コーディングに強いAIモデル
2026年11月のコーディング：実際のバグ修正力で選ぶ
コーディング選びの金標準は SWE-bench Verified——500件の実際の GitHub issue について、モデルがリポジトリ全体を読み、修正し、テストを通すタスクです。「コード片を書かせる」よりはるかに難しく、日常開発に最も近い。以下、予算と構築条件で4段階に分けて推薦します。
最終更新
4段階のレコメンド
- 最強live-SWE-agent + Gemini 3 Pro Preview (2025-11-18)SWE-bench 77.4%
予算に余裕があり最高の結果を求めるなら。複雑なリファクタや難バグの修正に。
公式 ↗海外ネットワークが必要な場合あり - バランスMiniMax M2.5 (high)SWE-bench 75.8%
日常開発の主力。最強層に近い能力で、価格と速度のバランスが良い。
- コスパGPT 5.2 (high)SWE-bench 72.8%
大量タスク・コスト重視向け。修正率は60%超を維持しつつ価格はフラグシップの数分の一。
公式 ↗海外ネットワークが必要な場合あり - ローカル構築Claude 4.5 Sonnet (high)SWE-bench 71.4%
データを社内に留めるなら。オープンウェイトモデルを自社環境で完結させられる。
公式 ↗海外ネットワークが必要な場合あり
SWE-bench Verified 修正率（上位15）
結論表
| モデル | 修正率 | 価格帯 | ひとこと評価 | リンク |
|---|---|---|---|---|
| live-SWE-agent + Gemini 3 Pro Preview (2025-11-18) | 77.4% | フラグシップ | 首位：実issue修正の現時点の天井。 | 出典 ↗AI セレクト →海外ネットワークが必要な場合あり |
| Claude 4.5 Opus (high) | 76.8% | フラグシップ | 安定してランクイン。多輪修正の成功率が高い。 | 出典 ↗AI セレクト →海外ネットワークが必要な場合あり |
| Gemini 3 Flash (high) | 75.8% | フラグシップ | 安定してランクイン。多輪修正の成功率が高い。 | 出典 ↗AI セレクト →海外ネットワークが必要な場合あり |
| MiniMax M2.5 (high) | 75.8% | フラグシップ | 安定してランクイン。多輪修正の成功率が高い。 | 出典 ↗AI セレクト → |
| Claude 4.6 Opus | 75.6% | フラグシップ | 安定してランクイン。多輪修正の成功率が高い。 | 出典 ↗AI セレクト →海外ネットワークが必要な場合あり |
| Claude 4.5 Opus (20251101) (medium) | 74.4% | フラグシップ | 安定してランクイン。多輪修正の成功率が高い。 | 出典 ↗AI セレクト →海外ネットワークが必要な場合あり |
SWE-bench Verifiedバージョン 2026-02-26ライセンス MITSWE-bench Verified
まず押さえたい用語
よくある質問
コーディング用途で見るべきランキングは？
チャットの好みランキングではなく、SWE-bench Verified のような「実リポジトリ修正率」ランキングです。コーディングの難所——既存コードの読解・複数ファイル修正・テスト通過——は実 issue ランキングでしか測れません。本ページの数値は公式提出記録からの直接引用です。
「モデル」と「フレームワーク」が常にセットで出てくるのは？
上位提出のほぼすべてが「モデル＋エージェント基盤」の組合せだからです。基盤が計画・リトライ・テスト実行を担い、モデルが理解と修正を担う。同じモデルでも基盤を変えると10ポイント以上動きます。エントリー名の基盤プレフィックス（OpenHands、live-SWE-agent など）に注意してください。
ローカル構築できるオープンモデルはどの程度？
2026年現在、オープンウェイトの中国系モデル（DeepSeek・GLM・Qwen・Kimi など）は SWE-bench で上位20位内、60%超えも出ています。内網・機微データ・高ボリュームのチームには十分な水準です。残る差は超長コンテキストと複数リポジトリ横断タスクに集中しています。
80%を超えた後に何が残っていますか？
まだ多く。残りの失敗はリポジトリ横断の依存関係・実行環境が必要な対話型デバッグ・長コンテキスト検索に集中しており、新しいベンチマーク（SWE-bench Multimodal、Terminal-Bench）がまさにそこを補っています。ベンチマークの世代交代は常態で、弊サイトも毎年データソースの組合せを見直します。
データについて
このコーナーは「引用型」でデータを扱います。主要なスコアと結論のみを取り上げ、出典・バージョン日付・原文リンクを必ず併記し、ランキング表の丸ごと転載は一切行いません。
自動ソース（LMArena / SWE-bench / LiveBench）は週次で同期。Artificial Analysis の知能指数と価格表は手動確認で录入しており、確認日は更新ログに記載します。
スコアはあなたの体験ではありません。 各ランキングは測定対象が異なり、スコアはバージョンごとに変動します。採用前に自分のタスクで必ず試してください。
SWE-bench Verifiedバージョン 2026-02-26ライセンス MITSWE-bench Verified
執筆： Flowerclaw 編集部 · 監修： Flowerclaw 編集部