Claude 3.5 Sonnet ja GPT-4, erityisesti variantissa GPT-4O, edustavat kahta edistynyttä AI-kielimallia, joilla on merkittäviä eroja koodauksen tarkkuudessa ja siihen liittyvät laskennalliset ominaisuudet. Näiden mallien vertailu korostaa niiden vahvuuksia ja heikkouksiaan ohjelmointitehtävissä, virheenkorjauksessa, päättelyssä ja kontekstuaalisessa ymmärryksessä.
Claude 3.5 Sonnet on osoittanut vaikuttavan suorituskyvyn ohjelmointikerroksissa, kuten HumanVal, jossa se saavuttaa noin 92,0%: n tarkkuuden Python -toimintotesteissä. Tämä tarkkuus ylittää hiukan GPT-4O: n 90,2% samassa vertailukohdassa. Pieni tarkkuuden parantaminen tarkoittaa empiirisesti vähemmän turhauttavia virheenkorjausistuntoja ja kokonaisvaltaisten koodaustehtävien luotettavampia suorittamisen. Claude 3.5 Sonnet näyttää myös vahvoja ominaisuuksia jatkuvassa virheenkorjauksessa, useiden uudelleenkirjoittelu- ja testausjaksojen avulla funktionaalisten koodiratkaisujen tuottamiseksi, mikä on merkittävä etu monimutkaisessa virheen resoluutiossa ja autonomisessa koodikorjauksessa ohjelmistokehitysryhmien toimesta.
SWE-Bench-varmennettujen reaalimaailman koodausskenaarioissa Claude 3.5 Sonnet ratkaisee noin 49% tehtävistä, mikä on nelipisteinen lisäys aikaisempiin OpenAi-versioihin ja osoittaa merkityksellisen edistymisen käytännön koodaussovelluksessa. Tämän mallin etuihin sisältyy monimutkaisten, moni-tiedostojen koodipohjaisten käsittely, jota helpottaa suuri 200 kk-kontekstiikkuna, jonka avulla se voi ylläpitää ymmärrystä laajoissa koodiasiakirjoissa. Siinä on myös kokeellinen "tietokoneen käyttö" -tila, joka on suunniteltu navigoimaan rajapintaelementtejä ja dokumentaatiota, mikä parantaa sen hyödyllisyyttä integroiduissa kehitysympäristöissä (IDE).
Kun verrataan perusteluja ja kontekstin ymmärtämistä, Claude 3.5 Sonnet on erinomainen tietyissä vivahteisissa tehtävissä, kuten analogiassa ja suhdekysymyksissä, mutta kamppailee numeeristen ja päivämääriin liittyvien kysymysten kanssa. Claude 3.5 Sonnet raportoi monimutkaisissa tutkinnon suorittaneiden tason perusteluarvoissa, kuten GPQA, noin 59,4%: n tarkkuus, joka reunustaa GPT-4O: n 53,6%, mikä osoittaa monimutkaisten päättelutehtävien paremman käsittelyn koodin ymmärtämisen ja sukupolven sisällä.
Sitä vastoin GPT-4O osoittaa nopeuden, latenssin ja joitain matemaattisen ongelmanratkaisun erityisiä näkökohtia. GPT-4O on noin 24% nopeampi latenssissa verrattuna Claude 3,5 Sonettiin, mikä antaa sille reunan sovelluksissa, jotka tarvitsevat nopeat vasteajat. Matematiikan raskissa tehtävissä GPT-4O ylittää Claude 3.5 Sonetin 76,6%: n tarkkuudella verrattuna 71,1%: iin nolla-laukauksen ketjun ketjun matematiikan ongelmanratkaisun vertailuarvoihin. Lisäksi GPT-4O: lla on taipumus toimittaa tarkempia vastauksia tietyissä tosiasiallisissa ja numeerisissa yhteyksissä, mikä tekee siitä luotettavamman tilanteissa, joissa datan ja laskennan tarkkuus on kriittistä.
Suorituskyvyn arvioinnissa tiedonpoisto- ja luokittelutehtävistä GPT-4O saavuttaa yleensä suuremman tarkkuuden ja vähemmän vääriä positiivisia verrattuna Claude 3.5 Sonet -sovellukseen. Claude 3.5 Sonet osoittaa kuitenkin joitain parannuksia GPT-4O: n verrattuna useissa tiettyissä alatehtävissä. Esimerkiksi datan poistoarviointiraportissa, kun GPT-4O säilytti yleisesti suuremman tarkkuuden (69% verrattuna 44% Claude 3,5 -sonnettiin tietyillä kentillä), viimeksi mainittu osoitti suuremman määrän parannuksia joissakin datapisteissä, jotka osoittavat potentiaalia lisää hienosäätöön parannetulla kehotustekniikoilla ja mallin virittämisellä.
Koodin selkeyden ja luettavuuden näkökulmasta Claude 3.5 Sonnet tuottaa usein selkeämmän, ymmärrettävämmän koodin tuotoksen, mikä on arvokasta yhteistyöhön perustuvissa kehitysympäristöissä, joissa koodin ylläpito on merkitystä. Tämä myötävaikuttaa sen tehokkaaseen virheenkorjausjaksoon, koska selkeämmät alkuperäiset lähtöt vaativat yleensä vähemmän monimutkaisia korjauksia.
Viimeisimmät sisäiset agenttiset arvioinnit osoittavat Claude 3.5 Sonnet -ratkaisun 64% itsenäisistä koodausongelmista, mikä on huomattavasti parempi kuin edeltäjänsä Claude 3 OPUS 38%: lla, esittäen parannetun riippumattoman koodin luomisen ja virheenkorjausominaisuudet. Sillä välin GPT-4O tunnustetaan sen yleisen suorituskyvyn katto- ja laajemmasta parannuksesta monilla rintamilla, mutta hiukan enemmän vaihtelua tehtävätyypistä riippuen.
Viimeaikaiset mallivertailut tuovat esiin myös Claude 3.7 Sonnet, joka on yli 3,5 iteraatio, joka saavuttaa vielä paremman tarkkuuden (jopa 90% monimutkaisissa tietokantatehtävissä), mutta Claude 3.5 Sonnet säilyttää nopeuden ja virtaviivaisten tuotoksen edut nopeaan iteraation käyttötapauksiin, kuten etuosan kehittämiseen.
Yhteenvetona voidaan todeta, että Claude 3.5 Sonnet tarjoaa parempaa tarkkuutta ydinkoodausvertailuarvoissa, kuten HumanVal ja Excels jatkuvassa itsenäisessä virheenkorjauksessa, monimutkaisessa moniekoijassa koodibaseenkäsittelyssä ja koodin muodostumisen selkeydessä. Se toimii erityisen hyvin tutkinnon suorittaneissa päättelytehtävissä. GPT-4O puolestaan on nopeampaa, parempaa matematiikkaan liittyvien ongelmien kanssa ja tarjoaa suuremman tarkkuuden vähemmän vääriä positiivisia luokittelu- ja uuttotehtävissä. GPT-4 saavuttaa myös suurimman tarkkuuden absoluuttisessa termissä joissakin arvioinnissa pitäen sen tilan ylimmän tason mallina koodauksen tarkkuuden kannalta, kun nopeus ja tarkkuus ovat ensiarvoisen tärkeitä.
Vaikka Claude 3.5 Sonnet edistää ominaisuuksia itsenäisessä ongelmanratkaisussa, koodauksen sujuvuudessa ja kontekstuaalisessa ymmärryksessä, GPT-4: n reuna nopeudella, matemaattisessa päättelyssä ja tarkkuus asettaa sen johtajana tehtävissä, jotka vaativat tasapainoista nopeutta ja tarkkuutta. Valinta näiden kahden välillä riippuu erityisestä koodauskontekstin Claude 3.5 -sonetista pysyvälle, vivahteiselle koodin käsityölle ja GPT-4O: lle tehtäville, jotka vaativat suurempaa nopeutta ja numeerista tarkkuutta.
Molemmat mallit osoittavat kuitenkin rajoituksia saadakseen täydelliset tarkkuusmerkit datan poistossa ja monivaiheisessa kompleksissa koodaustehtävissä, mikä edellyttää harkittuja sovellussuunnittelua nopeaan tekniikkaan ja iteratiiviseen testaukseen niiden vahvuuksien hyödyntämiseksi tehokkaasti. Ne vaativat myös jatkuvaa mallia ja parantavat parannuksia satunnaisten regressioiden minimoimiseksi ja parannustensa hyödyntämiseksi täysin käytännön koodausolosuhteissa.
Tämä yksityiskohtainen vertailu korostaa Claude 3.5: n sonnetin ja GPT-4O: n välisiä vivahteisia kompromisseja koodauksen tarkkuudessa, missä Claude 3.5 Sonnet menestyy päättely- ja virheenkorjauksen syvyydessä, kun taas GPT-4O johtaa vastauksen nopeutta ja matemaattista tarkkuutta. Jokainen tarjoaa ainutlaatuisia etuja AI-avustetun ohjelmoinnin tuottavuuden edistämisessä.
Viitteet:
- Antropiset sisäiset arvioinnit ja HumanVal Python -vertailuarvot ilmoittavat Claude 3.5 -sonetin 92,0%: n koodaustarkkuudesta vs. GPT-4O 90,2% python-tehtävissä.
- Vertailevat tutkimukset osoittavat GPT-4O: n nopeammin latenssissa noin 24%, paremman matematiikan ongelman tarkkuuden ja suuremman tarkkuuden tietyissä tiedonpoistotehtävissä.
-Virheenkorjauksen, koodin selkeyden, kontekstin säilyttämisen ja autonomisen ongelmanratkaisun analyysi korostaa Claude 3.5 Sonnetin vahvaa monivaiheista virheenkorjausta ja päättelyä.
- Tiedonpoisto- ja luokitteluvertailuarvot, joissa GPT-4O ylittää yleensä Claude 3.5 Sonetin, mutta merkittyihin erityisiin parannuksiin Sonetissa.
- Käyttäjätason testaus- ja nopeusvertailut osoittavat Claude 3.5 Sonnetin nopeamman lähdön tuotannon iteratiivisissa tehtävissä verrattuna hiukan suurempaan tarkkuuteen monimutkaisissa kyselyissä myöhemmissä Claude-versioissa.