2025年最高の 40 個のAIコード生成ツール

Code2.AIは、人工知能技術を活用して開発者がアイデアを迅速にコードに変換できる革新的なオンラインプラットフォームです。コードベースを圧縮することで、AIが理解し、開発者と共にプログラミングを行うことができます。Code2.AIの主な利点としては、開発プロセスの高速化、無制限のコーディング能力、既存プロジェクトとのシームレスな統合などが挙げられます。Web開発でもモバイル開発でも、あらゆるプログラミング言語に対応し、コードスニペットだけでなく、完全な関数コードを提供します。さらに、Code2.AIは詳細な使用方法ガイドを提供し、ユーザーがAIを効果的に活用してプログラミングできるように支援します。

WaveCoderは、マイクロソフトアジア研究院が開発したコード大規模言語モデルです。命令微調整により、コード大規模言語モデルの汎用性と多機能性を強化しています。コードのサマリー、生成、翻訳、修正など、複数のプログラミングタスクにおいて優れた性能を発揮します。WaveCoderの革新的な点は、データ合成フレームワークと2段階命令データ生成戦略を採用することで、データの高品質と多様性を確保している点です。このモデルのオープンソース化により、開発者は強力なプログラミング支援ツールを入手し、開発効率とコード品質の向上に役立ちます。

Yi-Coderは、100億パラメーター未満で最先端のコーディング性能を提供する、一連のオープンソースのコード大規模言語モデル（LLM）です。1.5Bと9Bパラメーターの2つのサイズがあり、基礎版とチャット版を提供することで、効率的な推論と柔軟なトレーニングを目的としています。Yi-Coder-9Bは、GitHubのコードリポジトリレベルのコーパスとCommonCrawlからフィルタリングされたコード関連データで、追加で2.4兆の高品質トークンでトレーニングされています。Yi-Coderは、基礎的なプログラミングや競技プログラミング、コード編集とリポジトリレベルの補完、長文脈の理解、数学的推論など、さまざまなプログラミングタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。

Llama Coderは、Llama 3.1とTogether AIによって共同開発された、AIベースのコードジェネレーターです。ユーザーのアイデアを理解し、それを実際のアプリケーションコードに変換することで、開発効率とイノベーションのスピードを大幅に向上させます。強力なAIモデルによって支えられており、高い知能と柔軟性を備え、プログラミング分野における革命的な技術です。

Mamba-Codestral-7B-v0.1は、Mistral AIチームが開発したMamba2アーキテクチャに基づくオープンソースコードモデルです。性能は最先端のTransformerベースのコードモデルと同等で、複数の業界標準ベンチマークテストで優れた結果を示しています。効率的なコード生成と理解能力を提供し、プログラミングとソフトウェア開発の分野に適しています。

Codestral Mambaは、Mistral AIチームがリリースしたコード生成に特化した言語モデルです。Mamba2アーキテクチャに基づいており、線形時間推論の利点と理論上無限長のシーケンスモデリング能力を備えています。高度なコードと推論能力を備え、最新のTransformerベースのモデルに匹敵する性能を発揮します。

CodeGeeX4-ALL-9Bは、CodeGeeX4シリーズモデルの最新オープンソース版であり、GLM-4-9Bをベースに継続的に訓練され、コード生成能力が大幅に向上しました。コード補完、生成、コード解釈、ウェブ検索、関数呼び出し、コードQ&Aなどの機能をサポートし、ソフトウェア開発の様々な場面に対応します。BigCodeBenchやNaturalCodeBenchなどの公共ベンチマークテストで優れた性能を示しており、10億パラメータ未満のモデルとしては最強のコード生成モデルであり、推論速度とモデル性能の最適なバランスを実現しています。

Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b-ftd) は、Code Llamaを基盤とした高度な大型言語モデルであり、コンパイラの最適化とコード推論に特化しています。LLVM最適化の効果予測やアセンブリコードのリバースエンジニアリングにおいて卓越した性能を示し、コード効率の大幅な向上とコードサイズの削減を実現します。

LLM Compiler-7b-ftdはMetaが開発した大規模言語モデルで、Code Llamaをベースに、コード最適化とコンパイラ推論に向けて改良されています。LLVM最適化の効果予測において卓越した性能を発揮し、コンパイラの出力を完璧にシミュレートできるため、コンパイラ最適化タスクに最適なツールです。

DeepSeek-Coder-V2は、コード言語向けに設計されたオープンソースのエキスパート混合モデル（Mixture-of-Experts、MoE）です。その性能はGPT4-Turboに匹敵します。コード固有のタスクにおいて優れた性能を発揮し、一般的な言語タスクにおいても同等の性能を維持しています。DeepSeek-Coder-33Bと比較して、V2版はコード関連タスクと推論能力が大幅に向上しています。さらに、サポートするプログラミング言語は86種類から338種類に、コンテキストの長さは16Kから128Kに拡張されました。

DeepSeek-Coder-V2は、オープンソースのMixture-of-Experts (MoE)コード言語モデルです。GPT4-Turboに匹敵する性能を持ち、コード関連の特定タスクにおいて卓越した成果を発揮します。DeepSeek-Coder-V2-Baseを基に、6兆トークンの高品質な多様なソースからの語料庫を用いてさらに事前学習を行うことで、コーディング能力と数学的推論能力が大幅に向上しました。同時に、一般的な言語タスクにおける性能も維持されています。サポートするプログラミング言語は86種類から338種類に、コンテキストの長さは16Kから128Kに拡張されました。

AutoCoderはコード生成タスク用に設計された新型モデルです。HumanEvalベンチマークデータセットにおけるテスト精度は、GPT-4 Turbo（2024年4月）やGPT-4oを上回っています。以前のオープンソースモデルと比較して、AutoCoderは新たな機能を提供します。必要なパッケージを自動的にインストールし、ユーザーがコードを実行したい場合、問題がないことを確認するまでコードの実行を試みます。

Codestral-22B-v0.1は、Mistral AI Teamが開発した大規模言語モデルです。Python、Java、C、C++、JavaScript、Bashなど、80種類以上のプログラミング言語でトレーニングされており、指示に従ってコードを生成したり、コードスニペットを解釈?リファクタリングしたりできます。また、コードの中間部分を予測するFill in the Middle (FIM)機能もサポートしており、VS Codeなどのソフトウェア開発ツールのプラグインとして特に適しています。現在、コンテンツのモデレーション機能はありませんが、開発チームはコミュニティとの協働により、コンテンツのモデレーションが必要な環境での展開を目指しています。

Codestralは、Mistral AIチームが発表した初のコード生成AIモデルです。開発者がコードの記述やコードとの対話を支援するため、共有指示と完成済みのAPIエンドポイントを提供します。Python、Java、C、C++、JavaScript、Bashなど80種類以上のプログラミング言語でトレーニングされており、コーディング機能の実行、テストの作成、中間埋め込みメカニズムを使用した部分コードの完成が可能です。Codestralは、32kのコンテキストウィンドウを備え（競合他社の4k、8k、または16kを上回る）、RepoBenchにおいて他のすべてのモデルを凌駕するなど、性能において新たな基準を打ち立てています。さらに、専用のAPIエンドポイントcodestral.mistral.aiを提供し、ユーザーはIDEでInstructまたはFill-In-the-Middleルーティングを使用でき、8週間の無料ベータ期間も提供されます。Codestralは、LlamaIndexやLangChainなどのアプリケーションフレームワーク、ならびにVSCodeやJetBrains環境にも統合されており、開発者はこれらの環境でコードの生成とコードとの対話を行うことができます。

Granite Code Modelsは、IBMが開発した、コード生成タスク（バグ修正、コード解説、コード文書化など）向けに設計された一連のオープンソース基本モデルです。これらのモデルは、様々なプログラミング言語でトレーニングされており、様々なコード関連タスクにおいて最先端の性能を達成しています。主な利点として、包括的な性能、企業レベルの信頼性、そしてIBMのAI倫理原則に準拠してトレーニングされている点が挙げられます。

GitHub Copilot for Infrastructure as Code（Infra Copilot）は、機械学習技術を活用して、インフラストラクチャ担当者が正確なインフラストラクチャコードを自動生成するツールです。インフラストラクチャタスクのコンテキストを理解することで、自然言語による要求を可能にし、それに対応するコード提案を受け取ることができます。Infra Copilotは、Infrastructure as Code（IaC）の開発プロセスを簡素化するだけでなく、環境やプロジェクト間の一貫性を確保し、新しいチームメンバーのオンボーディングと学習プロセスを加速し、作業効率の大幅な向上と時間の節約を実現します。

CodeGemmaは、Googleによって開発された高度な大規模言語モデルです。コード生成、指示の理解と追跡に特化しており、世界中の開発者へ高品質なコード支援ツールを提供することを目指しています。20億パラメーターのベースモデル、70億パラメーターのベースモデル、および指示追跡用の70億パラメーターモデルを含み、コード開発シナリオに合わせて最適化および微調整されています。様々なプログラミング言語で卓越したパフォーマンスを発揮し、比類のない論理的?数学的推論能力を備えています。

aiXcoder-7Bは70億パラメータを持つコード大規模言語モデルであり、エンタープライズレベルのソフトウェア開発向けに設計されています。340億パラメータのCodellamaモデルを上回る性能を誇り、実際の開発現場で卓越した成果を発揮します。アルゴリズム問題や複数ファイルからなる複雑なコードにも対応し、完全なコードブロックを生成、簡潔なコードを優先することで、保守コストとコード品質の向上を実現します。オープンソースであり、プライベート環境への展開も可能です。

Stability AIは、コード関連の指示を理解して実行するように設計された大規模言語モデル、Stable Code Instruct 3Bを発表しました。このモデルは、開発者がより効率的にコードを作成、レビュー、最適化し、ソフトウェア開発の生産性を向上させることを目的としています。

Design2Codeは、フロントエンドエンジニアリングの自動化の可能性を探求するツールです。デザインをコードに変換することで、開発効率と正確性の向上を目指しています。

StarCoder2は、1500億パラメータのTransformerモデルです。GitHubを含む600種類以上のプログラミング言語データセットで事前学習されており、Grouped Query Attentionなどの技術が使用されています。このモデルはコード生成タスクに使用でき、複数のプログラミング言語に対応しています。

OpenCodeInterpreterは、コード生成、実行、そして反復的な最適化を統合したオープンソースのコード生成システムです。6万8千件以上のインタラクティブなCode-Feedbackデータセットを用いてトレーニングされており、実行結果と人間のフィードバックに基づいてコードを動的に最適化できます。HumanEval、MBPPなどのベンチマークテストでの評価は、その優れたコード生成能力を示しています。330億パラメーターを持つOpenCodeInterpreterは、HumanEvalとMBPPにおける平均正解率が83.2％に達し、GPT-4コードインタープリターの84.2％に匹敵します。さらに、人間のフィードバックによって91.6％まで向上させることができます。OpenCodeInterpreterは、オープンソースのコード生成モデルとGPT-4などのプロプライエタリシステムとの間の差を縮小しました。

Code Llama 70Bは、自然言語のプロンプトや既存のコードスニペットから、複数のプログラミング言語のコードを生成できる、大規模なオープンソースのコード生成言語モデルです。175億パラメーターの汎用言語モデルLlama 2をベースに、コード生成タスクに特化してファインチューニングされており、Python、C++、Javaなどの言語のコードを効率的かつ正確に生成できます。Code Llama 70Bは、人工評価ベンチマークテストで67.8の高得点を獲得し、従来のオープンソースモデルを上回り、商用モデルにも匹敵する性能を示しています。その強力なコード生成能力は、プログラミング効率の向上、コーディングの敷居の低下、そしてより多くの革新的なアプリケーションの創出に貢献します。

AlphaCodiumは、テストに基づいた複数段階のコード指向反復流手法であり、LLMのコード問題における性能向上を目指しています。コード生成タスクにおけるモデルの性能を最適化し、特に競技プログラミングの問題に適しています。ユーザーは、設定に従って適切なモデル（例：「gpt-4」、「gpt-3.5-turbo-16k」など）を選択し、AlphaCodiumを使用して特定の問題またはデータセット全体を解決できます。このツールは、YAML構造化出力、意味推論、モジュール式コード生成などのベストプラクティスも提供しており、他のコード生成タスクにも広く適用できます。

Stable Code 3Bは、27億のパラメータを持つデコーダー専用の言語モデルです。1300億個以上の多様なテキストとコードデータトークンで事前学習されており、18種類のプログラミング言語でトレーニングされています。BigCodeの評価ツールを用いたテストでは、同規模のモデルと比較して、複数のプログラミング言語において最先端の性能を示しました。最大16384の長さのシーケンスを用いたトレーニングによりロングコンテキストをサポートし、Fill-in-the-Middle（FIM）機能を備えています。Hugging Faceウェブサイト上のコードスニペットから、Stable Code 3Bによるテキスト生成を始めることができます。Stability AIによって開発され、GPT-NeoXライブラリを基盤としており、英語とプログラミング言語に対応しています。

Ant CodeAIは、OpenAIとGeminiの技術を活用して、高可用性のコードを生成します。Web（React、Vue、Tailwind CSS）、ネイティブ（React Native）、その他さまざまなコードに対応しています。GPT-4 Visionを用いてコードを生成し、スクリーンショット、スケッチ、アイデア入力からコードを作成できます。

vx.devはオープンソースのv0.dev代替品です。以下の利点があります。 - 低コスト：プロンプトエンジニアリング技術により、使用コストを大幅に削減できます。 - カスタマイズ容易：オープンソースのプロンプトを提供しており、必要に応じてUIコンポーネントやコードスタイルをカスタマイズできます。 - GitHubとのシームレスな統合：生成されたコードはGitHubに保存され、バージョン管理、コードレビューなどの機能が組み込まれています。 vx.devは、事前に定義されたプロンプトに基づいてGPT-4モデルを使用してコードを生成します。主なコストは、入力と補完トークンの数です。プロンプトはprompts/ui-gen.mdに保存されており、shadcn/ui、lucide、nivoチャートの指示が含まれています。不要なコンポーネントの指示を削除することで、APIごとのコストを削減できます。 vx.devは簡単にカスタマイズできます。ユーザーは既存のプロンプトを修正し、他のUIライブラリを使用したり、コードスタイルを調整したりできます。生成されたコードはGitHubに保存され、バージョン管理や共同作業などの機能を利用できます。プライベートリポジトリを使用することで、生成結果の可視性を確保できます。

gpt-engineerは、GPT-3をベースとしたノーコードのコード生成ツールです。ユーザーは自然言語で必要な機能を記述するだけで、対応するコードが生成されます。迅速なプロトタイプ開発に最適で、コーディング効率を大幅に向上させることができます。最大の利点は完全にノーコードであるため、ユーザーは特別な言語を学ぶ必要なく、様々なコードを作成できます。また、学習機能と継続的な改善機能を備えており、ユーザーのニーズに合わせてコードの質を継続的に向上させることができます。総じて、gpt-engineerは非常に有望な次世代プログラミングツールです。

ScriptGPTは、GPT-3を基盤としたニューラルネットワークツールであり、ユーザーが提供する設定に基づいてJavaScriptとTypeScriptの機能コードを自動生成します。自然言語処理技術を活用しており、ユーザーが簡潔なコード機能の説明を提供するだけで、対応するコード実装を生成できます。このツールは開発効率を大幅に向上させ、ユーザーはコード機能とビジネスロジックに集中できます。反復的なコード記述作業はScriptGPTに任せることができます。主な利点としては、1. コード開発速度の向上、2. 繰り返し作業の削減、3. テストケースの自動追加、4. 必要なコードライブラリの自動インストール、5. 生成されたコードはすぐに使用可能、などが挙げられます。本製品はコマンドラインとAPIの2種類の形式でサービスを提供しており、開発者は開発フローに適した方法を選択して統合できます。

CodeGeeX2は、多言語コード生成モデルCodeGeeXの次世代モデルです。ChatGLM2アーキテクチャをベースに、コード生成能力とモデルの展開性能を大幅に向上させました。100種類以上のプログラミング言語に対応し、コード補完、コード生成、コード解釈、ドキュメント生成などの機能を提供します。