Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o 哪个AI模型更好？

在不断增长的大型语言模型（LLMs）领域，有两个竞争者脱颖而出：Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和 OpenAI 的 GPT-4o（"o "代表 "Omni"）。这两种人工智能模型都非常强大，但哪一个更好呢？

本文将深入探讨 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o，分析它们在各种任务中的优缺点。希望你能根据自己的需求和预算做出更优的选择。

价格和版本

ChatGPT 用户可以免费使用 GPT-4o 模型，但在三小时内的查询次数是有限的。超过该限制后，你将只能使用 GPT-3.5。

如果你想随心所欲地使用 GPT-4o，则需要支付每月 20 美元的ChatGPT Plus 订阅、每月 30 美元的 Teams 订阅或市场价格的 Enterprise 订阅。付费使用不仅可以大幅提高使用 AI 模型的费率上限，还可以使用 Dall-E 图像生成等附加功能。

如果想尽情使用 GPT-4o，则需要支付每月 20 美元的 ChatGPT Plus 订阅费、每月 30 美元的团队订阅费或市场价的企业订阅费。付费不仅能大幅提高使用人工智能模型的上限，还能使用 Dall-E 图像生成等附加功能。

使用Claude的方式也大致相同。免费用户可以通过网页或 iOS 应用与聊天机器人对话，并上传图片和文档到 Anthropic 服务器，有限地使用新的 Claude 3.5 Sonnet 模型。

每月支付 20 美元的专业版账户可以获得免费版的所有功能，以及更高的使用限制、对 Claude 3 Opus 和 Haiku 的访问权限、优先带宽和可用性，以及使用 AI 创建以一组文档或文件为中心的项目。

每人（至少 5 人）每月支付 30 美元的团队账户可以获得更高的使用限制，并能在同事之间共享聊天内容。

使用Claude的优势

虽然Claude的知名度可能不如 GPT-4o，但 Anthropic 的最新人工智能模型在许多方面比竞争对手更有优势。

首先，Claude 的上下文窗口更大（200,000 个字符对 128,000 个字符），这意味着它能记住并分析更多之前的对话或文本，从而做出更细致、更相关的回应，尤其是在长时间互动中。

Claude还被训练成在回复中优先考虑准确性而不是创造性。它在生成有趣的俳句方面可能会有些吃力，但Claude在总结研究论文和根据上传数据生成报告方面却非常出色。Claude的知识截止日期也比 GPT-4o 更近：2024 年 4 月对 2023 年 10 月。

使用 GPT-4o 的优势

GPT-4o 则为用户提供了比Claude更广泛的功能、更大的知识库以及更灵活的登录选项。

与 Anthropic 的产品不同，ChatGPT 可以生成图像（尽管该功能需要订阅），并可以访问网络以查找最新信息，而不仅仅是它所训练的数据。与Claude的注册过程不同，GPT-4o 的用户无需提供电话号码进行验证，也无需提供任何凭证，就可以开始使用该模型。

此外，由于 GPT-4o 的知识库更大，它比Claude更擅长生成图像、文本和音频方面的创意内容。ChatGPT 网站的用户请求过载率也远低于Claude。

速度和准确性比较

两种模型都能生成各种文本输出，从完善用户撰写的文章到创建计算机代码和电子表格算法。当被要求生成一段 "测量圆的面积并生成函数图的 Python 代码 "时，两个模型都返回了结构相似的代码片段。GPT-4o 生成了以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Function to calculate the area of a circle
def calculate_area(radius):
return np.pi * radius ** 2

# Generate a range of radius values
radii = np.linspace(0, 10, 100) # radii from 0 to 10 with 100 points

# Calculate the corresponding area values
areas = calculate_area(radii)

# Plotting the function
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(radii, areas, label=’Area = πr²’)
plt.title(‘Area of a Circle as a Function of Radius’)
plt.xlabel(‘Radius’)
plt.ylabel(‘Area’)
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

而Claude的回应更加充实：

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def circle_area(radius):
return math.pi * radius**2

# Generate radii from 0 to 10 with 100 points
radii = np.linspace(0, 10, 100)

# Calculate areas for each radius
areas = [circle_area(r) for r in radii]

# Create the plot
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(radii, areas, ‘b-‘, linewidth=2)
plt.title(‘Area of a Circle as a Function of Radius’)
plt.xlabel(‘Radius’)
plt.ylabel(‘Area’)
plt.grid(True)

# Add some interesting points
plt.plot(0, circle_area(0), ‘ro’, label=’r = 0′)
plt.plot(1, circle_area(1), ‘ro’, label=’r = 1′)
plt.plot(5, circle_area(5), ‘ro’, label=’r = 5′)
plt.plot(10, circle_area(10), ‘ro’, label=’r = 10′)

plt.legend()
plt.show()

在图像识别方面，两个模型表现得不相上下。当被要求识别一张图像中的各个部分时，GPT-4o 和 Claude 3.5 都能轻松地找到并描述其中的 21 个物体的每一个。

由于 GPT-4o 能够在网络上搜索比训练数据更新的新闻，因此在提供近期事件信息方面具有优势。向Claude询问 "昨天卢森堡发生了什么"，只会得到这样的回复：“很抱歉，我无法获得实时新闻或有关卢森堡的信息。我的知识截止日期是 2024 年 4 月，我没有关于该日期之后事件的信息。”  Claude 提供了一些建议，告诉你可以去哪里找到相关信息。

哪个模型更好？

比较这两个系统确实有些困难，因为它们各有优劣。Claude 在长时间的文档处理和准确性方面表现突出，但在实时信息获取上存在局限。

相反，GPT-4o 在创意生成和实时信息获取方面更强大，但在免费使用时有一定限制。即使在免费的 ChatGPT 模式下，虽然用户有时会被暂时限制，但仍可以继续使用 GPT 3.5 模型。

最终选择哪个模型，需要根据你具体需求权衡利弊。如果你优先考虑事实准确性、长文档处理、预算紧张，Claude可能更适合你。但如果你需要更广泛的创意功能，并愿意为附加功能付费，ChatGPT 仍然是更好的选择。

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