AI编程能力排行榜

编程开发 · code

本榜收录编程开发(code)维度在榜的 100 个模型,按 Elo 得分降序排列,当前榜首为 Claude Opus 5.5 (Max)(Anthropic),得分 1814.3。该维度的对战题目以代码生成、调试与工程实现为主,反映模型在真实编码任务上的相对胜率,适合作为选择编程助手、IDE 插件或代码 Agent 的参考依据之一。

数据同步时间: 每 4 小时同步一次 本榜 100 个模型 共 11 个能力维度 排序依据:Elo 得分 ↓
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编程开发 · 数据同步时间:2026-11-08 00:25 · 每 4 小时同步一次 · 100 个模型

编程开发 · 完整榜单(100 个模型)

按 Elo 得分降序
筛选排名 排名 模型 厂商 / 国家 Elo 得分 置信区间 投票数
1 AClaude Opus 5.5 (Max) 美国 Anthropic 1814.3 ±11.9 4,132
2 AClaude Sonnet 5.5 (xHigh) 美国 Anthropic 1772.0 ±10.2 5,648
3 OGPT 6 Astra (Max) 美国 OpenAI 1769.8 ±8.8 8,364
4 GGemini 4 Carbon (High) 美国 Google 1767.2 ±14.9 2,240
5 AClaude Fable 5.1 (Max) 美国 Anthropic 1745.7 ±8.1 9,764
6 OGPT 6.1 Sol (Max) 美国 OpenAI 1741.8 ±10.1 5,342
7 MMuse Wonder Full (Max) 美国 Meta 1726.0 ±13.8 2,280
8 AClaude Sonnet 5.5 (High) 美国 Anthropic 1711.2 ±8.5 7,777
9 AClaude Opus 5 (Max) 美国 Anthropic 1691.3 ±6.0 20,288
10 MKimi K3.1 Pro (Max) 中国 Moonshot 1683.9 ±10.0 4,595
11 GGemini 4 Argon (High) 美国 Google 1682.7 ±10.0 4,702
12 OGPT-6.1 Terra (Max) 美国 OpenAI 1679.8 ±11.2 3,603
13 AQwen3.8-Max (0902) 中国 Alibaba 1677.1 ±6.3 22,197
14 OGPT 6 Sol (Max) 美国 OpenAI 1674.4 ±8.5 7,096
15 AQwen3.8 Max 中国 Alibaba 1671.4 ±12.0 3,438
16 DDeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 中国 DeepSeek 1665.1 ±6.8 13,670
17 AClaude Opus 5 (High) 美国 Anthropic 1657.4 ±5.2 28,036
18 MKimi K3 (Max) 中国 Moonshot 1656.5 ±5.7 22,846
19 MMuse Spark 1.3 (Max) 美国 Meta 1653.6 ±7.1 12,103
20 MMuse Wonder (Max) 美国 Meta 1649.5 ±9.7 5,018
21 TInkling 2 Small 中国 Thinky 1647.8 ±21.1 831
22 SGrok 4.7 (xHigh) 美国 SpaceXAI 1638.3 ±8.0 8,077
23 XMiMo V2.6 Flash 中国 Xiaomi 1636.3 ±7.7 8,904
24 THy4 preview 中国 Tencent 1631.3 ±9.6 4,781
25 AQwen3.8 Flash Next 中国 Alibaba 1625.1 ±7.2 11,274
26 AClaude Fable 5 (High) 美国 Anthropic 1625.0 ±5.9 17,608
27 XMiMo V2.6 Pro 中国 Xiaomi 1623.5 ±7.7 8,647
28 ZGLM-5.3 (Max) 中国 Z.ai 1620.7 ±6.9 12,658
29 DDeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) 中国 DeepSeek 1619.1 ±10.9 3,520
30 Mmuse-spark-1.3 (xHigh) 美国 Meta 1618.1 ±7.1 11,618
31 SGrok 4.6 (High) 美国 SpaceXAI 1617.4 ±6.9 12,771
32 Ogpt-5.6-sol-xhigh (codex-harness) 美国 OpenAI 1615.0 ±5.7 19,560
33 ZGLM 5.3 Flash 中国 Z.ai 1606.6 ±6.1 24,186
34 ZGLM 5.2 (Max) 中国 Z.ai 1606.4 ±5.8 18,533
35 AClaude Haiku 5.5 (High) 美国 Anthropic 1592.4 ±8.6 6,349
36 AQwen3.8 27B 中国 Alibaba 1590.5 ±6.1 21,065
37 GGemini 3.7 Flash (High) 美国 Google 1588.5 ±6.4 15,326
38 GGemini 3.8 Flash (High) 美国 Google 1583.0 ±6.7 13,983
39 MMiniMax M3.1 Flash 中国 MiniMax 1582.0 ±9.8 4,601
40 DDeepSeek-V4-Flash (High) 中国 DeepSeek 1581.7 ±9.3 4,940
41 DDeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) 中国 DeepSeek 1581.6 ±9.5 4,713
42 OGPT-6 Luna (Max) 美国 OpenAI 1578.3 ±5.8 31,727
43 SStep 5 Preview (High) 中国 StepFun 1572.0 ±8.2 7,465
44 MMistral Large 4 法国 Mistral 1560.4 ±17.5 1,300
45 AClaude Opus 4.7 (High) 美国 Anthropic 1557.3 ±5.8 17,953
46 AClaude Opus 4.8 (High) 美国 Anthropic 1555.9 ±5.7 18,507
47 AClaude Opus 4.7 美国 Anthropic 1555.3 ±5.6 18,289
48 SGrok 4.5 美国 SpaceXAI 1552.6 ±6.7 11,076
49 AClaude Opus 4.6 (High) 美国 Anthropic 1546 ±5.5 19,426
50 MMuse Spark 1.1 美国 Meta 1541.8 ±7.6 7,989
51 AClaude Sonnet 5 (High) 美国 Anthropic 1539.1 ±5.7 17,408
52 AClaude Opus 4.6 美国 Anthropic 1537.1 ±5.3 20,709
53 GGemini 3.6 Flash (High) 美国 Google 1537.0 ±7.5 8,749
54 AClaude Opus 4.8 美国 Anthropic 1535.7 ±5.7 17,410
55 MMuse Spark 1.2 (xHigh) 美国 Meta 1533.6 ±13.6 2,163
56 MMuse Spark Open (Max) 美国 Meta 1526.1 ±14.3 1,986
57 AClaude Sonnet 4.6 美国 Anthropic 1522.2 ±5.2 22,893
58 Ogpt-5.6-terra-xhigh (codex-harness) 美国 OpenAI 1520.9 ±6 16,177
59 BSeed2.1 Pro Preview 中国 Bytedance 1518.7 ±5.6 17,773
60 Ogpt-5.6-luna-xhigh (codex-harness) 美国 OpenAI 1518.7 ±6.4 12,571
61 AQwen3.7-Max (20260517) 中国 Alibaba 1515.6 ±7.4 8,892
62 Ogpt-5.5-xhigh (codex-harness) 美国 OpenAI 1512.6 ±6.0 15,687
63 MKimi K2.6 中国 Moonshot 1509.1 ±7.2 10,161
64 ZGLM 5.1 中国 Z.ai 1507.8 ±6.8 10,724
65 THy3 中国 Tencent 1505.2 ±7.8 7,434
66 GGemini 3.5 Flash (High) 美国 Google 1499.1 ±7.3 9,398
67 AClaude Opus 4.5 (High, 32K, 20251101) 美国 Anthropic 1493.7 ±8.3 11,037
68 GGemini 3.5 Flash (Medium) 美国 Google 1489.8 ±6.7 12,152
69 Ogpt-5.5-high (codex-harness) 美国 OpenAI 1487.0 ±5.9 17,994
70 MMiniMax M3 中国 MiniMax 1484.1 ±5.4 21,776
71 AQwen3.6 Max Preview 中国 Alibaba 1481.9 ±12.5 2,716
72 SSpark X2.6 未知 Synlan 1481.4 ±18.8 1,245
73 XMiMo V2.5 Pro 中国 Xiaomi 1480.1 ±5.2 22,757
74 MKimi K2.7 Code 中国 Moonshot 1473.5 ±9.4 4,979
75 AClaude Opus 4.5 (20251101) 美国 Anthropic 1468.9 ±7.2 13,422
76 DDeepSeek-V4-Pro Preview (High) 中国 DeepSeek 1464.3 ±6.3 13,169
77 Ogpt-5.4-high (codex-harness) 美国 OpenAI 1463.0 ±18.9 1,348
78 AQwen3.6 Plus 中国 Alibaba 1461.2 ±5.6 18,588
79 Ogpt-5.5 (codex-harness) 美国 OpenAI 1456.3 ±5.9 15,930
80 DDeepSeek V4 Pro 中国 DeepSeek 1447.2 ±6.3 14,007
81 GGemini 3.1 Pro Preview 美国 Google 1446.5 ±5.1 24,255
82 Ogpt-5.4-medium (codex-harness) 美国 OpenAI 1443.0 ±18.3 1,377
83 GGemini 3 Pro 美国 Google 1440.0 ±8.5 14,105
84 GGemini 3 Flash 美国 Google 1439.9 ±8.6 10,897
85 XMiMo V2.5 中国 Xiaomi 1437.9 ±6.0 14,937
86 RBeam 1.0 501B A23B 未知 Reflection 1437.0 ±12.7 2,960
87 MKimi K2.5 (Thinking) 中国 Moonshot 1436.0 ±5.2 20,097
88 ZGLM 5 中国 Z.ai 1435.2 ±8.2 7,493
89 ZGLM 4.7 中国 Z.ai 1435.2 ±12.0 4,010
90 GGemini 3.5 Flash-Lite 美国 Google 1434.0 ±40.9 237
91 XMiMo V2 Pro 中国 Xiaomi 1433.9 ±8.2 7,248
92 DDeepSeek-V4-Flash Preview (High) 中国 DeepSeek 1430.4 ±7.0 10,125
93 OGPT-5 (Medium) 美国 OpenAI 1417.3 ±15.6 3,092
94 OGPT 5.2 美国 OpenAI 1416.7 ±22.6 1,081
95 TInkling 中国 Thinky 1414.6 ±5.9 17,828
96 TInkling Small 中国 Thinky 1407.6 ±9.1 5,350
97 Ogpt-5.3-codex (codex-harness) 美国 OpenAI 1406.6 ±13.7 2,647
98 MKimi K2.5 (Instant) 中国 Moonshot 1405.3 ±12.1 3,262
99 ZGLM-5v Turbo 中国 Z.ai 1400.6 ±13.2 2,405
100 OGPT 5.4 美国 OpenAI 1400.2 ±9.6 4,865
置信区间图例:绿色 ±5 以内(样本充足,排名稳定)· 灰色 ±6~10(一般)· 橙色 ±11 以上(样本偏少,排名可能变动)。 厂商 logo 与国旗依据数据源给出的厂商标识匹配,未收录 logo 的厂商显示首字母占位。

11 个能力维度速览

每个维度独立成榜、独立收录,下为该维度当前榜首与在榜模型数,点击可直达。

本榜国家与厂商分布

编程开发维度:100 个模型,来自 18 家厂商(按数量列前 8 家)

本维度在榜 100 个模型,来自 18 家厂商,厂商分布较分散,数量最多的 Anthropic 也只占 18%。国家分布上,中国厂商 41 席、美国厂商 56 席;中国厂商占本维度 41%,高于全部 11 个维度的整体水平(32%)。榜首 Claude Opus 5.5 (Max)(Anthropic)得分 1814.3,领先第 2 名 42 分;其中 24 个模型置信区间在 ±11 以上(对战样本偏少),名次仍有变动空间。

美国美国
56 席筛选 ›
中国中国
41 席筛选 ›
未知未知
2 席筛选 ›
法国法国
1 席筛选 ›
A Anthropic
18 个模型筛选 ›
O OpenAI
17 个模型筛选 ›
G Google
11 个模型筛选 ›
M Meta
7 个模型筛选 ›
A Alibaba
7 个模型筛选 ›
D DeepSeek
7 个模型筛选 ›
Z Z.ai
7 个模型筛选 ›
M Moonshot
6 个模型筛选 ›

榜单说明

排序依据:按 Elo 得分降序。得分由真实用户在不知模型身份的前提下对两组回答二选一(盲评对战),经 Elo 算法累积计算, 代表相对胜率而非绝对能力值。置信区间越小表示对战样本越充足;投票数为该模型的累计有效对战场次。 不同维度之间的分数不可横向比较(例如编程维度榜首约 1800 分、文本对话维度榜首约 1506 分,并不代表编程模型更强)。 国家标识依据模型归属厂商判定,同一厂商的多个版本归为同一国家。 数据来源:arena-ai-leaderboards 公开接口,最近抓取时间 2026-11-08 00:25:10,本站每日抓取快照并留存历史。 榜单仅反映真实用户偏好,不构成技术评测结论。 相关榜单:社区榜单(工具热度榜与开源模型下载榜)、 模型库(按厂商 / 参数 / 下载量筛选)。

常见问题

这个榜能直接用来选编程助手吗?
可以作为初筛。对战成绩反映的是模型在编码任务上的相对偏好胜率,但实际选型还要考虑工具链集成(是否支持你的 IDE、是否可接入私有代码库)、上下文长度、响应速度与价格。建议先用本榜缩小到 3-5 个候选,再用自有代码库实测。
为什么同一个厂商有多个模型在榜?
同一模型的不同推理档位(如 High / Max / Flash)以及不同版本迭代都会分别参与对战并单独统计,因此会出现同厂商多个条目。选择时可以优先看同一厂商中得分与投票数综合表现更好的版本。
置信区间大的模型还能参考吗?
可以看,但要谨慎。置信区间大说明累计对战样本少,名次可能随时变动。这类模型通常较新或使用量较小,建议结合投票数判断——投票数明显偏低的条目,更适合作为「值得关注」而非「结论」。