Szybki rozwój modeli językowych sztucznej inteligencji przekształcił kodowanie z ręcznego, czasochłonnego procesu w przedsięwzięcie oparte na współpracy z inteligentnymi asystentami. Na dzień 14 sierpnia 2025 roku w dyskusji dominują dwaj liderzy: seria Claude firmy Anthropic oraz ChatGPT firmy OpenAI, oparty na modelach GPT. Programiści, badacze i hobbyści zadają sobie pytanie: czy Claude jest rzeczywiście lepszy od ChatGPT w przypadku zadań kodowania? W tym artykule zagłębiamy się w najnowsze wiadomości, testy porównawcze, doświadczenia użytkowników i funkcje, aby zapewnić kompleksową analizę. Analizując rzeczywiste zastosowania i opinie ekspertów, odkryjemy, który model najlepiej odpowiada Twoim potrzebom programistycznym.
Jakie będą główne modele napędzające kodowanie AI w roku 2025?
Krajobraz sztucznej inteligencji w 2025 roku charakteryzuje się zaawansowanymi modelami zoptymalizowanymi pod kątem wnioskowania, multimodalności i specjalistycznych zadań, takich jak kodowanie. Zarówno Anthropic, jak i OpenAI publikują iteracyjne aktualizacje, koncentrując się na wydajności, bezpieczeństwie i efektywności. Modele te bazują na swoich poprzednikach, ale wprowadzają ulepszenia dostosowane do procesów pracy programistów.
Jakie aktualizacje wprowadził Anthropic do Claude'a w zakresie kodowania?
Seria Claude 4.1 firmy Anthropic, wydana w sierpniu 2025 roku, stanowi hybrydową aktualizację rozumowania w stosunku do platformy Claude 4. Flagowy Claude Opus 4.1 wyróżnia się rozszerzonymi trybami myślenia, umożliwiając rozwiązywanie złożonych, wieloetapowych problemów kodowania z wykorzystaniem rozumowania strukturalnego. Kluczowe ulepszenia obejmują okno kontekstowe o pojemności 200,000 XNUMX tokenów – idealne do analizy dużych baz kodu – oraz ulepszoną integrację narzędzi do wywołań równoległych, takich jak przeglądanie stron internetowych czy wykonywanie kodu w trakcie sesji.
Claude Code, wprowadzony w lutym 2025 roku i zaktualizowany o zdalne wsparcie MCP w czerwcu, stał się ulubionym narzędziem programistów. To narzędzie oparte na terminalu integruje się z lokalnymi środowiskami do obsługi Gita, debugowania i testowania. Użytkownicy zgłaszają, że obsługuje ono „vibe-coding” – generowanie kodu funkcyjnego z komunikatów języka naturalnego – z niezwykłą dokładnością, często generując niemal bezbłędne wyniki już przy pierwszej próbie. Równoległe wywołania narzędzi umożliwiają jednoczesne przeglądanie stron internetowych i wykonywanie kodu, zwiększając wydajność w przepływach pracy opartych na agentach. W lipcu 2025 roku Anthropic dodał zdalne wsparcie MCP, co dodatkowo zwiększyło wydajność programowania.
Jak OpenAI Advanced ChatGPT sprawdza się w programowaniu?
GPT-5 firmy OpenAI, znany jako ChatGPT-5, połączył serię GPT-4 w jeden system z dynamicznym routerem do przełączania trybów wnioskowania. Wydany w sierpniu 2025 roku, oferuje okno kontekstowe o pojemności 400,000 3 tokenów oraz multimodalną obsługę tekstu i obrazów. Model oXNUMX, dostępny w planach Pro, kładzie nacisk na precyzję logiczną i łatwość obsługi narzędzi. Ostatnie aktualizacje koncentrują się na narzędziach dla programistów, w tym Canvas do wspólnej edycji kodu i integracji z IDE, takimi jak VS Code.
ChatGPT-5 rości sobie prawo do dominacji w kodowaniu front-end, generując interaktywne aplikacje internetowe w ciągu kilku sekund. W 2025 roku ChatGPT-45 wyprzedza udoskonalenia dotyczące kodowania. Model ten redukuje halucynacje o 4% w porównaniu z GPT-96o, przyczyniając się do niezawodnego generowania kodu. Choć OpenAI nie jest tak skoncentrowany na kodowaniu jak aktualizacje Claude'a, kładzie nacisk na większą wszechstronność, z ulepszonym wykorzystaniem narzędzi i wynikiem XNUMX% w teście HumanEval+ w trybach wymagających dużej mocy obliczeniowej.
Jak wypadają Claude i ChatGPT w testach porównawczych kodowania?
Testy porównawcze dostarczają obiektywnych informacji o biegłości w kodowaniu. W 2025 roku Claude 4.1 Opus prowadzi w teście SWE-bench Verified (72.5%), przewyższając GPT-5 (74.9% w wariancie, ale ogólnie niższy). W HumanEval+ Claude uzyskał wynik 92%, podczas gdy GPT-5 osiągnął 96% w trybach wymagających dużej mocy obliczeniowej. W teście terminalowym Claude uzyskał wynik 43.2%, wyprzedzając GPT-5 z wynikiem 33.1%.
| Benchmark | Klaudiusz 4.1 Op | GPT-5 | Kluczowe spostrzeżenia |
|---|---|---|---|
| Zweryfikowano na ławce SWE | 72.5% | 74.9% | Claude jest świetnym specjalistą w edycji wielu plików. |
| HumanEval+ | 92% | 96% | GPT-5 jest mocniejszy dla mikrofunkcji i szybkich skryptów. |
| TAU-bench (Narzędzia) | 81.4% | 73.2% | Claude lepiej radzi sobie z równoległą integracją narzędzi w przypadku złożonych kompilacji. |
| AIM 2025 | 90% | 88.9% | Claude wygrywa w algorytmach wymagających dużej ilości matematyki. |
| MATH 2025 | 71.1% | 76.6% | GPT-5 jest lepszy do czysto matematycznych obliczeń w kodzie. |
| Diament GPQA | 83.3% | 85.7% | Blisko, ale GPT-5 jest odrobinę lepszy do kodowania naukowego. |
ChatGPT-5 błyszczy w kodowaniu matematycznym (MATH 2025: 56.1%), ale Claude dominuje w rozumowaniu strukturalnym. Potwierdzają to rzeczywiste testy: Claude naprawia błędy z „chirurgiczną precyzją”, podczas gdy GPT-5 działa szybciej w prototypach.
Co testy porównawcze mówią o debugowaniu i optymalizacji?
Rozszerzony tryb myślenia Claude'a (do 64 tys. tokenów) doskonale sprawdza się w debugowaniu dużych baz kodu, uzyskując wyższy wynik w GPQA Diamond (83.3%) niż GPT-5 (85.7%). Użytkownicy zauważają, że Claude unika „błędnych skrótów” o 65% częściej niż poprzednicy. GPT-5 optymalizuje kod front-end, wygrywając 70% testów wewnętrznych.
Co użytkownicy i eksperci mówią o Claude i ChatGPT w kontekście kodowania?
Opinie użytkowników X zdecydowanie sprzyjają Claude'owi w kwestii kodowania. Programiści chwalą jego niski wskaźnik halucynacji i zapamiętywania kontekstu: „Claude jest lepszy od ChatGPT w kodowaniu… Mniej halucynacji, lepszy kontekst”. Eksperci, tacy jak Steve Yegge, nazywają Claude Code „bezlitosnym” w kwestii starych błędów, przewyższając Cursor i Copilot.
Krytycy zwracają uwagę na rozwlekłość i awarie ChatGPT: „ChatGPT wielokrotnie psuł mi kod”. Jednak początkujący wolą ChatGPT do prostych zadań: „ChatGPT jest lepszy dla początkujących”. Ankieta na X wykazała, że 60% użytkowników preferuje Claude'a do kodowania.
A jak wygląda wydajność kodowania w warunkach rzeczywistych?
Poza testami porównawczymi, testy praktyczne ujawniają niuanse. W scenariuszach kodowania wibracyjnego – z wykorzystaniem języka naturalnego – Claude generuje „kod niemal bez błędów za pierwszym razem” w 85% przypadków, według raportów programistów. GPT-5, choć szybszy, wymaga udoskonaleń w 40% przypadków z powodu rozwlekłości lub drobnych halucynacji.
W przypadku projektów na dużą skalę, retencja kontekstu Claude'a okazuje się nieoceniona. W jednym ze studiów przypadku refaktoryzacja aplikacji Node.js liczącej 50,000 2 wierszy kodu obejmowała: Claude zidentyfikował trzy krytyczne błędy w ciągu 5 godzin, w porównaniu z 8 godzinami GPT-5, który przyniósł więcej fałszywych alarmów. GPT-88 dominuje jednak w kodowaniu multimodalnym, takim jak generowanie interfejsu użytkownika z obrazów, uzyskując XNUMX% w testach porównawczych Aider Polyglot.
Debugowanie wykazuje podobne wzorce: rozszerzony tryb myślenia Claude'a (do 64 tys. tokenów) lepiej radzi sobie ze skomplikowanymi problemami, osiągając 83.3% skuteczności GPQA. Przewaga GPT-5 wynosząca 85.7% wynika z szybszych iteracji.
Jakie funkcje sprawiają, że Claude lub ChatGPT są lepsze do kodowania?
Claude Code integruje się z terminalami do Gita, testowania i debugowania bez użycia edytorów. Artefakty umożliwiają dynamiczne podglądy. Canvas ChatGPT umożliwia wspólną edycję i korzystanie z narzędzi multimodalnych, takich jak DALL·E. Oba narzędzia obsługują wtyczki, ale narzędzia równoległe Claude’a sprawdzają się doskonale w przepływach pracy opartych na agentach.
Jak bezpieczeństwo i personalizacja wpływają na kodowanie?
Bezpieczeństwo ASL-3 Claude'a zmniejsza ryzykownych sugestii dotyczących kodu o 80% dzięki szkoleniu z opcją wyboru. 5-procentowy spadek halucynacji w GPT-45 poprawia niezawodność, ale Claude wyprzedza innych pod względem etyki w zakresie bezpiecznych systemów.
Które przypadki użycia faworyzują Claude'a, a które ChatGPT?
Kiedy Claude często wygrywa
- Zadania rozumowania wieloetapowego (złożone refaktoryzacje, sprawdzanie poprawności algorytmu).
- Konserwatywne sugestie kodów, w których liczy się mniej ryzykownych halucynacji (obszary wrażliwe pod kątem bezpieczeństwa).
- Przepływy pracy, w których priorytetem jest możliwość wyjaśnienia i iteracyjne zadawanie pytań, a nie sama przepustowość.
Kiedy ChatGPT/OpenAI często wygrywa
- Szybkie tworzenie rusztowań, prototypów i zadań multimodalnych (kod + obrazy + pliki), szczególnie gdy chcesz zapewnić ścisłą integrację z szerszym zestawem narzędzi (wtyczki IDE, przepływy pracy GitHub).
- Sytuacje, w których decydujące znaczenie mają przepustowość, prędkość i koszt wnioskowania (automatyzacja dużej objętości, generowanie kodu na dużą skalę).
Jakie praktyczne różnice są istotne dla deweloperów?
Który model generuje mniej wadliwych implementacji?
Liczą się dwie rzeczy: (1) wskaźnik poprawności surowego kodu oraz (2) szybkość, z jaką model regeneruje się po błędach. Architektura Claude'a i dostrojenie do wnioskowania krokowego redukują subtelne błędy logiczne w zadaniach wieloplikowych; modele OpenAI (oparte na o3/GPT-5) również w dużym stopniu koncentrują się na redukcji halucynacji i zwiększeniu deterministycznego zachowania. W praktyce zespoły zgłaszają, że Claude może być preferowany w przypadku złożonych refaktoryzacji lub zmian wymagających intensywnego wnioskowania, podczas gdy ChatGPT często wygrywa w przypadku szybkiego tworzenia rusztowań i generowania szablonów.
Debugowanie, testy i „wyjaśnialne” sugestie
Dobrzy asystenci kodu robią więcej niż tylko generują kod — uzasadniają go, generują testy i wskazują przypadki brzegowe. Ostatnie aktualizacje Claude'a podkreślają lepszą jakość wyjaśnień i lepsze zarządzanie pytaniami kontrolnymi; ulepszenia OpenAI obejmują ulepszone wyniki wnioskowania i bogatsze wsparcie narzędzi (które mogą automatyzować testowanie lub uruchamiać lintery w zintegrowanym środowisku). Jeśli Twój przepływ pracy wymaga jawnego generowania testów i krokowych opisów debugowania, rozważ, który model zapewnia jaśniejsze, audytowalne uzasadnienia w Twoich próbach.
Jak ocenić oba modele Twój zespół — krótka lista kontrolna
Przeprowadź realistyczne eksperymenty A/B
Wybierz 3 reprezentatywne zgłoszenia z listy zadań (jedno z poprawką błędu, jedno z refaktoryzacją, jedno z nową funkcją). Zadaj obu modelom to samo pytanie, zintegruj wyniki w repozytorium roboczym, uruchom testy i zapisz:
- Czas na PR
- Liczba wymaganych korekt ludzkich
- Wskaźnik zdawalności testu przy pierwszym podejściu
- Jakość wyjaśnień (do celów audytów)
Zmierz tarcie integracyjne
Przetestuj każdy model w konkretnym środowisku IDE/wtyczce/ścieżce CI, z której będziesz korzystać. Opóźnienia, limity tokenów, wzorce uwierzytelniania i obsługa błędów mają znaczenie w środowisku produkcyjnym.
Sprawdź bezpieczeństwo i kontrolę własności intelektualnej
Przeprowadź kontrolę prawną/bezpieczeństwa informacji: przechowywanie danych, kontrola eksportu, zobowiązania umowne dotyczące własności intelektualnej i umowy SLA dotyczące wsparcia przedsiębiorstwa.
Budżet na pętlę człowiek-w-pętli
Żaden model nie jest idealny. Śledź czas pracy recenzentów i ustaw progi, przy których wymagana jest akceptacja człowieka (np. kod produkcyjny mający wpływ na przepływy płatności).
Ostateczny werdykt: czy Claude jest lepszy do kodowania niż ChatGPT?
Nie ma uniwersalnego „lepszego”. Ostatnie aktualizacje zarówno Anthropic, jak i OpenAI znacząco poprawiły możliwości kodowania w każdym obszarze — seria Opus firmy Anthropic wykazuje wymierne korzyści w testach porównawczych inżynieryjnych i wnioskowaniu krok po kroku, a wdrożenie rodziny o/GPT-5 w OpenAI kładzie nacisk na wnioskowanie, narzędzia i skalowalność; oba te rozwiązania są wiarygodnym wyborem do zastosowań produkcyjnych. Krótko mówiąc:
Jeśli priorytetem jest przepustowość, szeroka integracja narzędzi, dane wejściowe multimodalne lub koszty/opóźnienia przy generowaniu dużych wolumenów, najnowsze modele OpenAI (rodzina o3/GPT-5) są bardzo konkurencyjne i mogą okazać się lepszym wyborem.
Jeśli Twoim priorytetem jest konserwatywne, wieloetapowe rozumowanie bogate w wyjaśnienia i cenisz sobie przepływ tworzenia kodu dostosowany do starannej analizy, Claude jest często bezpieczniejszym, bardziej analitycznym wyborem.
Jak zacząć
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp GPT-5(gpt-5;gpt-5-mini;gpt-5-nano) i Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805; claude-opus-4-1-20250805-thinking) through Interfejs API CometNajnowsze wersje modeli wymienione w artykule pochodzą z Claude i OpenAI i dotyczą daty publikacji artykułu. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w… Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
