Souhrn
V roce 2025 se velké jazykové modely posunuly k větší autonomii v programování a multimodálnímu zpracování kódu. Článek hodnotí modely, které prokázaly praktickou užitečnost v reálných úkolech, jako je generování kódu bez lidského zásahu nebo analýza vizuálních reprezentací repozitářů. Nejlepší z nich překonávají předchozí generace v přesnosti a škálovatelnosti.
Klíčové body
- Grok-3 od xAI: Nejlepší v autonomním kódování, schopný dokončit projekty end-to-end.
- GPT-5 od OpenAI: Vyniká v multimodálním zpracování, včetně vizuální analýzy codebase.
- Claude 4 od Anthropic: Zaměřený na bezpečnost a dlouhé kontexty, ideální pro enterprise.
- Llama 4 od Meta: Open-source alternativa s vysokou efektivitou na spotřebitelském hardwaru.
- Gemini 2.0 od Google: Silný v integraci s cloudovými službami a real-time aplikacemi.
Podrobnosti
Rok 2025 přinesl modely, které překročily hranice konvenčního generování textu. Grok-3, vyvinutý xAI Elona Muska, se stal lídrem v autonomním kódování. Tento model, trénovaný na miliardách řádků kódu z GitHubu a proprietárních dat, dokáže přijmout specifikaci projektu – například „vytvoř webovou aplikaci pro správu úkolů s autentizací“ – a vyprodukovat funkční kód včetně backendu v Node.js, frontendu v Reactu a nasazení na Vercel. Na benchmarku SWE-Bench dosáhl 45% úspěšnosti bez lidského zásahu, což je dvojnásobek oproti GPT-4o. Používá se v nástrojích jako Cursor nebo Aider pro vývojáře, kteří ho integrují přes API pro automatizaci rutin.
GPT-5 od OpenAI zavedl pokročilé vizuální schopnosti. Model zpracovává screenshoty nebo diagramy celých codebase, identifikuje chyby v architektuře a navrhuje refaktoring. Například nahraje obrázek UML diagramu a vygeneruje odpovídající kód v Pythonu s testy. S kontextovým oknem 2 miliony tokenů zvládá repozitáře o velikosti stovek tisíc řádků. OpenAI ho nabízí přes ChatGPT Enterprise, kde slouží k analýze legacy systémů v korporacích jako Microsoft. Kritika směřuje k vysoké ceně inference – kolem 0,1 USD za milion tokenů – a závislosti na cloudovém GPU.
Claude 4 od Anthropic zdůrazňuje bezpečnost. S vestavěnými mechanismy pro detekci jailbreaků a halucinací dosahuje 98% přesnosti v dlouhých kontextech. Používá se pro právní dokumenty nebo medicínské analýzy kódu, kde generuje compliantní software podle regulací GDPR. Llama 4 od Meta, open-source s 405B parametry, běží na clusteru 8x H100 GPU a je optimalizován pro kvantizaci na 4 bity, což umožňuje nasazení na lokálních serverech. Gemini 2.0 integruje se s Google Cloud Vertex AI pro real-time aplikace, jako je automatizované testování v CI/CD pipelinech.
Tyto modely sdílejí trend k agentickým architekturám, kde LLM řídí nástroje jako git, docker nebo pytest. Například Grok-3 autonomně forkne repozitář, opraví bug a pošle pull request.
Proč je to důležité
Tyto pokroky urychlují vývoj software o 30-50 %, podle studií GitHub Copilot. Pro průmysl znamenají snížení nákladů na programátory, ale zvyšují rizika jako šíření chyb v supply chainu. V širším kontextu posilují závod o AGI, kde xAI a OpenAI vedou díky datům z Twitteru/X a enterprise partnerství. Uživatelé – od indie vývojářů po firmy – získáví nástroje pro rychlejší prototypování, ale musí řešit etické otázky jako autorství kódu. Očekává se, že do 2026 překonají 70% SWE úkolů, což změní trh práce v IT.
Zdroj: 📰 Decrypt
