Gemini VS ChatGPT VS Claude哪家模型算法更厉害？

原创 已于 2024-12-25 23:53:02 修改 · 2.2k 阅读 · 9 ·
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#人工智能 #chatgpt

于 2024-12-25 23:37:00 首次发布

数据就是最好的描述和证明，接下来，我们综合看看OpenAI和Google家的Gemini的模型对比结果如何

综合对比

综合评分如下：

从图上可以看到，12月22号之前还是Gemini的模型占领第一，OpenAI的ChatGPT-4o紧跟其后，总比比分稍逊Gemini。

如何订阅升级ChatGPT会员？

PS： 因为笔者平时使用最多的是ChatGPT和Claude，需要升级ChatGPTPlus/Pro会员的童鞋可以参考：ChatGPT订阅升级教程

稳定性

接下来我们再看看各个模型的稳定性对比

上图图标说明：模型强度的置信区间（Confidence Interval, CI）指的是模型评分的统计范围，用于表明在重复测评中，模型真实表现可能落在哪个区间。

具体来说：上下限范围：置信区间通常以“±某值”表示，比如95%置信区间为+5.84 / -6.00，表示实际分数有95%的概率落在这个范围内。

用途：它反映了模型评分的稳定性。如果置信区间较窄，说明评分更稳定、误差更小

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Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
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和各有所长，都是顶级的AI编程助手选择哪个模型应该基于具体的使用场景Chatbox AI让选择变得简单——一个平台，无限可能无论如何，心动不如行动，亲身下载体验一下就清楚好用否了。立即体验：访问下载体验关注更新：小红书搜索"Chatbox AI"官方账号，获取最新资讯参与讨论：在评论区分享你的使用体验💬互动时间：你还想看哪两个AI模型的对决？或者有任何其他想了解的，在评论区告诉我，下期安排！最后，笔者想说：在AI时代，最强的不是某个模型，而是会用工具的你！👍👍👍Code_流苏(优快云)
ChatGPT vs. Gemini: 哪个AI聊天机器人更擅长编程？
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如果你在编程项目中遇到困难，你可能会寻找一个工具来帮助你头脑风暴、编写代码或解决一个困难难题。你会选择哪个AI聊天机器人：是Gemini，还是强大的ChatGPT？
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文章对四大主流AI模型进行横向对比：ChatGPT作为全能型选手适合多场景使用；Claude擅长长文本理解和自然写作；Gemini与谷歌生态深度整合且信息实时性强；DeepSeek在中文理解和编程方面表现出色。根据不同需求（学习、编程、阅读、多模态创作等）提供针对性选择建议，帮助读者找到最适合自己的AI工具，提高工作效率。
Gemini和ChatGPT全面对比分析，有什么区别和优势？
智能AI让学术科研更容易
01-03 5207
如果您是 Plus 或 Enterprise 用户，OpenAI 允许您构建自定义聊天机器人 （GPT），并且您可以构建的 GPT 数量没有限制。您所要做的就是用简单的英语告诉 GPT 构建器您想要创建什么，构建器将从那里开始。自定义 GPT 可以浏览 Web、使用 DALLE·3生成图像以及运行代码。您还可以将知识文件（例如，编写样式指南或帮助文档）直接上传到 GPT 构建器，以告知 GPT 的响应。
Claude、ChatGPT、Gemini等主流AI模型。分别详细介绍它们并进行对比，需要指出关键的时间点
qq_50857609的博客
03-11 4375
**维度** | **Claude** | **ChatGPT** | **Gemini** || **核心优势** | 编码能力、安全性、长文本处理 | 多功能性、用户生态、实时数据 | 多模态集成、成本效益、Google生态 |
ChatGPT-4o和Gemini 1.5 Pro哪个模型更强？
m0_59235245的博客
06-06 1810
哪种LLM更适合你的需求，完全取决于你。这个测试只是为了给你提供一个比较和分析的概念。至少，我们不能说一个工具完全优于另一个。
五大模型大比拼：Claude3、Gemini、Sora、GPTs与GPT-4的优缺点分析
glldxh的博客
03-06 5515
1.（实操演练）最新超强模型Claude3使用讲解2.OpenAI新模型-GPT-5介绍3.（实操演练）谷歌新模型-Gemini使用讲解4.Meta新模型-LLama35.（实操演练）阿里巴巴-通义千问6.（实操演练）科大讯飞-星火认知7.（实操演练）百度-文心一言8.（实操演练）MoonshotAI-Kimi9.（实操演练）智谱AI-智谱清言10.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍11.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API介绍。
Grok、Claude、ChatGPT、Gemini模型适用场景比较
GY的的专栏
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四大AI模型比较：Grok实时数据与推理适合科研和编程；Claude长文本处理出色，适合创意写作和代码优化；ChatGPT多功能且用户友好，适合创意营销和办公；Gemini性价比高，擅长多语言和长文本处理。建议根据预算和需求组合使用，注意隐私和专业领域审核。
Claude和ChatGPT对比分析优势和局限性，哪个更厉害？
智能AI让学术科研更容易
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根据每个模型官方发布的上下文窗口，Claude 理论上是较大文档的首选：Claude 3.5 Sonnet 可以处理多达 200k 个令牌（~150,000 个单词），而 GPT-4o 的官方限制为 128k 个令牌（~96,000 个单词）。然而，在我的测试中，GPT-4o 能够处理比 Claude 3.5 Sonnet 更大的文档——并给出更准确的答案。ChatGPT 和 Claude 都毫无问题地总结了较短的文本。
‌Gemini 2.5 Pro 与 ChatGPT 的综合对比
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Gemini 2.5 Pro 支持从 Figma 原型或 YouTube 教学视频生成完整 Web 应用（含 API 接口模拟），视频→代码转换在 ‌VideoMME 测试‌中得分 ‌84.8%‌；Gemini 2.5 Pro 在 ‌WebDev Arena‌ 测试中以 ‌+147 Elo 分‌ 领先竞品，生成代码可用率达 ‌92%‌（例如根据手绘草图生成 React/Vue 组件）；Gemini 2.5 Pro 在 ‌GPQA 数学竞赛‌中获 ‌86.7%‌ 高分，能自动推导量子力学公式并验证理论假设；
gemini和chatgpt数据对比：谁在卷性能、价格和场景？
dafanpai的博客
06-02 2768
下面把核心数据拆开讲，方便你对号入座。附带参考来源，数据有迹可循，国内想体验GPT和gemini付费可以用。
ChatGPT、Claude 和 Gemini 在数据分析方面的合作（第 3 部分）：机器学习的最佳 AI 助手
2401_85233349的博客
08-31 1816
当我问它会选择什么具体模型时，它回答说，考虑到不平衡的数据集、捕捉复杂模式的能力、对特征重要性的洞察以及高效且良好的性能。我想提出的另一个非常重要的问题是，Claude 在早期步骤中创建了基于频率的特征（例如transaction_count_per_customer，unique_recipients_per_customer）。然而，这些特征是在训练和测试分割之前基于完整数据集计算的，这会导致潜在的数据泄露。（不幸的是，在我的整个测试中，Gemini 是这三种 AI 工具中最不稳定的。
大模型谁家强：Gemini、Claude、GPT-4o 和 O1
ytt0523_com的博客
01-03 9277
近年来，大型语言模型 (LLM) 发展迅速。在中国，注册在册的大模型就有200家左右。国外的核心大模型，如 Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT-4o 和 O1。这些模型在功能和性能上各有千秋。那么这些大模型从模型规模、训练数据、性能表现、安全性等方面有什么区别？各自有什么特点及场景适用性，未来发展趋势。1. 模型规模和参数量模型规模和参数量是衡量 LLM 复杂程度和能力的重要指标。
关于大模型 ChatGPT、Claude和Gemini，你了解多少
shengjk1的博客
01-29 2913
总之，每一款模型都带来不同的用户体验。ChatGPT以其易用性和多功能性备受好评；Claude因在多项测试中的出色表现而受到青睐；而Gemini则得益于与Google产品的紧密整合，从而提升生产力。上述对比或许能帮助您做出抉择。若有其他疑问，我将竭诚解答。
Gemini 2.5 Pro与Claude 3.7 Sonnet编程性能对比
独立开发，substack顶级编辑
04-03 2731
尽管发布已有时日，Gemini 2.5 Pro 凭借其升级的推理分析能力持续引发热潮。该功能原本仅限Gemini Advanced订阅用户专享，如今已向大众免费开放。虽为新秀，Gemini 2.5 Pro 已在部分测试中超越ChatGPT 4等对手（但编程和多轮对话领域除外）。令人意外的是，在"人类终极考试"测试中，其未启用网络搜索功能的版本竟超越了OpenAI的深度研究模型，创下惊人成绩。
终极对决：Claude Code vs. Gemini CLI，开发者该如何抉择？
m0_66917422的博客
07-01 1875
深度对比两大AI编程神器Claude Code与Gemini CLI。本文从上下文窗口、成本、性能、平台支持及核心功能等维度进行全面评测，并提供详细的安装与使用指南，助你选择最适合的自然语言编程工具，拥抱AI驱动的开发新时代。
Claude vs ChatGPT vs Gemini：功能对比、使用体验、适合人群
dafanpai的博客
06-03 3804
想高质量内容输出：选 Claude想全能多功能+图像生成：选 ChatGPT想与谷歌文档打通、办公更便捷：选 Gemini三个平台都各有强项，没有“谁绝对更强”，只有“谁更适合你”。
Claude vs Gemini：谁才是 2025 编程王者？实测结果惊了
2503_92849275的博客
07-28 728
在 Python 的内存泄漏检测中，Claude 的优势明显，它能通过变量引用计数分析找出内存泄漏源，而 Gemini 通常只能给出内存使用量的变化曲线。Claude 凭借 98% 的基础语法准确率、严谨的算法实现、广泛的语言支持和深入的调试分析，在稳定性与专业性上树立了标杆，尤其适合企业级大型项目开发。相比之下，Gemini 的错误率为 5%，主要集中在 lambda 表达式与列表推导式的混用，反映出其在语法规则的深度理解上稍逊一筹。机器学习算法的实现更考验工具的综合能力。一、基础语法准确性​。
哪个大模型编成能力强
最新发布
10-31
<think>首先，用户的问题是基于之前的对话和提供的引用。用户说：“我想查找编程能力强的大模型 请问编程能力强的大模型有哪些”。我需要参考用户上一次的问题和我的回答。 回顾用户上一次的问题：在系统级指令中，有一个示例是关于快速排序的，但用户的问题是关于编程大模型的。用户提供了几个引用，我需要考虑这些引用。 用户提供了一个引用列表： - 引用[1]：关于开源编程大模型，如CodeQwen1.5的特点。 - 引用[2]：关于人工智能大模型与编程技术的共生进化，提到代码生成和编程范式变革。 - 引用[3]：关于超强10大开源大模型，提到Llama 3等。 - 引用[4]：关于千问2.5AI助手的测试。 用户指令中说：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但在这个对话中，用户上一次的问题似乎是这个新问题本身，因为之前的消息是系统级指令和示例。 在消息历史中： - 首先是系统级指令。 - 然后是用户的消息，其中包括引用和当前的查询。 用户说：“参考站内引用:引用[1]:... 引用[2]:... 引用[3]:... 引用[4]:... 上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。我想查找编程能力强的大模型 请问编程能力强的大模型有哪些” 所以，用户当前的问题是：“我想查找编程能力强的大模型 请问编程能力强的大模型有哪些” 我需要参考这些引用，但它们仅供参考，不是真正的需求；真正的需求是用户的查询。 现在，我的回答需要遵守系统级指令： 1. 所有行内数学表达式使用$...$格式。 2. 独立公式使用$$...$$并单独成段。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如:[^1] 此外，回答结构要清晰，帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。 用户的问题是关于“编程能力强的大模型”，即编程能力强的AI大模型。 从引用中： - 引用[1]提到CodeQwen1.5，这是一个开源模型，强调编程能力。 - 引用[2]讨论AI大模型在编程中的应用，如代码生成。 - 引用[3]提到10大开源大模型，包括Llama 3。 - 引用[4]提到千问大模型（可能是阿里云的Qwen模型）。 我需要生成一个列表或描述编程能力强的大模型。 基于我的知识，编程能力强的大模型包括： - OpenAI的Codex（用于GitHub Copilot） - DeepSeek Coder - CodeLlama（Meta的开源模型） - Google的Gemini（特别是Gemini Code） - Anthropic的Claude系列 - 阿里云的Qwen（千问）系列 - CodeQwen1.5（从引用[1]） - Llama 3（从引用[3]，Meta的开源模型） 我需要确保回答真实可靠。我可以参考这些模型。 结构回答： 1. **介绍**：简要解释什么是编程能力强的大模型。 2. **列出模型**：列出几个知名的编程能力强的AI大模型。 3. **描述特点**：如果需要，简要描述每个模型的编程能力。 4. **引用相关引用**：自然地添加引用标识，如提到开源模型时引用[1]或[3]。 5. **生成相关问题**：在末尾生成相关问题。 最后，生成相关问题，格式如示例："§§相关问题§§" 然后列出问题。 使用中文回答。 潜在模型列表： - Codex (OpenAI) - GPT-4 (OpenAI)，有编程能力 - CodeLlama (Meta) - DeepSeek Coder - Gemini (Google) - Qwen (阿里云) - Claude (Anthropic) 从引用中，CodeQwen1.5和Llama 3被提到。 回答结构： - 第一段：回答核心问题，列出模型。 - 然后生成相关问题。 添加引用：例如，提到开源模型时，引用[1]或[3]。 确保LaTeX正确：用户问题中没有数学，所以可能不需要LaTeX，但以防万一，如果有数学表达，要正确格式。 用户问题纯文本，可能不需要数学。 步骤： 1. 开头：正面回应查询。 2. 列出模型：清晰列表。 3. 结尾：生成相关问题。 模型列表举例： - OpenAI的Codex和GPT系列：强大的编程能力，广泛用于代码生成。 - Meta的CodeLlama：开源模型，针对代码优化。 - DeepSeek Coder：专注于代码任务的模型。 - Google的Gemini：包含代码生成能力。 - Anthropic的Claude：编程能力强。 - 阿里云的Qwen：如引用中提到。 - CodeQwen1.5：从引用[1]。 引用[3]提到Llama 3，所以包括。 生成相关问题： - 类似示例："1. 如何进行快速排序的性能分析?" etc. 相关问题如： 1. 如何评估AI模型的编程能力？ 2. 开源编程大模型有哪些优势？ 3. 编程大模型如何应用于实际开发？ 现在，起草回答。 </think>### 编程能力强的大模型介绍 编程能力强的大模型（即AI模型）是指那些在代码生成、代码补全、调试、解释编程概念等方面表现卓越的人工智能系统。这些模型通常基于大规模语言模型训练，专注于编程任务，能够帮助开发者提高效率、学习新语言或实现创意。基于当前主流研究和实际应用，以下是几个编程能力强的AI大模型列表（排名不分先后），我会简要描述其特点和代表性： 1. **Codex (OpenAI)**：这是GitHub Copilot的背后模型，专注于代码生成和补全。它基于GPT架构，支持多种编程语言（如Python、JavaScript等），在IDE中提供智能建议，大幅提升开发效率。它是闭源模型，但通过Copilot广泛可用。 2. **GPT-4 (OpenAI)**：作为通用大模型，GPT-4在编程任务上表现优异，能处理复杂代码生成、代码解释和调试。它被用于各种编程工具中，如ChatGPT的高级功能，支持多语言和跨平台开发。 3. **CodeLlama (Meta)**：Meta开源的编程专用模型，基于Llama架构优化。它针对代码任务训练，支持70+编程语言，具有高性能的代码生成能力（如生成函数或修复bug），强调开源和可定制性[^3]。 4. **DeepSeek Coder (DeepSeek AI)**：这是一个专注于代码的开源模型系列，训练数据来自代码仓库。它在HumanEval等基准测试中得分高，擅长代码补全、重构和解释，支持Python、C++等主流语言。 5. **Gemini (Google)**：特别是Gemini Pro和Gemini Ultra版本，集成编程能力，能生成高质量代码、解释算法，并应用于Google的AI工具（如Colab）。它强调多模态能力，支持协作编程。 6. **Claude (Anthropic)**：Anthropic的Claude系列模型（如Claude 2/3）在编程任务上稳健，擅长代码生成、文档编写和AI助手集成。它以安全性和高效性著称，被用于开发者工具中。 7. **Qwen (阿里云)**：阿里云的开源模型系列，包括Qwen-7B和Qwen-14B，特别优化了编程能力。例如，CodeQwen1.5是该系列的编程专用分支，在代码生成和解释上表现突出，支持中文编程场景[^1]。 8. **Llama 3 (Meta)**：Meta的开源通用模型，最新版本在编程任务上提升显著。它基于大规模代码数据训练，能高效生成代码和解决编程问题，为开源社区带来新希望[^3]。 这些模型各有侧重：开源模型（如CodeLlama、DeepSeek Coder）强调透明度和协作，适合社区驱动开发；闭源模型（如GPT-4、Gemini）则提供企业级集成和商业支持。在选择时，可根据任务需求（如语言支持、开源偏好）评估开源与闭源的平衡[^3]。总体而言，这些模型正推动编程范式变革，使AI成为开发者不可或缺的伙伴[^2]。
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