Стремительное развитие языковых моделей искусственного интеллекта превратило программирование из ручного и трудоёмкого процесса в совместную работу с интеллектуальными помощниками. По состоянию на 14 августа 2025 года в центре внимания два лидера: серия Claude от Anthropic и ChatGPT от OpenAI, основанный на моделях GPT. Разработчики, исследователи и любители задаются вопросом: действительно ли Claude превосходит ChatGPT в задачах программирования? В этой статье мы подробно рассмотрим последние новости, бенчмарки, пользовательский опыт и функции, чтобы предоставить всесторонний анализ. Анализируя реальные приложения и мнения экспертов, мы выясним, какая модель лучше всего подойдёт вашим потребностям в программировании.
Какие ключевые модели будут определять развитие ИИ-кодирования в 2025 году?
В 2025 году сфера искусственного интеллекта будет включать передовые модели, оптимизированные для рассуждений, мультимодальности и специализированных задач, таких как кодирование. Anthropic и OpenAI выпустили итерационные обновления, ориентированные на эффективность, безопасность и производительность. Эти модели основаны на предыдущих моделях, но содержат усовершенствования, адаптированные к рабочим процессам разработчиков.
Какие обновления Anthropic внесла в Claude for Coding?
Серия Claude 4.1 от Anthropic, выпущенная в августе 2025 года, представляет собой гибридное обновление платформы Claude 4. Флагманский Claude Opus 4.1 превосходно работает в режимах расширенного мышления, позволяя решать сложные многошаговые задачи программирования с использованием структурированных рассуждений. Среди ключевых улучшений — контекстное окно на 200,000 XNUMX токенов, идеально подходящее для анализа больших кодовых баз, и улучшенная интеграция инструментов для параллельных вызовов, таких как просмотр веб-страниц или выполнение кода внутри сеансов.
Claude Code, представленный в феврале 2025 года и дополненный поддержкой удаленного MCP в июне, стал фаворитом разработчиков. Этот терминальный инструмент интегрируется с локальными средами для работы с Git, отладки и тестирования. Пользователи сообщают, что он справляется с «виброкодированием» — генерацией функционального кода из подсказок на естественном языке — с поразительной точностью, часто обеспечивая практически безошибочные результаты с первой попытки. Параллельные вызовы инструментов позволяют одновременно просматривать веб-страницы и выполнять код, повышая эффективность рабочих процессов агентов. В июле 2025 года компания Anthropic добавила поддержку удаленного MCP, что еще больше повысило эффективность программирования.
Как OpenAI продвинулся в программирования с помощью ChatGPT?
GPT-5 от OpenAI, известная как ChatGPT-5, объединила серию GPT-4 в единую систему с динамическим маршрутизатором для переключения между режимами рассуждений. Выпущенная в августе 2025 года, она обладает контекстным окном на 400,000 3 токенов и многомодальной поддержкой текста и изображений. Модель oXNUMX, доступная в тарифных планах Pro, делает акцент на логической точности и использовании инструментов. В последних обновлениях особое внимание уделяется инструментам разработчика, включая Canvas для совместного редактирования кода и интеграции с IDE, такими как VS Code.
ChatGPT-5 претендует на первенство в области кодирования интерфейса, создавая интерактивные веб-приложения за считанные секунды. В 2025 году планируется обдумать усовершенствования, связанные с кодированием. Модель снижает количество галлюцинаций на 45% по сравнению с GPT-4o, способствуя надежному выводу кода. Хотя OpenAI не так сфокусирован на кодировании, как обновления Клода, он делает акцент на более широкой универсальности, предлагая улучшенное использование инструментов и оценку HumanEval+ 96% в режимах высокой вычислительной сложности.
Как Claude и ChatGPT сравниваются в тестах кодирования?
Бенчмарки дают объективную оценку мастерства кодирования. В 2025 году Claude 4.1 Opus лидирует в SWE-bench Verified (72.5%), опережая GPT-5 (74.9% в одном из вариантов, но в целом ниже). На HumanEval+ Claude набирает 92%, а GPT-5 достигает 96% в высокопроизводительных режимах. В Terminal-bench Claude достигает 43.2%, опережая GPT-5 с 33.1%.
| эталонный тест | Клод 4.1 Опус | GPT-5 | Основные сведения |
|---|---|---|---|
| SWE-стенд проверен | 72.5%. | 74.9%. | Клод преуспел в агентурном редактировании нескольких файлов. |
| HumanEval+ | 92%. | 96%. | GPT-5 более эффективен для микрофункций и быстрых скриптов. |
| TAU-bench (Инструменты) | 81.4%. | 73.2%. | Клод лучше справляется с параллельной интеграцией инструментов для сложных сборок. |
| АИМЭ 2025 | 90%. | 88.9%. | Клод преодолевает трудности в сложных математических алгоритмах. |
| MATH 2025 | 71.1%. | 76.6%. | GPT-5 превосходно подходит для чисто математических вычислений в коде. |
| GPQA-Бриллиант | 83.3%. | 85.7%. | Близко, но GPT-5 немного лучше для научного кодирования. |
ChatGPT-5 блистателен в программировании с большим количеством математических вычислений (MATH 2025: 56.1%), но Клод доминирует в структурном анализе. Реальные испытания подтверждают это: Клод исправляет ошибки с «хирургической точностью», в то время как GPT-5 быстрее в прототипировании.
Что говорят тесты об отладке и оптимизации?
Расширенный режим мышления Claude (до 64 тысяч токенов) отлично подходит для отладки больших кодовых баз, получая более высокий балл на GPQA Diamond (83.3%), чем GPT-5 (85.7%). Пользователи отмечают, что Claude избегает «ошибочных сокращений» на 65% чаще, чем предшественники. GPT-5 оптимизирует код front-end, выигрывая 70% внутренних тестов.
Что говорят пользователи и эксперты о Claude и ChatGPT для кодирования?
Пользователи X единогласно отдают предпочтение Claude для кодирования. Разработчики хвалят его низкий уровень галлюцинаций и сохранение контекста: «Claude превосходит ChatGPT в кодировании… Меньше галлюцинаций, лучше контекст». Эксперты, такие как Стив Йегге, называют Claude Code «безжалостным» к устаревшим ошибкам, превосходя Cursor и Copilot.
Критики отмечают многословность ChatGPT и сбои: «ChatGPT столько раз ломал мой код». Однако новички предпочитают ChatGPT для простых задач: «ChatGPT лучше подходит для новичков». Опрос на сайте X показал, что 60% пользователей отдают предпочтение Клоду для написания кода.
А как насчет реальной производительности кодирования?
Помимо бенчмарков, практическое тестирование выявляет нюансы. В сценариях виброкодирования (с подсказками на естественном языке) Клод, по данным разработчиков, генерирует «практически безошибочный код с первой попытки» в 85% случаев. GPT-5, хотя и быстрее, в 40% случаев требует доработок из-за многословия или незначительных галлюцинаций.
Для крупномасштабных проектов умение Клода сохранять контекст оказывается бесценным. В одном из примеров был рефакторинг приложения Node.js из 50,000 2 строк кода: Клод обнаружил три критические ошибки за 5 часа, в то время как GPT-8 справился за 5 часов с большим количеством ложных срабатываний. Однако GPT-88 доминирует в мультимодальном кодировании, например, при создании пользовательского интерфейса из изображений, набрав XNUMX% в бенчмарках Aider Polyglot.
Отладка показывает схожие закономерности: расширенный режим мышления Клода (до 64 83.3 токенов) лучше справляется со сложными задачами, достигая 5% успеха GPQA. Преимущество GPT-85.7 в XNUMX% достигается за счёт более быстрых итераций.
Какие функции делают Claude или ChatGPT лучшими для кодирования?
Claude Code интегрируется с терминалами для Git, тестирования и отладки без редакторов. Артефакты позволяют просматривать динамические предварительные просмотры. Canvas ChatGPT обеспечивает совместное редактирование и использование мультимодальных инструментов, таких как DALL·E. Оба поддерживают плагины, но параллельные инструменты Claude лучше всего подходят для агентных рабочих процессов.
Как безопасность и настройка влияют на кодирование?
Безопасность ASL-3 от Клода снижает количество рискованных предложений кода на 80% благодаря обучению по выбору. Снижение количества галлюцинаций на 5% с помощью GPT-45 повышает надежность, но Клод превосходит его по этическим соображениям в отношении безопасности систем.
В каких случаях предпочтительнее Claude, а в каких — ChatGPT?
Когда Клод часто выигрывает
- Многошаговые задачи рассуждения (сложные рефакторинги, проверки алгоритмической корректности).
- Консервативные предложения по коду, где важно меньше рискованных галлюцинаций (домены, чувствительные к безопасности).
- Рабочие процессы, в которых объяснимость и итеративные вопросы ставятся во главу угла, а не чистая производительность.
Когда ChatGPT/OpenAI часто побеждает
- Быстрое создание шаблонов, прототипов и многомодальных задач (код + изображения + файлы), особенно когда вам нужна тесная интеграция с более широким инструментарием (плагины IDE, рабочие процессы GitHub).
- Ситуации, в которых пропускная способность, скорость и стоимость вывода имеют решающее значение (автоматизация больших объемов данных, масштабная генерация кода).
Какие практические различия имеют значение для разработчиков?
Какая модель создает меньше неисправных реализаций?
Важны два фактора: (1) уровень корректности исходного кода и (2) скорость восстановления модели после ошибок. Архитектура Claude и её настройка на пошаговое рассуждение, как правило, снижают количество мелких логических ошибок в многофайловых задачах; модели OpenAI (линия o3/GPT-5) также в значительной степени ориентированы на снижение количества галлюцинаций и повышение детерминированного поведения. На практике команды отмечают, что Claude может быть предпочтительнее для сложных рефакторингов или изменений, требующих больших рассуждений, в то время как ChatGPT часто выигрывает в плане быстрого построения шаблонов и генерации шаблонов.
Отладка, тесты и «объяснимые» предложения
Хорошие помощники по кодированию делают больше, чем просто вывод кода — они его обосновывают, проводят тесты и указывают на пограничные случаи. Недавние обновления Claude подчеркивают повышение качества объяснений и более эффективную обработку дополнительных вопросов; улучшения OpenAI включают улучшенный вывод рассуждений и расширенную поддержку инструментов (которые могут автоматизировать тестирование или запускать линтеры в интегрированной среде). Если ваш рабочий процесс требует явного создания тестов и пошаговых описаний отладки, взвесьте, какая модель обеспечивает более четкие и проверяемые обоснования в ваших испытаниях.
Как оценить обе модели для команда — краткий контрольный список
Проводите реалистичные эксперименты A/B
Выберите 3 репрезентативных тикета из вашего бэклога (один для исправления ошибки, один для рефакторинга, один для добавления функции). Задайте обеим моделям один и тот же запрос, объедините результаты в репозиторий, проведите тесты и запишите:
- Время для работы с PR
- Количество необходимых человеческих исправлений
- Процент успешного прохождения теста при первом запуске
- Качество объяснений (для аудита)
Измерение трения интеграции
Тестируйте каждую модель через конкретный путь IDE/плагина/CI, который вы будете использовать. Задержка, ограничения токенов, шаблоны аутентификации и обработка ошибок имеют значение в процессе производства.
Проверка безопасности и контроля интеллектуальной собственности
Выполните контрольный список по юридическим вопросам и вопросам информационной безопасности: хранение данных, экспортный контроль, договорные обязательства в области интеллектуальной собственности и соглашения об уровне обслуживания (SLA) по поддержке предприятия.
Бюджет для человека в петле
Ни одна модель не идеальна. Отслеживайте время, затрачиваемое проверяющим, и устанавливайте пороговые значения, при которых требуется одобрение человека (например, когда производственный код касается потоков платежей).
Окончательный вердикт: лучше ли Claude, чем ChatGPT для кодинга?
Универсального «лучшего» решения не существует. Недавние обновления от Anthropic и OpenAI существенно улучшили возможности программирования по всем направлениям: серия Opus от Anthropic демонстрирует ощутимый прирост в инженерных тестах и пошаговом анализе, а внедрение OpenAI семейства o/GPT-5 делает акцент на анализе, инструментарии и масштабировании; оба решения являются надёжным выбором для использования в производственной среде. Короче говоря:
Если вашими приоритетами являются производительность, широкая интеграция инструментов, многомодальные входные данные или стоимость/задержка для генерации больших объемов, то новейшие модели OpenAI (семейство o3/GPT-5) весьма конкурентоспособны и могут оказаться предпочтительными.
Если вашим приоритетом является консервативное, насыщенное пояснениями многошаговое рассуждение и вы цените процесс разработки, ориентированный на тщательный анализ кода, то сегодня Claude зачастую является более безопасным и аналитическим выбором.
Первые шаги
CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.
Разработчики могут получить доступ GPT-5(gpt-5;gpt-5-mini;gpt-5-nano) и Клод Опус 4.1 (claude-opus-4-1-20250805; claude-opus-4-1-20250805-thinking) through CometAPIПоследние версии моделей указаны по состоянию на дату публикации статьи. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.
