Лучшие бесплатные модели OpenRouter для программирования (2026)

OpenRouter предоставляет доступ к более чем 300 моделям ИИ через единый API — и около 30 из них совершенно бесплатны. Но какие из них действительно умеют писать нормальный код?

Я запустил одну и ту же задачу по созданию эндпоинта регистрации на FastAPI через все бесплатные модели кода на OpenRouter Playground, измерил их скорость по журналу активности и проверил сгенерированный код на структуру и корректность. Вот что получилось — включая то, какие «бесплатные» модели тихо исчезли.

Коротко — Мой топ выбор (Протестировано 23 июня 2026 г.)

Рейтинг бесплатных моделей OpenRouter — отсортировано по реальному использованию (июнь 2026)

Как я тестировал

Я дал каждой модели одно и то же задание:

«Напишите конечную точку REST API на Python с использованием FastAPI для обработки регистрации пользователей. Включите валидацию входных данных с помощью Pydantic, правильную обработку ошибок при дублировании email-адресов, хеширование паролей с помощью bcrypt и возврат соответствующих HTTP-кодов состояния. Напишите код, готовый к использованию в продакшене, а не учебный пример.»

Это задача средней сложности, которая проверяет сразу несколько аспектов: валидацию, безопасность, обработку ошибок и проектирование API.

Настройка теста: OpenRouter Playground (openrouter.ai/chat), бесплатный аккаунт без кредитов, 23 июня 2026 г. Скорость и количество токенов взяты из журнала активности OpenRouter. Все модели использовали конечную точку :free.

Страница модели Qwen3 Coder — примечание: вариант:freeбыл удалён до даты нашего тестирования

Тестирование всех моделей бок о бок в OpenRouter Playground — один и тот же промпт, разные вкладки

Предупреждение: два популярных модели потеряли бесплатный доступ

Перед рейтингом — важное предупреждение, о котором пока не упоминает ни одно другое руководство:

Qwen3 Coder (:free) больше не существует. С конца июня 2026 года конечная точка :free больше не доступна. Вы по-прежнему можете использовать Qwen3 Coder Plus, но это стоит ~$0.004 за запрос. Многие статьи о «лучших бесплатных моделях» всё ещё указывают его как бесплатный — они устарели.

DeepSeek R1 (:free) тоже исчез. Та же история. Несколько статей в топ-10 по этому ключевому слову по-прежнему рекомендуют его как бесплатный вариант. Это не так.

Llama 3.3 70B (:free) имеет ограничения скорости на стороне провайдера. Технически модель по-прежнему бесплатна, однако во время тестирования я столкнулся с ограничениями скорости со стороны провайдера — модель оказалась непригодной для использования.

Именно поэтому важно реальное тестирование. Ландшафт бесплатных моделей меняется быстрее, чем обновляются статьи в блогах.

Рейтинг — что реально работает прямо сейчас

Уровень 1 — Лучшие бесплатные модели для программирования

GPT-OSS 120B (:free) — Лучший выбор

Модель OpenAI с открытым исходным кодом на 120B параметров под лицензией Apache 2.0. Сгенерировала наибольшее количество токенов среди всех протестированных моделей (3 013 токенов) со скоростью 36,0 tok/s — около 84 секунд для полной реализации конечной точки.

При таком объёме вывода GPT-OSS склонен создавать подробные реализации со встроенными импортами, обработкой ошибок и документацией. Это самая мощная бесплатная модель из доступных, которая хорошо справляется со сложными многоаспектными задачами. Для задач, решаемых с одного раза, когда важно получить правильный результат сразу, это лучший бесплатный вариант на OpenRouter прямо сейчас.

Cohere North Mini Code (:free) — Король скорости

30B параметров в общей сложности, из которых активны только 3B (разреженная MoE). Эта модель быстрая — 69,1 tok/s, выполняет ту же задачу всего за 42 секунды, генерируя при этом 2 910 токенов. Оптимизирована для генерации кода и терминальных задач с контекстом 256K и выводом 64K.

Я ожидал, что облегчённая модель создаст простой, плоский код. Вместо этого North Mini Code сгенерировал полноценную многофайловую структуру проекта: отдельный database.py с SQLAlchemy ORM, schemas.py с моделями Pydantic (включая валидатор надёжности пароля, требующий наличия цифр и букв), password_utils.py с bcrypt через passlib и auth_router.py с внедрением зависимостей FastAPI. Модель даже установила orm_mode = True для модели ответа.

Для модели с 3 миллиардами активных параметров это впечатляет. Код, пожалуй, организован лучше, чем у многих более крупных моделей. Компромисс: при по-настоящему сложном рефакторинге нескольких файлов или тонких архитектурных решениях меньшее количество параметров даст о себе знать. Но для генерации отдельных эндпоинтов и скриптов? Лучшее соотношение скорости и качества при нулевых затратах — вне конкуренции.

Уровень 2 — Применимо с оговорками

NVIDIA Nemotron 3 Ultra (:free)

1M контекст, архитектура MoE. Качество вывода приемлемое (2 375 токенов), но при скорости 15,1 tok/s вам придётся ждать почти 3 минуты одного ответа. Генерируемый код работоспособен, но менее структурирован, чем у GPT-OSS или North Mini Code.

Более серьёзная проблема: это акция — NVIDIA временно субсидирует её. В любую неделю она может стать платной. Не стройте свой рабочий процесс вокруг этого.

Poolside Laguna M.1 (:free)

Создан специально для агентного кодирования — вызов инструментов, многошаговые рабочие процессы. Но при 8,0 tok/s ждать более 5 минут одного ответа — это мучительно для интерактивного использования.

Объём выходных данных приемлемый (2 457 токенов), но 5-минутное ожидание убивает любой интерактивный рабочий процесс.

Если вы запускаете агент для написания кода, который отправляет запросы в фоновом режиме, и вы готовы подождать, Laguna подойдёт. Для всего интерактивного — используйте GPT-OSS или North Mini Code.

Уровень 3 — Не рекомендуется

Llama 3.3 70B Instruct (:free) — Технически всё ещё бесплатна, но во время тестирования столкнулась с ограничениями скорости на стороне провайдера. Даже когда работает — это модель общего назначения, не специализированная на коде. Ненадёжна.

Gemma 4 31B (:free) — Лучше подходит для задач компьютерного зрения, чем для программирования. Не тестировалась в данном бенчмарке.

Mistral Devstral 2 (:free) — Отзывы на Reddit разделились: одним нравится, другие говорят, что модель галлюцинирует импорты. Недостаточно надёжна для рекомендации.

В чём подвох?

Каждый тред на Reddit о бесплатных моделях OpenRouter задаёт этот вопрос. Вот честный ответ по результатам тестирования:

Лимиты запросов реальны. 20 запросов в минуту, 200 в день. Достаточно для обучения и прототипирования, но не для полноценного дня агентного программирования.

Скорость сильно варьируется. North Mini Code — 69,1 tok/s против Laguna — 8,0 tok/s: это разница в 8,6 раза. И эти цифры меняются в зависимости от нагрузки. Как выразился один пользователь Reddit: «как повезёт — зависит от трафика».

Модели исчезают без предупреждения. Я убедился в этом лично: Qwen3 Coder и DeepSeek R1 оба потеряли статус :free. Moonshot Kimi K2.6 и DeepSeek V4 Flash также пропали в июне 2026 года. Любая модель с пометкой «promo» — следующая на очереди.

Качество равнозначно платному, доступность — нет. Бесплатные конечные точки используют те же веса модели — результат идентичен. Разница в приоритете: платные запросы обрабатываются первыми.

Рейтинг стабильности (июнь 2026)

Таблица лидеров моделей для программирования OpenRouter — включает как бесплатные, так и платные модели

Когда бесплатного недостаточно — лучшие бюджетные улучшения

Бесплатные модели охватывают многое, но когда вам нужны более высокие лимиты запросов или качество уровня передовых разработок, эти предложения обеспечивают наилучшее соотношение цены и качества в июне 2026 года:

Qwen3 Coder Plus (qwen/qwen3-coder-plus) — ~$0.004 за запрос

Платный преемник бесплатного Qwen3 Coder, который был удалён. В моём тесте: 44,1 tok/s, 1 060 токенов на выходе, завершено примерно за 24 секунды. Качество кода заметно выше — модель создала асинхронную реализацию SQLAlchemy с полноценным сервисным слоем, пользовательскими классами исключений, структурированным логированием и даже обработкой состояния гонки через перехват IntegrityError. Если вам нравился Qwen3 Coder, пока он был бесплатным, — вот куда он делся, и честно говоря, прирост качества стоит своих $0.004.

GLM 5.2 (z-ai/glm-5.2) — $0.98/$3.08 за 1М токенов

Самая мощная модель с открытыми весами для написания кода. 744B параметров всего (40B активных, MoE), контекст 1M, лицензия MIT. Набрала 81.0 на Terminal-Bench 2.1 и 62.1 на SWE-bench Pro. Если вы хотите качество кода уровня Claude за долю стоимости — это именно она.

Qwen 3.7 Max (qwen/qwen3.7-max) — $1.25/$3.75 за 1М токенов (скидка 50%)

Флагманская модель Alibaba с приоритетом агентов. Контекст 1M, разработана для задач с сотнями вызовов инструментов. Набрала 60.6 на SWE-Pro. Путь обновления с Laguna M.1, если вам нужна надёжность агентов при длинном контексте.

Реальная стоимость: Типичная сессия программирования составляет 50–100 тыс. токенов. По тарифам Qwen3 Coder Plus это менее $0,01. По тарифам GLM 5.2 — примерно $0,05–0,15. Для сравнения: $7–15 на Claude Opus.

Как начать работу

API совместим с OpenAI — измените базовый URL, и всё готово:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="your-openrouter-key",  # бесплатно, без кредитной карты
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-oss-120b:free",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to..."}],
)

Замените gpt-oss-120b:free на любой идентификатор модели с суффиксом :free. Когда вы перерастёте бесплатный уровень, кредиты на $5 снимут все ограничения по частоте запросов и откроют доступ к 300+ моделям.

Итог

Для большинства задач программирования: GPT-OSS 120B — лучший баланс качества вывода и скорости среди бесплатных моделей.

Для быстрых итераций: North Mini Code — 69 tok/s, даёт ответ менее чем за минуту.

Для фоновых агентов: Laguna M.1 — если вас не смущает ожидание в 5 минут, он создан для рабочих процессов с вызовом инструментов.

Для серьёзных задач: Пополните баланс на $5 и используйте Qwen3 Coder Plus ($0.004/запрос) или GLM 5.2 ($0.05/сессия). Бесплатный тариф — для прототипирования. Для продакшена используйте платный.

Моим главным сюрпризом стал North Mini Code. Имея всего 3B активных параметров, я ожидал вывода игрушечного уровня — вместо этого он сгенерировал правильно структурированный многофайловый проект FastAPI с SQLAlchemy, внедрением зависимостей и валидацией паролей, и всё это за 42 секунды. GPT-OSS 120B выдал наиболее полный результат, но тратит вдвое больше времени. Главный урок: не доверяйте ни одному списку «лучших бесплатных моделей», в котором не указана дата тестирования. Qwen3 Coder был фаворитом у всех две недели назад — теперь его нет.

Все модели протестированы на OpenRouter 23 июня 2026 года с использованием бесплатного аккаунта без кредитов. Данные о скорости получены из журнала активности OpenRouter. Доступность бесплатных моделей часто меняется — актуальный список смотрите на странице бесплатных моделей.