人工智慧語言模型的快速發展，已將編碼從手動、耗時的過程轉變為與智慧助理協作的工作。截至 14 年 2025 月 XNUMX 日，兩大領跑者佔據了主導地位：Anthropic 的 Claude 系列和 OpenAI 的由 GPT 模型驅動的 ChatGPT。開發者、研究人員和愛好者都在思考：在程式設計任務方面，Claude 真的比 ChatGPT 更勝一籌嗎？本文將深入探討最新的新聞、基準測試、使用者體驗和功能，並提供全面的分析。透過分析實際應用和專家意見，我們將找到最適合您程式設計需求的模型。
2025 年推動人工智慧編碼的關鍵模型是什麼？
2025 年的人工智慧格局將以針對推理、多模態和編碼等特殊任務進行最佳化的先進模型為特色。 Anthropic 和 OpenAI 都發布了迭代更新，重點是效率、安全性和效能。這些模型在前身模型的基礎上，引入了針對開發人員工作流程客製化的增強功能。
Anthropic 對 Claude 的編碼做了哪些更新？
Anthropic 的 Claude 4.1 系列於 2025 年 4 月發布，是 Claude 4.1 基礎的混合推理升級。旗艦產品 Claude Opus 200,000 擅長擴展思維模式，使其能夠透過結構化推理處理複雜的多步驟編碼問題。主要改進包括 XNUMX 個令牌上下文視窗（非常適合分析大型程式碼庫）以及增強的平行呼叫工具集成，例如 Web 瀏覽或會話內的程式碼執行。
Claude Code 於 2025 年 2025 月推出，並於 XNUMX 月更新了遠端 MCP 支持，現已成為開發人員的最愛。這款基於終端的工具整合了本地環境，可用於 Git 操作、調試和測試。用戶報告稱，它能夠以驚人的準確度處理「氛圍編碼」（根據自然語言提示生成功能代碼），通常一次嘗試就能產生幾乎無錯誤的結果。並行工具呼叫允許同時瀏覽網頁和執行程式碼，從而提高了代理程式工作流程的效率。 XNUMX 年 XNUMX 月，Anthropic 增加了遠端 MCP 支持，進一步提高了程式效率。
OpenAI 如何將 ChatGPT 推進到程式設計領域？
OpenAI 的 GPT-5，品牌名為 ChatGPT-5，將 GPT-4 系列統一為一個系統，並配備一個動態路由器，用於在推理模式之間切換。它於 2025 年 400,000 月發布，擁有一個包含 3 萬個 token 的上下文窗口，並支援文字和圖像的多模態模型。 oXNUMX 模型（Pro 計畫提供）強調邏輯精確度和工具使用。最近的更新著重於開發者工具，包括用於協作程式碼編輯的 Canvas 以及與 VS Code 等 IDE 的整合。
ChatGPT-5 在前端編碼領域佔據主導地位，可在幾秒鐘內產生互動式 Web 應用程式。 2025 年，推理將取代針對編碼的特定增強功能。與 GPT-45o 相比，該模型將幻覺減少了 4%，有助於可靠的程式輸出。雖然 OpenAI 不像 Claude 的更新那樣專注於編碼，但它強調更廣泛的多功能性，改進了工具使用，並在高計算模式下獲得了 96% 的 HumanEval+ 分數。
Claude 和 ChatGPT 在編碼基準測試中表現如何？
基準測試提供了客觀的編碼能力洞察。 2025 年，Claude 4.1 Opus 在 SWE-bench Verified 測試中領先（72.5%），優於 GPT-5（變體測試中為 74.9%，但總體較低）。在 HumanEval+ 測試中，Claude 得分為 92%，而 GPT-5 在高計算模式下達到 96%。 Terminal-bench 顯示 Claude 得分為 43.2%，略高於 GPT-5 的 33.1%。
| 基準 | 克勞德 4.1 作品 | GPT-5 | 重要見解 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench 已驗證 | 72.5% | 74.9% | 克勞德擅長代理、多文件編輯。 |
| HumanEval+ | 92% | 96% | GPT-5 更適合微功能和快速腳本。 |
| TAU 工作台（工具） | 81.4% | 73.2% | Claude 更擅長複雜建構的平行工具整合。 |
| 愛美2025 | 90% | 88.9% | 克勞德在數學密集型演算法中佔據優勢。 |
| 數學2025 | 71.1% | 76.6% | GPT-5 在程式碼中的純數學計算方面表現較佳。 |
| GPQA 鑽石級 | 83.3% | 85.7% | 接近了，但是 GPT-5 對於科學編碼來說稍微好一點。 |
ChatGPT-5 在數學密集型程式設計方面表現出色（MATH 2025：56.1%），但 Claude 在結構化推理方面則佔據主導地位。實際測試結果也印證了這一點：Claude 以「外科手術般的精準度」修復錯誤，而 GPT-5 在原型開發方面速度更快。
基準測試揭示了有關調試和優化的哪些資訊？
Claude 的擴展思維模式（最多 64K 個 token）在調試大型程式碼庫方面表現出色，其 GPQA 鑽石級得分（83.3%）高於 GPT-5（85.7%）。用戶指出，Claude 比前代產品多避免了 65% 的「缺陷捷徑」。 GPT-5 優化了前端程式碼，在 70% 的內部測試中勝出。
使用者和專家對 Claude 和 ChatGPT 編碼有何評價？
X 上的使用者普遍傾向於使用 Claude 進行編碼。開發者對其低幻讀率和上下文保留度讚不絕口：“Claude 在編碼方面優於 ChatGPT……更少的幻讀，更好的上下文。” 像 Steve Yegge 這樣的專家稱 Claude Code 對遺留 bug 的處理“毫不留情”，其表現甚至超過了 Cursor 和 Copilot。
批評者指出 ChatGPT 過於冗長且容易崩潰：「ChatGPT 多次破壞了我的程式碼。」然而，初學者更喜歡使用 ChatGPT 來完成簡單的任務：「ChatGPT 更適合初學者。」X 上的一項民意調查顯示，60% 的人支持使用 Claude 進行編碼。
現實世界的編碼表現如何？
除了基準測試之外，實際測試也揭示了細微差別。根據開發者報告，在氛圍編碼場景（使用自然語言提示）中，Claude 85% 的情況下「首次嘗試幾乎無錯誤代碼」。 GPT-5 雖然速度更快，但由於冗長或輕微的幻覺，40% 的情況下需要改進。
對於大型專案來說，Claude 的上下文保留能力至關重要。一個案例研究涉及重構一個 50,000 萬行的 Node.js 應用：Claude 在 2 小時內發現了三個關鍵錯誤，而 GPT-5 則需要 8 個小時，誤報率更高。然而，GPT-5 在多模態編碼方面佔據主導地位，例如從影像生成 UI，在 Aider Polyglot 基準測試中獲得了 88% 的得分。
調試顯示出類似的模式：Claude 的擴展思維模式（最多 64K 個 token）能夠更好地處理複雜問題，GPQA 成功率達到 83.3%。 GPT-5 85.7% 的優勢則來自於更快的迭代速度。
哪些功能使 Claude 或 ChatGPT 更適合編碼？
Claude Code 整合了 Git 終端，無需編輯器即可進行測試和調試。 Artifacts 支援動態預覽。 ChatGPT 的 Canvas 支援協作編輯和 DALL·E 等多模式工具。兩者都支援插件，但 Claude 的平行工具在代理工作流程中表現更佳。
安全性和客製化如何影響編碼？
Claude 的 ASL-3 安全性透過選擇性加入訓練將風險代碼建議減少了 80%。 GPT-5 將幻覺降低 45%，提高了可靠性，但 Claude 在安全系統的倫理合規性方面略遜一籌。
哪些用例有利於 Claude，哪些用例有利於 ChatGPT？
當克勞德經常獲勝時
- 多步驟推理任務（複雜重構、演算法正確性檢查）。
- 保守的程式碼建議，其中較少的風險幻覺很重要（安全敏感領域）。
- 工作流程優先考慮可解釋性和迭代質疑，而不是原始吞吐量。
ChatGPT/OpenAI 經常獲勝
- 快速建造鷹架、原型設計和多模式任務（程式碼 + 圖像 + 檔案），尤其是當您想要與更廣泛的工具（IDE 外掛程式、GitHub 工作流程）緊密整合時。
- 吞吐量、速度和每次推理的成本具有決定性的情況（大容量自動化、大規模程式碼產生）。
哪些實際差異對開發人員來說重要？
哪種模型編寫的錯誤實現更少？
有兩件事很重要：(1) 原始程式碼的正確率，以及 (2) 模型從錯誤中恢復的速度。 Claude 的架構和針對逐步推理的調優往往會減少多文件任務中細微的邏輯錯誤；OpenAI 的模型（o3/GPT-5 系列）也非常注重減少幻覺並增強確定性行為。在實踐中，團隊報告稱，Claude 更適合複雜的重構或推理密集的更改，而 ChatGPT 則更適合快速搭建鷹架和模板生成。
調試、測試和「可解釋」的建議
優秀的程式碼助理不僅僅是輸出程式碼——它們還能驗證程式碼的合理性、產生測試並指出極端情況。 Claude 的最新更新重點提升了解釋品質和更好的後續問題處理能力；OpenAI 的改進包括增強的推理輸出和更豐富的工具支援（可以自動化測試或在整合環境中運行 linters）。如果您的工作流程需要明確的測試產生和逐步的調試敘述，請權衡哪種模型在您的試驗中能提供更清晰、可審計的原理。
如何評估這兩種模型 團隊－一份簡短的清單
運行真實的 A/B 實驗
從你的待辦事項中挑選 3 個代表性的工單（一個錯誤修復，一個重構，一個新功能）。向兩個模型詢問相同的問題，將輸出整合到臨時倉庫中，運行測試並記錄：
- 工作 PR 時間
- 需要人工修正的次數
- 首次運行測試通過率
- 解釋品質（用於審計）
測量整合摩擦
透過您將使用的特定 IDE/插件/CI 路徑測試每個模型。延遲、令牌限制、授權模式和錯誤處理在生產環境中至關重要。
驗證安全性和 IP 控制
運行法律/資訊安全清單：資料保留、出口管制、合約 IP 承諾和企業支援 SLA。
人機互動預算
沒有完美的模型。追蹤審核人員的時間，並設定需要人工簽核的閾值（例如，涉及支付流程的生產代碼）。
最終結論：Claude 的編碼能力比 ChatGPT 更好嗎？
沒有普遍意義上的「更好」。 Anthropic 和 OpenAI 的最新更新都全面提升了編碼能力——Anthropic 的 Opus 系列在工程基準和逐步推理方面取得了顯著的進步，而 OpenAI 的 o-family / GPT-5 則強調推理、工具和規模；兩者都是生產應用的可靠選擇。簡而言之：
如果您的優先考慮的是吞吐量、廣泛的工具整合、多模式輸入或大批量產生的成本/延遲，那麼最新的 OpenAI 模型（o3/GPT-5 系列）具有很強的競爭力，可能更受歡迎。
如果您的優先事項是保守的、解釋豐富的多步驟推理，並且您重視針對仔細的程式碼分析而調整的開發流程，那麼 Claude 通常是當今更安全、更具分析性的選擇。
入門
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開發人員可以訪問 GPT-5（GPT-5；GPT-5-mini；GPT-5-nano）和 克勞德作品 4.1 (claude-opus-4-1-20250805; claude-opus-4-1-20250805-thinking) through 彗星API，列出的最新模型版本是截至本文發布日期的 Claude 和 OpenAI 模型版本。首先，探索模型在 游乐场 並諮詢 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
