Пользовательский обзор моделей ИИ для «вайбкодинга» — генеративной no-code/low-code разработки через текстовые промпты — выявляет ключевые отличия в их поведении и применимости для различных задач.

• Claude Opus 4 — лидер по качеству, но и самый дорогой. Идеален для сложных задач, умеет планировать и подробно раскладывать работу по этапам, практически не добавляет лишнего. Контекст — до 200 тыс. токенов.
• Claude Sonnet 4 — «рабочая лошадка»: дешевле Opus, хорошо справляется с большинством задач, редко ошибается, любит тестировать и писать гайды. Контекст — до 200 тыс. токенов.
• GPT-o3 / o3 pro — отличные дебаггеры, работают чётко и без самодеятельности, но хуже планируют и часто разбивают задачи на отдельные запросы, что повышает стоимость и снижает эффективность. Контекст — до 200 тыс. токенов.
• Gemini 2.5-pro — стратег и визионер, хорошо строит планы и анализирует кодовые базы, но склонен к избыточности, может генерировать лишний код и плохо находит баги. Контекст — до 1 млн токенов.
• Grok-4 code — новичок с хорошим потенциалом в задачах по кодингу игр, но пока уступает по системности лидерам. Контекст — 256 тыс. токенов.

DeepSeek, GPT-4.1, Codestral и Kimi-2 оцениваются как менее подходящие для сложных задач, но могут использоваться для типовых сценариев.

Для максимальной эффективности вайбкодинга важно подбирать модель под конкретную задачу: от стратегического планирования и анализа до чистого кодинга и дебага. Выбор влияет не только на качество, но и на стоимость и скорость разработки.