Última verificação: 8 de junho de 2026. Esta página agora é mantida como um instantâneo de referência vivo de 2026, não uma comparação única de fevereiro de 2026.
Se você pesquisou LLM benchmark pontuações 2026 codificação raciocínio matemático comparação, a versão resumida é esta: o melhor modelo depende menos de um placar e mais da tarefa que você está tentando automatizar.
Correções de bugs de codificação, concursos de algoritmos, raciocínio matemático e fluxos de trabalho de agentes terminais não são mais medidos pelo mesmo painel de avaliação. GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro e DeepSeek V3.2 parecem fortes em lugares diferentes. A medida útil é comparar o benchmark certo para o trabalho.
Benchmarks de codificação LLM 2026: mapa rápido
A frase Benchmarks de codificação LLM abrange vários testes diferentes. SWE-bench mede a correção de bugs de repositório real, Aider mede a qualidade de edição multilíngue, LiveCodeBench mede o desempenho do desafio de programação e Terminal-Bench mede a execução do agente de linha de comando.
É por isso que uma comparação útil do LLM coding benchmark 2026 não deve resumir tudo em uma pontuação. Combine primeiro o benchmark com o seu fluxo de trabalho e, em seguida, compare os resultados de GPT, Claude, Gemini, DeepSeek e modelo aberto dentro desse contexto.
Pontuações atuais de benchmark LLM 2026
Este instantâneo separa os placares públicos das métricas de lançamento relatadas pelo fornecedor. Essa distinção é importante: um modelo bruto, um agente de codificação e um assistente de IDE podem postar pontuações muito diferentes, mesmo quando usam o mesmo modelo subjacente.
| Entrada de modelo ou tabela de classificação | Pontuação de codificação | Pontuação de matemática/raciocínio | Melhor leitura | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | SWE-Bench Pro: 58,6%; Terminal-bancada 2.0: 82,7% | FrontierMath Nível 1-3: 51,7%; Nível 4: 35,4% | Sinal mais forte para fluxos de trabalho de terminais de agência e raciocínio científico sólido nos dados de lançamento da OpenAI | OpenAI GPT-5.5 |
| Claude Opus 4.8 | Mais recente modelo de agente e codificação de fronteira antrópica | Janela de contexto de 1M; modelo de raciocínio híbrido | Forte candidato para agentes de codificação de longa duração e trabalho profissional de grande contexto; tabelas de classificação públicas comparáveis podem atrasar o lançamento | Antrópico Claude Opus 4.8 |
| Gêmeos 3.1 Pró | Placa de modelo mais recente da série Gemini 3 | Modelo de raciocínio multimodal nativo | Melhor avaliado como um raciocínio multimodal e modelo de longo contexto; use tabelas de classificação de codificação pública quando as pontuações exatas das tarefas forem importantes | Google DeepMind Gemini 3.1 Pro |
| DeepSeek V3.2 / V3.2-Especial | Banco SWE resolvido: 70 | Diamante GPQA: 74,24/82,4; MMLU-Pro: 85 | Forte raciocínio orientado a valor e concorrente de codificação, especialmente quando o custo é importante | Cartão modelo DeepSeek V3.2 |
| Tabela de classificação do Aider Polyglot | GPT-5 alto: 88,0%; Meio GPT-5: 86,7%; Gêmeos 2.5 Pro: 83,1%; Raciocinador do DeepSeek V3.2: 74,2% | Não é uma referência matemática | Melhor para edição de código do mundo real e qualidade de comparação | Tabela de classificação de ajudantes |
| Instantâneo público do SWE-bench | Relatórios verificados % resolvidos mais de 500 tarefas | Não é uma referência matemática | Melhor para reparo real de problemas do GitHub; As principais entradas públicas atuais incluem variantes Claude-family, Gemini 3, GPT-5.2 Codex, Kimi K2.5 e DeepSeek V3.2 | Banco SWE |
A manchete: GPT-5.5 é a história de dados de lançamento mais forte para raciocínio terminal e científico; Claude Opus 4.8 é o mais novo modelo de codificação agente antrópica; Gemini 3.1 Pro é o mais recente modelo de raciocínio multimodal do Google; DeepSeek V3.2 é o modelo de valor a ser observado. Para obter um caminho de arquivo mais amplo, consulte o hub de tópicos de comparações de modelos de IA.
Pontuações de referência de codificação
Os benchmarks de codificação são divididos em três famílias úteis:
| Referência | O que testa | Melhor uso |
|---|---|---|
| SWE-banco verificado | Problemas reais do GitHub, compreensão do repositório, patches, testes | Correção de bugs e agentes de codificação de estilo de produção |
| Ajudante Poliglota | Edição de código multilíngue e correção de diferenças | Fluxos de trabalho de IDE e patch |
| LiveCodeBench | Problemas de programação competitiva continuamente atualizados | Codificação algorítmica e solução de problemas resistentes à contaminação |
| Terminal-Banco | Tarefas de linha de comando e execução de agente | Fluxos de trabalho autônomos com muito uso de shell |
SWE-bench: Reparo Real de Repositório
SWE-bench continua sendo o benchmark público mais importante para a capacidade real de correção de bugs porque avalia se um sistema pode resolver problemas reais de repositório. A tabela de classificação pública informa % Resolvido, não uma pontuação genérica de "QI de codificação".
Essa distinção é importante. Uma entrada alta no SWE-bench geralmente reflete tanto o modelo quanto a estrutura em torno dele: recuperação, edição de arquivos, chamadas de ferramentas, execução de testes, política de novas tentativas e validação de patch. É por isso que os modelos da família Claude, entradas Gemini 3, entradas GPT-5.2 Codex, Kimi K2.5 e variantes DeepSeek podem aparecer no mesmo ecossistema público sem produzir uma classificação simples apenas de modelo.
Se o seu fluxo de trabalho estiver próximo de "corrigir esse bug real neste repositório", o SWE-bench é o ponto de partida certo. Se o seu fluxo de trabalho for "editar este arquivo de forma limpa em meu IDE", o Aider geralmente é mais útil.
Aider Polyglot: qualidade de edição
O tabela de classificação do Aider é especialmente útil porque testa se um modelo pode produzir edições utilizáveis em linguagens de programação. A partir desta atualização, as linhas notáveis são:
| Modelo | Porcentagem correta | Custo na execução do Aider | O que isso sugere |
|---|---|---|---|
| GPT-5 alto | 88.0% | $29.08 | Melhor sinal para edições de alta precisão nesta tabela de classificação |
| Meio GPT-5 | 86.7% | $17.69 | Quase tão forte a um custo mais baixo |
| Pré-visualização do Gemini 2.5 Pro 05-06 | 83.1% | Varia | Forte linha de base de edição da geração anterior do Google |
| Raciocínio DeepSeek V3.2 | 74.2% | $1.30 | Forte perfil de valor-custo |
É por isso que eu não interpretaria “melhor modelo de codificação” como uma afirmação universal. Se você estiver realizando um trabalho pesado de patches, os resultados do Aider estilo GPT-5 são importantes. Se você estiver fazendo reparos de recompra autônomos, o SWE-bench e o andaime do seu agente são mais importantes.
Para táticas práticas de fluxo de trabalho OpenAI, a peça complementar mais antiga, mas ainda útil, é [GPT-5 para codificação: benchmarks, preços e 5 dicas profissionais] (/blog/gpt-5-for-coding).
LiveCodeBench: Algoritmos e Resistência à Contaminação
LiveCodeBench é valioso porque adiciona continuamente problemas de programação, o que reduz o risco de contaminação do conjunto de treinamento em comparação com benchmarks estáticos.
No conjunto de dados de geração pública atual, entradas fortes recentes incluem variantes o4-mini high, Gemini 2.5 Pro 06-05, o3 high, DeepSeek-R1-0528 e Qwen3. Isso não significa automaticamente que esses sejam os melhores assistentes de codificação de produção. Isso significa que eles são fortes na geração de estilo de programação competitiva.
Use o LiveCodeBench quando sua pergunta for "qual modelo resolve problemas de codificação algorítmica?" Use SWE-bench ou Aider quando sua pergunta for "qual modelo pode alterar minha base de código corretamente?"
Pontuações de raciocínio matemático e científico
O raciocínio matemático e científico são agora uma comparação separada da codificação geral.
Os dados de lançamento do GPT-5.5 relatam 51,7% no FrontierMath Tier 1-3 e 35,4% no FrontierMath Tier 4, juntamente com 58,6% no SWE-Bench Pro. Esses números apontam para um modelo otimizado para trabalho científico e de agência árduo e de várias etapas, em vez de apenas instruções de codificação curtas.
A placa modelo DeepSeek V3.2 relata 74,24 no GPQA Diamond para V3.2 e 82,4 para V3.2-Speciale, além de 85 no MMLU-Pro. Isso torna o DeepSeek muito mais difícil de descartar como uma opção apenas de orçamento. É um modelo de raciocínio sério, com a ressalva usual de que a implantação, a latência, o uso de ferramentas e a política de dados ainda são importantes.
O Gemini 3.1 Pro deve ser lido como um modelo de raciocínio multimodal nativo da última geração Gemini 3 do Google. Se o seu fluxo de trabalho matemático incluir diagramas, contexto visual, documentos longos ou entradas multimodais, as comparações do placar somente com texto bruto perderão parte da imagem. O artigo prático aqui é Gemini Deep Thinking API: Build Math AI Apps.
Pontuações de fluxo de trabalho de agente e terminal
A codificação Agentic não é o mesmo que o preenchimento automático.
As avaliações do Terminal-Bench, SWE-Bench Pro e do agente de codificação real perguntam se um modelo pode acompanhar uma tarefa, usar ferramentas, inspecionar resultados, recuperar-se de erros e concluir trabalhos úteis. O número 82,7% Terminal-Bench 2.0 do GPT-5.5 é um forte sinal para esta categoria.
Claude Opus 4.8 também é altamente relevante aqui porque a Anthropic o posiciona em torno de codificação, agentes, trabalho profissional e uma janela de contexto de 1 milhão. Esse comprimento do contexto é importante quando o modelo deve manter no escopo um grande repositório, um incidente longo ou uma tarefa de várias horas.
É também aqui que a escolha da ferramenta é importante. Cursor, código Claude, agentes de terminal estilo Codex e scaffolds personalizados podem alterar o resultado. A questão relacionada não é apenas “qual modelo?” mas "qual modelo dentro de qual fluxo de trabalho?" Para saber a armadilha de produtividade por trás disso, leia Ferramentas de codificação de IA: 19% mais lentas apesar de parecerem mais rápidas.
O que mudou desde fevereiro de 2026
A versão de fevereiro deste artigo tratou Claude Opus 4.5, GPT-5.2, Gemini 2.5 Pro e DeepSeek V3.1 como o conjunto central de comparação. Isso não é mais recente o suficiente para uma página de benchmark de 2026.
Aqui está a atualização de junho de 2026:
| Enquadramento de fevereiro | Atualização de junho de 2026 |
|---|---|
| Claude Opus 4.5 como líder de codificação premium | Claude Opus 4.8 é o atual modelo de fronteira antrópica para codificação e agentes |
| GPT-5.2 como principal modelo de raciocínio OpenAI | GPT-5.5 agora ancora a comparação OpenAI para benchmarks de raciocínio científico e terminal |
| Gemini 2.5 Pro como história da janela de contexto | Gemini 3.1 Pro é o atual alvo do cartão modelo do Google, enquanto Claude Opus 4.8 também anuncia contexto de 1 milhão |
| DeepSeek V3.1 como concorrente de valor | DeepSeek V3.2 e V3.2-Speciale são agora as referências relevantes de raciocínio/codificação |
| Uma afirmação de "melhor modelo" | Comparação específica de tarefas entre SWE-bench, Aider, LiveCodeBench, Terminal-Bench e raciocínio matemático |
A história do modelo aberto também mudou. As entradas Kimi K2.5, Qwen, GLM, MiniMax e DeepSeek agora aparecem com frequência suficiente em tabelas de classificação públicas para que devam ser tratadas como opções reais, não como curiosidades. O ângulo Moonshot é abordado separadamente em Verbose AI Beats Fast AI: Moonshot K2 $ 1.172 Paradox.
Qual modelo você deve usar?
| Caso de uso | Melhor ponto de partida | Por que |
|---|---|---|
| Correção de bug de repositório real | Sistemas da família Claude ou Gemini/GPT com fortes resultados de andaime de bancada SWE | SWE-bench recompensa compreensão de repositório, testes e validação de patch |
| Edição IDE com muitos patches | GPT-5 alto/médio em fluxos de trabalho estilo Aider | Aider enfatiza diferenças limpas e edição multilíngue |
| Trabalho autônomo com muitos terminais | Configurações de agente estilo GPT-5.5 ou Claude Opus 4.8 | Terminal-Bench e posicionamento de lançamento de agente são mais importantes do que preenchimento automático |
| Raciocínio matemático e científico | GPT-5.5, DeepSeek V3.2-Speciale, Gemini 3.1 Pro | Use FrontierMath, GPQA, MMLU-Pro e contexto de raciocínio multimodal juntos |
| Codificação sensível ao orçamento | Opções da família DeepSeek V3.2, Kimi K2.5, Qwen/GLM | As pontuações públicas agora são fortes o suficiente para justificar pilotos sérios |
| Trabalho profissional de grande contexto | Claude Opus 4.8 ou Gemini 3.1 Pro | A janela de contexto e o manuseio multimodal/de documentos podem dominar as pontuações de codificação bruta |
Para a maioria das equipes, a melhor pilha é a híbrida:
- Use um modelo rápido e mais barato para edições e explicações de rotina.
- Use um modelo de raciocínio mais forte para bugs graves, arquitetura e execuções de agentes em várias etapas.
- Valide cada saída do modelo com testes, revisão e observabilidade.
- Verifique novamente os dados de referência mensalmente, pois o placar público pode mudar mais rapidamente do que o seu ciclo de compras.
Advertências de referência
As pontuações de benchmark são úteis, mas não são guias do comprador por si só.
O andaime altera a pontuação. As entradas do SWE-bench geralmente incluem um modelo mais um sistema de agente. Recuperação, seleção de arquivos, execução de ferramentas, novas tentativas e equipamentos de teste podem alterar drasticamente o resultado.
Aider, SWE-bench e LiveCodeBench medem trabalhos diferentes. Um modelo pode ser excelente em edições de código e mais fraco em reparos de bugs de repositórios reais. Outro pode resolver concursos de algoritmos, mas tem dificuldades com códigos de produção confusos.
As pontuações de lançamento do fornecedor e os placares públicos não devem ser mesclados cegamente. Mantenha-os em linhas separadas, a menos que a tarefa, o conjunto de dados e o equipamento de avaliação sejam idênticos.
Latência e custo são invisíveis em muitos resumos. Um modelo que obtém uma pontuação mais alta com raciocínio pesado pode ser a escolha errada para uso de IDE em tempo real.
A atualização é importante. Um artigo de referência de 2026 deve indicar a data de verificação dos dados. Se esta página tiver mais de um mês quando você a ler, verifique a tabela de classificação mais recente antes de tomar uma decisão séria sobre o modelo.
Conclusão
A melhor comparação de benchmark 2026 LLM não é “Claude vs GPT vs Gemini vs DeepSeek” como uma única luta. É um mapa:
- GPT-5.5 parece mais forte nos dados de lançamento da OpenAI de junho de 2026 para tarefas de agente terminal e raciocínio científico.
- Claude Opus 4.8 é o mais novo modelo de fronteira antrópica para codificação, agentes, trabalho profissional e tarefas de grande contexto.
- Gemini 3.1 Pro é o atual modelo de cartão-modelo de raciocínio multimodal do Google.
- DeepSeek V3.2 é o concorrente de valor que agora merece pilotos sérios de codificação e raciocínio.
- Aider, SWE-bench, LiveCodeBench e Terminal-Bench respondem a perguntas diferentes, portanto, use o benchmark que corresponda ao seu fluxo de trabalho.
Se você se lembra apenas de uma regra: escolha o benchmark que se parece com sua tarefa real e, em seguida, escolha o modelo.