Claude 3.5 Sonnet et GPT-4, en particulier dans leur variante GPT-4O, représentent deux modèles de langage AI avancés avec des différences notables dans la précision du codage et les capacités de calcul connexes. La comparaison entre ces modèles met en évidence leurs forces et leurs faiblesses respectives dans les tâches de programmation, le débogage, le raisonnement et la compréhension contextuelle.
Claude 3.5 Sonnet a démontré des performances impressionnantes sur les références de programmation telles que Humaneval, où elle atteint une précision d'environ 92,0% dans les tests de fonction Python. Cette précision dépasse marginalement 90,2% de GPT-4O sur la même référence. La légère amélioration de la précision se traduit empiriquement en moins de séances de débogage frustrantes et une exécution plus fiable des tâches de codage de bout en bout. Claude 3.5 Sonnet montre également de fortes capacités de débogage persistant, travaillant à travers plusieurs cycles de réécriture et de test pour produire des solutions de code fonctionnel, qui est un avantage significatif dans la résolution complexe des bogues et la correction de code autonome par les équipes de développement de logiciels.
Dans les scénarios de codage réel testés dans SWE-Bench vérifié, Claude 3.5 Sonnet résout environ 49% des tâches, ce qui représente une augmentation de quatre points par rapport aux versions OpenAI antérieures et indique des progrès significatifs dans l'application de codage pratique. Les avantages de ce modèle incluent la gestion des bases de code complexes et multi-fichiers facilitées par une grande fenêtre de contexte de jeton 200K qui lui permet de maintenir la compréhension sur des documents de code étendus. Il dispose également d'un mode expérimental "Utilisation" conçu pour naviguer pour les éléments et la documentation d'interface, améliorant son utilité dans les environnements de développement intégrés (IDE).
En comparant le raisonnement et la compréhension du contexte, Claude 3.5 Sonnet excelle dans certaines tâches nuancées telles que les questions d'analogie et de relation mais lutte avec des questions numériques et liées à la date. Dans des repères de raisonnement complexe au niveau des diplômés comme GPQA, Claude 3.5 Sonnet rapporte une précision de 59,4%, devançant 53,6% de GPT-4O, indiquant une gestion supérieure des tâches de raisonnement complexes dans la compréhension et la génération du code.
À l'inverse, GPT-4O démontre des forces de vitesse, de latence et de certains aspects spécifiques de la résolution de problèmes mathématiques. Le GPT-4O est environ 24% plus rapide en latence par rapport au sonnet Claude 3.5, ce qui lui donne un avantage dans les applications nécessitant des temps de réponse rapides. Dans les tâches en mathématiques, GPT-4O surpasse Claude 3,5 Sonnet avec une précision de 76,6% contre 71,1% sur des références de résolution de problèmes mathématiques en mathématiques zéro. De plus, GPT-4O a tendance à fournir des réponses plus précises dans certains contextes factuels et numériques, ce qui le rend plus fiable dans les scénarios où l'exactitude des données et du calcul est critique.
Dans les évaluations des performances sur les tâches d'extraction et de classification des données, GPT-4O atteint généralement une précision plus élevée et moins de faux positifs par rapport au sonnet Claude 3.5. Cependant, Claude 3.5 Sonnet présente quelques améliorations par rapport à GPT-4O dans un certain nombre de sous-tâches spécifiques. Par exemple, dans un rapport d'évaluation d'extraction des données, tandis que GPT-4O a maintenu une précision globale plus élevée (69% contre 44% pour le sonnet Claude 3.5 sur certains champs), ce dernier a montré un plus grand nombre d'améliorations à travers certains points de données indiquant un potentiel de raffinage supplémentaire avec des techniques de procès améliorées et un réglage du modèle.
Sur l'aspect de la clarté et de la lisibilité du code, Claude 3.5 Sonnet produit souvent une sortie de code plus claire et plus compréhensible, ce qui est précieux dans les environnements de développement collaboratif où la maintenabilité du code est importante. Cela contribue à son cycle de débogage effectif, car les sorties initiales plus claires ont tendance à nécessiter moins de corrections complexes.
Les dernières évaluations agentiques internes indiquent que Claude 3.5 Sonnet a résolu 64% des problèmes de codage autonomes, nettement mieux que son prédécesseur Claude 3 Opus à 38%, présentant une amélioration des capacités de génération de code indépendante et de correction de bogues. GPT-4O, quant à lui, est reconnu pour son plafond global de performance supérieure et ses améliorations plus larges sur de nombreux fronts mais avec un peu plus de variabilité en fonction du type de tâche.
Les comparaisons de modèles récentes mettent également en évidence Claude 3.7 Sonnet, une itération au-delà de 3,5, atteignant une précision encore meilleure (jusqu'à 90% sur les tâches de base de données complexes), mais Claude 3.5 Sonnet conserve des avantages en vitesse et des sorties rationalisées pour des cas d'utilisation rapide tels que le développement frontal.
En résumé, Claude 3.5 Sonnet offre une précision supérieure dans les références de codage de base comme Humaneval et excelle dans le débogage autonome persistant, la gestion complexe de la base de code multi-fichiers et la clarté de la génération de code. Il fonctionne particulièrement bien dans les tâches de raisonnement de niveau supérieur. Le GPT-4O, en revanche, est plus rapide, mieux avec les problèmes liés aux mathématiques, et offre une précision plus élevée avec moins de faux positifs dans les tâches de classification et d'extraction. GPT-4 atteint également la plus grande précision en termes absolus dans certaines évaluations, en maintenant son statut de modèle de niveau supérieur pour le codage de la précision où la vitesse et la précision sont primordiales.
Alors que Claude 3.5 Sonnet avance les capacités de la résolution autonome de problèmes, de la fluidité du codage et de la compréhension contextuelle, le bord de GPT-4 dans la vitesse, le raisonnement mathématique et la précision le positionnent en tant que leader dans les tâches nécessitant une vitesse et une précision équilibrées. Le choix entre les deux dépend du contexte de codage spécifique Claude 3.5 Sonnet pour la fabrication de code persistante et nuancée et le GPT-4O pour les tâches exigeant une vitesse plus élevée et une exactitude numérique.
Les deux modèles, cependant, montrent des limites pour atteindre des marques de précision parfaites dans l'extraction des données et les tâches de codage complexes en plusieurs étapes, nécessitant une conception d'applications réfléchie autour de l'ingénierie rapide et des tests itératifs pour exploiter efficacement leurs forces respectives. Ils nécessitent également un modèle continu et des améliorations suscitées pour minimiser les régressions occasionnelles et tirer parti de leurs améliorations entièrement dans les contextes codants pratiques.
Cette comparaison détaillée souligne les compromis nuancés entre Claude 3.5 Sonnet et GPT-4O dans la précision du codage, où Claude 3.5 Sonnet excelle dans le raisonnement et la profondeur de débogage tandis que GPT-4O mène en vitesse de réponse et en précision mathématique. Chacun offre des avantages uniques dans la progression de la productivité de la programmation assistée par l'IA.
Références:
- Les évaluations internes anthropiques et les références Python Humaneval rapportent Claude 3.5 Sonnet à 92,0% de précision de codage vs GPT-4O à 90,2% sur les tâches Python.
- Des études comparatives montrent le GPT-4O en latence plus rapide d'environ 24%, une meilleure précision des problèmes mathématiques et une précision plus élevée sur certaines tâches d'extraction des données.
- Analyse du débogage, de la clarté du code, de la rétention de contexte et de la résolution autonome de problèmes met en évidence le solide débogage et raisonnement en plusieurs étapes de Claude 3.5.
- Benchmarks d'extraction des données et de classification, où GPT-4O surpasse généralement Claude 3.5 Sonnet mais avec des améliorations spécifiques notées de Sonnet.
- Les tests au niveau de l'utilisateur et les comparaisons de vitesse indiquent la génération de sortie plus rapide de Claude 3.5 dans les tâches itératives par rapport à une précision légèrement plus élevée dans les requêtes complexes par des versions Claude ultérieures.