Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM
Show description
Polza.ai — №1 LLM Агрегатор в России. Регистрируйтесь и пробуйте: https://polza.ai/?utm_source=blog&utm_medium=oleg2&erid=2VfnxyTSJ97 Качественные прокси NodeMaven: https://go.nodemaven.com/oleg1 Используйте промокоды: OLEG50 — 50% скидка для первых 50 пользователей OLEG100 — +100% к получаемому траффику 🔗 Промпты, project rules для тестов: https://t.me/oleglimited/60 🔗 Исходный код сгенерированных проектов в закрытой телеге (да, я пока пробую стартовать, там чисто чат + пару полезных материалов): https://t.me/tribute/app?startapp=sLrD 🔗 Мой Telegram: https://t.me/oleglimited 🔗 ElevenLabs: https://try.elevenlabs.io/stepoleggg К 2026 году нейронки для кодинга разогнались так, что лидерборды обновляются чуть ли не каждую неделю. Поэтому я сделал вайб‑кодинг баттл: беру топовые модели и заставляю каждую сделать сложные проекты “в 1 промпт” (и максимум 5 фикс‑промптов, если что-то сломалось). В этом видео я попытался выяснить кто реально лучший в программировании прямо сейчас. 00:00 Начало 00:38 Какие модели сравниваем и где 02:44 Fantasy RPG TODO list 04:40 Результаты первого теста 05:35 Парсер проблем с Reddit 07:23 Результаты второго теста 08:04 Админка для Docker контейнеров 08:54 Результаты третьего теста 10:21 Система для авто дубляжа видео 11:36 Результаты четвертого теста 13:36 Моделирование в Blender 14:07 Результаты пятого теста 14:19 Финальные выводы 15:06 Заключение
Have questions about this video?
Sign up to chat with AI and get deeper insights.
Sign up — 5 free creditsIn this video, Oleg Stepanov compares various neural networks for coding, including GPT-5.2 and Gemini 3 Pro, to identify the best model based on test results.
In-depth analysis and practical results make this video a valuable resource for developers.
Developers interested in AI, programming, and model testing.
People not interested in technology or AI.
In-depth analysis of the models and practical test results.
Complete correspondence between the title and content of the video.
- Comparison of several neural networks to test their performance.
- GPT 5.2 showed the best results in tests.
- The importance of testing and studying documentation for successful AI work.
- Using APIs and integration with various development environments.
- Models from Anthropic work well in Claude Code.
- The quality of results depends on model processing time.
- Complex tasks require a special approach to prompts.
- New models allow for the automation of MVP creation for startups.
- Issues related to proxies and APIs can hinder successful testing.
- The future of neural networks opens new opportunities for developers.
Used for API integration.
Proxy provider for data collection.
Project management tool for servers.
Alternative for launching public repositories.
Transcription tool.
Voice-over tool.
Platform for Lip Sync.
review
positive
intermediate
technical
Developers interested in neural networks and AI.