Souhrn
V roce 2025 se objevily velké jazykové modely (LLM), které přinesly reálné pokroky v autonomním programování a analýze kódu. Článek vybírá modely, jež se odlišily schopností pracovat s velkými objemy dat, jako jsou celé repozitáře na GitHubu, a integrovat více modality. Mezi klíčovými příklady jsou autonomní coding asistenti a vizuální modely, které zpracovávají obrázky kódu i text.
Klíčové body
- Autonomní coding asistenti, jako Cursor 2.0 nebo Devin 2, generují a ladí celé aplikace bez lidského zásahu.
- Vizuální modely typu GPT-5V zpracovávají screenshoty kódbází a navrhují opravy.
- Open-source modely jako Llama 4 umožňují lokální nasazení pro firemní prostředí.
- Bezpečnostní vylepšení v Claude 4 snižují rizika halucinací při generování kódu.
- Integrace s nástroji jako GitHub Copilot Enterprise pro týmovou spolupráci.
Podrobnosti
Článek se zaměřuje na modely, které v roce 2025 překonaly hranice běžných LLM tím, že přidaly autonomii a multimodálnost. Například Cursor 2.0, vyvinutý společností Anysphere, funguje jako plnohodnotný vývojářský agent: načte repozitář, analyzuje architekturu, píše kód v jazycích jako Python, JavaScript nebo Rust a testuje ho automaticky. Tento model využívá fine-tuning na miliardách řádků kódu z veřejných repozitářů, což mu umožňuje chápat kontext projektu, včetně závislostí v package.json nebo Dockerfile.
Dalším příkladem je Devin 2 od Cognition Labs, který rozšiřuje předchozí verzi o plánování úkolů: rozloží požadavek jako „vytvoř webovou aplikaci pro správu úkolů“ na podúlohy, jako návrh databáze, frontend v Reactu a deploy na Vercel. Model běží v sandboxu, což zabraňuje únikům dat, a dosahuje úspěšnosti 85 % na benchmarku SWE-Bench, kde řeší reálné GitHub issues.
Vizuální modely, jako GPT-5V od OpenAI, zpracovávají celé kódbáze přes screenshoty nebo PDF exporty. Nahrajete obrázek IDE s tisíci řádků kódu a model identifikuje bugy, navrhne refaktoring nebo přidá nové funkce. To je užitečné pro legacy systémy, kde není kód snadno parsovatelný. Podobně Claude 4 od Anthropic integruje vision s bezpečnostními vrstvami: kontroluje kód na zranitelnosti jako SQL injection před generováním.
Open-source alternativa Llama 4 od Meta AI běží na lokálních GPU, jako NVIDIA H100, a slouží k privátnímu vývoji. S velikostí 405B parametrů překonává proprietární modely v benchmarku HumanEval pro kódování. Firmy ho nasazují přes Hugging Face, kde lze doladit na vlastní data. Článek zdůrazňuje, že tyto modely snižují čas vývoje o 40–60 %, ale varuje před závislostí na nich kvůli rizikům halucinací a proprietárních datových sad.
Proč je to důležité
Tyto LLM mění software development tím, že umožňují junior developery řešit složité úkoly a seniorům se soustředit na architekturu. V průmyslu, kde nedostatek programátorů dosahuje milionů pozic, zvyšují produktivitu týmů o desítky procent, jak ukazují studie z GitHubu. Pro uživatele znamená levnější software a rychlejší inovace, ale vyžaduje to lepší bezpečnostní postupy, aby se zabránilo šíření chybných kódů. V širším kontextu posilují trend k AGI, kde modely přecházejí od textu k akcím, a ovlivňují konkurenci mezi OpenAI, xAI a Meta.
Zdroj: 📰 Decrypt
