Migliori modelli AI per programmare

Le migliori AI per programmare sono sempre una coppia: un modello che genera il codice (Claude di Anthropic, GPT di OpenAI, Gemini di Google, oppure un modello a pesi aperti come Llama, Mistral o DeepSeek) e uno strumento che lo porta dentro il tuo lavoro, come GitHub Copilot, Cursor, Claude Code o Codex. La stessa famiglia di modelli rende in modo molto diverso in una chat del browser e dentro un agente che legge il repository, lancia i test e corregge i propri errori. Per scegliere contano il modo in cui lavori e il posto in cui finisce il tuo codice, prima della classifica del mese.

Le classifiche invecchiano in fretta anche perché i prodotti cambiano nome e condizioni da un trimestre all'altro. Codeium è diventato Windsurf, che oggi si chiama Devin Desktop; dal 18 giugno 2026 Google ha smesso di servire Gemini Code Assist agli account personali e indirizza verso i prodotti Antigravity, come spiega l'avviso ufficiale. Quello che trovi qui è verificato sulle pagine dei produttori alla data di aggiornamento: prima di abbonarti, ricontrolla.

Chat, estensione, editor o agente: quattro modi di far lavorare un modello sul codice

La prima scelta riguarda il modo di lavorare, e viene prima del marchio.

• Chat nel browser o nell'app. ChatGPT, Claude o Gemini rispondono a una domanda, spiegano un errore, scrivono una funzione. Il modello vede solo ciò che incolli e il copia-incolla lo fai tu. È il punto di partenza di chi scrive poco codice, raccontato in ChatGPT per programmare.
• Estensione dell'editor. GitHub Copilot o Tabnine lavorano dentro VS Code, JetBrains e altri ambienti: completano mentre scrivi, rispondono in una chat laterale e, in modalità agente, modificano i file del progetto.
• Editor costruito attorno all'AI. Cursor, basato sul codice di VS Code, e Devin Desktop partono dall'idea che il modello legga l'intero progetto e proponga modifiche su più file insieme.
• Agente da terminale o in cloud. Claude Code, Codex di OpenAI e il coding agent di GitHub ricevono un compito, eseguono comandi, lanciano i test e consegnano le modifiche, anche sotto forma di pull request. Come si governano sessioni lunghe e regole di stop lo trovi in Claude Code per run lunghe.

Più ci si sposta verso l'agente, più il modello vede e più può fare da solo. Di pari passo cresce ciò che devi controllare: un agente che esegue comandi va fatto girare con permessi limitati e su un ramo separato, mai sulla copia di produzione.

Il tuo codice resta in azienda? Piani, addestramento e installazioni locali

Qui sta il rischio più concreto per una PMI, ed è cambiato da poco. Uno sviluppatore che usa un piano Copilot personale sul codice dei clienti, dal 24 aprile 2026, mette le sue interazioni (input, output, frammenti di codice e contesto) a disposizione dell'addestramento dei modelli di GitHub, a meno che non disattivi l'opzione. Con Copilot Business ed Enterprise l'opzione non compare nemmeno, perché GitHub esclude quei dati per contratto (documentazione GitHub).

Lo stesso schema si ritrova altrove: Cursor esclude i dati dall'addestramento solo con la Privacy Mode attiva, Anthropic distingue gli account consumer da quelli con termini commerciali. La regola interna più utile si scrive in una riga: codice aziendale solo con piani business o con impostazioni verificate, mai con account personali lasciati come vengono.

Quando il codice non deve uscire affatto, le strade sono due. La prima è un prodotto che si installa nella tua infrastruttura: Tabnine prevede per i clienti Enterprise installazioni on-premise e air-gapped, cioè isolate dalla rete, secondo la sua documentazione. La seconda è un modello aperto eseguito in locale con Ollama. Occhio alla continuità dei progetti: Continue, estensione open source molto usata per collegare modelli locali all'editor, oggi ha il repository in sola lettura e non è più mantenuta attivamente. Prima di costruire un flusso di lavoro su uno strumento, controlla chi lo mantiene.

Requisiti hardware e casi in cui l'esecuzione in casa conviene davvero sono trattati in modelli AI locali.

Claude, GPT, Gemini o pesi aperti: cosa cambia fra le famiglie

Le differenze di qualità fra i modelli di punta si misurano sui benchmark di coding, con tutti i loro limiti: il metodo per leggerli è in miglior modello AI per programmare e in SWE-bench e i benchmark di coding. Per la scelta pratica contano soprattutto la disponibilità e le condizioni d'uso.

Claude arriva nel codice tramite la chat, l'API, Claude Code e gli strumenti di terzi come Copilot e Cursor; gli usi tipici sono descritti in Claude per codice. GPT si usa in ChatGPT, via API e in Codex. Gemini vive nell'ecosistema Google, dove l'offerta per sviluppatori si sta riorganizzando, come mostra la chiusura dell'accesso personale a Code Assist.

I modelli a pesi aperti (Llama, Mistral, DeepSeek e altri) si possono eseguire in casa, con una resa che dipende molto dalla dimensione del modello e dall'hardware. Per DeepSeek c'è un'attenzione in più: se usi il servizio cloud dell'azienda cinese, valuta dove finiscono i dati rispetto al GDPR; con i pesi eseguiti in locale il problema non si pone. Le differenze di licenza fra i vari modelli sono spiegate in modelli AI open source.

Quanto fa risparmiare davvero: i pochi dati misurati

Le promesse di produttività sono ovunque, le misure indipendenti molto meno. In uno studio controllato molto discusso, METR ha seguito 16 sviluppatori esperti su 246 compiti reali nei loro progetti open source: con gli strumenti AI di inizio 2025 hanno impiegato il 19% di tempo in più. Prima si aspettavano un'accelerazione del 24%, e anche dopo erano convinti di essere stati più veloci del 20% (METR, luglio 2025).

Non è un verdetto definitivo. Nel secondo esperimento, pubblicato a febbraio 2026, METR ha definito inaffidabile la nuova stima, perché molti sviluppatori ormai rifiutano di lavorare senza AI e questo distorce il campione: l'effetto reale potrebbe essere più alto. La lezione pratica non cambia. La sensazione di andare veloci non è una misura, e il dato che conta è quello raccolto sui tuoi compiti.

La fiducia, fra chi usa questi strumenti, resta tiepida. Nel Developer Survey 2025 di Stack Overflow l'84% dei rispondenti usa o intende usare strumenti AI, ma chi diffida dell'accuratezza delle risposte (46%) supera chi se ne fida (33%).

Tre team, tre scelte diverse

Una software house di otto persone sviluppa gestionali su misura. Lavora su repository grandi, con anni di storia, e il codice dei clienti è riservato. Qui ha senso un piano business, Copilot Business oppure Cursor con la Privacy Mode attiva per tutti, e un agente che lavora solo su rami separati. Ogni modifica passa da una review umana prima del merge; un prompt di revisione che aiuta a trovare i bug è in revisione del codice con l'AI.

Uno studio di commercialisti senza reparto IT ha un bisogno diverso: script Python per pulire estratti conto o unire fogli di calcolo. Basta una chat generalista con un piano business, a patto di lavorare su dati di prova e mai sugli archivi dei clienti. Lo script si prova su una copia dei file e si tiene in una cartella condivisa, con due righe che spiegano cosa fa.

Un fornitore di software per banche e assicurazioni, infine, spesso non può far uscire una riga di codice dai propri server per vincoli contrattuali. La strada è un'installazione interna, con un prodotto che prevede la modalità isolata o un modello aperto su un server aziendale, accettando una resa più bassa sui compiti difficili. Le parti non sensibili, come la documentazione o gli strumenti interni, possono usare i servizi cloud con piano business.

Come provarlo su un compito vero prima di pagare

1. Scegli tre compiti già chiusi. Un bug, un test mancante, una piccola funzione: conosci già la soluzione, quindi puoi giudicare il risultato.
2. Falli risolvere a due strumenti. Stesso repository, stesse istruzioni, stesso ramo di partenza.
3. Misura fino al codice accettato. Conta il tempo fino al merge dopo review e test, non quello fino alla prima risposta.
4. Leggi le condizioni del piano definitivo. Addestramento, conservazione dei dati e accordo sul trattamento vanno verificati sul piano che userai in produzione, non su quello di prova.
5. Scrivi la regola del team. Nessun codice generato va in produzione senza review, test e controllo delle dipendenze.

Se la prova va bene, il passo successivo è decidere dove l'AI entra nel ciclo di sviluppo e dove no. Quando serve un gestionale, un'integrazione o un'app costruiti con questo metodo, trovi il nostro approccio nella pagina sul software su misura.