Claude 3.5 Sonnet och GPT-4, särskilt i deras variant GPT-4O, representerar två avancerade AI-språkmodeller med anmärkningsvärda skillnader i kodningsnoggrannhet och relaterade beräkningsmöjligheter. Jämförelsen mellan dessa modeller belyser deras respektive styrkor och svagheter i programmeringsuppgifter, felsökning, resonemang och kontextuell förståelse.
Claude 3.5 Sonnet har visat imponerande prestanda på programmering av riktmärken som HumanEval, där den uppnår cirka 92,0% noggrannhet i Python -funktionstester. Denna noggrannhet överträffar marginellt GPT-4O: s 90,2% på samma riktmärke. Den lilla förbättringen av noggrannheten översätter empiriskt till färre frustrerande felsökningssessioner och mer tillförlitlig genomförande av kodningsuppgifter från slutet till slut. Claude 3.5 Sonnet visar också starka kapaciteter i ihållande felsökning, arbetar genom flera omskrivning och testcykler för att producera funktionella kodlösningar, vilket är en betydande fördel i komplex buggupplösning och autonom kodkorrigering av programvaruutvecklingsteam.
I verkliga kodningsscenarier som testats i Swe-Bench Verified löser Claude 3.5 Sonnet cirka 49% av uppgifterna, vilket är en fyrapunkts ökning jämfört med tidigare OpenAI-versioner och indikerar meningsfull framsteg i praktisk kodningsapplikation. Den här modellens fördelar inkluderar hantering av komplexa, multifilkodbaser som underlättas av ett stort 200K-token-kontextfönster som gör det möjligt att upprätthålla förståelse över omfattande koddokument. Den har också ett experimentellt "Computer Use" -läge utformat för att navigera gränssnittselement och dokumentation, vilket förbättrar dess användbarhet i integrerade utvecklingsmiljöer (IDE).
Vid jämförelse av resonemang och kontextförståelse utmärker Claude 3.5 Sonnet i vissa nyanserade uppgifter som analogi- och relationsfrågor men kämpar med numeriska och datumrelaterade frågor. I komplexa forskarnivå resonemangs riktmärken som GPQA rapporterar Claude 3.5 Sonnet cirka 59,4% noggrannhet och kantar ut GPT-4O: s 53,6%, vilket indikerar överlägsen hantering av komplexa resonemang inom kodförståelse och generation.
Omvänt visar GPT-4O styrkor i hastighet, latens och vissa specifika aspekter av matematisk problemlösning. GPT-4O är cirka 24% snabbare i latens jämfört med Claude 3,5 sonett, vilket ger det en fördel i applikationer som behöver snabb responstider. I matematik-tunga uppgifter överträffar GPT-4O Claude 3.5 Sonnet med 76,6% noggrannhet mot 71,1% på nollskottskedjan för matematikproblemlösning. Dessutom tenderar GPT-4O att leverera mer exakta svar i vissa faktiska och numeriska sammanhang, vilket gör det mer pålitligt i scenarier där exakthet av data och beräkning är kritisk.
Vid prestationsutvärderingar om datauttag och klassificeringsuppgifter uppnår GPT-4O i allmänhet högre precision och färre falska positiva effekter jämfört med Claude 3.5 Sonnet. Claude 3.5 Sonnet uppvisar emellertid några förbättringar jämfört med GPT-4O i ett antal specifika undertag. Till exempel, i en utvärderingsrapport för datautveckling, medan GPT-4O upprätthöll totalt sett högre noggrannhet (69% mot 44% för Claude 3,5 Sonnet på vissa fält), visade den senare ett större antal förbättringar över vissa datapunkter som indikerar potential för ytterligare refinement med förbättrad promenader och modellinställning.
På aspekten av kodens tydlighet och läsbarhet producerar Claude 3.5 Sonnet ofta tydligare, mer förståelig kodutgång, vilket är värdefullt i samarbetsutvecklingsmiljöer där kodhållbarhet är viktig. Detta bidrar till dess effektiva felsökningscykel eftersom tydligare initiala utgångar tenderar att kräva färre komplexa korrigeringar.
Senaste interna agentiska utvärderingar indikerar Claude 3.5 Sonnet löst 64% av autonoma kodningsproblem, betydligt bättre än dess föregångare Claude 3 Opus till 38%, vilket visar förbättrade oberoende kodgenerering och bugfixeringsfunktioner. GPT-4O erkänns under tiden för sitt övergripande tak med högre prestanda och bredare förbättringar på många fronter men med lite mer variation beroende på uppgiftstyp.
Nya modelljämförelser belyser också Claude 3.7 Sonnet, en iteration utöver 3,5, vilket uppnår ännu bättre noggrannhet (upp till 90% på komplexa databasuppgifter), men Claude 3,5 sonnet behåller fördelar i hastighet och strömlinjeformade utgångar för snabba iterationsanvändningsfall som frontend -utveckling.
Sammanfattningsvis erbjuder Claude 3.5 Sonnet överlägsen noggrannhet i kärnkodningens riktmärken som humaneval och utmärker sig i ihållande autonom felsökning, komplex multifilskodhantering och tydlighet i kodgenerering. Det fungerar särskilt bra i resonemang på forskarnivå. GPT-4O, å andra sidan, är snabbare, bättre med matematikrelaterade problem och ger högre precision med färre falska positiver i klassificerings- och extraktionsuppgifter. GPT-4 uppnår också den högsta noggrannheten i absoluta termer i vissa utvärderingar, vilket bibehåller dess status som en toppmodell för kodningsnoggrannhet där hastighet och precision är av största vikt.
Medan Claude 3.5 Sonnet framgår av förmågan inom autonom problemlösning, kodande flytande och kontextuell förståelse, GPT-4: s kant i hastighet, matematiska resonemang och precision placerar den som ledande i uppgifter som kräver balanserad hastighet och noggrannhet. Valet mellan de två beror på det specifika kodningskontextet Claude 3.5 Sonnet för ihållande, nyanserad kodutformning och GPT-4O för uppgifter som kräver högre hastighet och numerisk exakthet.
Båda modellerna visar emellertid begränsningar i att träffa perfekta noggrannhetsmärken i datauttag och flerstegskomplex kodningsuppgifter, vilket kräver tankeväckande applikationsdesign kring snabb teknik och iterativ testning för att utnyttja deras respektive styrkor effektivt. De kräver också fortsatt modell och uppmanar förbättringar för att minimera enstaka regressioner och utnyttja deras förbättringar fullt ut i praktiska kodningskontexter.
Denna detaljerade jämförelse understryker de nyanserade avvägningarna mellan Claude 3.5 Sonnet och GPT-4O i kodningsnoggrannhet, där Claude 3.5 Sonnet utmärker sig i resonemang och felsökningsdjup medan GPT-4O leder i svarhastighet och matematisk noggrannhet. Var och en erbjuder unika fördelar med att främja AI-assisterad programmeringsproduktivitet.
Referenser:
- Antropiska interna utvärderingar och humanevala Python Benchmarks rapporterar Claude 3.5 Sonnet vid 92,0% kodningsnoggrannhet mot GPT-4O vid 90,2% på Python-uppgifter.
- Jämförande studier visar GPT-4O snabbare i latens med cirka 24%, bättre matematikproblem noggrannhet och högre precision på vissa datauttagningsuppgifter.
-Analys av felsökning, kodens tydlighet, sammanhangsbehållning och autonoma problemlösning belyser Claude 3.5 Sonnets starka flerstegsfelsökning och resonemang.
- Datautvinning och klassificeringsreenchmarks, där GPT-4O i allmänhet överträffar Claude 3.5 Sonnet men med noterade specifika förbättringar i sonnet.
- Testning av användarnivåer och hastighetsjämförelser indikerar Claude 3.5 Sonnets snabbare utgångsgenerering i iterativa uppgifter kontra något högre noggrannhet i komplexa frågor av senare Claude-versioner.