Claude 3.5 Sonnet та GPT-4, зокрема у своєму варіанті GPT-4O, представляють дві вдосконалені мови AI з помітними відмінностями в точності кодування та пов'язаних з ними обчислювальних можливостей. Порівняння між цими моделями підкреслює їх відповідні сильні та слабкі сторони в завданнях програмування, налагодження, міркування та контекстному розумінні.
Claude 3.5 Sonnet продемонстрував вражаючі показники програм програмування, таких як Humaneval, де він досягає близько 92,0% точності в тестах функцій Python. Ця точність незначно перевершує 90,2% GPT-4O на тому ж еталоні. Незначне поліпшення точності емпірично перетворюється на меншу розчарування сеансів налагодження та більш надійне виконання завдань кодування в кінці до кінця. Claude 3.5 Sonnet також демонструє сильні можливості в стійкій налагодженні, працюючи через кілька циклів переписування та тестування для виробництва функціональних рішень коду, що є значною перевагою у складі вирішення помилок та корекції автономного коду командами розробки програмного забезпечення.
У сценаріях кодування в реальному світі, протестованих у SWEEL, перевірено, Claude 3,5 Sonnet вирішує приблизно 49% завдань, що є чотириточковим збільшенням над більш ранніми версіями OpenAI і вказує на змістовний прогрес у практичному додатку кодування. Переваги цієї моделі включають обробку складних, багатофакторних кодових баз, що сприяють великому вікні контексту токену 200K, що дозволяє йому підтримувати розуміння в широких кодових документах. Він також оснащений експериментальним режимом "комп'ютерного використання", призначеним для орієнтації елементів та документації інтерфейсу, покращуючи його корисність у інтегрованих середовищах розробки (IDE).
Порівнюючи міркування та розуміння контексту, Claude 3.5 Sonnet перевершує певні нюансовані завдання, такі як аналогія та питання відносин, але боротьба з чисельними та пов'язаними з датами питаннями. У складних орієнтирах на рівні аспірантури, таких як GPQA, Claude 3,5 Sonnet повідомляє близько 59,4% точності, що виходить з 53,6% GPT-4O, що свідчить про чудову обробку складних міркувальних завдань в межах розуміння коду та генерації.
І навпаки, GPT-4O демонструє сильні сторони швидкості, затримки та деякі конкретні аспекти математичного вирішення проблем. GPT-4o приблизно на 24% швидше в затримці порівняно з Sonnet Claude 3,5, що дає йому перевагу в додатках, що потребують швидкого часу реагування. У важких математиках завдання GPT-4O перевершує Claude 3,5 сонет з 76,6% точності проти 71,1% на орієнтирах з математикою, що роздумує з нульовим,. Крім того, GPT-4O має тенденцію до надання більш точних відповідей у певних фактичних та числових контекстах, що робить його більш надійним у сценаріях, коли точність даних та обчислення є критичною.
У оцінках продуктивності щодо завдань вилучення даних та класифікації GPT-4O, як правило, досягає більшої точності та меншої кількості помилкових позитивних результатів порівняно з 3,5 сонет Claude. Однак Claude 3,5 Sonnet демонструє деякі вдосконалення щодо GPT-4O у ряді конкретних підзадів. Наприклад, у звіті про оцінку вилучення даних, тоді як GPT-4O підтримував загальну вищу точність (69% проти 44% для Sonnet Claude 3,5 на певних галузях), останні показали більшу кількість вдосконалень у деяких точках даних, що вказує на потенціал для подальшого уточнення за допомогою вдосконалених методів спонукання та налаштування моделі.
Що стосується чіткості та читабельності, Claude 3.5 Sonnet часто виробляє чіткіший, зрозуміліший вихід коду, який є цінним у середовищах спільної розробки, де реалізація коду має значення. Це сприяє його ефективному циклу налагодження, оскільки чіткіші початкові результати, як правило, потребують меншої кількості складних виправлень.
Останні внутрішні агентські оцінки свідчать про те, що Claude 3.5 Sonnet вирішив 64% проблем з автономним кодуванням, значно краще, ніж його попередник Claude 3 Opus на 38%, демонструючи розширені незалежні генерації коду та фіксацію помилок. Тим часом GPT-4O визнається загальною стелею більш високої продуктивності та більш широкими вдосконаленнями на багатьох фронтах, але з дещо більшою мінливістю залежно від типу завдання.
Останні порівняння моделі також підкреслюють Claude 3.7 Sonnet, ітерації понад 3,5, досягаючи ще кращої точності (до 90% у складних завданнях бази даних), але Claude 3,5 сонет зберігає переваги швидкості та обтічних результатів для швидкого використання ітерації, таких як розвиток фронтенду.
Підводячи підсумок, Claude 3.5 Sonnet пропонує чудову точність в основних показниках кодування, таких як Humaneval та перевершує стійку автономну налагодження, складне багатофункціональне поводження з кодами та чіткість генерації коду. Він особливо добре виконує завдання міркування на рівні випускників. З іншого боку, GPT-4O швидше, краще з математичними проблемами, і забезпечує більш високу точність з меншою кількістю помилкових позитивних результатів у завданнях класифікації та вилучення. GPT-4 також досягає найвищої точності в абсолютних термінах в деяких оцінках, підтримуючи свій статус як модель верхнього рівня для кодування точності, де швидкість і точність є першорядними.
У той час як Claude 3.5 Sonnet просуває можливості в автономному вирішенні проблем, кодування плинності та контекстному розумінні, краю GPT-4 у швидкості, математичних міркувань та точності позиціонує його як лідера у завданнях, що вимагають збалансованої швидкості та точності. Вибір між двома залежить від специфічного контексту кодування Claude 3.5 Sonnet для стійкого, нюансованого коду та GPT-4O для завдань, що вимагають більш високої швидкості та чисельної точки.
Обидві моделі, однак, показують обмеження в досягненні ідеальних знаків точності у вилученні даних та багатоступеневих складних завдань кодування, що потребує продуманого дизайну додатків навколо оперативного інженерного та ітеративного тестування, щоб ефективно використовувати відповідні сильні сторони. Вони також потребують постійної моделі та спонукання вдосконалень, щоб мінімізувати випадкові регресії та повністю використовувати їх вдосконалення в практичних контекстах кодування.
Це детальне порівняння підкреслює нюансовані компроміси між Sonnet Claude 3,5 та GPT-4O в точності кодування, де Claude 3.5 Sonnet переважає в міркуванні та глибині налагодження, тоді як GPT-4O веде у швидкість відповіді та математичній точності. Кожен пропонує унікальні переваги у просуванні продуктивності програмування AI-AI.
Список літератури:
- Анропічні внутрішні оцінки та орієнтир Humaneval Python звіт про Claude 3,5 Sonnet на 92,0% кодування точності проти GPT-4O на 90,2% на завданнях Python.
- Порівняльні дослідження показують GPT-4O швидше в затримці приблизно на 24%, кращу точність проблеми математики та більш високу точність у певних завданнях вилучення даних.
-Аналіз налагодження, чіткість коду, збереження контексту та автономне вирішення проблем висвітлює сильну багатоступеневу налагодження та міркування Claude 3.5 Sonnet.
- Вилучення даних та класифікаційні орієнтири, де GPT-4O, як правило, перевершує сонет Claude 3,5, але з відомими конкретними поліпшеннями в сонеті.
- Порівняння тестування та швидкості на рівні користувачів вказують на швидке виробництво Claude 3.5 Sonnet в ітеративних завданнях порівняно з дещо більшою точністю у складних запитах пізніших версій Claude.