Claude 3,5 Sonnet e GPT-4, especificamente em sua variante GPT-4O, representam dois modelos avançados de idiomas de IA com diferenças notáveis na precisão da codificação e recursos computacionais relacionados. A comparação entre esses modelos destaca seus respectivos pontos fortes e fracos nas tarefas de programação, depuração, raciocínio e entendimento contextual.
O Claude 3,5 Sonnet demonstrou desempenho impressionante em benchmarks de programação, como o Humaneval, onde atinge cerca de 92,0% de precisão nos testes de função Python. Essa precisão ultrapassa marginalmente os 90,2% do GPT-4O na mesma referência. A ligeira melhora na precisão se traduz empiricamente em sessões de depuração frustrantes e na execução mais confiável de tarefas de codificação de ponta a ponta. O Sonnet Claude 3.5 também mostra fortes recursos na depuração persistente, trabalhando através de vários ciclos de reescrita e teste para produzir soluções de código funcionais, o que é uma vantagem significativa na resolução complexa de bugs e na correção de código autônoma pelas equipes de desenvolvimento de software.
Nos cenários de codificação do mundo real testados no SWE-banch verificado, o Claude 3,5 sonetos resolve aproximadamente 49% das tarefas, o que é um aumento de quatro pontos em relação às versões anteriores do OpenAI e indica progresso significativo na aplicação prática de codificação. As vantagens desse modelo incluem o manuseio de bases de código de vários arquivos, facilitadas por uma grande janela de contexto de 200 mil token que permite manter o entendimento em extensos documentos de código. Ele também possui um modo experimental de "uso de computador" projetado para navegar por elementos e documentação da interface, aprimorando sua utilidade em ambientes de desenvolvimento integrado (IDES).
Ao comparar o raciocínio e a compreensão do contexto, Claude, 3,5 sonetos, se destaca em determinadas tarefas diferenciadas, como analogia e questões de relacionamento, mas luta com perguntas numéricas e relacionadas a data. Em benchmarks complexos de raciocínio de nível de pós-graduação, como GPQA, o Claude 3,5 sonetos relata cerca de 59,4% de precisão, superando os 53,6% do GPT-4O, indicando manuseio superior de tarefas complexas de raciocínio dentro de entendimento e geração de código.
Por outro lado, o GPT-4O demonstra pontos fortes em velocidade, latência e alguns aspectos específicos da solução de problemas matemáticos. O GPT-4O é cerca de 24% mais rápido em latência em comparação com o Claude 3,5 sonetos, dando-lhe uma vantagem em aplicações que precisam de tempos de resposta rápidos. Nas tarefas pesadas em matemática, o GPT-4O supera o Claude 3,5 sonetos com precisão de 76,6%, versus 71,1% na cadeia de benchmarks de solução matemática da cadeia de pensamento zero. Além disso, o GPT-4O tende a fornecer respostas mais precisas em certos contextos factuais e numéricos, tornando-o mais confiável em cenários em que a exatidão de dados e computação é crítica.
Nas avaliações de desempenho nas tarefas de extração e classificação de dados, o GPT-4O geralmente atinge maior precisão e menos falsos positivos em comparação com Claude 3,5 sonetos. No entanto, o Claude 3,5 sonetos exibe algumas melhorias sobre o GPT-4O em várias subtarefas específicas. Por exemplo, em um relatório de avaliação de extração de dados, enquanto o GPT-4O manteve uma precisão geral mais alta (69% versus 44% para Claude 3,5 sonetos em determinados campos), este mostrou um número maior de melhorias em alguns pontos de dados que indicam potencial para refinamento adicional com técnicas de estimativa aprimoradas e modelo.
Sobre o aspecto da clareza e legibilidade do código, o Claude 3,5 sonetos geralmente produz uma saída de código mais clara e compreensível, o que é valioso em ambientes de desenvolvimento colaborativo, onde a manutenção de código é importante. Isso contribui para o seu ciclo de depuração eficaz, uma vez que saídas iniciais mais claras tendem a exigir menos correções complexas.
As mais recentes avaliações agênticas internas indicam Claude 3,5 sonetos resolvidos 64% dos problemas de codificação autônoma, significativamente melhor do que seu antecessor Claude 3 Opus a 38%, apresentando recursos aprimorados de geração independente de código e fixação de bugs. Enquanto isso, o GPT-4O é reconhecido por seu teto geral de desempenho mais alto e melhorias mais amplas em muitas frentes, mas com um pouco mais de variabilidade, dependendo do tipo de tarefa.
As comparações de modelos recentes também destacam Claude 3,7 sonetos, uma iteração além de 3,5, alcançando uma precisão ainda melhor (até 90% em tarefas complexas de banco de dados), mas o Claude 3,5 sonetos mantém vantagens em velocidade e saídas simplificadas para casos de uso de iteração rápida, como desenvolvimento de front -end.
Em resumo, o Claude 3,5 Sonnet oferece precisão superior em benchmarks de codificação principal, como o Humaneval e se destaca em depuração autônoma persistente, manuseio complexo de base de código multifuncional e clareza da geração de código. Ele tem um desempenho particularmente bem nas tarefas de raciocínio de nível de pós-graduação. O GPT-4O, por outro lado, é mais rápido, melhor com problemas relacionados à matemática e oferece maior precisão com menos falsos positivos nas tarefas de classificação e extração. O GPT-4 também atinge a maior precisão em termos absolutos em algumas avaliações, mantendo seu status como modelo de primeira linha para codificar a precisão, onde a velocidade e a precisão são fundamentais.
Enquanto o Claude 3,5 sonetos avança recursos na solução de problemas autônomos, codificação de fluidez e entendimento contextual, a vantagem do GPT-4 em velocidade, raciocínio matemático e precisão a posiciona como líder em tarefas que requerem velocidade e precisão equilibradas. A escolha entre os dois depende do contexto de codificação específico Claude de 3,5 sonetos para a criação de código persistente e diferenciada e o GPT-4O para tarefas que exigem maior velocidade e exatidão numérica.
Ambos os modelos, no entanto, mostram limitações em atingir marcas de precisão perfeitas na extração de dados e tarefas de codificação complexas de várias etapas, necessitando de design de aplicativos atenciosos em torno de engenharia imediata e testes iterativos para aproveitar seus respectivos pontos fortes. Eles também exigem modelo contínuo e impulsionando melhorias para minimizar regressões ocasionais e alavancar suas melhorias totalmente em contextos práticos de codificação.
Essa comparação detalhada ressalta as trocas matizadas entre o Claude 3,5 sonetos e o GPT-4o na precisão da codificação, onde Claude, 3,5 sonetos, se destaca no raciocínio e na profundidade de depuração, enquanto o GPT-4O leva na velocidade de resposta e na precisão matemática. Cada um oferece vantagens únicas para avançar a produtividade de programação assistida por AA.
Referências:
- Avaliações internas antrópicas e os benchmarks de Python Humaneval relatam Claude 3,5 sonetos com precisão de codificação de 92,0% vs GPT-4O a 90,2% nas tarefas do Python.
- Estudos comparativos mostram GPT-4O mais rápido em latência em cerca de 24%, melhor precisão do problema matemático e maior precisão em determinadas tarefas de extração de dados.
-Análise de depuração, clareza de código, retenção de contexto e solução autônoma de solução de problemas destaca a forte depuração e raciocínio de Multi-Step de Claude 3.5 Sonnet.
- Os benchmarks de extração e classificação de dados, onde o GPT-4O geralmente supera o Claude de 3,5 sonetos, mas com melhorias específicas no soneto.
- Testes no nível do usuário e comparações de velocidade indicam a geração de saída mais rápida do Claude 3.5 Sonnet em tarefas iterativas versus precisão ligeiramente maior em consultas complexas por versões Claude posteriores.