Содержание:
Инструменты на базе искусственного интеллекта играют большую роль в написании программного кода и разработке приложений. В пользу этого утверждения говорит то, что Google протестировала несколько ИИ-моделей с целью определить, какие из них лучше подходят для создания Android-приложений. Лидеры тестирования попали в новый рейтинг Android Bench.
Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов
Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте
Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности
Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК
Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше
В рамках тестирования специалисты Google изучили, как ИИ-модели работают с Jetpack Compose для создания интерфейсов, Coroutines и Flows для асинхронного программирования, Room для работы с базами данных и библиотекой Hilt для внедрения зависимостей. В дополнение к этому проверялись другие аспекты, такие как обработка критических изменений при обновлении SDK. В процессе Google стремится оценить, как ИИ-модели взаимодействуют с основными и более специфическими частями Android, такими как системный интерфейс, мультимедиа, камеры, адаптация для устройств с гибким дисплеем и др.
Google заявила, что цель проекта Android Bench заключается в том, чтобы показать, какие ИИ-модели лучше подходят для разработки Android-приложений, поскольку уже существующие бенчмарки не охватывают весь спектр проблем, с которыми могут сталкиваться разработчики. Как и следовало ожидать, на вершине рейтинга находится модель Google Gemini 3.1 Pro Preview с результатом 72,4 %. Следом за ней идут Anthropic Claude Opus 4.6 и OpenAI ChatGPT 5.2 Codex, набравшие 66,6 % и 62,5 % соответственно. Хуже всего среди участвовавших в тестировании алгоритмов для создания Android-приложений подходит Gemini 2.5 Flash, результат которой 16,1 %.
Google заявила, что публикует рейтинг, чтобы «стимулировать улучшение больших языковых моделей для Android-разработки», одновременно помогая разработчикам становиться «более продуктивными». В конечном счёте это должно привести к созданию «приложений более высокого качества во всей экосистеме Android».