Benchmark von KI-Modellen für die 1C-Entwicklung: Aktualisiertes Ranking v2
Anthropic
OpenAI
Moonshot AI
xAI
Cursor
DeepSeek
Alibaba/Qwen
MiniMax
Ein aktualisierter Benchmark von KI-Modellen für die 1C-Entwicklung wird vorgestellt. Der Test umfasst 14 Modelle, darunter Claude Opus 5, GPT 5.6 Sol, Kimi K3 und andere. Als Spitzenreiter gilt Claude Opus 5, während GPT 5.6 Sol mit MCP und Anweisungen die beste Leistung erzielt.
Der Autor des Benchmarks für die Entwicklung mit 1С hat das Modell-Ranking aktualisiert und 14 Modelle aufgenommen: Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT 5.6 Sol, Kimi K3, Claude Opus 4.8, Grok 4.5, Composer 2.5, GPT 5.5, DeepSeek v4, GLM 5.2, Qwen 3.8 Max, Claude Sonnet 5, Mimi 2.5 und MiniMax M2.7. Die Tests wurden in den Umgebungen der Anbieter (Claude Code, Codex, Kimi Code, Cursor und andere) mit maximalem Reasoning-Aufwand und einer separaten Variante mit MCP-Servern für 1С durchgeführt. Die Aufgaben sind in Kategorien unterteilt: Algorithmen, Architektur, Plattformmechanismen, Leistung, Metadaten und Formularentwicklung. Berücksichtigt werden die verbrauchten Tokens ohne Cache. Laut den Ergebnissen wurde Claude Opus 5 als das beste Modell zum Coden bewertet, liegt jedoch bei der Befolgung von Anweisungen unter Verwendung von MCP hinter GPT 5.6 Sol. Kimi K3 zeigte ein hohes Niveau, aber eine langsame Geschwindigkeit. DeepSeek v4 und GLM 5.2 werden nur bei starken Einsparungen und mit MCP empfohlen. Qwen 3.8 Max, Claude Sonnet 5, Mimi 2.5 und MiniMax M2.7 werden für 1С nicht empfohlen. Geplant sind die Aufnahme von Zeitmessungen, Gesamtkosten und Aufgaben zur Funktionserweiterung. Der Autor verwendet Cursor mit Claude Opus für die Architektur, Grok/Composer für die Hauptaufgaben und GPT 5.6 Sol für Reviews und autonome Agenten.
Quelle: Habr — хаб ИИ —
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