Claude 3.5 Sonet și GPT-4, în special în varianta lor GPT-4O, reprezintă două modele avansate de limbaj AI, cu diferențe notabile în precizia codificării și capacitățile de calcul conexe. Comparația dintre aceste modele evidențiază punctele lor forte și slăbiciunile respective în sarcinile de programare, depanarea, raționamentul și înțelegerea contextuală.
Claude 3,5 sonet a demonstrat o performanță impresionantă în ceea ce privește valori de referință de programare, cum ar fi Humeval, unde obține o precizie de aproximativ 92,0% în testele funcției Python. Această precizie depășește în mod marginal 90,2% GPT-4O pe același referință. O ușoară îmbunătățire a preciziei se traduce empiric în mai puține sesiuni frustrante de depanare și execuție mai fiabilă a sarcinilor de codificare end-to-end. Sonnet Claude 3.5 arată, de asemenea, capacități puternice în depanarea persistentă, lucrând prin multiple cicluri de rescriere și testare pentru a produce soluții de cod funcționale, ceea ce reprezintă un avantaj semnificativ în rezoluția complexă a erorilor și corectarea autonomă a codului de către echipele de dezvoltare software.
În scenariile de codificare din lumea reală testate în SWE-Bench verificat, Claude 3,5 Sonnet rezolvă aproximativ 49% din sarcini, ceea ce reprezintă o creștere în patru puncte față de versiunile anterioare OpenAI și indică progrese semnificative în aplicația de codificare practică. Avantajele acestui model includ manipularea bazelor de coduri complexe, multi-dosare, facilitate de o fereastră mare de context de 200K, care îi permite să mențină înțelegerea pe documente de cod extinse. De asemenea, prezintă un mod experimental „Utilizarea computerului” conceput pentru a naviga elemente de interfață și documentație, îmbunătățindu -și utilitatea în medii de dezvoltare integrate (IDE).
Atunci când compară raționamentul și înțelegerea contextului, sonetul Claude 3.5 excelează în anumite sarcini nuanțate, cum ar fi analogia și întrebările de relație, dar se luptă cu întrebări numerice și legate de date. În referințe complexe de raționament la nivel de absolvenți, cum ar fi GPQA, Claude 3.5 Sonnet raportează o precizie de aproximativ 59,4%, eliminând 53,6% de la GPT-4O, ceea ce indică o gestionare superioară a sarcinilor de raționament complexe în cadrul înțelegerii și generarii codului.
În schimb, GPT-4O demonstrează punctele forte în viteză, latență și unele aspecte specifice ale rezolvării matematice a problemelor. GPT-4O este cu aproximativ 24% mai rapid în latență în comparație cu sonetul Claude 3,5, oferindu-i un avantaj în aplicațiile care au nevoie de timp de răspuns rapid. În sarcinile matematice grele, GPT-4O depășește Claude 3,5 sonet cu o precizie de 76,6% față de 71,1% pe lanțul de matematică zero, de rezolvare a problemelor matematice. În plus, GPT-4O tinde să ofere răspunsuri mai precise în anumite contexte factuale și numerice, ceea ce îl face mai fiabil în scenarii în care exactitatea datelor și calculului este esențială.
În evaluările de performanță privind extracția de date și sarcinile de clasificare, GPT-4O atinge, în general, o precizie mai mare și mai puține pozitive false în comparație cu sonetul Claude 3.5. Cu toate acestea, sonetul Claude 3,5 prezintă câteva îmbunătățiri față de GPT-4O într-o serie de subtask-uri specifice. De exemplu, într-un raport de evaluare a extracției de date, în timp ce GPT-4O a menținut o precizie generală mai mare (69% față de 44% pentru sonetul Claude 3,5 pe anumite câmpuri), acesta din urmă a arătat un număr mai mare de îmbunătățiri în anumite puncte de date care indică potențialul de perfecționare suplimentară, cu tehnici de solicitare îmbunătățite și reglare a modelului.
În ceea ce privește aspectul clarității și lizibilității codului, sonetul Claude 3.5 produce adesea o ieșire mai clară și mai inteligibilă, ceea ce este valoros în mediile de dezvoltare colaborativă în care contează menținerea codului. Acest lucru contribuie la ciclul său eficient de depanare, deoarece ieșirile inițiale mai clare tind să necesite mai puține corecții complexe.
Ultimele evaluări agentice interne indică Claude 3,5 sonet a rezolvat 64% din problemele de codificare autonomă, semnificativ mai bun decât predecesorul său Claude 3 Opus la 38%, prezentând capacități îmbunătățite de generare a codului independent și de fixare a erorilor. Între timp, GPT-4O este recunoscut pentru plafonul său general mai mare și pentru îmbunătățiri mai largi pe multe fronturi, dar cu o variabilitate puțin mai mare în funcție de tipul de sarcină.
Comparațiile de model recente evidențiază, de asemenea, sonetul Claude 3.7, o iterație peste 3,5, obținând o precizie și mai bună (până la 90% la sarcinile complexe ale bazei de date), cu toate acestea, Claude 3,5 sonet păstrează avantaje în viteză și ieșiri simplificate pentru cazuri de utilizare rapidă, cum ar fi dezvoltarea frontendului.
În rezumat, Sonnet Claude 3.5 oferă o precizie superioară în referințe de codificare de bază precum Humeval și excelează în depanare autonomă persistentă, manipulare complexă a codului multi-dosar și claritate a generarii de coduri. Se desfășoară deosebit de bine în sarcinile de raționament la nivel de absolvenți. GPT-4O, pe de altă parte, este mai rapid, mai bun cu problemele legate de matematică și oferă o precizie mai mare cu mai puține pozitive false în sarcinile de clasificare și extracție. GPT-4 atinge, de asemenea, cea mai mare precizie în termeni absolute în unele evaluări, menținându-și statutul de model de nivel superior pentru precizia de codificare în care viteza și precizia sunt esențiale.
În timp ce Sonnet Claude 3.5 avansează capacitățile în rezolvarea autonomă a problemelor, fluiditatea de codificare și înțelegerea contextuală, marginea GPT-4 în viteză, raționament matematic și precizie o poziționează ca lider în sarcinile care necesită o viteză și precizie echilibrate. Alegerea dintre cele două depinde de contextul de codificare specific Claude 3.5 sonet pentru elaborarea persistentă, nuanțată a codului și GPT-4O pentru sarcini care solicită o viteză mai mare și o exactitate numerică.
Ambele modele arată însă limitări în atingerea unor mărci de precizie perfectă în extracția datelor și sarcini de codificare complexe în mai multe etape, necesitând proiectarea gânditoare a aplicației în jurul ingineriei prompte și testări iterative pentru a-și valorifica punctele forte. De asemenea, acestea necesită un model continuu și îmbunătățiri pentru a reduce la minimum regresiile ocazionale și pentru a -și folosi îmbunătățirile pe deplin în contexte practice de codificare.
Această comparație detaliată subliniază compromisurile nuanțate dintre Claude 3.5 Sonet și GPT-4O în precizia de codificare, unde Sonnet Claude 3.5 excelează în raționament și profunzime de depanare, în timp ce GPT-4O conduce ca viteză de răspuns și precizie matematică. Fiecare oferă avantaje unice în avansarea productivității de programare asistată de AI.
Referințe:
- Evaluările interne antropice și reperele Python umanevale raportează Claude 3,5 sonet la 92,0% Precizie de codificare față de GPT-4O la 90,2% la sarcinile Python.
- Studiile comparative arată GPT-4O mai rapid în latență cu aproximativ 24%, o mai bună precizie a problemei matematice și o precizie mai mare asupra anumitor sarcini de extracție a datelor.
-Analiza depanului, claritatea codului, păstrarea contextului și rezolvarea autonomă a problemelor evidențiază Claude 3.5 Sonnet-ul puternic de depanare și raționament în mai multe etape.
- Extracția de date și evaluări de clasificare, în care GPT-4O depășește în general sonetul Claude 3.5, dar cu îmbunătățiri specifice notate în sonet.
- Testarea la nivel de utilizator și comparațiile de viteză indică generarea de ieșire mai rapidă a Sonnetului Claude 3.5 în sarcini iterative, cu o precizie ușor mai mare în întrebările complexe prin versiuni de claude ulterioare.