้เพียงแค่ช่วยเติมโค้ดให้สมบูรณ์อย่างรวดเร็วเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของฉันด้วยการแนะนำโซลูชันที่ปรับให้เหมาะสม มีโครงสร้าง และเน้นประสิทธิภาพการทำงาน

12. Tabnine (ดีที่สุดสำหรับการช่วยเหลือโค้ด AI ที่ปลอดภัยและเป็นส่วนตัว)

นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักประสบปัญหาเกี่ยวกับข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว โดยเฉพาะเมื่อต้องแบ่งปันโค้ดที่มีความอ่อนไหวกับเครื่องมือ AI วิศวกรทุกคนต่างเคยมีช่วงเวลาที่รู้สึกไม่สบายใจว่า คำแนะนำอัตโนมัติถัดไปอาจเปิดเผยตรรกะที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทโดยไม่ตั้งใจ

Tabnine ถูกออกแบบมาเพื่อขจัดความกังวลเหล่านั้นให้หมดไป มันนำเสนอโซลูชันแบบติดตั้งภายในองค์กรและแยกจากเครือข่าย (air-gapped) ที่เก็บโค้ดของคุณไว้ตรงจุดที่คุณต้องการอย่างปลอดภัย

ด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนเฉพาะบนโค้ดที่มีใบอนุญาตแบบอนุญาตอย่างกว้างขวาง Tabnine คือพันธมิตรที่คุณไว้วางใจได้สำหรับการเติมโค้ดที่รวดเร็วและเข้าใจบริบท ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Tabnine

ข้อจำกัดของ Tabnine

ราคาของ Tabnine

คะแนนและรีวิวของ Tabnine

สิ่งที่ผู้ใช้พูดถึง Tabnine

บทวิจารณ์ G2นี้แบ่งปัน:

ฉันรู้สึกทึ่งมากกับประสิทธิภาพในการให้โค้ดที่ตรงตามคาดไว้ บางครั้งมันทำให้ฉันประหลาดใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระหว่างการฝึกฝน DSA มันสามารถระบุปัญหาได้ รวมถึงข้อจำกัดด้านเวลาและความซับซ้อนของพื้นที่ และให้โค้ดที่เหมาะสมตามนั้น

13. WizardLM (เหมาะที่สุดสำหรับการปฏิบัติตามคำแนะนำและการใช้เหตุผลในงานโค้ดที่ซับซ้อน)

การเขียนโค้ดที่สะอาดนั้นยากพออยู่แล้วเมื่อต้องอธิบายและทดสอบมัน หลีกเลี่ยงความกดดันเพิ่มเติมในการบำรุงรักษาโค้ดเมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้

WizardLM เข้ามามีบทบาทในฐานะ LLM แบบโอเพนซอร์สที่ได้รับการปรับแต่งเฉพาะสำหรับการปฏิบัติตามคำแนะนำและการใช้เหตุผลเชิงตรรกะ ทำให้เป็นเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดที่ทรงพลังสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการความชัดเจนมากขึ้นในงานที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์

คุณสมบัติเด่นของ WizardLM

ข้อจำกัดของ WizardLM

ราคาของ WizardLM

คะแนนและรีวิวของ WizardLM

ผู้ใช้พูดถึง WizardLM อย่างไร

รีวิวใน Redditนี้เน้นย้ำว่า:

มันให้คำตอบที่แม่นยำและครบถ้วนสำหรับคำถามที่อาศัยความรู้ และไม่มีโมเดลใดที่ฉันทดสอบมาสามารถเทียบเคียงได้ในด้านการคิดเชิงอนุมานและการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์

เครื่องมือเพิ่มเติมที่เป็นประโยชน์

นี่คือเครื่องมือ LLM เพิ่มเติมอีกสามตัวสำหรับการเขียนโค้ดที่ไม่ได้กล่าวถึงในบล็อก แต่มีวัตถุประสงค์และฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายคลึงกัน:

LLM(e) บอกความลับ: การเขียนโค้ดง่ายขึ้นด้วย ClickUp

LLMs ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการที่ทีมสมัยใหม่พัฒนาซอฟต์แวร์อย่างสิ้นเชิง

อย่างไรก็ตาม ตามที่คู่มือนี้ได้แสดงให้เห็นแล้ว ไม่ใช่ว่า LLM ทุกตัวจะมีความเท่าเทียมกัน

บางคนเก่งในการใช้เหตุผลแต่กลับมีปัญหาในการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ คนอื่นๆ สามารถแนะนำโค้ดได้อย่างรวดเร็วแต่กลับไม่สามารถผสานการทำงานกับกระบวนการพัฒนาจริงของคุณได้ ส่วนใหญ่แล้ว นักพัฒนาต้องสลับไปมาระหว่าง IDE, แชทบอท และตัวจัดการงาน เพียงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนเพียงหนึ่งเดียว

ClickUp โดดเด่นในด้านนี้

ด้วยการฝังฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ลงในพื้นที่ทำงานของโครงการโดยตรง ClickUp ช่วยให้ทีมสามารถสร้างโค้ด จัดการงาน และทำงานร่วมกันได้ในที่เดียว ClickUp ช่วยขจัดความจำเป็นในการใช้คำสั่งที่แยกจากกัน—ไม่ต้องสลับบริบทอีกต่อไป

หากเครื่องมือที่คุณใช้อยู่ในปัจจุบันทำให้การทำงานของคุณช้าลง อาจถึงเวลาที่คุณควรสมัครใช้ ClickUp!