Claude 3.5 Sonnet e GPT-4, in particolare nella loro variante GPT-4O, rappresentano due modelli di lingua AI avanzati con notevoli differenze nell'accuratezza della codifica e nelle relative capacità computazionali. Il confronto tra questi modelli evidenzia i rispettivi punti di forza e di debolezza nelle attività di programmazione, debug, ragionamento e comprensione contestuale.
Claude 3.5 Sonnet ha dimostrato prestazioni impressionanti sui benchmark di programmazione come Humanival, dove raggiunge una precisione del 92,0% nei test di funzionalità Python. Questa precisione supera marginalmente il 90,2% di GPT-4O sullo stesso punto di riferimento. Il leggero miglioramento dell'accuratezza si traduce empiricamente in un minor numero di frustranti sessioni di debug e un'esecuzione più affidabile delle attività di codifica end-to-end. Claude 3.5 Sonnet mostra anche forti capacità nel debug persistente, lavorando attraverso più cicli di riscrittura e test per produrre soluzioni di codice funzionali, il che è un vantaggio significativo nella risoluzione complessa dei bug e nella correzione del codice autonomo da parte dei team di sviluppo del software.
Negli scenari di codifica del mondo reale testati in panchina SWE verificati, Claude 3.5 Sonnet risolve circa il 49% delle attività, che è un aumento di quattro punti rispetto alle precedenti versioni di Openi e indica progressi significativi nell'applicazione pratica di codifica. I vantaggi di questo modello includono la gestione complesse di codebase di codice multi-file facilitate da una grande finestra di contesto token da 200k che gli consente di mantenere la comprensione attraverso ampi documenti di codice. Presenta inoltre una modalità sperimentale di "utilizzo del computer" progettata per navigare su elementi di interfaccia e documentazione, migliorando la sua utilità in ambienti di sviluppo integrati (IDE).
Quando si confrontano il ragionamento e la comprensione del contesto, Claude 3.5 Sonetto eccelle in alcune attività sfumate come le domande di analogia e relazioni ma lotta con domande numeriche e legate alla data. In complessi benchmark di ragionamento a livello di laurea come GPQA, Claude 3.5 Sonet riferisce di circa il 59,4% di precisione, limitando il 53,6% di GPT-4O, indicando una gestione superiore di compiti di ragionamento complessi all'interno della comprensione e della generazione del codice.
Al contrario, GPT-4O dimostra punti di forza in velocità, latenza e alcuni aspetti specifici della risoluzione matematica dei problemi. GPT-4O è circa il 24% più veloce di latenza rispetto al sonetto Claude 3.5, dandogli un vantaggio nelle applicazioni che necessitano di tempi di risposta rapidi. In compiti di matematica, GPT-4O supera il sonetto Claude 3.5 con precisione del 76,6% rispetto al 71,1% su parametri di riferimento della risoluzione dei problemi di matematica a catena zero. Inoltre, GPT-4O tende a fornire risposte più precise in determinati contesti fattuali e numerici, rendendolo più affidabile negli scenari in cui l'esattezza dei dati e il calcolo è fondamentale.
Nelle valutazioni delle prestazioni sulle attività di estrazione e classificazione dei dati, GPT-4O ottiene generalmente una maggiore precisione e meno falsi positivi rispetto al sonetto Claude 3.5. Tuttavia, Claude 3.5 Sonnet presenta alcuni miglioramenti rispetto a GPT-4O in una serie di sottovalutazioni specifiche. Ad esempio, in un rapporto di valutazione dell'estrazione dei dati, mentre GPT-4O ha mantenuto una maggiore accuratezza complessiva (69% contro 44% per il sonetto Claude 3.5 su alcuni campi), quest'ultimo ha mostrato un numero maggiore di miglioramenti tra alcuni punti dati che indicano un potenziale di ulteriore raffinamento con un potenziamento di tecniche di spinta e una sintonizzazione del modello.
Sull'aspetto della chiarezza e della leggibilità del codice, Claude 3.5 Sonnet spesso produce output di codice più chiaro e comprensibile, il che è prezioso negli ambienti di sviluppo collaborativo in cui è importante la manutenibilità del codice. Ciò contribuisce al suo efficace ciclo di debug poiché output iniziali più chiari tendono a richiedere meno correzioni complesse.
Le ultime valutazioni agricole interne indicano che Claude 3.5 Sonnet ha risolto il 64% dei problemi di codifica autonoma, significativamente migliore rispetto al suo predecessore Claude 3 Opus al 38%, mostrando una generazione di codice indipendente migliorata e capacità di fissaggio dei bug. GPT-4O, nel frattempo, è riconosciuto per il suo tetto di prestazioni più elevate complessive e miglioramenti più ampi su molti fronti ma con una variabilità leggermente maggiore a seconda del tipo di attività.
Recenti confronti dei modelli evidenziano anche Claude 3.7 Sonnet, un'iterazione oltre il 3,5, ottenendo una precisione ancora migliore (fino al 90% su compiti di database complessi), ma Claude 3.5 Sonnet mantiene vantaggi nella velocità e output semplificati per i casi di utilizzo di iterazione rapida come lo sviluppo del frontend.
In sintesi, Claude 3.5 Sonnet offre una precisione superiore nei benchmark di codifica di base come Humanival ed Excels in persistente debug autonomo, gestione complessa della base di codice multi-file e chiarezza della generazione del codice. Si comporta particolarmente bene nelle attività di ragionamento a livello di laurea. GPT-4O, d'altra parte, è più veloce, migliore con i problemi legati alla matematica e offre una maggiore precisione con meno falsi positivi nelle attività di classificazione ed estrazione. GPT-4 raggiunge anche la massima precisione in termini assoluti in alcune valutazioni, mantenendo il suo stato di modello di alto livello per l'accuratezza della codifica in cui la velocità e la precisione sono fondamentali.
Mentre Claude 3.5 Sonnet migliora le capacità nella risoluzione autonoma dei problemi, nella fluidità della codifica e nella comprensione contestuale, il bordo di GPT-4 nella velocità, il ragionamento matematico e la precisione lo posiziona come leader in compiti che richiedono velocità e precisione equilibrate. La scelta tra i due dipende dal contesto di codifica specifico-Claude 3.5 Sonnet per la creazione di codice persistente e sfumata e GPT-4O per compiti che richiedono una maggiore velocità e un'esattezza numerica.
Entrambi i modelli, tuttavia, mostrano limitazioni nel colpire i segni di precisione perfetti nell'estrazione dei dati e nelle attività di codifica complessa in più fasi, che richiedono una progettazione di applicazioni ponderate attorno all'ingegneria rapida e ai test iterativi per sfruttare efficacemente i rispettivi punti di forza. Richiedono anche un modello continuo e provocano miglioramenti per ridurre al minimo le regressioni occasionali e sfruttare completamente i loro miglioramenti in contesti di codifica pratica.
Questo confronto dettagliato sottolinea i compromessi sfumati tra Claude 3.5 Sonnet e GPT-4O nell'accuratezza della codifica, in cui Claude 3.5 Sonnet eccelle nel ragionamento e nel debug della profondità mentre GPT-4O conduce nella velocità di risposta e nella precisione matematica. Ognuno offre vantaggi unici nel far avanzare la produttività della programmazione assistita dall'intelligenza artificiale.
Riferimenti:
- Valutazioni interne antropiche e benchmark Python Humaneval Rapporto Claude 3.5 Sonnet al 92,0% di precisione di codifica Vs GPT-4O al 90,2% su attività di Python.
- Studi comparativi mostrano GPT-4O più velocemente in latenza di circa il 24%, una migliore accuratezza dei problemi di matematica e una maggiore precisione su alcune attività di estrazione dei dati.
-Analisi del debug, chiarezza del codice, conservazione del contesto e risoluzione dei problemi autonomi evidenzia il forte debug e il ragionamento di Claude 3.5 Sonnet.
- I benchmark di estrazione e classificazione dei dati, in cui GPT-4O supera generalmente il sonetto Claude 3.5 ma con noti miglioramenti specifici nel sonetto.
- Test a livello di utente e confronti di velocità indicano la generazione di output più rapida di Claude 3.5 Sonnet in attività iterative rispetto a una precisione leggermente più alta nelle query complesse da parte di versioni Claude successive.