בתוך אישיות הקידוד של סטודנטים מובילים לתואר ראשון במשפטים – תובנות מדוח מצב הקוד של סונאר

בחודש אוגוסט 2025, סוֹנָר הוציא את האחרון שלו מצב הקוד לימוד, אישיויות הקידוד של סטודנטים מובילים לתואר ראשון במשפטים - דוח מצב הקודמחקר זה חורג מעבר לציוני דיוק, ובוחן כיצד מודלים של שפה גדולים כותבים בפועל קוד וחושף "אישיויות קידוד" ייחודיות לכל אחד מהם.

המחקר העריך את Claude Sonnet 4, Claude 3.7 Sonnet, GPT-4o, Llama 3.2 90B ו-OpenCoder-8B ביותר מ-4,400 מטלות Java באמצעות מנוע הניתוח הסטטי של Sonar - טכנולוגיה שעברה שיפוץ במשך 16 שנים באמצעות פלטפורמת הדגל SonarQube Enterprise.

חוזקות משותפות

כל חמשת המודלים הפגינו אמינות תחבירית חזקה, כלומר הקוד שנוצר על ידיהם הוקמפל ורץ בהצלחה ברוב המקרים. הדבר בא לידי ביטוי ב... ציוני HumanEval, מבחן benchmark שבו מודלים מתבקשים לפתור בעיות קידוד והפתרונות שלהם נבדקים אוטומטית לנכונות. Claude Sonnet 4 עמד בראש הרשימה עם ציון HumanEval של 95.57% ושיעור Pass@1 משוקלל של 77.04%, כלומר הניסיון הראשון היה נכון ביותר משלושה רבעים מהמקרים. Claude Sonnet 3.7 קיבל ציון של 72.46%, GPT-4o 69.67%, Llama 3.2 61.47%, ו-OpenCoder-8B 60.43%.

ביצועים אלו החזיקו מעמד בשפות תכנות שונות, והראו שמודלים אלה מנסים לפתור בעיות במקום להסתמך אך ורק על תחביר שנלמד בעל פה.

חולשות נפוצות

הפגם המשותף המדאיג ביותר היה היגיינת אבטחה לקויה. סונאר מדד פגיעויות ברמת החוסם, שהן הקטגוריה החמורה ביותר של פגמים - בעיות אבטחה שעלולות להוביל ישירות לפריצות משמעותיות או לפגיעה במערכת אם הן מנוצלות. דוגמאות לכך כוללות קוד המאפשר גישה שרירותית לקבצים, הזרקת SQL או פקודות, סיסמאות מקודדות, הצפנה שתצורתה נכונה או קבלת אישורים לא מהימנים. אלה היו נפוצים מדי: ל-Claude Sonnet 4 היו 59.57% מהפגיעויות שלה ברמת חומרה זו, ל-GPT-4o היו 62.5%, ול-Llama 3.2 היו 70.73% מדאיגים.

הדו"ח ציין גם חזרות חוזרות ונשנות דליפות משאבים, סוג של באג שבו הקוד פותח משאב - כגון מזהה קובץ, שקע רשת או חיבור מסד נתונים - אך אינו מצליח לסגור אותו כראוי. עם הזמן, דליפות אלו עלולות למצות את משאבי המערכת הזמינים, מה שמוביל לבעיות ביצועים או קריסות. ב-Claude Sonnet 4 היו 54 הפרות כאלה, ב-Llama 3.2 היו 50, וב-GPT-4o 25.

מבחינת תחזוקה, רוב הבעיות היו קוד מריח—דפוסים שלא פוגעים בתוכנית באופן מיידי, אך מקשים על תחזוקה ונוטים יותר לבאגים בעתיד. יותר מ-90% מכלל הבעיות שזוהו נפלו תחת קטגוריה זו, ולעתים קרובות כללו קוד שאינו בשימוש, שמות גרועים, מורכבות מוגזמת או הפרות של שיטות עבודה מומלצות בתכנון.

אישיויות מובחנות

מתוך שילוב זה של חוזקות וחסרונות, סונאר זיהה פרופילי "אישיות" ברורים.

קלוד סונט 4 זכה בתואר "הארכיטקט הבכיר". הוא כותב את הקוד הממושך ביותר - 370,816 שורות על פני מערך הבדיקות - עם מורכבות קוגניטיבית גבוהה, כלומר נתיבי הלוגיקה שלו קשים יותר למעקב. הוא מתפקד היטב אך נוטה לבאגים מתוחכמים כמו דליפות משאבים ושגיאות מקביליות, שיכולות להתרחש כאשר מספר הליכים או תהליכים מקיימים אינטראקציה בדרכים לא מכוונות.

OpenCoder-8B היה "האב-טיפוס המהיר", ויצר קוד קצר וממוקד - 120,288 שורות בסך הכל - אך עם צפיפות הגיליונות הגבוהה ביותר. מהירותו וקיצורו הופכים אותו מתאים היטב להוכחות היתכנות, אך מסוכן לייצור ללא בדיקה מדוקדקת.

Llama 3.2 90B הייתה "ההבטחה שלא קוימה". היא הניבה תוצאות בינוניות אך הייתה בעלת רמת האבטחה הגרועה ביותר, כאשר יותר מ-70% מהפגיעויות סווגו כברמת חוסם.

GPT-4o היה "הגנרליסט היעיל", איזן בין פונקציונליות למורכבות אך לעתים קרובות מועד שגיאות זרימת בקרה—טעויות ברצף הלוגי של פעולות שעלולות להוביל לתוצאות שגויות או לדילוג על קוד.

Claude 3.7 Sonnet היה "קודמו המאוזן", והפיק קוד פחות מפורט מאשר יורשו אך עם צפיפות התגובות הגבוהה ביותר, 16.4%, כלומר הוא הסביר את הלוגיקה שלו יותר מכל מודל אחר. למרות שהיה טוב יותר בתיעוד, הוא עדיין נשא פגיעויות משמעותיות בחומרה גבוהה.

אחד הממצאים הבולטים ביותר הגיע מהשוואה בין קלוד סונטה 4 לקלוד 3.7. למרות שסונטה 4 שיפרה את שיעור המעבר שלה ב-6.3%, אחוז הבאגים שדורגו כחוסמים כמעט הוכפל, מ-7.10% ל-13.71%. גם פגיעויות ברמת החוסם עלו מ-56.03% ל-59.57%. הלקח: שיפורי ביצועים יכולים לבוא על חשבון הבטיחות.

סיכום

סונאר אישיויות הקידוד של סטודנטים מובילים לתואר ראשון במשפטים - דוח מצב הקוד מבהיר שדיוק ביצועי הביצועים מספר רק חלק מהסיפור. הבנת סיכוני אבטחה, תחזוקה וסגנון קידוד חשובה בדיוק כמו ידיעת התדירות שבה מודל "עושה את זה נכון".

לכל אישיות - בין אם ארכיטקט, אב טיפוס, גנרליסט או קודמן מאוזן - יש חוזקות ופשרות. המסר של מפתחים וארגונים הוא "לסמוך אך לאמת", תוך שילוב סיוע בקידוד באמצעות בינה מלאכותית עם פיקוח אנושי, סקירת קוד יסודית ובדיקות אבטחה קפדניות כדי להבטיח שמהירות ונוחות לא יפגעו בבטיחות או ביציבות לטווח ארוך.