ClaudevsGPT-4：性能对比解析

怎么入门科技周边编程？需要学习哪些知识点？这是新手们刚接触编程时常见的问题；下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点，希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《Claude与GPT-4对比分析：谁更强大？》，涉及到，有需要的可以收藏一下

GPT-4在多模态、代码生成和推理能力上表现更优，尤其在图像公式识别、长文本处理速度和逻辑常识判断方面领先；Claude 3虽具备更大上下文窗口和较强知识测试成绩，但在视觉识别准确率、响应速度及严格遵循输入方面仍有不足。

如果您正在评估当前主流大语言模型的性能，以决定在复杂任务中使用哪一个，那么对Claude和GPT-4进行深入的功能对比是必要的。以下是基于多项核心能力的详细分析。

本文运行环境：MacBook Pro，macOS Sonoma

一、多模态与视觉理解能力

该维度评估模型处理和解析图像输入的能力，包括识别物体、理解图表以及从图片中提取文本信息。

1、GPT-4通过其GPT-4 Vision组件处理图像，能够描述图片内容并回答相关问题，但在识别特定产品型号时可能仅能给出设计风格上的推测，无法精确到具体型号。

2、Claude 3 Opus声称在视觉理解上有显著提升，能够提供更丰富的细节描述，然而实测表明其在识别华为Mate50宣传图时，将手机错误地识别为Mate40系列，显示出在准确率上仍存在不足。

3、在处理包含公式的图片时，GPT-4对格式的转换更为准确，能正确处理下标等数学符号；而Claude 3虽然理解了公式含义，但其文本呈现效果较差。

二、上下文窗口与长文本处理

此能力决定了模型可以记忆和参考的对话历史或文档长度，对于处理长篇幅内容至关重要。

1、GPT-4支持高达128K tokens的上下文长度，足以应对大多数长文档摘要和复杂对话场景。

2、Claude 3系列中的某些版本，如Claude 4，主打超过200K tokens的上下文窗口，在处理法律文件、大型PDF或进行长篇小说分析时具备天然优势。

3、在一次针对六万汉字小说文件的测试中，两者均能根据新增内容正确回答问题，但Claude 3的响应速度明显慢于GPT-4。

三、推理与逻辑分析能力

该部分考察模型解决需要深度思考和常识判断的问题的能力，特别是在面对逻辑陷阱时的表现。

1、在解答“只切一刀，如何把四个橘子分给四个小朋友”这一问题时，正确答案是每个孩子分一个完整的橘子，无需切割。GPT-4虽未犯严重错误，但也未能绕过陷阱；Claude的回答则混淆了分数与小数概念，暴露出逻辑缺陷。

2、当被问及“父母婚礼为何不邀请我参加”时，GPT-4的回答考虑到了“父母结婚早于子女出生”的生活常识，显得更为合理；而Claude 3 Opus未能触及此点，仅从字面进行分点论述。

3、面对“鲁迅为什么打周树人”这类考验元知识的问题，两个模型均能正确指出这是同一人的笔名与本名，给出了恰当解释。

四、代码生成与技术任务执行

评估模型编写和理解计算机代码的能力，这对于开发者和工程师尤为重要。

1、GPT-4在编程领域表现突出，尤其在Python、JavaScript等常用语言的代码生成方面，其能力和准确性被广泛认为处于领先地位。

2、Claude 3在复杂逻辑建模方面有所进步，但在实际代码生成任务中，与GPT-4相比仍有差距，特别是在需要精确语法和库函数调用的场景下。

3、在一项根据网页截图生成HTML代码的任务中，Claude 3成功还原了页面的所有内容信息，尽管样式未完全复现；而GPT-4生成的代码可读性更好，但渲染后出现了较多的信息丢失。

五、知识广度与内容生成质量

衡量模型的知识储备及其在创作性任务中产出内容的质量和自然度。

1、GPT-4拥有庞大的训练数据集，使其在写作、编剧和内容创作方面表现出色，生成的文本通常更加流畅和富有创意。

2、Claude 3在MMLU（大规模多任务语言理解）和GPQA（研究生级别专家问答）等基准测试中得分很高，宣称达到了人类本科生的知识水平，展示了强大的综合信息处理能力。

3、在根据冰箱内食材推荐菜谱的任务中，两个模型都能提出合理的方案，但都曾引入图片中不存在的食材，例如GPT-4提到了烤鸡，而Claude 3提到了黄瓜和虾仁，这表明两者在严格遵循视觉输入方面都有改进空间。

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