Benchmark des modèles d'IA pour le développement 1C : classement mis à jour v2
Anthropic
OpenAI
Moonshot AI
xAI
Cursor
DeepSeek
Alibaba/Qwen
MiniMax
Un benchmark actualisé pour les modèles d'IA dans le développement 1C a été publié, comparant des modèles comme Claude Opus 5, GPT 5.6 Sol et Kimi K3. Le benchmark catégorise les tâches et mesure l'utilisation des tokens, Opus 5 étant en tête globalement, mais GPT 5.6 Sol excellant avec MCP. L'auteur fournit des recommandations personnelles pour la sélection des modèles.
Le benchmark des modèles d'IA pour le développement 1С a été mis à jour vers la version 2, incluant des modèles tels que 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 et MiniMax M2.7. Les tâches sont réparties en catégories comme les algorithmes, l'architecture, les mécanismes de plateforme, les performances, le travail sur les métadonnées et le développement de formulaires. Le benchmark suit les tokens dépensés (entrée + sortie) hors cache. Les modèles ont été testés dans leurs environnements fournisseurs : Claude Code pour Claude, Codex pour GPT, Kimi Code pour Kimi, Cursor pour Grok et Composer. Une variante avec MCP et compétences/règles est également incluse. Le benchmark a été exécuté par Hermes avec GPT 5.6 Sol, avec quelques corrections. Claude Opus 5 est le leader global, mais GPT 5.6 Sol est le meilleur avec MCP grâce à une meilleure capacité à suivre les instructions. Kimi K3 est prometteur mais lent. DeepSeek v4 et GLM 5.2 ne sont à utiliser que pour des budgets limités. Qwen 3.8, Sonnet 5, Mimi 2.5 et MiniMax M2.7 ne sont pas recommandés pour le développement 1С. La stack personnelle de l'auteur inclut Cursor avec Claude Opus pour les tâches complexes, Grok/Composer pour le travail quotidien, et GPT 5.6 pour la revue et les agents autonomes.
Source: Habr — хаб ИИ —
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