A Claude 3.5 szonett és a GPT-4, különösen a GPT-4O változatukban, két fejlett AI nyelvű modellt képviselnek, figyelemre méltó különbségekkel a kódolási pontosságban és a kapcsolódó számítási képességekben. Ezeknek a modelleknek a összehasonlítása rávilágít az erősségeikre és gyengeségeire a programozási feladatok, a hibakeresés, az érvelés és a kontextuális megértés során.
A Claude 3.5 Sonnet lenyűgöző teljesítményt mutatott a programozási referenciaértékekben, mint például a Humananeval, ahol körülbelül 92,0% -os pontosságot ér el a Python függvénytesztekben. Ez a pontosság kissé meghaladja a GPT-4O 90,2% -át ugyanazon a referenciaértéken. A pontosság enyhe javulása empirikusan kevesebb frusztráló hibakeresést és a végpontok közötti kódolási feladatok megbízhatóbb végrehajtását eredményezi. A Claude 3.5 Sonnet erős képességeket is mutat a tartós hibakeresésben, több átírási és tesztelési cikluson keresztül dolgozik funkcionális kódmegoldások előállításához, ami jelentős előnye a komplex bugfelbontásban és a szoftverfejlesztési csapatok autonóm kódjavításában.
A Swe-Pench által ellenőrzött valós kódolási forgatókönyvekben a Claude 3.5 szonett a feladatok kb. 49% -át oldja meg, ami négypontos növekedés a korábbi OpenAI verziókhoz képest, és jelzi a gyakorlati kódolási alkalmazás értelmes előrehaladását. Ennek a modellnek az előnyei közé tartozik a komplex, többfájdalmú kódbázisok kezelése, amelyeket egy nagy, 200K token kontextusablak, amely lehetővé teszi a megértés fenntartását a kiterjedt kóddokumentumok között. Ezenkívül egy kísérleti „számítógépes használat” módot is tartalmaz, amelynek célja az interfész elemek és a dokumentáció navigálása, javítva annak hasznosságát az integrált fejlesztési környezetben (IDES).
Az érvelés és a kontextus megértésének összehasonlításakor a Claude 3.5 szonett bizonyos árnyalt feladatokkal, például analógiával és kapcsolati kérdésekben kitűnő, de a numerikus és a dátummal kapcsolatos kérdésekkel küzd. A komplex posztgraduális szintű érvelési referenciaértékekben, például a GPQA-ban, a Claude 3.5 szonett 59,4% -os pontossággal számol be, és kiszámítja a GPT-4O 53,6% -át, jelezve a bonyolult érvelési feladatok kiváló kezelését a kód megértése és a generáció között.
Ezzel szemben a GPT-4O bizonyítja a sebesség, a késleltetés és a matematikai problémamegoldás néhány konkrét szempontját. A GPT-4O késésben körülbelül 24% -kal gyorsabb, mint a Claude 3.5 szonetthez képest, így előnyt jelent a gyors reagálási időre szoruló alkalmazásokban. A matematikai nehéz feladatok során a GPT-4O felülmúlja a Claude 3,5 szonettet, 76,6% -os pontossággal, szemben a 71,1% -kal a nulla lövésű matematikai problémamegoldó referenciaértékeknél. Ezenkívül a GPT-4O hajlamos pontosabb válaszokat adni bizonyos tényszerű és numerikus összefüggésekben, így megbízhatóbbá teszi azt a forgatókönyvekben, ahol az adatok és a számítás pontossága kritikus jelentőségű.
Az adatkivonási és osztályozási feladatok teljesítményértékelése során a GPT-4O általában nagyobb pontosságot és kevesebb hamis pozitívumot ér el a Claude 3.5 szonetthez képest. A Claude 3.5 szonett azonban számos speciális alfeladatban mutat néhány javulást a GPT-4O-nál. Például egy adatkivonási értékelési jelentésben, míg a GPT-4O fenntartotta a magasabb pontosságot (69%, szemben a Claude 3.5 szonett 44% -ával bizonyos területeken), ez utóbbi nagyobb számú javulást mutatott egyes adatpontok között, jelezve a továbbfejlesztett kérési technikákkal és a modellhangolással való további finomítás lehetőségét.
A kód tisztaságának és olvashatóságának aspektusa alapján a Claude 3.5 Sonnet gyakran világosabb, érthetőbb kódkimenetet hoz létre, ami értékes az együttműködési fejlesztési környezetben, ahol a kód karbantarthatósága számít. Ez hozzájárul a hatékony hibakeresési ciklushoz, mivel a világosabb kezdeti kimenetek általában kevesebb komplex korrekciót igényelnek.
A legfrissebb belső agentikus értékelések azt mutatják, hogy a Claude 3,5 szonett az autonóm kódolási problémák 64% -át oldotta meg, lényegesen jobb, mint az elődje, a Claude 3 Opus 38% -ánál, megmutatva a továbbfejlesztett független kódgenerációs és hibajavító képességeket. Eközben a GPT-4O elismert a magasabb teljesítményű mennyezet általános és szélesebb körű fejlesztései miatt, de a feladat típustól függően kissé nagyobb variabilitással.
A legfrissebb modell -összehasonlítások kiemelik a Claude 3.7 Sonnet -t is, amely a 3.5 -nél túli iteráció, még jobb pontosságot elérve (legfeljebb 90% az összetett adatbázis -feladatoknál), ám a Claude 3.5 szonett megőrzi a sebesség és az ésszerűsített outputok előnyeit a gyors iterációs eseteknél, például a Frontend fejlesztése.
Összefoglalva: a Claude 3.5 Sonnet kiváló pontosságot kínál az olyan alapkódolási referenciaértékekben, mint a HumaneVal és az Excels a perzisztens autonóm hibakeresésben, a komplex többfájl-kódbázis kezelésében és a kódgenerálás egyértelműségében. Különösen jól teljesít a posztgraduális szintű érvelési feladatokban. A GPT-4O viszont gyorsabb, jobb a matematikai problémákkal, és nagyobb pontosságot mutat, kevesebb hamis pozitív eredményekkel az osztályozási és kitermelési feladatokban. A GPT-4 a legmagasabb pontosságot is eléri a legmagasabb pontossággal, bizonyos értékelésekben, fenntartva annak státusát, mint a kódolási pontosság legfelső szintű modelljét, ahol a sebesség és a pontosság kiemelkedő fontosságú.
Míg a Claude 3.5 Sonnet elősegíti az autonóm problémamegoldás, a kódolási folyékonyság és a kontextuális megértés képességeit, addig a GPT-4 sebessége, a matematikai érvelés és a precíziós pozíciója a kiegyensúlyozott sebességet és pontosságot igénylő feladatok vezetőjeként helyezkedik el. A kettő közötti választás a Claude 3.5 szonettjétől függ a tartós, árnyalt kódkészítéshez és a GPT-4O-hoz a nagyobb sebességet és a numerikus pontosságot igénylő feladatokhoz.
Mindkét modell azonban korlátozásokat mutat az adatkivonás és a többlépcsős komplex kódolási feladatok tökéletes pontossági pontjainak elérésében, és szükség van arra, hogy átgondolt alkalmazást tervezzenek az azonnali mérnöki és iteratív tesztelés körül, hogy hatékonyan kihasználhassák az erősségeiket. Szükségük van a folyamatos modellre és a fejlesztések ösztönzésére az alkalmi regresszió minimalizálása érdekében, és javításukat teljes mértékben kihasználják a gyakorlati kódolási kontextusban.
Ez a részletes összehasonlítás aláhúzza a Claude 3.5 szonett és a GPT-4O közötti árnyalt kompromisszumokat a kódolási pontosságban, ahol a Claude 3.5 Sonnet kiemelkedik az érvelésben és a hibakeresési mélységben, míg a GPT-4O a válasz sebességét és a matematikai pontosságot vezet. Mindegyik egyedi előnyöket kínál az AI-asszisztált programozási termelékenység előmozdításában.
Hivatkozások:
- Az antropikus belső értékelések és a HumaneVal Python Benchmarks jelentése Claude 3.5 szonett 92,0% -os kódolási pontossággal, szemben a GPT-4O-val, 90,2% -on a Python-feladatoknál.
- Az összehasonlító vizsgálatok azt mutatják, hogy a GPT-4O késésben kb. 24%-kal, a jobb matematikai probléma pontosságával és az egyes adatkivonási feladatoknál nagyobb pontossággal.
-A hibakeresés, a kód-egyértelműség, a kontextusmegtartás és az autonóm problémamegoldás elemzése kiemeli a Claude 3.5 Sonnet erős többlépcsős hibakeresését és érvelését.
- Az adatkivonás és az osztályozási referenciaértékek, ahol a GPT-4O általában felülmúlja a Claude 3.5 szonettet, de a szonett konkrét fejlesztéseivel.
- A felhasználói szintű tesztelés és a sebesség-összehasonlítás azt jelzi, hogy a Claude 3.5 Sonnet gyorsabb kimeneti generációja iteratív feladatokban, szemben a későbbi Claude verziók komplex lekérdezéseiben kissé nagyobb pontossággal.