Claude 3.5 Sonet a GPT-4, konkrétně ve své variantě GPT-4O, představují dva pokročilé modely jazyků AI s významnými rozdíly v přesnosti kódování a souvisejících výpočetních schopnostech. Srovnání těchto modelů zdůrazňuje jejich příslušné silné a slabé stránky v programovacích úkolech, ladění, uvažování a kontextovém porozumění.
Claude 3.5 Sonet prokázal působivý výkon v programovacích benchmarcích, jako je Humanival, kde dosahuje přibližně 92,0% přesnosti funkcí Python. Tato přesnost okrajově překonává 90,2% GPT-4O na stejném měřítku. Mírné zlepšení přesnosti převádí empiricky do méně frustrujících ladění a spolehlivější provádění end-to-end kódovacích úkolů. Sonnet Claude 3.5 také ukazuje silné schopnosti při přetrvávajícím ladění, zpracování více přepisovacích a testovacích cyklů za účelem vytváření řešení funkčních kódů, což je významnou výhodou v komplexním rozlišení chyb a autonomní korekce kódu pomocí týmů vývoje softwaru.
Ve scénářích kódování v reálném světě testované na SWE-Bench ověřených, Claude 3.5 sonet řeší přibližně 49% úkolů, což je čtyřbodový nárůst oproti dřívějším OpenAI verzi a naznačuje smysluplný pokrok v praktické kódovací aplikaci. Výhody tohoto modelu zahrnují manipulaci s komplexními, více-filiální kódové cesty usnadněné velkým kontextovým oknem 200 000 tokenu, které mu umožňuje udržovat porozumění napříč rozsáhlými kódovými dokumenty. Je také vybaven experimentálním režimem „Počítačového použití“ určeného k navigaci prvků rozhraní a dokumentaci, což zvyšuje jeho užitečnost v integrovaných vývojových prostředích (IDE).
Při porovnávání uvažování a porozumění kontextu Claude 3.5 sonet vyniká v určitých jemných úkolech, jako jsou analogie a vztahové otázky, ale bojuje s numerickými a datovými otázkami. Ve složitých benchmarkech na úrovni absolventů, jako je GPQA, uvádí Claude 3.5 Sonet přibližně 59,4% přesnost, přičemž 53,6% GPT-4o naznačuje, což ukazuje na vynikající manipulaci s komplexními úkoly v oblasti uvažování v porozumění a generování.
Naopak, GPT-4o demonstruje silné stránky rychlosti, latence a některých specifických aspektů matematického řešení problémů. GPT-4o má asi 24% rychlejší latence ve srovnání s Claude 3,5 sonet, což mu dává výhodu v aplikacích, které vyžadují rychlou dobu odezvy. V matematických úkolech překonává GPT-4o Claude 3,5 sonet s přesností 76,6% oproti 71,1% na benchmarcích pro řešení problémů s nulovým výstřelem. Kromě toho má GPT-4o tendenci poskytovat přesnější odpovědi v určitých faktických a numerických kontextech, což je spolehlivější ve scénářích, kde je přesnost dat a výpočtu kritická.
Při hodnocení výkonnosti výkonu u úkolů extrakce a klasifikace dat GPT-4o obecně dosahuje vyšší přesnosti a méně falešných pozitiv ve srovnání s Claude 3.5 sonet. Claude 3.5 Sonet však vykazuje určitá vylepšení oproti GPT-4o v řadě specifických dílčích úkolů. Například ve zprávě o hodnocení extrakce dat, zatímco GPT-4o si udržoval celkovou vyšší přesnost (69% oproti 44% pro Claude 3,5 sonet na určitých polích), posledně jmenovaný vykazoval větší počet vylepšení v některých datových bodech, což naznačuje potenciál pro další zdokonalení pro další vylepšené techniky a naladění modelu.
Pokud jde o aspekt jasnosti a čitelnosti kódu, Claude 3.5 Sonet často vytváří jasnější a srozumitelnější výstup kódu, což je cenné v prostředích pro vývoj spolupráce, kde záleží na udržování kódu. To přispívá k jeho efektivnímu ladicímu cyklu, protože jasnější počáteční výstupy mají tendenci vyžadovat méně komplexních korekcí.
Nejnovější interní agentická hodnocení naznačují, že Claude 3.5 Sonet vyřešil 64% autonomních problémů s kódováním, výrazně lepší než jeho předchůdce Claude 3 Opus při 38%, což představuje zvýšené nezávislé generování kódu a opravy chyb. GPT-4o je mezitím uznán za svůj celkový strop vyššího výkonu a širší vylepšení na mnoha frontách, ale s mírně větší variabilitou v závislosti na typu úkolu.
Nedávná srovnání modelu také zdůrazňuje Claude 3.7 Sonet, iterace nad 3,5, dosažení ještě lepší přesnosti (až 90% u komplexních databázových úkolů), ale Claude 3.5 sonet si zachovává výhody v rychlosti a efektivní výstupy pro rychlé iterace případů použití.
Stručně řečeno, Claude 3.5 Sonet nabízí vynikající přesnost v jádrových kódovacích benchmarcích, jako je Humanival a vyniká při přetrvávajícím autonomním ladění, komplexní manipulaci s více soubory a jasností generování kódu. Funguje to obzvláště dobře v úkolech odůvodnění na úrovni absolventů. GPT-4o, na druhé straně, je rychlejší, lepší s problémy související s matematikou a přináší vyšší přesnost s méně falešnými pozitivy v klasifikačních a extrakčních úkolech. GPT-4 také dosahuje nejvyšší přesnosti v absolutním vyjádření v některých hodnoceních a zachovává svůj status nejvyššího modelu pro přesnost kódování, kde je rychlost a přesnost prvořadá.
Zatímco Claude 3.5 Sonet postupuje schopnosti v autonomním řešení problémů, kódování tekutosti a kontextového porozumění, hrana GPT-4 v rychlosti, matematické uvažování a přesné umístění jako vůdce v úkolech vyžadujících vyváženou rychlost a přesnost. Volba mezi těmito dvěma závisí na specifickém kódovacím kontextu Claude 3.5 sonetu pro přetrvávající, nuanční tvorbu kódu a GPT-4o pro úkoly vyžadující vyšší rychlost a numerickou přesnost.
Oba modely však ukazují omezení při zasažení dokonalých značek přesnosti při extrakci dat a vícestupňových komplexních kódovacích úkolů, což vyžaduje promyšlené návrh aplikací kolem rychlého inženýrství a iterativní testování, aby se využily jejich příslušné silné stránky. Vyžadují také pokračující model a vybírání vylepšení, aby se minimalizovaly příležitostné regrese a plně využívaly svá zlepšení v praktických kontextech kódování.
Toto podrobné srovnání podtrhuje nuanční kompromisy mezi Claude 3.5 Sonet a GPT-4o v přesnosti kódování, kde Claude 3,5 sonet vyniká v uvažování a hloubce ladění, zatímco GPT-4o vede v rychlosti odezvy a matematické přesnosti. Každá z nich nabízí jedinečné výhody při rozvíjející se produktivitě programování asistovanou AI.
Reference:
- Antropická vnitřní hodnocení a benchmarky Humanival Python uvádějí Claude 3.5 Sonet při 92,0% přesnosti kódování vs. GPT-4O při 90,2% u úkolů Pythonu.
- Srovnávací studie ukazují, že GPT-4o rychleji v latenci o přibližně 24%, lepší přesnost matematického problému a vyšší přesnost u některých úkolů těžby dat.
-Analýza ladění, jasnosti kódu, retence kontextu a autonomní řešení problémů zdůrazňuje silné vícestupňové ladění a zdůvodnění společnosti Claude 3.5.
- Extrakce dat a klasifikace benchmarků, kde GPT-4o obecně překonává Claude 3.5 Sonet, ale s zaznamenaným specifickým zlepšením v sonetu.
- Testování na úrovni uživatele a porovnání rychlosti označují rychlejší generování výstupu společnosti Claude 3.5 v iteračních úkolech oproti mírně vyšší přesnosti ve složitých dotazech pozdějšími verzemi Claude.