Die besten KI-Coding-Modelle 2026

KI-Coding-Modelle: Von 9 getesteten Angeboten liegen derzeit GLM-5.3, Hy4 preview und Codestral 25.08 vorn. Alle sind nach unserer Bewertung sortiert, mit Preis, unserem Fazit und für wen sie sich eignen.

Von Andrew Miller · Aktualisiert am 31. Okt. 2026 · So testen wir

So ist das Ranking entstanden: nach unserer Bewertung (maximal 5 Punkte), aus Tests auf Grundlage der Preise, Dokumentation und Richtlinien des jeweiligen Produkts sowie unabhängiger Benchmarks, wo es sie gibt, jeweils geprüft an dem im Test genannten Datum. Wir erhalten keine Affiliate-Provisionen. Modelle, deren Hersteller die gehostete API eingestellt hat, bleiben wegen ihrer offenen Gewichte gelistet und sind gekennzeichnet.

1. 1
   

   GLM-5.3

   Offenes Coding wenige Punkte hinter der geschlossenen Spitze, unter einer Lizenz, die kaum jemand zweimal lesen muss.

   Am besten für: Entwickler und Unternehmen, die ein leistungsfähiges offenes Modell für Coding und Agenten mit minimalen Lizenzauflagen wollen.

   Preis: Offene Gewichte unter einer modifizierten MIT-Lizenz. API von Z.ai: 1,40 $ Input / 0,26 $ gecacht / 4,40 $ Output pro 1 Mio. Tokens; GLM-5.3-Flash 0,15 $ / 0,50 $.

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   4.4/5
2. 2
   

   Hy4 preview

   Ein wirklich offenes Coding-Modell (Apache 2.0), das mit einem Drittel der Größe mit Kimi K3 mithält, gebremst durch Angewohnheiten einer Preview und bisher ohne unabhängige Bewertung.

   Am besten für: Teams, die Coding-Agenten bauen und ein freizügig lizenziertes offenes Modell wollen, das sie auf einem Server selbst hosten können.

   Preis: Offene Gewichte unter Apache 2.0. Tencent Cloud TokenHub: 6 ¥ Input / 18 ¥ Output pro 1 Mio. Tokens, international 0,834 $ / 2,501 $, gecachter Input 0,042 $. OpenRouter ab etwa 0,75 $ / 2,25 $. Hy3: 0,13 $ / 0,53 $.

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   4.2/5
3. 3
   

   Codestral 25.08

   Für Inline-Autovervollständigung weiterhin eine vernünftige, günstige Wahl, doch es ist fünfzehn Monate alt und das falsche Werkzeug für alles, was über die nächsten paar Zeilen hinausgeht.

   Am besten für: Entwickler und IDE-Anbieter, die günstige, schnelle Inline-Code-Vervollständigung über eine API wollen.

   Preis: Mistral API: 0,30 $ Input / 0,90 $ Output pro 1 Mio. Tokens; Batch 0,15 $ / 0,45 $. Self-Hosting für Unternehmen nach Vereinbarung.

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   3.9/5
4. 4
   

   Flint

   Ein Coding-Modell, das wirklich für einen Laptop mit 48 GB bemessen ist, von einem gut finanzierten Labor, wobei jeder Spitzenwert bisher von Recursive selbst stammt.

   Am besten für: Entwickler, die ein schnelles Modell für Coding-Agenten wollen, das lokal auf einem Mac oder einer einzelnen GPU läuft.

   Preis: Kostenlose offene Gewichte unter Apache 2.0; kostenloser Endpunkt mit Rate Limit auf OpenRouter. Kostenpflichtige Flint-API für ausgewählte Partner, Preis nicht veröffentlicht.

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   3.9/5
5. 5
   

   Nanbeige4.3-33B

   Nach den Zahlen seiner Macher ist Nanbeige4.3-33B der stärkste offene Coding-Agent um 30B, aber außerhalb des Labors hat das noch niemand bestätigt, und als dichtes Modell ist es schwer zu betreiben.

   Am besten für: Teams, die selbst hosten und einen offenen Coding-Agenten unter Apache-Lizenz oder ein Basismodell zum Nachtrainieren wollen und die Behauptungen an eigenen Aufgaben prüfen können.

   Preis: Offene Gewichte unter Apache 2.0; keine offizielle gehostete API.

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   3.8/5
6. 6
   

   FrogNano-4B-2609

   Ein 4B-Modell, das sechs von zehn SWE-bench-Verified-Issues löst, ist ein echtes Forschungsergebnis, aber jede Zahl stammt von Microsoft selbst, und der Harness ist für ein Labor gebaut, nicht für einen Laptop.

   Am besten für: Forschende und Plattformteams, die kleine Coding-Agenten untersuchen oder Bugfix-Agenten in Sandboxes auf eigenen GPUs betreiben, wobei ein Mensch jeden Patch prüft.

   Preis: Kostenlose Gewichte (auf Hugging Face als MIT markiert; die Tabelle der Model Card nennt Apache 2.0). Keine gehostete API; du betreibst es selbst, zum Beispiel mit SGLang.

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   3.7/5
7. 7
   

   Ornith-1.5-122B

   Auffällige Coding-Werte von einem Labor ohne öffentlich bekannte Namen, und das Versprechen einer einzigen GPU gilt nur in 4 Bit.

   Am besten für: Teams, die Coding-Agenten mit offenen Gewichten auf einer einzelnen großen GPU betreiben und eigene Evaluierungen fahren können.

   Preis: Kostenlose offene Gewichte unter MIT. Du zahlst nur für eigene Hardware oder Hosting.

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   3.6/5
8. 8
   

   Devstral Small 2

   Gehostete API eingestellt am 31. März 2026; offene Gewichte weiter verfügbar

   Devstral Small 2 läuft weiterhin gut auf einer einzelnen Gaming-GPU, aber Mistral hat die Reihe aufgegeben, und niemand verkauft es mehr als Dienst.

   Am besten für: Entwickler, die einen selbst gehosteten Coding-Agenten auf einer GPU mit 24GB oder einem Mac mit 32GB wollen und damit leben können, ein Modell zu pflegen, das sein Hersteller nicht mehr weiterentwickelt.

   Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0. Die API-Version bei Mistral wurde am 31. März 2026 abgeschaltet, und Artificial Analysis führt keine öffentliche API.

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   3.4/5
9. 9
   

   Devstral 2

   Gehostete API eingestellt am 31. Juli 2026; offene Gewichte weiter verfügbar

   Ein solides Coding-Modell für Ende 2025, das sein eigener Hersteller eingestellt hat; neue Projekte gehören auf Mistral Medium 3.5 oder ein neueres offenes Modell.

   Am besten für: Bestehende Self-Hosting-Nutzer, die noch nicht bereit für eine Migration sind.

   Preis: Offene Gewichte unter modifizierter MIT-Lizenz (nicht für Unternehmen mit über 20 Mio. $ Monatsumsatz). Am 31. Juli 2026 von Mistrals API genommen.

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   3.1/5