Qual è la migliore IA per programmare? Cosa avviano davvero 1.200 sviluppatori

La maggior parte delle risposte a questa domanda parte da un benchmark o dal gusto di qualcuno. Noi abbiamo un altro punto di partenza: un registro di quale modello le persone scelgono quando hanno del lavoro da fare.

AgentsRoom è un'app desktop che esegue agenti di codice fianco a fianco. Quando qualcuno avvia un agente, l'app annota la CLI e il modello, e nulla sul lavoro in sé. Questo articolo legge 28 giorni di quei registri, dal 9 ottobre al 5 novembre 2026: 205.366 avvii e 1.194 account connessi.

La risposta breve. Se vuoi un solo nome, è Opus su Claude Code: arriva primo in qualunque modo si conti. GPT-6.1 Sol su Codex arriva secondo. Ma buona parte di quel vantaggio è un'impostazione predefinita che abbiamo scelto noi, e i numeri dicono di più su come le persone scelgono che su quale modello scrive il codice migliore.

La classifica, contata in tre modi

Gli avvii sono distribuiti in modo molto disuguale. L'account mediano ha avviato 10 agenti in 28 giorni, e dieci account hanno fatto il 35% di tutti gli avvii. Un solo account con qualche attività pianificata può spostare un modello di diversi punti, quindi ecco la stessa classifica contata in tre modi: tutti gli avvii, gli avvii senza i dieci account più attivi, e un account, un voto (il modello che ogni account ha avviato di più).

Tre cose da leggere in questa tabella.

Le prime due righe di Opus sono un solo modello. L'alias opus segue l'ultima versione, e Claude Code lo risolve in Opus 5.5 dalla versione 2.1.280. Sommate, Opus 5.5 vale il 37% degli avvii ed è il modello principale di poco più della metà degli account.

Sonnet è un secondo modello. Fa il 13% degli avvii ma è il modello principale solo del 6% degli account: le persone lo usano accanto a qualcos'altro.

Contare le persone cambia il quadro. Gemini 3.8 Flash passa dall'1,3% degli avvii al 4,6% degli account. A livello di CLI, il divario è più ampio:

La nostra stessa impostazione predefinita è in questa classifica

Ecco la parte che un benchmark del produttore non dovrebbe mai ammettere. In AgentsRoom, ogni ruolo integrato arriva con un modello suggerito: Opus per fullstack, frontend, backend, architetto, sicurezza e mobile, Sonnet per QA, PM, DevOps e git, Haiku per marketing e traduzione. Crea un agente fullstack e il selettore è già su Opus.

Si vede nei dati. Su Claude Code, il modello più avviato per gli agenti DevOps, PM e QA è Sonnet, e per gli agenti fullstack, backend e architetto è Opus. È la nostra tabella dei predefiniti, quasi riga per riga. Quindi non ti diremo che gli sviluppatori preferiscono Sonnet per QA. Per lo più hanno tenuto quello che abbiamo suggerito.

L'inerzia fa il resto: per il 70% degli account, il primo modello avviato nel periodo è anche quello che hanno avviato di più.

Il segnale più onesto sta nelle scelte che nessuno fa per caso. 198 account hanno fissato Opus 5.5 a mano anche se l'alias dava loro lo stesso modello. 116 hanno avviato Fable e 121 hanno fissato Sonnet 5.5, e nessuno dei due è il predefinito di un ruolo. Questi gruppi sono più piccoli, e sono le persone che hanno guardato la lista e deciso.

Cosa le persone affidano all'automazione

Senza i dieci account più attivi, il 28% degli avvii viene da un ticket del backlog, un run di team o un trigger, e il resto soprattutto da qualcuno che apre o riprende un agente. I dieci più attivi sono un altro mondo: il 68% dei loro avvii parte dall'automazione. Quegli account hanno in gran parte smesso di avviare agenti a mano.

Quota degli avvii di ogni modello che parte dall'automazione, senza quei dieci account:

Su Claude Code, i livelli si separano come ci si aspetterebbe: circa il 20% per Opus, circa il 40% per Sonnet e Haiku. Il nostro predefinito gonfia il dato di Sonnet, perché i posti QA e PM di un run di team partono con esso, e Sonnet 5.5 fissato resta al 18%. Su Codex questo schema non c'è, e GPT-6 Astra, il modello di frontiera della lista, è al 40%. Quindi non ne faremmo una legge. La cosa più vicina a una regola che possiamo difendere: su Claude Code, le persone tengono il livello più forte per il lavoro che seguono, e affidano più routine a quelli meno costosi.

Lo sforzo segue la stessa logica. Tra gli avvii in cui ne è stato impostato uno, high è in testa su Opus (48%) e su GPT-6.1 Sol (59%), e medium è in testa su Sonnet (61%). Lo sforzo di ragionamento è un'impostazione a sé, e chi fissa Opus 5.5 lo spinge oltre: xhigh o max sul 25% dei propri avvii, contro il 20% con l'alias.

Pochi si fermano a uno

Il 30% degli account ha avviato un solo modello in 28 giorni, e il 21% ne ha avviati sei o più. I predefiniti per ruolo gonfiano questo dato, perché possono mettere Opus e Sonnet nello stesso account senza che nessuno lo decida. Il conteggio per CLI è più pulito, perché una seconda CLI significa un'installazione e un login: il 45% degli account ne ha avviate almeno due.

La sovrapposizione è sbilanciata. Più di otto account Codex su dieci hanno avviato anche Claude. Meno di tre account Claude su dieci hanno avviato Codex. Per buona parte di questi sviluppatori, la risposta a «quale modello è il migliore» è una coppia, ed è un esito ragionevole.

Un piccolo dettaglio, su un piccolo campione: 6 dei 34 account su GitHub Copilot hanno avviato qualcosa in un fine settimana, contro il 47% degli account Claude e il 52% degli account Codex. Sarebbe coerente con uno strumento pagato da un datore di lavoro, anche se non possiamo dimostrarlo.

Un nuovo modello prende il sopravvento in circa una settimana, se è il predefinito

GPT-6.1 Sol compare per la prima volta nei nostri registri il 29 settembre, e il 1º ottobre è diventato il modello che riceve un nuovo agente Codex a meno che tu non ne scelga un altro. Tra i principali modelli di Codex, la sua quota di avvii è andata così, settimana dopo settimana: 19%, 50%, 53%, 61%, 68%, 65%. Nelle stesse sei settimane, GPT-5.6 Sol è passato da 82 account a 24.

Quei 24 sono interessanti. Lo sono anche i 17 account che avviano ancora Opus 5 nella settimana del 2 novembre, ancora in corso quando abbiamo estratto questi numeri. Alcuni restano per scelta, altri perché un piano non offre il modello più recente. I nostri dati non permettono di separarli.

Su Claude Code, una nuova versione si vede appena. Chi è sull'alias cambia modello senza fare nulla, ed è per questo che Opus 5.5 fissato sottostima il modello.

C'è anche una trappola nel leggere gli avvii come popolarità. Senza i dieci account più attivi, Codex è sceso dal 26% degli avvii nella settimana del 21 settembre al 16% nella settimana del 2 novembre. Eppure la quota di account attivi che avviano Codex era del 36% ai due estremi, ed è rimasta tra il 33% e il 38% nel mezzo. Più o meno la stessa quota di persone, che vi avvia una parte minore dei propri agenti. Se avessi solo il primo numero, scriveresti il titolo sbagliato.

Modelli gratuiti e locali

Molte persone cercano il miglior modello gratuito, o il migliore da eseguire in locale. Questi dati non possono rispondere. Freebuff, gratuito e finanziato dalla pubblicità, fa lo 0,3% degli avvii. I modelli locali tramite Ollama fanno lo 0,2%, su 47 account. I nostri utenti per lo più pagano già un abbonamento, quindi una quota bassa qui non è un verdetto. Se cerchi il locale, comincia da come eseguiamo Ollama accanto agli agenti cloud.

Cosa questi numeri non possono dirti

• Un avvio non è un voto di qualità. Nulla qui misura se il codice ha funzionato o è stato unito.
• Un avvio non è un volume di lavoro. Una correzione di cinque minuti e un run di una notte intera contano allo stesso modo, e una sessione ripresa conta come avvio (il 20% del totale).
• Il campione non è la totalità degli sviluppatori. Sono persone che già guidano più agenti da un'app desktop nata attorno a Claude Code, quindi Claude è sovrarappresentato, e vengono contati solo gli account che continuano a condividere i dati di utilizzo.
• I nostri predefiniti sono nei numeri, come descritto sopra.

Come scegliere sul tuo codice

Dato che nessuna classifica conosce il tuo repository, ecco il test che faremmo:

1. Prendi un compito reale di cui sai giudicare il risultato, idealmente uno che hai già risolto.
2. Dai esattamente lo stesso prompt a due o tre modelli, ciascuno nel proprio worktree git, così non possono toccare i file degli altri.
3. Confronta i diff, il tempo e il costo.
4. Fallo tre volte su compiti diversi. Un solo tentativo non dimostra nulla.

Confronta agenti fa i passaggi 2 e 3 da un solo launcher, e quella pagina dà anche il metodo a mano con semplici comandi git, se preferisci non installare nulla. Per trovare lo stesso livello tra le CLI, usa la tabella delle equivalenze tra modelli. Per la scelta dello strumento invece che del modello, leggi come scegliere in base a come lavori. La versione in tempo reale di questi numeri, su 7, 30 o 90 giorni o 12 mesi, è nella pagina di utilizzo.

Domande frequenti

Qual è la migliore IA per programmare in questo momento?

Nessuna misurazione può indicarne una per il tuo codice. Quello che possiamo dire è cosa viene usato: nei 28 giorni terminati il 5 novembre 2026, Opus su Claude Code è stato il modello più avviato, con il 37% degli avvii sommando l'alias e Opus 5.5 fissato, e il modello principale di poco più della metà degli account. GPT-6.1 Sol su Codex è arrivato secondo con il 13%. Parte del vantaggio di Opus viene dalla nostra impostazione predefinita, e un avvio non dice nulla sulla qualità del risultato.

Qual è la migliore IA gratis per programmare?

Questi numeri non possono rispondere. Le persone di questo campione pagano per lo più un abbonamento: Freebuff, gratuito e finanziato dalla pubblicità, fa lo 0,3% degli avvii, e i modelli locali tramite Ollama fanno lo 0,2%. Una quota bassa qui non è un verdetto su quegli strumenti. Fai lo stesso test descritto sopra su un tuo compito, con le opzioni gratuite che puoi davvero usare.

Opus è meglio di GPT-6.1 Sol per programmare?

Non lo sappiamo, e questi dati non possono dirlo. Mostrano che più account avviano Opus, non che Opus scriva codice migliore. Più di otto account Codex su dieci hanno avviato anche Claude nel periodo, il che suggerisce che molti sviluppatori tengono entrambi invece di chiudere la questione. Il test onesto è lo stesso compito su entrambi, sul tuo repository, ripetuto qualche volta.

Conviene fissare una versione del modello o usare l'alias?

Un alias come opus segue l'ultima versione, quindi ricevi i nuovi modelli senza fare nulla, e i tuoi risultati possono cambiare senza preavviso. Una versione fissata come Opus 5.5 resta dov'è finché non la cambi, cosa utile per le attività pianificate e per confrontare i run. 198 account hanno fissato Opus 5.5 nel periodo anche se l'alias puntava già a esso.

Quale sforzo di ragionamento usano gli sviluppatori?

Tra gli avvii in cui è stato impostato uno sforzo, high è in testa su Opus (48%) e su GPT-6.1 Sol (59%), e medium è in testa su Sonnet (61%). Gli account che fissano Opus 5.5 vanno oltre l'alias: xhigh o max sul 25% degli avvii contro il 20%.

Come sono stati raccolti questi numeri?

Quando un agente parte, l'app desktop AgentsRoom registra la CLI, il modello, lo sforzo di ragionamento, il ruolo dell'agente e come l'agente è stato avviato, e nient'altro: nessun prompt, nessun progetto, nessun file, nessun nome. Contribuiscono solo gli utenti che tengono attivo «Condividi i dati di utilizzo». La versione in tempo reale, aggiornata ogni dieci minuti, è nella pagina pubblica di utilizzo.