Claude 3.5 Sonnet dan GPT-4, khususnya dalam varian GPT-4O mereka, mewakili dua model bahasa AI canggih dengan perbedaan penting dalam akurasi pengkodean dan kemampuan komputasi terkait. Perbandingan antara model -model ini menyoroti kekuatan dan kelemahan masing -masing dalam tugas pemrograman, debugging, penalaran, dan pemahaman kontekstual.
Claude 3.5 Sonnet telah menunjukkan kinerja yang mengesankan pada tolok ukur pemrograman seperti Humaneval, di mana ia mencapai akurasi sekitar 92,0% dalam tes fungsi Python. Akurasi ini sedikit melampaui 90,2% GPT-4O pada tolok ukur yang sama. Sedikit peningkatan dalam akurasi menerjemahkan secara empiris menjadi lebih sedikit sesi debugging yang membuat frustrasi dan eksekusi tugas pengkodean ujung ke ujung yang lebih andal. Claude 3.5 soneta juga menunjukkan kemampuan yang kuat dalam debugging persisten, bekerja melalui beberapa siklus penulisan ulang dan pengujian untuk menghasilkan solusi kode fungsional, yang merupakan keuntungan signifikan dalam resolusi bug yang kompleks dan koreksi kode otonom oleh tim pengembangan perangkat lunak.
Dalam skenario pengkodean dunia nyata yang diuji dalam swe-bench diverifikasi, Claude 3.5 sonnet memecahkan sekitar 49% tugas, yang merupakan peningkatan empat poin dari versi openai sebelumnya dan menunjukkan kemajuan yang berarti dalam aplikasi pengkodean praktis. Keuntungan model ini termasuk penanganan yang kompleks, basis kode multi-file yang difasilitasi oleh jendela konteks token 200K yang besar yang memungkinkannya untuk mempertahankan pemahaman di seluruh dokumen kode yang luas. Ini juga dilengkapi dengan mode "penggunaan komputer" eksperimental yang dirancang untuk menavigasi elemen antarmuka dan dokumentasi, meningkatkan utilitasnya di lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE).
Saat membandingkan penalaran dan pemahaman konteks, Claude 3.5 sonnet unggul dalam tugas-tugas bernuansa tertentu seperti analogi dan pertanyaan hubungan tetapi berjuang dengan pertanyaan numerik dan terkait tanggal. Dalam tolok ukur penalaran tingkat pascasarjana yang kompleks seperti GPQA, Claude 3.5 Sonnet melaporkan sekitar 59,4% akurasi, menyisihkan 53,6% GPT-4O, menunjukkan penanganan superior dari tugas penalaran yang kompleks dalam pemahaman dan pembuatan kode.
Sebaliknya, GPT-4O menunjukkan kekuatan dalam kecepatan, latensi, dan beberapa aspek spesifik pemecahan masalah matematika. GPT-4O sekitar 24% lebih cepat dalam latensi dibandingkan dengan Claude 3.5 soneta, memberikan keunggulan dalam aplikasi yang membutuhkan waktu respons yang cepat. Dalam tugas-tugas matematika, GPT-4O mengungguli Claude 3.5 soneta dengan akurasi 76,6% dibandingkan 71,1% pada tolok ukur pemecahan masalah matematika nol-shot. Selain itu, GPT-4O cenderung memberikan tanggapan yang lebih tepat dalam konteks faktual dan numerik tertentu, membuatnya lebih dapat diandalkan dalam skenario di mana ketepatan data dan perhitungan sangat penting.
Dalam evaluasi kinerja tentang ekstraksi data dan tugas klasifikasi, GPT-4O umumnya mencapai presisi yang lebih tinggi dan lebih sedikit positif palsu dibandingkan dengan Claude 3,5 soneta. Namun, Claude 3.5 soneta menunjukkan beberapa perbaikan dibandingkan GPT-4O di sejumlah subtugas tertentu. Misalnya, dalam laporan evaluasi ekstraksi data, sementara GPT-4O mempertahankan akurasi yang lebih tinggi secara keseluruhan (69% versus 44% untuk CLAUDE 3,5 soneta pada bidang tertentu), yang terakhir menunjukkan jumlah peningkatan yang lebih besar di beberapa titik data yang menunjukkan potensi untuk penyempurnaan lebih lanjut dengan peningkatan teknik dan penyetelan model.
Pada aspek kejelasan kode dan keterbacaan, Claude 3.5 soneta sering menghasilkan output kode yang lebih jelas dan lebih dapat dimengerti, yang berharga dalam lingkungan pengembangan kolaboratif di mana pemeliharaan kode penting. Ini berkontribusi pada siklus debugging yang efektif karena output awal yang lebih jelas cenderung membutuhkan koreksi kompleks yang lebih sedikit.
Evaluasi agen internal terbaru menunjukkan Claude 3.5 soneta memecahkan 64% dari masalah pengkodean otonom, secara signifikan lebih baik daripada pendahulunya Claude 3 Opus sebesar 38%, menampilkan peningkatan kode independen yang ditingkatkan dan kemampuan perbaikan bug. GPT-4O, sementara itu, diakui untuk langit-langit kinerja yang lebih tinggi secara keseluruhan dan peningkatan yang lebih luas di banyak bidang tetapi dengan sedikit lebih banyak variabilitas tergantung pada jenis tugas.
Perbandingan model terbaru juga menyoroti Claude 3.7 soneta, iterasi di luar 3,5, mencapai akurasi yang lebih baik (hingga 90% pada tugas basis data yang kompleks), namun Claude 3.5 soneta mempertahankan keunggulan dalam kecepatan dan output yang efisien untuk kasus penggunaan iterasi yang cepat seperti pengembangan frontend.
Singkatnya, Claude 3.5 Sonnet menawarkan akurasi yang unggul dalam tolok ukur pengkodean inti seperti humaneval dan unggul dalam debugging otonom yang persisten, penanganan basis kode multi-file yang kompleks, dan kejelasan pembuatan kode. Ini berkinerja sangat baik dalam tugas penalaran tingkat pascasarjana. GPT-4O, di sisi lain, lebih cepat, lebih baik dengan masalah terkait matematika, dan memberikan presisi yang lebih tinggi dengan lebih sedikit positif palsu dalam tugas klasifikasi dan ekstraksi. GPT-4 juga mencapai akurasi tertinggi dalam istilah absolut dalam beberapa evaluasi, mempertahankan statusnya sebagai model tingkat atas untuk akurasi pengkodean di mana kecepatan dan presisi adalah yang terpenting.
Sementara Claude 3.5 Sonnet memajukan kemampuan dalam pemecahan masalah otonom, pengkodean fluiditas, dan pemahaman kontekstual, tepi GPT-4 dalam kecepatan, penalaran matematika, dan presisi memposisikannya sebagai pemimpin dalam tugas yang membutuhkan kecepatan dan akurasi yang seimbang. Pilihan antara keduanya tergantung pada konteks pengkodean spesifik Claude 3.5 soneta untuk kerajinan kode yang persisten dan bernuansa dan GPT-4O untuk tugas yang menuntut kecepatan yang lebih tinggi dan ketepatan numerik.
Kedua model, bagaimanapun, menunjukkan keterbatasan dalam memukul nilai akurasi yang sempurna dalam ekstraksi data dan tugas pengkodean kompleks multi-langkah, yang memerlukan desain aplikasi yang bijaksana di sekitar rekayasa cepat dan pengujian berulang untuk memanfaatkan kekuatan masing-masing secara efektif. Mereka juga membutuhkan model yang berkelanjutan dan mendorong perbaikan untuk meminimalkan regresi sesekali dan memanfaatkan perbaikan mereka sepenuhnya dalam konteks pengkodean praktis.
Perbandingan terperinci ini menggarisbawahi trade-off yang bernuansa antara Claude 3.5 Sonnet dan GPT-4O dalam akurasi pengkodean, di mana Claude 3.5 sonnet unggul dalam penalaran dan debugging kedalaman sementara GPT-4O memimpin dalam kecepatan respons dan akurasi matematika. Masing-masing menawarkan keunggulan unik dalam memajukan produktivitas pemrograman yang dibantu AI.
Referensi:
- Evaluasi internal antropik dan tolok ukur python humaneval melaporkan Claude 3,5 soneta pada akurasi pengkodean 92,0% vs GPT-4O pada 90,2% pada tugas python.
- Studi perbandingan menunjukkan GPT-4O lebih cepat dalam latensi sekitar 24%, akurasi masalah matematika yang lebih baik, dan presisi yang lebih tinggi pada tugas ekstraksi data tertentu.
-Analisis debugging, kejelasan kode, retensi konteks, dan pemecahan masalah otonom menyoroti Claude 3.5 Sonnet yang kuat dari debugging dan penalaran multi-langkah.
- Ekstraksi data dan tolok ukur klasifikasi, di mana GPT-4O umumnya mengungguli Claude 3.5 sonnet tetapi dengan perbaikan spesifik dalam soneta.
- Perbandingan pengujian tingkat pengguna dan kecepatan menunjukkan generasi output yang lebih cepat dari Claude 3.5 dalam tugas berulang versus akurasi yang sedikit lebih tinggi dalam kueri kompleks dengan versi Claude yang lebih baru.