谁是最强编程大模型?横向对比Claude Opus 4.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok4

模型众多,该如何选择?

在这里插入图片描述

GPT-5:OpenAI的最新旗舰模型,统一智能系统,GPT-5 集成了多个模型,自动根据任务复杂度选择最适合的模型进行处理,多模态首选。

GPT-5 Thinking:GPT-5 系列中的一个特定模式,专为处理复杂任务而设计。适用于科学研究、复杂编程任务和高难度的逻辑推理等领域。

重磅更新!满血GPT-5上线,全方位提升,很强

Gemini 2.5 Pro:谷歌最新模型,在写作、编程、数学、推理、科研等基准测试中,全部刷新SOTA。

谷歌Gemini 2.5 Pro正式版,编程反超claude opus 4,国内直接使用

Grok 4:马斯克发布的最新模型,多项测试全面刷新SOTA,数学、科研、推理首选。

马斯克官宣,地表最强Grok4发布,使用技巧分享,Gemini2.5 Pro、Claude Opus 4,国内直接使用

DeepSeek R1 0528:国产之光,开源最强模型,在整体表现上已接近其他国际顶尖模型,已解决“服务器繁忙,请稍后再试”问题。

DeepSeek高调宣布,DeepSeek R1 0528重磅升级,硬刚Claude 4、Gemini 2.5 Pro

在这里插入图片描述

Claude独立网站 - 编程首选

Claude Opus 4.1:Claude Opus 4 在代理任务、真实世界编码和推理方面的升级版,Claude 4系列模型中最新、最强大的版本。

Claude Sonnet 4:以编程和写作能力为核心,支持Extended Thinking深度推理的扩展思考和Web search联网实时查询,可以构建project进行文件、项目代码复用、轻松构建AI智能体。

重磅!Claude Opus 4.1发布,写作、编码能力再次增强,全网首发评测

我们通过一道经典的华为OD算法题,对比一下Claude Opus 4.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok4的编程能力,看看孰强孰弱。

先说结论:

个人认为:Claude Opus 4.1 > GPT-5 > Gemini 2.5 Pro > Grok4

首先可以明确的是,四大模型给出的代码都没有bug,测试通过率都是100%,牛逼。

理由:

1、只有Claude Opus 4.1给出了边界测试用例。

2、GPT-5不是一次性完成,是通过多次连续提问,才给出了最后的答案,差评,但上下文较长,加分项。

3、GPT-5给出的解题思路较为简单。

4、Gemini 2.5 Pro没有明确表示对给出的代码进行自测。

5、Grok4在最后提及对Java代码和其他语言的代码进行测试用例测试,一笔带过,差评。

6、只有Claude Opus 4.1给出了最后的总结(包含本次完成的任务、测试结果、核心算法总结)。

国内直接使用GPT-5

谷歌浏览器访问:www.nezhasoft.cloud

私信哪吒,备注体验ai,领取体验码。

还包含了GPT-5、GPT-5 Thinking、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro、Grok4、DeepSeek R1 0528等模型。

在这里插入图片描述

提示词如下:

请根据下面描述、用Java解答此题,类名为OdTest,通过控制台输入,比如Java的Scanner,(控制台输入输出时,不要有其他文字描述,只有测试用例即可),为代码添加详细的中文注释,

通过测试用例进行代码测试,如果不正确,请修改Java代码并优化。

根据输入输出描述,给出5个测试用例,通过Java代码测试,验证代码和测试用例的正确性,给出测试用例的解释说明。

输出Java代码的解题思路,采用了什么数据结构和算法,为什么采用这些数据结构和算法。

将正确的Java代码转为Python、JavaScript、C、C++写法,每行代码添加详细的中文注释,再输出

通过下面的测试用例对转化后的Python、JavaScript、C、C++代码进行测试,如果与输入输出不符,修正代码,重新测试

一、题目描述

孙悟空喜欢吃蟠桃,一天他乘守卫蟠桃园的天兵天将离开了而偷偷的来到王母娘娘的蟠桃园偷吃蟠桃。

已知蟠桃园有 N 棵蟠桃树,第 i 棵蟠桃树上有 N[i](大于 0)个蟠桃,天兵天将将在 H(不小于蟠桃树棵数)小时后回来。

孙悟空可以决定他吃蟠桃的速度 K(单位:个/小时),每个小时他会选择一颗蟠桃树,从中吃掉 K 个蟠桃,如果这棵树上的蟠桃数小于 K,他将吃掉这棵树上所有蟠桃,然后这一小时内不再吃其余蟠桃树上的蟠桃。

孙悟空喜欢慢慢吃,但仍想在天兵天将回来前将所有蟠桃吃完。

求孙悟空可以在 H 小时内吃掉所有蟠桃的最小速度 K(K 为整数)。

二、输入描述

从标准输入中读取一行数字,前面数字表示每棵数上蟠桃个数,最后的数字表示天兵天将将离开的时间。

三、输出描述

吃掉所有蟠桃的 最小速度 K(K 为整数)或 输入异常时输出 -1。

Claude Opus 4.1

准确性:通过本地IDEA自测,通过率100%

Claude Opus 4.1给出了详细的Java 代码、详细的代码注释、对Java代码进行测试、解题思路与算法分析(包含问题本质、采用的数据结构和算法)、测试用例及说明(包含边界用例)、其他编程语言代码、测试转换后的代码、最后的总结。

在这里插入图片描述

GPT-5

准确性:通过本地IDEA自测,通过率100%

首先需要明确一点,GPT-5是通过多次问答,才给出了详细的答案。

GPT-5给出了详细的Java 代码、详细的代码注释、对Java代码进行测试、解题思路与算法分析(包含解题思路、采用的数据结构和算法、解题步骤、复杂度分析、小总结)、测试用例及说明(不包含边界用例)、其他编程语言代码、测试转换后的代码。

解题思路与算法分析非常简单,不包含解题步骤、复杂度分析、小总结,差评。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Gemini 2.5 Pro

准确性:通过本地IDEA自测,通过率100%

Gemini 2.5 Pro给出了详细的Java 代码、详细的代码注释、解题思路与算法分析(包含解题思路、采用的数据结构和算法、复杂度分析)、测试用例及说明(不包含边界用例)、其他编程语言代码。

回答中没有明确表明:对Java代码和其他语言的代码进行测试用例测试。

没有最后的总结。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Grok4

准确性:通过本地IDEA自测,通过率100%

Grok4给出了详细的Java 代码、详细的代码注释、解题思路与算法分析(包含解题思路、采用的数据结构和算法)、测试用例及说明(不包含边界用例)、其他编程语言代码。

最后提及对Java代码和其他语言的代码进行测试用例测试,一笔带过,差评。

没有最后的总结。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在比较 GPT-4.1Gemini 2.5 ProClaude 4 Sonnet 这些大型语言模型时,需要从多个维度进行分析,包括模型能力(如生成质量、推理深度、多语言支持)、计算资源消耗、成本效率以及性能表现等方面。以下是对这些模型的综合对比: ### 模型能力 GPT-4.1 是 OpenAI 推出的一个版本,它在自然语言理解和生成方面表现出色,尤其是在处理复杂任务和长文本生成上有着显著的优势。Gemini 2.5 Pro 谷歌推出的产品,在多模态处理上有较的能力,特别是在图像识别和视频理解方面有独特的优势。Claude 4 Sonnet 在逻辑推理和代码生成方面有较好的表现,适合用于编程辅助和数据分析场景[^3]。 ### 计算资源与成本效率 从硬件加速的角度来看,不同的模型对计算资源的需求也有所不同。例如,对于 FPGA、ASIC、内存中计算平台的支持程度不同,这直接影响到模型的实际部署成本和能效比。根据已有资料,某些模型可能更适合特定类型的硬件加速,从而实现更高的能效比和性能指标(GOPs/W)[^2]。 ### 性能表现 性能表现通常指的是模型在执行特定任务时的速度和准确性。对于大型语言模型而言,这不仅涉及到单次推理的时间成本,还包括了模型训练阶段所需的总时间。值得注意的是,虽然一些模型可能在理论上提供了更快的推理速度,但在实际应用中,由于数据预处理、后处理等额外开销,最终用户体验可能会有所差异。 ```python # 示例代码:模拟计算模型性能指标 def calculate_performance(model_name, inference_time, energy_consumption): """ 计算模型的性能指标 参数: model_name (str): 模型名称 inference_time (float): 单次推理所需时间(秒) energy_consumption (float): 单次推理能耗(瓦特小时) 返回: dict: 包含模型名称及其性能指标的字典 """ performance = { 'model': model_name, 'performance_metric': inference_time / energy_consumption # 假设性能指标为时间与能耗的比值 } return performance # 使用示例 gpt_4_1_perf = calculate_performance('GPT-4.1', 0.5, 10) gemini_2_5_pro_perf = calculate_performance('Gemini 2.5 Pro', 0.7, 15) claude_4_sonnet_perf = calculate_performance('Claude 4 Sonnet', 0.6, 12) [gpt_4_1_perf, gemini_2_5_pro_perf, claude_4_sonnet_perf] ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

哪 吒

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值