Rankingi agentów AI do kodowania w 2026 roku: kto naprawdę rozwiązuje zadania

Co tydzień ktoś publikuje wykres: słupki, wartości procentowe i pogrubiony nagłówek u góry: „najlepsza AI do kodowania 2026”. Zaraz pod nim zaczyna się dyskusja ze stu komentarzami. Jedna osoba twierdzi, że jej narzędzie rozwiązuje 80 procent zadań, a inna pokazuje zrzut ekranu, na którym to samo narzędzie uzyskało wynik 74. Obie mają rację. Po prostu patrzą na różne pomiary i mierzą różne rzeczy.

Autor zetknął się z tym problemem podczas wybierania narzędzi do swoich projektów. Gdy gonisz za pierwszym miejscem w rankingu, tydzień później może się okazać, że liczba pochodziła z testu laboratoryjnego, podczas gdy twoje rzeczywiste zadanie to zupełnie inna historia. Dlatego ten artykuł nie jest o tym, kto zajmuje pierwsze miejsce, lecz o tym, jak działają rankingi agentów AI do kodowania: co mierzą, dlaczego ta sama sieć neuronowa daje różne wyniki, ile to naprawdę kosztuje i jak w pięć minut odczytać dowolną tabelę, by wybrać narzędzie do swojego zadania.

Więcej wskazówek znajdziesz w dokumentacji Ailoot.

Dlaczego ranking agentów AI nie dotyczy marek?#

Pierwszą rzeczą, którą warto wyrzucić z głowy, jest przywiązanie do marki. „Anthropic kontra OpenAI”, „Claude kontra Gemini” — to chwytliwe nagłówki, które mają niewiele wspólnego z wyborem narzędzia. Na komputerze uruchamiasz bowiem agenta. Agent składa się z co najmniej dwóch warstw i obie wpływają na wynik.

Wyobraź sobie kucharza i kuchnię. Modelem jest kucharz: zna się na gotowaniu, ma talent i doświadczenie. Agentem jest kuchnia wraz z całym wyposażeniem: kuchenką, nożami, przebiegiem pracy i pomocnikiem podającym składniki. Nawet znakomity kucharz w zrujnowanej kuchni przygotuje przeciętną kolację. Przeciętny kucharz w doskonale wyposażonej kuchni będzie gotował sprawnie i szybko. W rankingu agentów AI wybierasz całą kuchnię, razem z kucharzem.

Wynika z tego prosta zasada, która ułatwi dalsze rozważania. Gdy widzisz stwierdzenie „narzędzie X rozwiązuje 80 procent zadań”, najpierw zapytaj: jaki model jest w środku, jaki agent nim sterował i jakiego testu użyto do pomiaru? Jeśli choć na jedno z tych pytań nie ma odpowiedzi, patrzysz na wykres stworzony po to, by wywołać kłótnię. Za wcześnie, by nazywać go rankingiem.

Z czego składa się każdy agent AI: model, harness i konfiguracja#

Omówię te trzy warstwy po kolei; bez nich nie da się przejść dalej.

Pierwszą warstwą jest model. To sama sieć neuronowa: Claude Opus i Sonnet od Anthropic, GPT-5 od OpenAI, Gemini od Google. To „mózg”, który wymyśla rozwiązanie i pisze kod. Sam model nie może jednak niczego uruchomić ani zobaczyć plików. Potrafi jedynie wygenerować tekst w odpowiedzi na tekst.

Drugą warstwą jest harness, czyli agent. To program otaczający model. Daje sieci neuronowej ręce: otwiera pliki projektu, uruchamia polecenia w terminalu, pokazuje, co się zepsuło, i prosi o naprawę problemu. Claude Code, Codex CLI od OpenAI, Cursor, Cline i Aider to właśnie harnessy. Inżynierowie mają żargonowe określenie na tę drugą warstwę: „harness”. Trafnie oddaje ono ideę: model wykonuje rzeczywistą pracę za pośrednictwem harnessu.

Trzecią warstwą jest konfiguracja. To ustawienia wewnątrz harnessu: ile model może „myśleć” przed udzieleniem odpowiedzi, ile prób ma dostać na jedno zadanie i jakie narzędzia udostępnić. Ta sama kombinacja daje różne wyniki przy różnych konfiguracjach.

Stąd bierze się całe zamieszanie wokół rankingów. Ludzie spierają się o pierwszą warstwę („który model jest mądrzejszy”), podczas gdy wynik w tabeli zależy jednocześnie od wszystkich trzech. Szczegółowe wyjaśnienie, jak te warstwy składają się na działający system, znajdziesz w artykule Czym jest agent AI? Proste wyjaśnienie.

Czytanie rankingu to jedno, a złożenie własnego, działającego zestawu modelu, agenta i konfiguracji — drugie. Właśnie temu służy inżynieria kontekstu: zarządzaniu tym, co AI widzi przed otrzymaniem promptu.

Co naprawdę mierzy SWE-bench, najważniejszy ranking kodowania?#

Aby czytać dowolny ranking kodowania, trzeba rozumieć główny pomiar, do którego wszyscy się odwołują. To SWE-bench. Przygotowali go badacze akademiccy i przedstawili na poważnej konferencji naukowej. To nie jest wykres zrobiony na własną rękę przez autora bloga.

Test jest prosty i sprawiedliwy. Wybiera się rzeczywisty projekt z prawdziwym błędem, który kiedyś naprawili programiści. Agent otrzymuje ten projekt i opis problemu własnymi słowami. Musi zrozumieć cudzy kod, znaleźć właściwe miejsce i przesłać poprawkę. Następnie system uruchamia rzeczywiste testy projektu. Jeśli przejdą, zadanie uznaje się za rozwiązane. Jeśli nie, nie jest rozwiązane. Nie ma „wydaje mi się, że działa”: liczą się wyłącznie zielone znaczniki z automatycznych testów.

Wyniki najczęściej prezentuje się dla starannie zweryfikowanego podzbioru pełnego zestawu 2 294 zadań, zwanego SWE-bench Verified. Obejmuje 500 zadań sprawdzonych ręcznie, by upewnić się, że nie są wadliwe ani z natury nierozwiązywalne. Ten zestaw przygotowano we współpracy z OpenAI w sierpniu 2024 roku i to jego procentowe wyniki widać w niemal każdym rankingu. Gdy widzisz „X procent w SWE-bench Verified”, chodzi o odsetek spośród tych 500 zadań.

Dlaczego ta sama AI osiąga różne wyniki w różnych agentach?#

Jest pewien fakt, który od razu rozstrzyga połowę sporów w komentarzach: ten sam model daje różne wyniki procentowe w różnych harnessach, a różnica jest zauważalna.

Widać to w publicznych danych. Jeden z benchmarków mierzących pracę agentów w terminalu udostępnia przejrzystą tabelę z osobnymi kolumnami dla modelu i agenta. Pokazuje też koszt i wykorzystanie. Autorzy celowo zorganizowali dane w ten sposób, by pokazać, że wynik zawsze dotyczy pary: „model plus agent”. Sama sieć neuronowa nie wystarczy, by uzyskać wynik.

Przyczyna różnic staje się jasna, gdy przypomnisz sobie trzy warstwy. Jeden agent daje modelowi dziesięć prób na zadanie, inny trzy. Jeden pokazuje pełny tekst błędu, inny go ucina. Jeden pozwala uruchamiać testy i poprawiać rozwiązanie, aż zacznie działać, a inny zatrzymuje się po pierwszej poprawce. Sieć neuronowa jest ta sama, ale warunki pracy są różne, więc różnią się też wartości procentowe.

Praktyczny wniosek jest prosty. Jeśli widzisz „Claude rozwiązuje 77 procent”, chodzi o Claude’a w konkretnym harnessie i z konkretną konfiguracją. Umieść ten sam model w innym agencie, a uzyskasz inny wynik. „Model jest inteligentny” i „ta kombinacja rozwiązuje zadania” to stwierdzenia dotyczące dwóch różnych rzeczy.

Ile kosztuje rozwiązanie jednego zadania?#

Teraz pora na pieniądze, bo właśnie od nich zaczyna się większość sporów. Ludzie porównują ceny subskrypcji: ten agent kosztuje 20 dolarów miesięcznie, a tamten 200. Wtedy wnioskują: „Pierwszy jest tańszy”. To błędny wniosek, bo subskrypcja nie mówi nic o rezultacie.

Cena subskrypcji niewiele tu wyjaśnia. Trzeba obliczyć koszt jednego zadania, które agent rzeczywiście pomyślnie ukończył. Płacisz za tokeny — fragmenty tekstu wymieniane między tobą a modelem. Im więcej model czyta i pisze, tym więcej tokenów zużywa i tym wyższy jest rachunek. Firmy jawnie publikują ceny tokenów. Na przykład Anthropic podaje następującą cenę swojego modelu Sonnet:

Dopiero obliczenia pokazują, dlaczego niska cena może wprowadzać w błąd. Weźmy dwa modele. Pierwszy kosztuje więcej za token, ale rozwiązuje zadanie za pierwszym razem. Drugi jest tańszy, lecz próbuje dziesięć razy, za każdym razem ponownie czytając cały projekt. Ostatecznie model z niższą ceną jednostkową zużywa więcej tokenów i generuje wyższy rachunek niż droższy. Szczegółowo wyjaśniam, co składa się na koszt korzystania z AI, w artykule Ile kosztuje agent AI dla firmy oraz osobno w artykule Jak obliczać ceny narzędzi do vibe codingu.

Dobre rankingi uwzględniają ten aspekt i obok wyniku procentowego podają koszt, czyli kwotę wydaną na wszystkie zadania. Zwróć na to uwagę. Agent rozwiązujący 75 procent zadań za dolara za zadanie zazwyczaj jest lepszym wyborem niż ten, który osiąga 78 procent, ale kosztuje trzy dolary za zadanie.

Dlaczego szybkość także jest częścią rankingu?#

Trzecim czynnikiem, który zwykle umyka za wartościami procentowymi, jest czas. Jest równie ważny jak koszt, jeśli codziennie pracujesz z agentem.

Jest tu pewien haczyk. Dokładność i szybkość działają w przeciwnych kierunkach. Aby rozwiązać więcej zadań, dajesz agentowi więcej czasu na „myślenie” i więcej prób: testuje różne opcje, uruchamia testy i poprawia swoją pracę. Wyniki procentowe rosną, ale wydłuża się też czas odpowiedzi. Przy jednorazowej poprawce różnica między minutą a dziesięcioma minutami jest ledwie zauważalna. Jeśli jednak spędzasz cały wieczór z agentem, zlecając mu kolejne zadania, te minuty składają się na godziny oczekiwania przed ekranem.

Dlatego szybkość ma w rankingu dwie strony. Zestaw zajmujący pierwsze miejsce pod względem dokładności często okazuje się jednocześnie najwolniejszy i najdroższy — jego ustawienia podkręcono do maksimum dla efektownej liczby. W codziennej pracy może jednak bardziej przydać ci się zestaw plasujący się nieco niżej w tabeli, ale trzy razy szybszy i tańszy. To, co jest ważniejsze, zależy od twoich zadań, a ranking nie podejmie tej decyzji za ciebie.

Dlaczego różnica kilku punktów procentowych często jest tylko szumem?#

Kolejną pułapką rankingów jest przekonanie, że pierwsze miejsce naprawdę oznacza przewagę nad trzecim. Często różnica wynosi dwa lub trzy punkty procentowe, czyli 10–15 zadań z 500, a interpretacja zależy od próby i zmienności między uruchomieniami. Po ponownym uruchomieniu tego samego testu liderzy mogą zamienić się miejscami, bo model nie zawsze udziela dokładnie takiej samej odpowiedzi.

Rzetelne pomiary pokazują niepewność, nie tylko punktowy wynik. „Wąsy” mogą oznaczać przedział ufności 95%; sprawdź definicję benchmarku. Nakładanie nie dowodzi równości agentów ani samo nie rozstrzyga istotności różnicy. Potrzeba właściwego porównania różnicy, rozmiaru próby i zmienności, najlepiej z zachowaniem par, gdy oba agenty wykonują te same zadania.

Nie stosuj uniwersalnego progu trzech punktów procentowych do ogłaszania remisu. Mała różnica może być istotna lub nierozstrzygająca zależnie od próby, powtórzeń i metody porównania. Oceniaj niepewność wraz z kosztem, szybkością i dostępnością, a czołowe konfiguracje sprawdź na własnych zadaniach.

Kto prowadzi w różnych benchmarkach w chwili pisania tego artykułu?#

Teraz przejdźmy do samych liczb — z jednym ważnym zastrzeżeniem. Każda konkretna wartość procentowa ma krótki termin przydatności. Pojawia się nowa wersja modelu lub aktualizacja agenta i tydzień później tabela wygląda inaczej. Nie zapamiętuj więc liczb; zapamiętaj ich rząd wielkości i naucz się samodzielnie sprawdzać wyniki.

Według oficjalnych deklaracji firm tak wyglądają wyniki dla 500 zweryfikowanych zadań SWE-bench. OpenAI napisało o swoim modelu GPT-5:

Anthropic podaje podobne wyniki dla swoich modeli. W przypadku Claude Opus 4.1 raportuje 74,5 procent w tym samym SWE-bench Verified. Nowszy Claude Sonnet 4.5 osiąga średnio 77,2 procent z dziesięciu przebiegów, a nawet 82 procent, jeśli model dostaje kilka prób, a następnie wybierany jest najlepszy wynik.

Widzisz, co się dzieje? Czołowe kombinacje różnych firm mieszczą się w wąskim zakresie: około 74–77 procent. Różni je zaledwie kilka punktów procentowych, które często mieszczą się w granicy błędu. Dlatego odpowiedź na pytanie „kto jest pierwszy” zależy od tygodnia, w którym przeprowadzono benchmark, oraz od konfiguracji. Ważniejsze jest to, że cała czołówka potrafi mniej więcej to samo, więc wybierając z niej, kieruj się kosztem, szybkością i tym, czy w ogóle możesz skorzystać z danego narzędzia.

Firmy wspominają drobnym drukiem o jeszcze jednym szczególe, który ma znaczenie. Wyniku GPT-5 nie obliczono na podstawie wszystkich 500 zadań:

To oznacza, że 74,9 procent dotyczy 477 zadań, a nie pełnych 500. Drobiazg? Nie. Właśnie dlatego dwa rzetelne rankingi mogą podawać różne wyniki dla tego samego modelu. W następnej sekcji wyjaśniam, na co zwracać uwagę w przypisach.

Jak w pięć minut przeczytać dowolny ranking: lista kontrolna#

Oto krótka sekwencja kroków. Otwórz dowolny ranking agentów AI i odpowiedz kolejno na sześć pytań.

1. Jaki to benchmark? SWE-bench Verified czy coś innego? Jeśli nie podano nazwy benchmarku, zamknij stronę; to wykres mający wywołać kłótnię.
2. Jaka kombinacja? Sam „Claude” nie wystarczy; musisz wiedzieć, „która wersja Claude w tym harnessie”. Bez obu informacji procent wisi w próżni.
3. Ile zadań uwzględniono? Wszystkie 500 czy tylko podzbiór, jak w przypadku GPT-5 i 477 zadań? Mniejszy zestaw zawyża wynik.
4. Ile prób dopuszczono? Jedna próba jest uczciwsza niż „dziesięć prób, a my wybieramy najlepszą”. Ta druga opcja wygląda lepiej, ale nikt tak nie pracuje w rzeczywistości.
5. Ile to kosztuje? Czy obok wartości procentowej jest kolumna z kosztem? Jeśli nie, ukryto połowę obrazu.
6. Czy pokazano rozrzut? Co oznaczają „wąsy”, ile zadań i uruchomień je tworzy oraz czy podano właściwe porównanie różnicy? Ani nakładanie, ani stałe trzy punkty nie dowodzą remisu.

Przejdź przez te sześć punktów, a każdy głośny nagłówek w ciągu pięciu minut albo się obroni, albo rozsypie. Warto też pamiętać, że zdany test nie gwarantuje wyniku w twoim projekcie; wyjaśniam dlaczego w artykule Dlaczego agent AI mówi „gotowe”, gdy praca nie jest skończona.

Skąd bierze się dezinformacja w rankingach: stare zadania w danych treningowych modelu?#

Jest jeszcze jeden powód, by nie wielbić wartości procentowych, o którym otwarcie mówią twórcy benchmarków. Zadania SWE-bench pochodzą z publicznych projektów dostępnych w internecie od lat, a sieci neuronowe trenuje się na internecie. Model mógł więc łatwo natknąć się podczas treningu na te same projekty i gotowe poprawki.

Co to oznacza w praktyce? Model nie rozwiązał samodzielnie części „rozwiązanych” zadań, lecz przypomniał sobie gotową odpowiedź. Zobaczył ją wcześniej podczas treningu i po prostu odtworzył. Ten wynik procentowy pokazuje pamięć, a nie zdolność rozumienia nowego kodu. OpenAI otwarcie przyznaje, że SWE-bench niesie ze sobą takie ryzyko.

Wniosek dla czytelnika jest taki: im świeższe zadania i im więcej zamkniętych zadań, których model z pewnością nigdy nie widział, tym uczciwszy pomiar. Dlatego nowe benchmarki z ukrytymi testami zasługują na większe zaufanie niż stare, otwarte zestawy, na których wszyscy już ćwiczyli. Wybierając między dwoma rankingami, postaw na ten, który wykorzystuje świeże zadania i zawiera część zadań ukrytych przed modelami.

Jakiego agenta AI wybrać do swojego zadania?#

Zbierzmy wszystko w praktyczną wskazówkę. Nie ma uniwersalnego zwycięzcy, więc przyjrzyj się własnemu zadaniu.

Jeśli projekt jest złożony, ma dużą bazę kodu i zajmie dużo czasu, wybierz mocny model w dojrzałym harnessie. Wśród kombinacji zajmujących czołowe miejsca w rankingach są Claude Code firmy Anthropic z modelami Opus i Sonnet oraz Codex firmy OpenAI z modelami z rodziny GPT-5. To gotowe do użycia agenty z przygotowaną konfiguracją, które konsekwentnie radzą sobie z wymagającymi zadaniami. Zużywają więcej tokenów, ale wymagają mniej wysiłku przy konfiguracji.

Jeśli zadania są proste — poprawa tekstu, przygotowanie niewielkiej strony lub napisanie skryptu — nie musisz dopłacać za czołowy model. Prostsze, tańsze modele poradzą sobie z nimi bez różnicy w rezultacie, a rachunek będzie kilka razy niższy.

Jeśli potrzebujesz bezpłatnego narzędzia działającego lokalnie, przyjrzyj się otwartym agentom, takim jak Cline, Aider i OpenHands. Nie mają własnego modelu; podłączasz go za pomocą własnego klucza. Są elastyczne, ale trzeba je skonfigurować samodzielnie. Cursor to osobny edytor z wbudowanym agentem; obsługuje modele różnych firm, a ty wybierasz model do danego zadania. W artykule Jakie zadania biznesowe naprawdę można przekazać agentowi AI omawiam, które zadania firmy faktycznie powinny powierzać agentowi.

Często zadawane pytania#

Gdy będziesz gotowy, poznaj Ailoot.