Claude 3.5 Sonnet og GPT-4, spesielt i deres variant GPT-4O, representerer to avanserte AI-språkmodeller med bemerkelsesverdige forskjeller i kodingsnøyaktighet og relaterte beregningsevner. Sammenligningen mellom disse modellene fremhever deres respektive styrker og svakheter i programmeringsoppgaver, feilsøking, resonnement og kontekstuell forståelse.
Claude 3.5 Sonnet har vist imponerende ytelse på programmering av benchmarks som HumaneVal, hvor den oppnår rundt 92,0% nøyaktighet i Python -funksjonstester. Denne nøyaktigheten overgår marginalt GPT-4Os 90,2% på samme målestokk. Den svake forbedringen i nøyaktighet oversettes empirisk til færre frustrerende feilsøkingsøkter og mer pålitelig utførelse av ende-til-ende kodingsoppgaver. Claude 3.5 Sonnet viser også sterke evner i vedvarende feilsøking, arbeid gjennom flere omskriving og testingssykluser for å produsere funksjonelle kodeløsninger, noe som er en betydelig fordel i kompleks feiloppløsning og autonom kodekorrigering av programvareutviklingsteam.
I den virkelige kodingsscenariene som er testet i Swe-Bench-bekreftet, løser Claude 3.5 Sonnet omtrent 49% av oppgavene, noe som er en fire-punkts økning i forhold til tidligere Openai-versjoner og indikerer meningsfull fremgang i praktisk kodingsapplikasjon. Denne modellens fordeler inkluderer håndteringskompleks, multifile kodebaser forenklet av et stort 200K token-kontekstvindu som gjør at det kan opprettholde forståelsen på tvers av omfattende kodedokumenter. Den har også en eksperimentell "datamaskinbruk" -modus designet for å navigere i grensesnittelementer og dokumentasjon, og forbedre bruken i integrerte utviklingsmiljøer (IDE -er).
Når man sammenligner resonnement og kontekstforståelse, utmerker Claude 3.5 Sonnet i visse nyanserte oppgaver som analogi og forholdsspørsmål, men sliter med numeriske og datarelaterte spørsmål. I komplekse resonnement på høyere nivå som Breising Benchmarks som GPQA, rapporterer Claude 3.5 Sonnet rundt 59,4% nøyaktighet, og kans ut GPT-4Os 53,6%, noe som indikerer overlegen håndtering av komplekse resonneringsoppgaver innen kodeforståelse og generering.
Motsatt demonstrerer GPT-4O styrker i hastighet, latens og noen spesifikke aspekter ved matematisk problemløsing. GPT-4O er omtrent 24% raskere i latens sammenlignet med Claude 3.5 sonnet, noe som gir den en fordel i applikasjoner som trenger raske responstider. I matematikk-tunge oppgaver overgår GPT-4O Claude 3,5 sonnet med 76,6% nøyaktighet mot 71,1% på null-shot-kjede-av-tankt matematikk problemløsende benchmarks. I tillegg har GPT-4O en tendens til å levere mer presise svar i visse faktiske og numeriske sammenhenger, noe som gjør det mer pålitelig i scenarier der nøyaktigheten av data og beregning er kritisk.
I ytelsesevalueringer på datautvinning og klassifiseringsoppgaver oppnår GPT-4O generelt høyere presisjon og færre falske positiver sammenlignet med Claude 3.5 sonnet. Imidlertid viser Claude 3.5 Sonnet noen forbedringer i forhold til GPT-4O i en rekke spesifikke underoppgaver. For eksempel, i en evalueringsrapport for datautvinning, mens GPT-4O opprettholdt samlet høyere nøyaktighet (69% mot 44% for Claude 3,5 sonett på visse felt), viste sistnevnte et større antall forbedringer på tvers av noen datapunkter som indikerte potensial for ytterligere foredling med forbedret spørsmål om teknikker og modellinnstilling.
På aspektet av kodeklarhet og lesbarhet produserer Claude 3.5 Sonnet ofte tydeligere, mer forståelig kodeutgang, noe som er verdifullt i samarbeidsmiljøer der kode vedlikeholdbarhet betyr noe. Dette bidrar til dens effektive feilsøkingssyklus siden klarere innledende utganger har en tendens til å kreve færre komplekse korreksjoner.
Siste interne agentvurderinger indikerer at Claude 3,5 Sonnet løste 64% av autonome kodingsproblemer, betydelig bedre enn forgjengeren Claude 3 Opus på 38%, og viser frem forbedret uavhengig kodeproduksjon og feilfikseringsevner. GPT-4O er i mellomtiden anerkjent for det generelle taket med høyere ytelse og bredere forbedringer på mange fronter, men med litt mer variabilitet avhengig av oppgavetype.
Nyere modellsammenligninger fremhever også Claude 3.7 Sonnet, en iterasjon utover 3,5, og oppnår enda bedre nøyaktighet (opptil 90% på komplekse databaseoppgaver), men likevel har Claude 3.5 Sonnet beholder fordelene i hastighet og strømlinjeformede utganger for hurtig iterasjonsbruk tilfeller som frontend -utvikling.
Oppsummert tilbyr Claude 3.5 Sonnet overlegen nøyaktighet i kjernekodende benchmarks som HumaneVal og utmerker seg i vedvarende autonom feilsøking, kompleks flerfil-kodebasehåndtering og klarhet i kodegenerering. Det presterer spesielt bra i resonneringsoppgaver på høyere nivå. GPT-4O er derimot raskere, bedre med matematikkrelaterte problemer, og leverer høyere presisjon med færre falske positiver i klassifiserings- og ekstraksjonsoppgaver. GPT-4 oppnår også den høyeste nøyaktigheten i absolutte vilkår i noen evalueringer, og opprettholder statusen som en toppnivå-modell for kodingsnøyaktighet der hastighet og presisjon er avgjørende.
Mens Claude 3.5 Sonnet fremmer evner i autonom problemløsning, koding av fluiditet og kontekstuell forståelse, posisjonerer GPT-4s kant i hastighet, matematisk resonnement og presisjoner det som ledende innen oppgaver som krever balansert hastighet og nøyaktighet. Valget mellom de to avhenger av den spesifikke kodingssammenhengen Claude 3.5 sonnet for vedvarende, nyansert kodehåndverk og GPT-4O for oppgaver som krever høyere hastighet og numerisk nøyaktighet.
Begge modellene viser imidlertid begrensninger i å treffe perfekte nøyaktighetsmerker i datautvinning og flertrinns kompleks kodingsoppgaver, noe som nødvendiggjør gjennomtenkt applikasjonsdesign rundt rask prosjektering og iterativ testing for å utnytte sine respektive styrker effektivt. De krever også fortsatt modell og ber om forbedringer for å minimere sporadiske regresjoner og utnytte forbedringene fullt ut i praktiske kodingssammenhenger.
Denne detaljerte sammenligningen understreker de nyanserte avveiningene mellom Claude 3.5 Sonnet og GPT-4O i kodingsnøyaktighet, der Claude 3.5 Sonnet utmerker seg i resonnement og feilsøkingsdybde mens GPT-4O fører til responshastighet og matematisk nøyaktighet. Hver gir unike fordeler med å fremme AI-assistert programmeringsproduktivitet.
Referanser:
- Antropiske interne evalueringer og humanevale Python Benchmarks Report Claude 3.5 Sonnet ved 92,0% kodingsnøyaktighet vs GPT-4O ved 90,2% på Python-oppgaver.
- Sammenlignende studier viser GPT-4O raskere i latens med rundt 24%, bedre matematikkproblemnøyaktighet og høyere presisjon på visse datautvinningsoppgaver.
-Analyse av feilsøking, kodeklarhet, kontekstoppbevaring og autonom problemløsing fremhever Claude 3.5 Sonnets sterke flertrinns feilsøking og resonnement.
- Benchmarks for datautvinning og klassifisering, der GPT-4O generelt overgår Claude 3.5 Sonnet, men med bemerkede spesifikke forbedringer i Sonnet.
- Testing og hastighetssammenligninger på brukernivå indikerer Claude 3.5 Sonnets raskere outputgenerering i iterative oppgaver kontra litt høyere nøyaktighet i komplekse spørsmål ved senere Claude-versjoner.