2026 年邊個 AI 最啱寫 Code？證據指向 Claude、GPT 同 Gemini 各有位置

先講結論

如果只可以先試一個，用嚟做認真軟件工程工作，Claude Code 配 Opus-class 模型係現有證據下最清晰嘅 default。Emergent 將 Claude Code（Opus 4.6）列為複雜 debugging、多檔案推理同高風險改動嘅選擇；Awesome Agents 亦指，當 Scale SEAL 在 SWE-bench Pro 用標準化工具設定比較模型時，Claude Opus 4.5/4.6 會排在前面。

但呢個唔代表 Claude 可以「通殺」。Awesome Agents 同時報告，GPT-5.4 在自訂 agent scaffolding 下，於 SWE-bench Pro 達到 57.7%；而 SWE-bench leaderboard 顯示，Gemini 3 Flash（high reasoning）為 75.80，GPT-5-2 Codex 為 72.80。

按用途揀：邊個先值得試？

點解 Claude Code/Opus 係困難 repo 工作嘅實用 default

Claude 最有說服力嘅地方，唔係單純「寫一段 code」寫得靚，而係較似真實工程嘅場景。Emergent 認為，coding 表現關鍵在於系統能否在壓力下處理多步、repository-level 工作，並點名 Claude Code 配 Opus 4.6 用於複雜 debugging、多檔案推理同高風險 code changes。

呢點對開發團隊好重要。真實 bug 好少只係改一個 function 就完，通常要睇現有架構、跨檔案追線索、跑測試、再修正。Emergent 特別提到，Claude Code 能夠在大型 codebase 保持上下文，並承受反覆 debugging 而不退化。

Benchmark 證據亦有利 Claude，但前提係工具設定受控。Awesome Agents 指，GPT-5.4 在自訂 scaffolding 下領先 SWE-bench Pro；不過當 Scale SEAL 在 SWE-bench Pro 用同一套標準化 agent tooling 比較各模型時，Claude Opus 4.5/4.6 反而排前。 對想買入或標準化 coding agent 嘅團隊嚟講，呢個分別好關鍵：你要分清楚，成績係模型本身強，定係外層 agent 流程特別配合某一個模型。

GPT-5.x Codex 幾時最有優勢

GPT-5.x Codex-class 模型一定要放入 shortlist，尤其你嘅評估本身偏向 OpenAI/Codex-style workflow，或者你有能力自訂 agent scaffolding。Awesome Agents 報告 GPT-5.4 在 SWE-bench Pro 以自訂 agent scaffolding 達到 57.7%，並指 SWE-bench Pro 係較難版本，包含來自 41 個 repositories 嘅 1,865 個 tasks。

SWE-bench leaderboard 亦顯示 GPT-5-2 Codex 為 72.80。 對重視公開 benchmark 嘅團隊，呢個係強訊號；但未足以一錘定音，因為同一組證據已經顯示，scaffolding 一變，排名可以跟住變。

Gemini 應該點擺位

Gemini 亦係 benchmark-driven 選型入面嘅重要候選。SWE-bench leaderboard 顯示 Gemini 3 Flash（high reasoning）為 75.80，高過同頁顯示嘅 GPT-5-2 Codex 72.80。

所以，如果 SWE-bench 表現係你篩選工具嘅核心，Gemini 值得一併測試。不過，公開 leaderboard 成績唔等於一定適合你自己個 repo；你嘅 codebase、權限設定、測試套件、review 標準同 agent tooling，都可能同公開評測環境唔同。

點解 AI coding 排行榜成日唔同答案

AI coding 排名睇落互相打架，通常係因為佢哋量度緊唔同嘢。

• Agent scaffolding 會改變結果。 Awesome Agents 報告 GPT-5.4 在自訂 scaffolding 下領先 SWE-bench Pro；但當 Scale SEAL 統一工具設定後，Claude Opus 4.5/4.6 會排前。
• Benchmark 測試嘅能力唔一樣。 SWE-bench、SWE-bench Pro、LiveCodeBench 係不同評測環境；LiveCodeBench 來源顯示 Qwen3 條目有 78.8、73.8 等分數，呢個訊號同 SWE-bench 上 Gemini、GPT-5-2 Codex 嘅條目並唔係同一回事。
• Arena 排名會混合多種輸入。 LLM Stats 指其 coding 排名結合 live coding arenas、benchmark 表現同真實生成例子，而唔係只睇單一 benchmark。
• 實戰評測會重視工程行為。 Emergent 嘅推薦重點係 repository-level 工作，例如多步 debugging、高風險改動，而唔止係 leaderboard 分數。

實用結論係：公開排名可以幫你開 shortlist，但唔應該代替你自己嘅測試。

你應該點樣為自己個 codebase 揀

最穩陣做法係用同一個 repo、同一套指示、同一批權限、同一時間限制、同一個 review 流程，畀幾個候選模型落場試。

一個有用嘅測試集，可以包括：

• 修復一個現有 failing test；
• debug 一個牽涉多個檔案嘅 bug；
• 加一個細功能，連測試一齊寫；
• 做一次不改變行為嘅 refactor；
• review 一個 pull request，搵高風險或多餘改動。

記住要分開記錄「模型」同「外層 agent framework」嘅效果。現有證據已經顯示，自訂 scaffolding 同標準化 scaffolding 會令領先模型改變。

評分時，唔好只睇一個 leaderboard 數字。更實際嘅指標包括：測試有冇過、解釋是否準確、模型有冇保持上下文、改動是否最少而必要，以及最後需要幾多人手 review。對 production code 嚟講，呢啲通常比單一分數更有用。

最後點揀？

如果你處理嘅係最難、最接近真實世界嘅 coding 工作，Claude Code 配 Opus-class 模型係目前證據最支持嘅 default。

如果你嘅選型以 benchmark 為主，GPT-5.x Codex 同 Gemini 仍然係強候選：GPT-5.4 在自訂 scaffolding 下的 SWE-bench Pro 成績報告為 57.7%，而 SWE-bench 顯示 Gemini 3 Flash 為 75.80。

最安全、亦最工程化嘅答案係：唔好假設一個模型永遠贏。先用 Claude Code/Opus 試困難 repo-level 工作；再把 GPT-5.x Codex 同 Gemini 放入 benchmark-driven trial；最後用你自己個 codebase 嘅結果決定。