ChatGPT vs. Gemini: Welcher KI-Chatbot ist besser im Codieren?

Zusammenfassung

• ChatGPT bietet erstklassige Sprachunterstützung, die eine Vielzahl alter und neuer Sprachen abdeckt.
• ChatGPT bietet im Vergleich zu Gemini eine höhere Genauigkeit und Codequalität für Codierungsaufgaben.
• ChatGPT zeichnet sich durch Debugging, Fehlererkennung, Kontextbewusstsein, Problemlösung und allgemeine Programmierfunktionen aus.

Wenn Sie bei einem Programmierprojekt nicht weiterkommen, suchen Sie möglicherweise nach einem Tool, das Ihnen beim Brainstorming von Ideen, dem Schreiben sauberen Codes oder beim Erklären hilft ein kniffliges Konzept. Für welchen KI-Chatbot entscheiden Sie sich: den schnellen und informativen Gemini oder den umfassenden und leistungsstarken ChatGPT?

Sprachunterstützung

Wenn es um Sprachunterstützung geht, übertrifft ChatGPT Gemini in Umfang und Umfang Kompetenz. Während Gemini offiziell rund 22 gängige Programmiersprachen unterstützt – darunter Python, Go und TypeScript – sind die Sprachfunktionen von ChatGPT weitaus umfangreicher.

Im Gegensatz zu Gemini verfügt ChatGPT nicht über eine offizielle Liste der unterstützten Sprachen. Es kann jedoch nicht nur die beliebten Sprachen verarbeiten, die Gemini unterstützt, sondern auch Dutzende weiterer Sprachen, von neueren Sprachen wie TypeScript und Go bis hin zu älteren wie Fortran, Pascal und BASIC.

Um ihre Sprachfähigkeiten zu testen, Ich habe einfache Codierungsaufgaben in Sprachen wie PHP, JavaScript, BASIC und C ausprobiert. Sowohl Gemini als auch ChatGPT schnitten bei beliebten Sprachen gut ab, aber nur ChatGPT konnte Programme in älteren Sprachen wie BASIC überzeugend aneinanderreihen.

Genauigkeit und Codequalität

Ihre Projektfrist kommt zu spät und Sie benötigen Mustercode. Sie bitten ChatGPT und Gemini, Code zur Implementierung dieser Funktionalität zu generieren, und beide Tools spucken Dutzende Codezeilen aus. Schneller Gewinn, oder?

Aber welchem ​​Tool-Code können Sie vertrauen, dass er die von Ihnen gewünschte Funktionalität liefert? Um die Genauigkeit und Qualität des von den beiden KI-Chatbots generierten Codes zu vergleichen, habe ich ihnen eine einfache Codierungsaufgabe gestellt. Ich habe Gemini und ChatGPT gebeten, eine einfache To-Do-Listen-App mit HTML, CSS und JavaScript zu erstellen. Ich habe keine Grundierung bereitgestellt; Das Ziel besteht darin, zu sehen, wie gut beide Chatbots mit begrenzten Informationen funktionieren können.

ChatGPT (GPT-4o) hat funktionalen Code mit einer „gut genug“-Ästhetik erstellt. Mit dem Code von ChatGPT können Sie eine Aufgabe hinzufügen oder löschen. Folgendes habe ich erhalten, nachdem ich das Ergebnis von ChatGPT im Browser ausgeführt habe:

Als nächstes habe ich Googles Gemini gebeten, dieselbe Aufgabe zu wiederholen. Gemini konnte außerdem eine funktionsfähige To-Do-Listen-App erstellen. Man konnte auch Aufgaben hinzufügen und löschen, aber das Gesamtdesign war nicht so ansprechend:

Ich habe einen zweiten Test durchgeführt und dieses Mal beide Chatbots gebeten, den Twitter (X.com)-Feed neu zu erstellen. ChatGPT hat einen Twitter-Feed im Vintage-Stil mit einer funktionalen Tweet-Funktion erstellt. Ich könnte etwas in das Textfeld eingeben, einen Tweet senden und ihn dynamisch auf die Seite laden lassen. Es war nicht der Twitter-Feed, den ich mir erhofft hatte, aber wenn man bedenkt, dass die meisten Trainingsdaten von ChatGPT mit altem Twitter-Code überflutet sind, sind die Ergebnisse verständlich.

Leider war Googles Gemini in dieser Runde nicht in der Lage, funktionalen Code bereitzustellen. Es wurden Hunderte Zeilen JavaScript-Code generiert, aber es gab zu viele Platzhalter, die mit fehlender Logik ausgefüllt werden mussten. Wenn Sie es eilig haben, wäre solch ein Platzhalter-lastiger Code nicht besonders hilfreich, da er immer noch einen hohen Entwicklungsaufwand erfordern würde. In solchen Fällen könnte es effizienter sein, den Code von Grund auf neu zu schreiben.

Ich habe ein paar andere grundlegende Codierungsaufgaben ausprobiert und in allen Fällen war die Lösung von ChatGPT eindeutig die bessere Option.

Debugging und Fehlererkennung

Fehler und Bugs sind wie Rätsel, die Programmierer gerne hassen. Sie werden einen in den Wahnsinn treiben, aber sie zu beheben ist ziemlich befriedigend. Wenn Sie also auf Fehler in Ihrem Code stoßen, sollten Sie Gemini oder ChatGPT um Hilfe bitten? Es hängt möglicherweise von der Art des Fehlers ab, den Sie vermeiden möchten.

Zur Entscheidung habe ich beiden KI-Chatbots zwei Debugging-Aufgaben zur Lösung gegeben. Zuerst habe ich beide Chatbots aufgefordert, einen logischen Fehler in einem einfachen PHP-Code zu beheben. Logische Fehler sind bekanntermaßen schwerer zu erkennen als Syntaxfehler, da sie von der Absicht des Codes abhängen:

Der Code in diesem Screenshot wird ausgeführt und liefert in vielen Fällen sogar das richtige Ergebnis. Es weist jedoch mehrere logische Fehler auf, die nicht sofort erkennbar sind; Kannst du sie erkennen? Ich habe Gemini um Hilfe gebeten und leider konnte der Chatbot den logischen Fehler im Code nicht erkennen:

Keiner der drei Versuche von Gemini, das Problem zu lösen, war korrekt. Ich habe vor sechs Monaten ein ähnliches Problem versucht, mit dem gleichen enttäuschenden Ergebnis; es scheint, dass Gemini sich in diesem Bereich nicht verbessert hat.

Ich habe dann ChatGPT um Hilfe gebeten und es hat den logischen Fehler sofort erkannt.

Gemini hat auch den Code neu geschrieben, um den Fehler zu beheben:

Nachdem ich ein paar andere ausprobiert habe Bei der Fehlersuche und -behebung war ChatGPT eindeutig besser darin. Zwillinge waren jedoch keine völlig verlorene Sache. Es konnte viele Syntaxfehler beheben, die ich ihm vorgeworfen hatte, aber es hatte Probleme mit komplexen Fehlern, insbesondere mit logischen Fehlern.

Kontextbewusstsein

Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI-Chatbots zum Codieren ist ihr relativ begrenztes Kontextbewusstsein. Sie sind möglicherweise in der Lage, separate Code-Snippets für genau definierte Aufgaben zu erstellen, haben aber Schwierigkeiten, die Codebasis für ein größeres Projekt aufzubauen.

Angenommen, Sie erstellen eine Web-App mit einem KI-Chatbot. Sie weisen es an, Code für Ihre Registrierungs- und Anmelde-HTML-Seite zu schreiben, und es erledigt dies perfekt. Anschließend bitten Sie den Chatbot, ein serverseitiges Skript zu generieren, um die Anmeldelogik zu verwalten. Dies ist eine einfache Aufgabe, aber aufgrund der eingeschränkten Kontexterkennung könnte es dazu kommen, dass ein Anmeldeskript mit neuen Variablen und Namenskonventionen generiert wird, die nicht mit dem Rest des Codes übereinstimmen.

Welcher Chatbot kann sich besser merken? Kontextbewusstsein? Ich habe beiden Tools die gleiche Programmieraufgabe gegeben: eine Chat-App, von der wir wissen, dass ChatGPT sie bereits erstellen kann.

Seit der Einführung von GPT-4 Turbo und seinem 128k-Kontextfenster ist die Fähigkeit von ChatGPT erhalten geblieben viel mehr Kontext über einen längeren Zeitraum hat deutlich zugenommen. Als ich zum ersten Mal eine Chat-App mit ChatGPT unter Verwendung des 4K-Kontextfensters GPT-4 erstellt habe, verlief das relativ reibungslos, mit nur geringfügigen Abweichungen vom Kontext.

Neuerstellung des gleichen Projekts im November 2023 mit dem 128K-GPT-4 Turbo zeigte eine deutliche Verbesserung des Kontextbewusstseins. Sechs Monate später, im Mai 2024, gab es keine wesentliche Veränderung im Kontextbewusstsein, aber auch keine Verschlechterung.

Als ich Gemini (damals Bard genannt) zum ersten Mal für dasselbe Projekt ausprobierte, ging es leider verloren Ich habe den Kontext des Projekts nicht nachverfolgt und konnte die App nicht fertigstellen. Mehrere Aktualisierungsrunden später testete ich Gemini erneut für dasselbe Projekt, und es schien, als hätte sich die Lage weiter verschlechtert. Auch in Sachen Kontextbewusstsein gewinnt ChatGPT.

Problemlösung

Zum jetzigen Zeitpunkt mangelt es Googles Gemini in vielerlei Hinsicht. Aber kann es endlich einen Sieg erringen? Lassen Sie uns seine Problemlösungsfähigkeiten testen. Manchmal hat man einfach ein Problem, ist sich aber nicht sicher, wie man es programmatisch darstellt, geschweige denn, wie man es löst.

In diesen Situationen können Chatbots wie Gemini und ChatGPT nützlich sein. Ich habe sie beide gebeten: „Schreiben Sie einen JavaScript-Code, der zählt, wie oft ein bestimmtes Wort in einem Text vorkommt.“

Hier ist das Ergebnis von Googles Gemini:

Und hier ist das Ergebnis von ChatGPT:

Auf den ersten Blick sehen beide Ansätze recht solide aus. Der Ansatz von Gemini sieht sogar prägnant aus. Der Code von ChatGPT verfolgt jedoch einen robusteren und genaueren Ansatz zum Zählen von Wortvorkommen in einem Text. Dabei werden Wortgrenzen und Groß-/Kleinschreibung berücksichtigt, die Zeichensetzung richtig gehandhabt und zuverlässigere Ergebnisse erzielt. Wieder einmal ist ChatGPT überlegen.

Der Ansatz von ChatGPT teilt den Eingabetext so in Wörter auf, dass alle Nicht-Wortzeichen wie Satzzeichen und Sonderzeichen als Worttrennzeichen verarbeitet werden können. Inzwischen betrachtet Gemini nur Leerzeichen als Trennzeichen. Dieser Ansatz kann fehlschlagen, wenn der Text Satzzeichen oder andere Nicht-Wort-Zeichen innerhalb von Wörtern enthält oder wenn die Wörter nicht durch Leerzeichen getrennt sind.

Da Google Gemini in jeder Metrik, die ich zum Vergleich verwendet habe, so gut wie verloren hat , beschloss ich, ihm eine Chance auf Wiedergutmachung zu geben. Ich habe den Chatbot gefragt: „Wer kann besser programmieren? ChatGPT oder Gemini?“ Hier ist seine Antwort:

Scheint etwas zu sein, dem ich teilweise zustimmen würde! Ich fragte ChatGPT, was es von der Bewertung halte, und es stimmte zu:

Obwohl das ganz normal erscheint, gibt es hier eine interessante Wendung. Während des größten Teils des letzten Jahres behauptete Gemini (damals Bard) stets zuversichtlich, dass es besseren Code produzieren könne, effizienter sei und weniger Fehler mache. Hier ein Screenshot von einem meiner Tests im November 2023:

Es scheint, dass Zwillinge jetzt etwas mehr sind selbstbewusst und bescheiden!

Programmierfunktionen

Weder ChatGPT noch Gemini verfügen über wichtige Funktionen, die ausschließlich der Programmierung dienen. Allerdings verfügen beide Chatbots über Funktionen, die Ihr Programmiererlebnis erheblich verbessern können, wenn Sie wissen, wie man sie effektiv nutzt.

ChatGPT bietet eine Reihe von Funktionen, die den Programmierprozess bei der Verwendung des Chatbots rationalisieren können. Mit nützlichen Ergänzungen wie „Speicher“ und „Benutzerdefiniertes GPT“ können Sie ChatGPT an Ihre spezifischen Programmieranforderungen anpassen.

Mit der Funktion „Benutzerdefiniertes GPT“ können Sie beispielsweise spezielle Miniversionen von ChatGPT für bestimmte Projekte erstellen, indem Sie relevante Dateien hochladen. Dadurch werden Aufgaben wie das Debuggen von Code, die Optimierung und das Hinzufügen neuer Funktionen viel einfacher. Insgesamt umfasst ChatGPT im Vergleich zu Googles Gemini mehr Funktionen, die Ihr Programmiererlebnis verbessern können.

ChatGPT ist in einer eigenen Liga

Googles Gemini hat erfreute sich eines großen Hypes, daher ist es vielleicht überraschend zu sehen, wie viel es im Vergleich zu ChatGPT fehlt. Während ChatGPT eindeutig einen Vorsprung hatte, könnte man meinen, dass die enormen Ressourcen von Google dazu beitragen würden, diesen Vorteil zunichte zu machen.

Trotz dieser Ergebnisse wäre es unklug, Gemini als Programmierhilfe abzutun. Obwohl es nicht so leistungsstark wie ChatGPT ist, hat Gemini dennoch eine beachtliche Schlagkraft und entwickelt sich rasant weiter.

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