Zes LLM’s vergeleken voor echte code‑reparaties – GPT‑5, Claude Sonnet, Grok en meer

Introductie

Een recent benchmark van de Kilo Code‑blog zette zes toonaangevende grote taalmodellen (LLM’s) door drie realistische programmeeruitdagingen. Het doel was simpel: zien welke modellen security‑kritieke bugs konden opsporen, productie‑klare oplossingen konden voorstellen, en dat op een kosteneffectieve manier. De geëvalueerde modellen waren GPT‑5, OpenAI o1, Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4.5, Grok 4 en Gemini 2.5 Pro.

De resultaten laten een duidelijk compromis zien tussen ruwe technische diepgang en praktische onderhoudbaarheid. Hoewel elk model de kwetsbaarheden identificeerde, varieerden de kwaliteit, volledigheid en kosten van de oplossingen sterk. Hieronder volgt een gedetailleerde walkthrough van de methodologie, de drie testcases en bruikbare aanbevelingen voor engineers die een LLM kiezen voor code‑review of geautomatiseerde PR‑controles.

---

Testmethodologie

Kilo Code heeft een consistent test‑framework opgezet om een eerlijke vergelijking te garanderen:

• Invoer: Kleine, risicovolle code‑fragmenten (10‑50 regels) werden aan elk model gevoed met dezelfde prompt: “Fix this. No hints, no leading questions.”
• Fase 1 – AI‑beoordeling: Een geautomatiseerde rubriek scoorde elke respons op juistheid, code‑kwaliteit, volledigheid, veiligheid‑gerichte praktijken en performance.
• Fase 2 – Menselijke validatie: Engineers beoordeelden de AI‑geclassificeerde fixes en selecteerden de versies die ze daadwerkelijk zouden mergen.

Deze twee‑stappen‑aanpak combineerde objectieve metriek met de beoordeling van ontwikkelaars in de praktijk, en gaf een pragmatisch beeld van de bruikbaarheid van elk model in productiepijplijnen.

---

Scenario 1 – Node.js Config Merge‑kwetsbaarheid

Probleem: Een deep‑merge‑functie verspreidt per ongeluk een kwaadaardige admin‑vlag vanuit een gemanipuleerde payload via prototype‑ketens, wat klassieke OASP‑patronen weerspiegelt.

Modelresultaten:

• GPT‑5: Implementeerde gelaagde beveiligingen — null‑prototype basisobjecten, expliciete blokkering van riskante sleutels, hasOwnProperty‑controles en het bevriezen van gevoelige objecten. De oplossing was grondig en klaar voor productie.
• OpenAI o1: Leverde nette helper‑functies, een beknopte lijst van verboden sleutels en leesbare commentaren. De oplossing was binnen enkele minuten gemakkelijk te auditen.
• Claude Sonnet 4.5: Gebruikte Object.create(null) en sleutel‑blokkering, bood solide bescherming maar iets minder diepgang dan GPT‑5.
• Gemini 2.5 Pro: Paste sleutel‑filtering en null‑prototypes toe, maar miste enkele recursieve randgevallen.
• Claude Opus 4.1: Vertrouwde op schema’s en type‑controles — effectief maar voegde onderhoudslast toe.
• Grok 4: Richtte zich op eenvoudige filtering en liet hasOwnProperty‑validatie weg, wat resulteerde in een zwakkere oplossing.

Conclusie: Alle modellen ontdekten de fout, maar alleen GPT‑5 en OpenAI o1 leverden oplossingen die productie‑klaar aanvoelden zonder overmatige complexiteit.

---

Scenario 2 – Moderne Agent‑workflow (2025‑stijl)

Probleem: Een AI‑gedreven agent haalt een webpagina op, interpreteert de inhoud en stelt tool‑calls voor aan een cloud‑management‑API. Zonder strikte grenzen kan de agent kwaadaardige instructies uitvoeren, wat leidt tot token‑lekken tussen tenants en ongeautoriseerde wijzigingen.

Modelresultaten:

• GPT‑5: Introduceerde smalle tool‑scopes, twee‑staps‑bevestigingsregels, strikte vertrouwensgrenzen (referenties verschijnen nooit in modeltekst), herkomst‑controles op opgehaalde HTML, en rol‑gebaseerde, kort‑levende tokens.
• OpenAI o1: Evenaarde de diepgang van GPT‑5, voegde shadow‑tenant RBAC‑analyse toe, respons‑schema‑validatie, en een configuratie die volledige bestands‑systeemtoegang verwijdert.
• Claude Sonnet 4.5: Behandelde vertrouwensgrenzen en herkomst‑tracking, maar miste de gedetailleerde implementatie‑details van GPT‑5.
• Gemini 2.5 Pro: Beperkte tools en gebruikte schema‑controles; gating was aanwezig maar minder uitgebreid dan bij de top‑presteerders.
• Claude Opus 4.1: Hield zich aan Zod‑validatie en DOM‑purify, leverde duidelijke diagrammen maar minder gelaagde verdedigingen.
• Grok 4: Verweesde naar OASP top‑10 en NIST‑richtlijnen met allow‑lists; gating‑logica bleef eenvoudig.

Conclusie: Voor nieuwere, complexe patronen weegt dieper redeneren (zoals getoond door GPT‑5 en OpenAI o1) zwaarder dan eenvoudige patroon‑matching.

---

Scenario 3 – ImageMagick‑commandinjectie

Probleem: Een Express‑API bouwt een shell‑commando voor ImageMagick met door de gebruiker opgegeven lettertype en tekst. Een kwaadaardige payload kan shell‑operatoren injecteren (bijv. ; rm -rf /), wat leidt tot willekeurige code‑executie.

Modelresultaten:

• GPT‑5: Implementeerde een alomvattende verdediging — strikte allow‑lists, absolute lettertype‑paden, vermijding van speciale prefixes, uitvoering via argument‑vectors (geen shell), invoer via stdin, limieten op grootte/ratio, en automatische tijdelijke‑bestand‑opschoning.
• Claude Opus 4.1: Vergelijkbare grondigheid met spawn, allow‑lists, grootte‑validatie, filtering van controle‑tekens, en gedetailleerde demo’s voor reviewers.
• Claude Sonnet 4.5: Gebruikte execFile met sterke allow‑lists en rate‑limiting.
• OpenAI o1: Stapte over op execFile met beknopte lettertype‑validatie en tekst‑sanitization.
• Gemini 2.5 Pro: Nam spawn over met allow‑lists en schone validatie.
• Grok 4: Legde valkuilen van shell‑parsing uit (puntkomma, pipe, ampersand, backticks) en stapte over op spawn met bereik‑validatie.

Conclusie: De beste oplossingen combineerden veilige proces‑executie met strikte allow‑lists en rate‑limits, waardoor shell‑injectie‑vectoren werden geëlimineerd.

---

Kostenanalyse

Het uitvoeren van alle drie scenario’s over de zes modellen kostte in totaal ongeveer $181. Het ImageMagick‑geval was het duurst vanwege de lengte van de model‑outputs. Het Node.js‑merge‑scenario was het goedkoopst, met een gemiddelde van $0.60 per evaluatie (ongeveer $0.10 per modelrun).

Budgetaanbevelingen:

• Voor grootschalige scans waar kosten een rol spelen, leveren Gemini 2.5 Pro of OpenAI o1 90‑95 % van de kwaliteit van GPT‑5 tegen ongeveer 72 % lagere kosten.
• Voor hoog‑risicodomeinen (financieel, gezondheidsdata, bevoorrechte API’s) is de extra kost van GPT‑5 gerechtvaardigd door zijn maximale beveiligingsmaatregelen.
• Voor algemene OASP‑stijl reviews biedt Claude Sonnet 4.5 een sterke balans tussen dekking en betaalbaarheid.

---

Pragmatische aanbevelingen

• Kritieke systemen: Zet GPT‑5 in. De gelaagde verdedigingen en uitputtende fixes maken de meerprijs waard.
• Hoge‑volume, laag‑risico scans: Gemini 2.5 Pro of OpenAI o1 om bijna top‑prestaties te behalen met een fractie van de kosten.
• Middenweg: Claude Sonnet 4.5 biedt solide bescherming voor bekende patronen en blijft budgetvriendelijk.
• Onderhoudbaarheid is belangrijk: De menselijke reviewers gaven de voorkeur aan OpenAI o1 omdat de fixes beknopt waren, binnen 15 minuten leesbaar, en toch de meest complexe scenario’s aanpakte.

De belangrijkste inzicht is dat de meest perfecte oplossing niet altijd de beste langetermijnkeuze is. Een iets minder uitgebreide fix die gemakkelijk te begrijpen en te onderhouden is, kan waardevoller zijn in een snel bewegende ontwikkelomgeving.

---

Conclusie

De Kilo Code‑benchmark toont aan dat moderne LLM’s een niveau hebben bereikt waarop alle zes modellen betrouwbaar security‑kritieke bugs detecteren. De onderscheidende factoren liggen nu in hoe grondig de fixes zijn, de diepgang van de gelaagde beveiligingsmaatregelen, en de totale uitvoering‑kosten.

• GPT‑5 leidt op technisch gebied en veiligheid, ideaal voor mission‑critical code.
• OpenAI o1 biedt een pragmatische balans tussen leesbaarheid, robuustheid en kosten.
• Gemini 2.5 Pro en Claude Sonnet 4.5 fungeren als capabele werkpaarden voor alledaagse code‑hygiëne.

Bij het integreren van LLM’s in je pull‑request‑workflow, stem het model af op de missie: geef prioriteit aan maximale veiligheid voor high‑impact services, en kies voor kosteneffectieve modellen waar snelheid en volume domineren.

Door LLM’s te beschouwen als assisterende reviewers in plaats van orakel‑vervangers, kunnen engineering‑teams hun sterke punten benutten terwijl ze onderhoudslast beperken — en zo veiliger code op schaal leveren.