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Comparación de marcasAI coding

Best AI Coding Assistants 2025

Mejores Asistentes de Codificación de IA 2025: GitHub Copilot, Cursor y herramientas que están cambiando la programación. ¿Están siendo reemplazados los desarrolladores? Impacto en el mercado laboral.

Conclusiones clave

Qué marca lidera en visibilidad y menciones de IA.

GitHub domina la visibilidad de IA superando Cursor con un crecimiento masivo

677Menciones de IA analizadas
6Aplicaciones de IA probadas
5diferentes consultas evaluadas
Nov 15, 2025Última actualización:

Recomendación de IA

Marcas más recomendadas por los modelos de IA

GitHub

Mejor opción

6/6

Los modelos están de acuerdo

Clasificación de popularidad

Clasificación general basada en las menciones de marca de IA

GitHub

Rango #1

2/2

Total de respuestas analizadas

Menciones de tendencia

Cambios recientes en las respuestas del modelo de IA

Node.js

Estrella en ascenso

45.8%

Tasa de crecimiento

Visibilidad de la marca

Análisis de la presencia de la marca en las respuestas generadas por IA.

Clasificación de la cuota de visibilidad de la IA

Marcas clasificadas por cuota de menciones de IA en las respuestas

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Cuota de visibilidad de la IA a lo largo del tiempo

Tendencias de la cuota de visibilidad a lo largo del tiempo en las marcas comparadas

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github
jetbrains
vs code
tabnine
chatgpt

Temas comparados

Información clave de las comparaciones de aplicaciones de IA en los principales temas

"Which AI is better: code completion or full IDE assistance?"

La asistencia completa del IDE se prefiere generalmente sobre la finalización de código sola debido a su soporte integral y capacidades de integración, según se percibe en la mayoría de los modelos de IA.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT muestra una inclinación más fuerte hacia la asistencia completa del IDE con mayor visibilidad para herramientas como Cursor (6.6%) y JetBrains (4.5%), sugiriendo una preferencia por entornos de desarrollo integrales sobre herramientas de finalización de código independientes como Copilot (0.1%). Su tono es positivo, enfatizando una robusta integración del ecosistema.

deepseek
deepseek

Deepseek parece neutral, con visibilidad equilibrada para herramientas de finalización de código como Tabnine (2.5%) y soluciones de IDE completo como JetBrains (2.8%) y VS Code (2.8%), indicando que no hay una preferencia clara pero reconociendo la utilidad de ambos enfoques.

gemini
gemini

Gemini se inclina hacia la asistencia completa del IDE, dando notable visibilidad a Cursor (2.5%) y JetBrains (2.4%) sobre herramientas más específicas como Amazon CodeWhisperer (0.1%), con un tono positivo que resalta la experiencia del usuario y una funcionalidad más amplia.

grok
grok

Grok demuestra una ligera preferencia por la asistencia completa del IDE, con visibilidad comparable para VS Code (2.2%) y JetBrains (2.1%) frente a herramientas de finalización de código como Tabnine (1.9%), manteniendo un tono neutral a positivo centrado en las necesidades prácticas de los desarrolladores.

perplexity
perplexity

Perplexity se inclina hacia la asistencia completa del IDE, priorizando JetBrains (2.7%) y Cursor (2.5%) sobre herramientas de finalización independientes como Tabnine (1.9%), con un tono positivo centrado en los patrones de adopción y el apoyo del ecosistema.

google
google

Los datos de Google son inconclusos debido a participaciones de visibilidad mínimas (0.1% en todas las marcas) y bajo volumen de preguntas, mostrando un tono neutral sin preferencia discernible por la finalización de código o la asistencia completa del IDE.

"Which is better: GitHub Copilot or Cursor?"

GitHub Copilot parece tener una ligera ventaja sobre Cursor basada en visibilidad y percepciones del modelo, principalmente debido a su mayor reconocimiento y asociación con ecosistemas de desarrolladores más amplios.

gemini
gemini

Gemini muestra visibilidad igual para GitHub (2.7%) y Cursor (2.7%), indicando una postura neutral sin favorecer explícitamente. Su tono de sentimiento es neutral, enfocándose en la representación equilibrada en herramientas para desarrolladores sin una razón más profunda para la preferencia.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT exhibe un fuerte sesgo hacia GitHub (9% de visibilidad) sin mencionar a Cursor, sugiriendo una preferencia por GitHub Copilot debido a su presencia establecida en ecosistemas de codificación. El tono de sentimiento es positivo para GitHub, enfatizando su adopción entre los desarrolladores.

grok
grok

Grok asigna visibilidad igual a GitHub (2.7%) y Cursor (2.7%), reflejando una percepción neutral sin favorecer a uno sobre el otro. Su tono de sentimiento es neutral, careciendo de razonamientos específicos para diferenciar su utilidad o experiencia del usuario.

perplexity
perplexity

Perplexity favorece ligeramente a GitHub (3.1%) sobre Cursor (2.7%) en visibilidad, indicando una leve preferencia por GitHub Copilot debido a su mayor reconocimiento en comunidades de codificación. El tono de sentimiento es neutral a ligeramente positivo para GitHub, sin conocimientos críticos sobre Cursor.

deepseek
deepseek

Deepseek da visibilidad igual a GitHub (2.7%) y Cursor (2.7%), pero también menciona 'Copilot' explícitamente (0.1%), insinuando una leve inclinación hacia GitHub Copilot debido a la asociación directa. El tono de sentimiento es neutral a ligeramente positivo para GitHub Copilot, careciendo de una evaluación crítica de Cursor.

google
google

Google muestra visibilidad mínima para GitHub (0.1%) y ninguna mención de Cursor, sugiriendo una percepción débil y contextualmente irrelevante de ambos en relación con la pregunta. El tono de sentimiento es neutral, sin datos significativos para evaluar la preferencia por cualquiera de las herramientas.

"Which AI coding assistant gives better ROI for the price?"

GitHub Copilot emerge como el asistente de codificación de IA líder para ROI basado en la participación de visibilidad y la percepción de integración del ecosistema entre modelos. Su constante alta visibilidad, especialmente en el análisis de ChatGPT, subraya su valor por el precio entre los desarrolladores.

gemini
gemini

GitHub Copilot tiene la mayor participación de visibilidad con un 2.8%, sugiriendo una ligera preferencia por su reconocimiento y adopción entre desarrolladores para asistencia en codificación. El tono es neutral, enfocándose en la visibilidad sin juicio de valor explícito.

deepseek
deepseek

GitHub Copilot nuevamente lidera con una participación de visibilidad del 3.1%, indicando un fuerte reconocimiento como asistente de codificación, probablemente debido a su integración y base de usuarios; el sentimiento permanece neutral con énfasis en la presencia sobre la evaluación directa del ROI.

perplexity
perplexity

GitHub Copilot y Tabnine empatan con una participación de visibilidad del 3.1%, con un tono neutral que refleja un reconocimiento igual, aunque el modelo no profundiza en beneficios específicos de ROI, enfocándose puramente en métricas de exposición.

chatgpt
chatgpt

GitHub Copilot domina con una participación de visibilidad del 9.6%, superando con creces a los demás, indicando un fuerte sentimiento positivo por su eficacia percibida e integración en entornos de codificación, correlacionándose directamente con un mejor ROI por el precio.

grok
grok

GitHub Copilot lidera con una participación de visibilidad del 3.0%, con un tono neutral a positivo que sugiere fiabilidad y adopción comunitaria, aunque el ROI se infiere indirectamente a través de la visibilidad en lugar de un análisis explícito de costo-valor.

google
google

GitHub Copilot empata con otros en una baja participación de visibilidad del 0.3%, reflejando un tono neutral a escéptico debido a datos limitados y enfoque, sin una clara indicación de ROI o preferencia por ningún asistente de codificación específico.

"Which AI coding tool is better for junior vs senior developers?"

GitHub emerge como la herramienta de codificación de IA líder para desarrolladores junior y senior en la mayoría de los modelos debido a su constante alta visibilidad y fuerte apoyo del ecosistema.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT favorece enérgicamente a GitHub con una participación de visibilidad del 7.6%, destacando su robusta comunidad y recursos extensos ideales para juniors que necesitan orientación y seniors que buscan colaboración. Su tono es positivo, enfatizando la versatilidad de GitHub junto a herramientas como Tabnine (7.3%) para finalización de código.

perplexity
perplexity

Perplexity también prioriza a GitHub con una participación de visibilidad del 3.3%, enfocándose en su amplia accesibilidad para todos los niveles de habilidad, aunque su conjunto de datos limitado sugiere un tono cauteloso y neutral. Ignora herramientas especializadas, indicando un enfoque en plataformas convencionales para uso general.

deepseek
deepseek

Deepseek se inclina hacia GitHub y Tabnine por igual (ambos al 2.7%), valorando a GitHub por su ecosistema adecuado para seniors y a Tabnine por su asistencia impulsada por IA beneficiosa para juniors, con un tono positivo. Equilibra herramientas impulsadas por la comunidad y por IA como complementarias.

gemini
gemini

Gemini favorece a GitHub (2.4%) por sus características colaborativas atractivas para seniors, mientras que menciona a VS Code (1.5%) por su usabilidad ligera para juniors, con un tono neutral a positivo. Su enfoque está en la integración práctica dentro de entornos de codificación.

grok
grok

Grok destaca GitHub, VS Code, Tabnine y Cursor (cada uno alrededor del 1.9%) con un tono positivo, elogiando a GitHub y VS Code por interfaces amigables para juniors y herramientas de IA como Tabnine por la productividad de los seniors. Enfatiza un conjunto diverso de herramientas que acomodan variados niveles de experiencia.

google
google

Google muestra un compromiso mínimo con una participación de visibilidad del 0.1% para GitHub y otros, adoptando un tono neutral a escéptico debido a datos limitados. Su percepción carece de profundidad, ofreciendo poco conocimiento sobre preferencias para desarrolladores juniors o seniors.

"Which AI coding tool is better for different programming languages?"

GitHub emerge como la herramienta de codificación de IA líder en la mayoría de los modelos debido a su consistentemente alta participación de visibilidad y versatilidad percibida a través de lenguajes de programación.

grok
grok

Grok favorece a GitHub con una participación de visibilidad del 2.7%, destacando su amplia utilidad a través de múltiples lenguajes de programación, respaldado por un tono de sentimiento positivo que enfatiza la fortaleza de su ecosistema. Su enfoque en herramientas como JetBrains (2.4%) también sugiere una preferencia por entornos de desarrollo robustos.

deepseek
deepseek

Deepseek prioriza a GitHub (2.5%) y Tabnine (2.5%) por igual, con un tono de sentimiento neutral que indica una utilidad equilibrada para diversas necesidades de codificación. Percibe a GitHub como una plataforma versátil y a Tabnine como un fuerte asistente de codificación de IA a través de lenguajes.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT favorece enérgicamente a GitHub (9.3%) y a Tabnine (8.8%), con un tono de sentimiento positivo basado en su amplia adopción y interfaces amigables para diversos lenguajes de programación. También destaca a VS Code (6.7%) como una herramienta clave, subrayando la accesibilidad y la integración.

perplexity
perplexity

Perplexity se inclina hacia GitHub (3.3%) con un tono de sentimiento positivo, citando su apoyo comunitario y aplicabilidad a través de lenguajes de programación. Cursor (2.8%) también gana atención por su rol emergente en entornos de codificación asistidos por IA.

gemini
gemini

Gemini apoya a GitHub (2.5%) como una herramienta líder con un tono de sentimiento neutral a positivo, enfocándose en su compatibilidad con múltiples lenguajes y fuerte ecosistema comunitario. También nota a VS Code (1.8%) como una opción amigable para diversas tareas de codificación.

google
google

Google no muestra un claro favorito debido a una participación de visibilidad uniformemente baja (0.1%) en todas las herramientas, incluido GitHub, con un tono de sentimiento neutral. Sus datos limitados sugieren una falta de sesgo fuerte o conocimientos profundos en apoyo a lenguajes específicos.

Preguntas frecuentes

Información clave sobre la posición de su marca en el mercado, la cobertura de IA y el liderazgo temático.

What is the best AI coding assistant in 2025?

GitHub Copilot (Microsoft/OpenAI) and Cursor are the top two. Copilot integrates into VS Code, costs $10/month ($100/year), and is the most popular with 1M+ paid users. It's great for autocomplete and generating simple functions. Cursor is a full IDE built around AI - it can understand entire codebases, refactor large files, and chat about your code. Cursor costs $20/month and is preferred by serious developers for complex projects. Other contenders: Tabnine (privacy-focused), Codeium (free), Amazon CodeWhisperer, and Replit Ghostwriter. Most developers use multiple tools.

Are AI coding assistants replacing developers?

Junior developers are getting crushed, senior developers are becoming more productive. The harsh reality: entry-level coding jobs have disappeared. Companies that used to hire junior devs for basic tasks now use AI. Bootcamp graduates can't find jobs because AI writes the code they would have written. However, senior developers who use AI are 2-5x more productive - they focus on architecture and problem-solving while AI handles boilerplate. The market is splitting: AI made mediocre coders obsolete while making great developers superhuman. If you're learning to code now, you must be AI-native from day one or you're competing with free AI that works 24/7.

Can AI write production-quality code?

AI can write decent code for common tasks but struggles with complex architecture, security, and edge cases. Copilot is amazing for boilerplate, CRUD operations, and standard algorithms. It fails at: novel algorithms, optimizing performance, understanding business logic, security considerations, and debugging complex issues. The code AI generates often works but isn't maintainable or scalable. Real-world experience: AI writes code that passes tests but has subtle bugs discovered months later. Senior developers use AI to speed up routine tasks but review everything carefully. Shipping AI-generated code without human oversight is asking for disasters.

Should I learn to code in 2025 with AI tools?

Yes, but differently than before. Don't just learn syntax - AI handles that. Learn: problem decomposition, system design, debugging, understanding business requirements, and judging code quality. Use AI from day one but understand what the AI generates. The dangerous path: copying AI code without understanding it. You become dependent and can't solve problems when AI fails. The smart path: use AI to speed up learning by generating examples, but always understand the logic. Companies want developers who can architect solutions and work with AI tools, not developers who just copy-paste AI output. The bar is higher now: you need to be good enough that AI enhances you rather than replaces you.

Is using AI coding assistants cheating or learning?

It's a tool, like StackOverflow was - but way more powerful. The debate: purists say learning with AI creates developers who can't code without help. Pragmatists say refusing AI is like refusing Google. The truth is nuanced: using AI to learn faster is smart. Using AI to avoid learning is career suicide. For students: use AI to understand concepts and see implementations, but code solutions yourself to build muscle memory. For professionals: use AI aggressively to ship faster. The industry moved on - companies expect you to use AI tools. Interviews are getting harder because AI raised the baseline. Everyone can write basic code now, so you need to be exceptional at higher-level skills.

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