يمثل كلود 3.5 Sonnet و GPT-4 ، وتحديداً في GPT-4O المتغير ، نموذجين من لغة AI المتقدمة مع اختلافات ملحوظة في دقة الترميز والقدرات الحسابية ذات الصلة. تبرز المقارنة بين هذه النماذج نقاط القوة والضعف الخاصة بها في مهام البرمجة ، وتصحيح الأخطاء ، والتفكير ، والتفاهم السياقي.
أظهر كلود 3.5 Sonnet أداءً مثيرًا للإعجاب في معايير البرمجة مثل Humaneval ، حيث يحقق حوالي 92.0 ٪ من الدقة في اختبارات وظيفة Python. هذه الدقة تتجاوز بشكل هامشي 90.2 ٪ من GPT-4O على نفس المعيار. يترجم التحسن الطفيف في الدقة تجريبياً إلى جلسات تصحيح أخطاء محبطة وتنفيذ أكثر موثوقية لمهام الترميز الشاملة. يُظهر Claude 3.5 Sonnet أيضًا إمكانات قوية في تصحيح الأخطاء المستمرة ، والعمل من خلال دورات إعادة كتابة واختبار متعددة لإنتاج حلول رمز وظيفي ، وهي ميزة كبيرة في حل الأخطاء المعقدة وتصحيح الكود المستقل بواسطة فرق تطوير البرمجيات.
في سيناريوهات الترميز في العالم الحقيقي التي تم اختبارها في Swe-bench تم التحقق منها ، يحل Claude 3.5 Sonnet حوالي 49 ٪ من المهام ، وهي زيادة من أربع نقاط على إصدارات Openai السابقة وتشير إلى تقدم ذي معنى في تطبيق الترميز العملي. تتضمن مزايا هذا النموذج معالجة قواعد الكود المتعددة المرفقات التي تسهلها نافذة سياق رمزية كبيرة 200 ألف تتيح لها الحفاظ على الفهم عبر مستندات الشفرة الواسعة. كما يتميز بوضع "استخدام الكمبيوتر" التجريبي المصمم للتنقل عن عناصر الواجهة والوثائق ، مما يعزز فائدته في بيئات التطوير المتكاملة (IDES).
عند مقارنة التفكير وفهم السياق ، يتفوق Claude 3.5 Sonnet في بعض المهام الدقيقة مثل أسئلة القياس والعلاقة ولكنه يكافح مع الأسئلة العددية والمرتبطة بالتاريخ. في معايير التفكير المعقدة على مستوى الدراسات العليا مثل GPQA ، تقارير Claude 3.5 Sonnet عن دقة 59.4 ٪ ، مما أدى إلى تفوق 53.6 ٪ من GPT-4O ، مما يشير إلى معالجة فائقة لمهام التفكير المعقدة ضمن فهم الكود والتوليد.
على العكس من ذلك ، يوضح GPT-4O نقاط القوة في السرعة والكمون وبعض الجوانب المحددة لحل المشكلات الرياضية. يبلغ GPT-4O حوالي 24 ٪ في زمن الوصول مقارنة بـ Claude 3.5 Sonnet ، مما يمنحه ميزة في التطبيقات التي تحتاج إلى أوقات استجابة سريعة. في مهام الرياضيات الثقيلة ، يتفوق GPT-4O على كلود 3.5 Sonnet مع دقة 76.6 ٪ مقابل 71.1 ٪ على معايير حل المشكلات في سلسلة من سلسلة الرصاص. بالإضافة إلى ذلك ، يميل GPT-4O إلى تقديم استجابات أكثر دقة في سياقات واقعية ورقمية معينة ، مما يجعلها أكثر موثوقية في السيناريوهات حيث تكون دقة البيانات والحساب أمرًا بالغ الأهمية.
في تقييمات الأداء على مهام استخراج البيانات وتصنيفها ، يحقق GPT-4O عمومًا دقة أعلى وأقل إيجابيات كاذبة مقارنة بـ Claude 3.5 Sonnet. ومع ذلك ، يعرض كلود 3.5 Sonnet بعض التحسينات على GPT-4O في عدد من المهام الفرعية المحددة. على سبيل المثال ، في تقرير تقييم استخراج البيانات ، بينما حافظت GPT-4O على دقة أعلى بشكل عام (69 ٪ مقابل 44 ٪ لـ Claude 3.5 Sonnet على بعض الحقول) ، أظهر الأخير عددًا أكبر من التحسينات عبر بعض نقاط البيانات التي تشير إلى إمكانية تحسين الحكاية مع تقنيات الطرفية المعززة والانضبط النموذجي.
على جانب وضوح الكود وقابلية القراءة ، غالبًا ما ينتج كلود 3.5 Sonnet إخراج رمز أوضح وأكثر فهمًا ، وهو أمر ذي قيمة في بيئات التنمية التعاونية حيث تهم الكود. هذا يساهم في دورة تصحيح الأخطاء الفعالة لأن المخرجات الأولية الأكثر وضوحًا تميل إلى طلب تصحيحات معقدة أقل.
تشير أحدث التقييمات الداخلية للوكيل إلى Claude 3.5 Sonnet حل 64 ٪ من مشاكل الترميز المستقل ، أفضل بكثير من سابقتها كلود 3 OPUS بنسبة 38 ٪ ، وعرضت تعزيز توليد الكود المستقلة وقدرات إصلاح الأخطاء. وفي الوقت نفسه ، تم التعرف على GPT-4O من أجل سقف الأداء العالي بشكل عام وتحسينات أوسع على العديد من الجبهات ولكن مع وجود المزيد من التباين بشكل طفيف اعتمادًا على نوع المهمة.
تسلط المقارنات النموذجية الحديثة أيضًا الضوء على Claude 3.7 Sonnet ، وهو تكرار يتجاوز 3.5 ، وحقق دقة أفضل (ما يصل إلى 90 ٪ في مهام قاعدة البيانات المعقدة) ، ومع ذلك يحتفظ Claud 3.5 Sonnet بمزايا في السرعة والمخرجات المبسطة لحالات استخدام التكرار السريعة مثل تطوير الواجهة.
باختصار ، يوفر Claude 3.5 Sonnet دقة فائقة في معايير الترميز الأساسية مثل Humaneval و Exced في تصحيح التصحيح المستمر المستمر ، والتعامل مع قاعدة الكود متعددة الملفات المعقدة ، ووضوح توليد الكود. إنه يؤدي بشكل جيد بشكل خاص في مهام التفكير على مستوى الدراسات العليا. GPT-4O ، من ناحية أخرى ، أسرع ، أفضل مع المشكلات المتعلقة بالرياضيات ، ويوفر دقة أعلى مع عدد أقل من الإيجابيات الخاطئة في مهام التصنيف والاستخراج. يحقق GPT-4 أيضًا أعلى دقة من الناحية المطلقة في بعض التقييمات ، مع الحفاظ على وضعه كنموذج من الدرجة الأولى لدقة الترميز حيث تكون السرعة والدقة ذات أهمية قصوى.
في حين أن Claude 3.5 Sonnet يطور قدرات في حل المشكلات المستقلة ، وترميز سيولة ، وفهم السياق ، وحافة GPT-4 في السرعة ، والتفكير الرياضي ، والمواقف الدقيقة لها كقائد في المهام التي تتطلب سرعة ودقة متوازنة. يعتمد الاختيار بين الاثنين على سياق الترميز المحدد Claud 3.5 Sonnet لصياغة التعليمات البرمجية المستمرة و GPT-4O للمهام التي تتطلب سرعة أعلى والدقة العددية.
ومع ذلك ، يظهر كلا النموذجين قيودًا في ضرب علامات دقة مثالية في استخراج البيانات ومهام الترميز المعقدة متعددة الخطوات ، مما يستلزم تصميم تطبيق مدروس حول الهندسة الفوري والاختبار التكراري لتسخير نقاط قوتها بفعالية. كما أنها تتطلب نموذجًا مستمرًا وضغط على تحسينات لتقليل الانحدارات العرضية والاستفادة من تحسيناتها بالكامل في سياقات الترميز العملية.
تؤكد هذه المقارنة التفصيلية على المفاضلات الدقيقة بين Claude 3.5 Sonnet و GPT-4O في دقة الترميز ، حيث يتفوق Claude 3.5 Sonnet في التفكير وعمق التصحيح بينما يؤدي GPT-4O في سرعة الاستجابة والدقة الرياضية. يقدم كل منها مزايا فريدة في تقدم إنتاجية البرمجة المدعومة من AI.
مراجع:
- التقييمات الداخلية للأنثروبور ومعايير Python Humaneval تقرير كلود 3.5 سونيت عند دقة الترميز 92.0 ٪ مقابل GPT-4O بنسبة 90.2 ٪ على مهام بيثون.
- تظهر الدراسات المقارنة GPT-4O بشكل أسرع في الكمون بحوالي 24 ٪ ، ودقة مشكلة في الرياضيات بشكل أفضل ، ودقة أعلى في مهام استخراج البيانات معينة.
-تحليل تصحيح الأخطاء ، ووضوح الكود ، والاحتفاظ بالسياق ، وحل المشكلات المستقلة يسلط الضوء على كلود 3.5 Sonnet القوية متعددة الخطوات التصحيح والتفكير.
- معايير استخراج البيانات وتصنيفها ، حيث يتفوق GPT-4O عمومًا على كلود 3.5 السوناتة ولكن مع تحسينات محددة في السوناتة.
- تشير مقارنات اختبار مستوى المستخدم ومقارنات السرعة إلى توليد الإخراج الأسرع لـ Claude 3.5 في المهام التكرارية مقابل دقة أعلى قليلاً في الاستعلامات المعقدة عن طريق الإصدارات اللاحقة.