बेंचमार्क एक कहानी बताते हैं। प्रोडक्शन कोड शिप करना दूसरी। यहाँ एक ऐसे व्यक्ति का व्यावहारिक विश्लेषण है जो इन AI कोडिंग टूल्स का रोज़ाना उपयोग करता है।
2026 में AI कोडिंग का परिदृश्य एक साल पहले से भी नाटकीय रूप से बदल गया है। हर प्रमुख मॉडल कार्यात्मक कोड जनरेट कर सकता है। बेंचमार्क — SWE-bench, HumanEval, LiveCodeBench — शीर्ष प्रतिस्पर्धियों के बीच तेज़ी से घटते अंतर दिखाते हैं। तो सवाल "क्या AI कोड लिख सकता है?" से बदलकर "कौन सा AI ऐसा कोड लिखता है जिसे मैं वास्तव में शिप करना चाहूँगा?" हो गया है।
मार्च 2026 तक के मौजूदा बेंचमार्क लीडर: Claude 3.7 Sonnet SWE-bench Verified पर 70.3% स्कोर करता है (Anthropic का फरवरी 2026 रिलीज़); GPT-5 उसी बेंचमार्क पर 68.1% स्कोर करता है (OpenAI का मार्च 2026 रिलीज़); Gemini 2.0 Pro 63.8% स्कोर करता है। GitHub Copilot का अंतर्निहित मॉडल विभिन्न प्रदाताओं के बीच बदलता रहता है, इसलिए इसका कोई एकल SWE-bench नंबर नहीं है। ये अंतर वास्तविक हैं, लेकिन मार्केटिंग के दावों से कहीं संकरे हैं।
Python, TypeScript, Go और Rust में प्रोडक्शन प्रोजेक्ट्स पर इन टूल्स का रोज़ाना उपयोग करने के बाद, यहाँ मेरा ईमानदार मूल्यांकन है — कहाँ संख्याएँ काम आती हैं और कहाँ नहीं।
“Python, TypeScript, Go और Rust में प्रोडक्शन प्रोजेक्ट्स पर इन टूल्स का रोज़ाना उपयोग करने के बाद, यहाँ मेरा ईमानदार मूल्यांकन है — कहाँ संख्याएँ काम आती हैं और कहाँ नहीं।”
Claude 3.7 Sonnet की कोडिंग क्षमताएँ वरिष्ठ डेवलपर्स के बीच एक शांत उद्योग मानक बन गई हैं। इसकी 200,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो का मतलब है कि आप इसे पूरा कोडबेस दे सकते हैं और ऐसे सुझाव प्राप्त कर सकते हैं जो वहाँ स्वाभाविक लगें — मौजूदा पैटर्न से मेल खाते, परंपराओं का सम्मान करते, और ऐसे आर्किटेक्चरल निर्णय लेते जो प्रोजेक्ट के अनुरूप हों, न कि अपनी प्राथमिकताएँ थोपते। रिफैक्टरिंग, डीबगिंग और ऐसे कोड लिखने के लिए जो मौजूदा सिस्टम के साथ साफ़ तरीके से एकीकृत हो, SWE-bench की बढ़त सीधे रोज़मर्रा के उपयोग में दिखती है।
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मुख्य बातें
→AI Coding: Claude 3.
→Developer Tools: Claude 3.
→Programming: Claude 3.
→GitHub Copilot: Claude 3.
GitHub Copilot अंतर्निहित मॉडल से परे सबसे सहज IDE अनुभव बना हुआ है। VS Code और JetBrains IDEs में इनलाइन कम्पलीशन इतनी तेज़ (औसत 400ms लेटेंसी) हैं कि वे AI जनरेशन के बजाय ऑटोकम्पलीट जैसी लगती हैं। लाइन-बाय-लाइन कोडिंग गति के लिए Copilot को मात देना मुश्किल है। जहाँ यह कमज़ोर है वह है जटिल मल्टी-फ़ाइल रीज़निंग और आर्किटेक्चरल निर्णय — इसमें वह संवादात्मक संदर्भ नहीं है जो Claude और GPT-5 एक सेशन में बनाए रखते हैं।
GPT-5, जिसे OpenAI ने मार्च 2026 में 128,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ रिलीज़ किया, एल्गोरिदमिक समस्याओं और स्टैंडअलोन स्क्रिप्ट को अच्छी तरह से संभालता है। यह कोड समझाने, दस्तावेज़ीकरण से टेस्ट केस जनरेट करने और चैट में चरण-दर-चरण लॉजिक पर काम करने में विशेष रूप से मजबूत है। अपडेटेड Canvas इंटरफ़ेस GPT-4o की तुलना में इटरेटिव एडिटिंग को काफ़ी बेहतर बनाता है। सीखने और प्रोटोटाइपिंग के लिए यह एक उत्कृष्ट विकल्प है।
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Gemini 2.0 Pro का फ़ायदा Google इकोसिस्टम एकीकरण है। इसकी 1 मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रोडक्शन में किसी भी मॉडल की सबसे बड़ी है — ऐसे कोडबेस के लिए उपयोगी जो Claude या GPT-5 की सीमा से अधिक हो जाते। यदि आपका स्टैक Google Cloud सेवाओं, Firebase, या Android डेवलपमेंट से जुड़ा है, तो संदर्भात्मक जागरूकता एक वास्तविक लाभ है।
असली उत्पादकता की कुंजी एक टूल चुनना नहीं है — यह जानना है कि कब स्विच करना है। मेरे परिचित अधिकांश अनुभवी इंजीनियर नियमित रूप से इनमें से दो या तीन का उपयोग करते हैं।
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मार्च 2026 तक, Claude 3.7 Sonnet SWE-bench Verified में 70.3% के साथ अग्रणी है और बड़े कोडबेस को समझने में उत्कृष्ट है। GitHub Copilot सबसे बेहतरीन IDE इनलाइन-कम्पलीशन अनुभव प्रदान करता है। GPT-5 (SWE-bench पर 68.1%) एल्गोरिदमिक व्याख्याओं और टेस्ट जनरेशन में सबसे मजबूत है। Gemini 2.0 Pro का 1 मिलियन टोकन का सबसे बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो है, जो बहुत बड़े कोडबेस के लिए उपयोगी है।
क्या GitHub Copilot 2026 में अभी भी उपयोगी है?
हाँ, GitHub Copilot तेज़ इनलाइन कम्पलीशन (औसत ~400ms लेटेंसी) और VS Code/JetBrains के साथ गहरे एकीकरण के साथ सबसे सहज IDE अनुभव बना हुआ है। यह जटिल मल्टी-फ़ाइल रीज़निंग में Claude 3.7 Sonnet या GPT-5 से कमज़ोर है, लेकिन रोज़ाना के बॉयलरप्लेट कोड को कम करने के लिए इसे मात देना मुश्किल है।
