183 个模型按调试排名。 评分包含以下额外加分： 推理能力, 大上下文(128K+), 流式输出, 函数调用和JSON模式.
| # | 模型 | 评分 |
|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 4.7 (Fast)Anthropic | 95 |
| 2 | Claude Opus 4.7Anthropic | 95 |
| 3 | GPT-5.5OpenAI | 93 |
| 4 | Gemini 3.1 Pro Preview Custom ToolsGoogle | 92 |
| 5 | Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle | 92 |
| 6 | GPT-5.4 ProOpenAI | 92 |
| 7 | GPT-5.4OpenAI | 92 |
| 8 | GPT-5.5 ProOpenAI | 91 |
| 9 | GPT-5.2 ProOpenAI | 91 |
| 10 | Claude Opus 4.6 (Fast)Anthropic | 90 |
| 11 | Claude Opus 4.6Anthropic | 90 |
| 12 | GPT-5.2-CodexOpenAI | 90 |
| 13 | GPT-5.2OpenAI | 90 |
| 14 | Grok 4.20xAI | 89 |
| 15 | GPT-5.3-CodexOpenAI | 89 |
| 16 | GPT-5 ProOpenAI | 89 |
| 17 | Gemini 3 Flash PreviewGoogle | 88 |
| 18 | Grok 4xAI | 88 |
| 19 | GPT-5.1-Codex-MaxOpenAI | 88 |
| 20 | GPT-5 CodexOpenAI | 88 |
| 21 | GPT-5OpenAI | 88 |
| 22 | GPT-5.1OpenAI | 87 |
| 23 | GPT-5.1-CodexOpenAI | 87 |
| 24 | GPT-5.1-Codex-MiniOpenAI | 87 |
| 25 | DeepSeek V4 ProDeepSeek | 87 |
| 26 | o3 Deep ResearchOpenAI | 87 |
| 27 | o3 ProOpenAI | 87 |
| 28 | o3OpenAI | 87 |
| 29 | Claude Sonnet 4.6Anthropic | 85 |
| 30 | Claude Opus 4.5Anthropic | 85 |
分析错误消息、日志和代码上下文以识别底层问题。推理模型擅长从症状追溯到根本原因，解释Bug为什么发生而不仅仅是出了什么问题。
解析复杂堆栈跟踪并识别关键调用链。大上下文窗口（128K+）让模型处理完整的日志文件和相关源代码。推理模型可以跟踪执行流程并定位逻辑偏离预期的位置。
关联日志文件中的事件、识别故障模式并发现时序问题。流式传输让您实时查看调试步骤。JSON模式支持提取相关日志条目的结构化数据，用于下游分析或事件跟踪。
比较代码差异与失败测试，识别引入回归的更改。函数调用支持与版本控制和CI/CD系统集成以自动获取上下文。推理帮助解释更改如何导致故障。
AI模型理解代码语义，不仅是语法。它们可以从错误消息推断根因，追踪多文件中的逻辑，并建议传统linter遗漏的修复。推理模型擅长bug远离错误消息的多步调试。
可以，大上下文窗口(128K+)的模型处理整个日志文件、关联时间戳、识别错误模式并追踪请求流。它们区分症状和根因。
Python、JavaScript/TypeScript、Java和Go由于训练数据丰富而有最好的调试支持。具有有用错误消息的编译语言（Rust、Go）比错误消息晦涩的语言获得更好的AI建议。
推理模型分析堆转储、性能分析器输出和内存分配模式来识别泄漏。它们理解常见模式并建议具体修复和代码示例。