新的LLM一直在发布，令人兴奋地看到他们如何挑战已建立的球员。今年，重点是自动化编码任务，诸如O1，O1-Mini，Qwen 2.5，DeepSeek R1之类的模型以及其他努力使编码更轻松，更高效的模型。 Claude Sonnet 3.5是在编码领域中著名的一种模型。它以生成代码和Web应用程序的能力而闻名，并在此过程中获得了很多赞誉。在本文中，我们将将编码冠军 - 克劳德·索内特3.5与新的Openai的O3-Mini（High）模型进行比较。让我们看看哪一个出现在顶部！
> 目录的目录| Feature | o3-mini | Claude 3.5 Sonnet |
| Input Context Window | 200K tokens | 200K tokens |
| Maximum Output Tokens | 100K tokens | 8,192 tokens |
| Open Source | No | No |
| API Providers | OpenAI API | Anthropic API, AWS Bedrock, Google Cloud Vertex AI |
| Supported Modalities | Text only | Text and images |
可访问性
用户报告说，由于其多模式功能，Claude的接口更为直观。
>优先级价格（选择OpenAi O3-Mini）>
当最小化成本至关重要时。对于输入和输出令牌，O3-Mini都显着便宜。> 在本节中，我们将探讨Openai O3-Mini和Claude 3.5十四行诗在不同的提示中的表现。
>任务1：写一个python函数
claude 3.5十四行诗响应
# Example usage:
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D'],
'C': ['D'],
'D': []
}
try:
sorted_nodes = topological_sort(graph)
print("Topologically sorted nodes:", sorted_nodes)
except ValueError as e:
print(e)>您可以在此处找到模型生成的完整代码。
Topologically sorted nodes: ['A', 'C', 'B', 'D']
# Example usage
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D'],
'C': ['D'],
'D': []
}
try:
result = sort_graph(graph)
print(f"Topological order: {result}") # Output: ['A', 'C', 'B', 'D']
except ValueError as e:
print(f"Error: {e}")
# Example with a cycle
cyclic_graph = {
'A': ['B'],
'B': ['C'],
'C': ['A']
}
try:
result = sort_graph(cyclic_graph)
except ValueError as e:
print(f"Error: {e}") # Output: Error: Graph contains a cycle算法：
提示：“编写一个Python类，该类实现具有可配置大小和哈希功能数量的Bloom过滤器。包括将元素添加到过滤器中并检查是否存在元素的方法。实现应具有记忆效率并有效处理哈希碰撞。
o3 mini（高）响应# Example usage:
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D'],
'C': ['D'],
'D': []
}
try:
sorted_nodes = topological_sort(graph)
print("Topologically sorted nodes:", sorted_nodes)
except ValueError as e:
print(e)输出：
Topologically sorted nodes: ['A', 'C', 'B', 'D']
# Example usage
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D'],
'C': ['D'],
'D': []
}
try:
result = sort_graph(graph)
print(f"Topological order: {result}") # Output: ['A', 'C', 'B', 'D']
except ValueError as e:
print(f"Error: {e}")
# Example with a cycle
cyclic_graph = {
'A': ['B'],
'B': ['C'],
'C': ['A']
}
try:
result = sort_graph(cyclic_graph)
except ValueError as e:
print(f"Error: {e}") # Output: Error: Graph contains a cycle输出：
Topological order: ['A', 'C', 'B', 'D'] Error: Graph contains a cycle
>
输出的摘要> O3-mini（高）❌| Claude Sonnet 3.5
> 任务3：动态Web组件 - HTML/JavaScript
O3-Mini响应
>判决：>
O3-mini（高）❌| Claude Sonnet 3.5 >
任务4：交互式形式验证 - html/javaScript提示：“>创建一个带有名称，电子邮件和电话号码字段的HTML表单。使用JavaScript实现每个字段的客户端验证。名称应该是非空的，电子邮件应该是有效的电子邮件格式，并且电话号码应为10位数字。如果验证失败，则在每个字段旁边显示适当的错误消息。如果任何验证失败，请防止表单提交”。
O3-mini（高）响应：
>
>判决：>
O3-mini（高）❌| Claude Sonnet 3.5 >
| Task | OpenAI o3-mini | Claude 3.5 Sonnet | Winner |
|---|---|---|---|
| Task 1: Python Function | Provides functional solution, lacks error handling | Robust solution with DFS and cycle detection | Claude 3.5 Sonnet |
| Task 2: Bloom Filter | Basic implementation, uses MD5 hashing | Advanced implementation, uses mmh3 hashing, adds collision tracking | Claude 3.5 Sonnet |
| Task 3: Dynamic Web Component | Simple keyframe animation, limited interactivity | Realistic physics-based animation, interactive features | Claude 3.5 Sonnet |
| Task 4: Interactive Form Validation | Simple validation, basic design | Real-time validation, auto-formatting, modern design | Claude 3.5 Sonnet |
>两种模型都优先考虑安全性，缓解偏见和数据隐私，但是Claude 3.5十四行诗进行了更严格的公平测试。用户应在部署前评估遵守AI法规和道德考虑。
> Openai的O3米尼比DeepSeek-R1更好 如何在Google Colab上运行OpenAi的O3-Mini？
哪个O3-MINI推理水平是最聪明的？常见问题
> Q1。哪个模型更适合编码任务？a。 Claude 3.5十四行诗通常更适合编码任务，因为其高级推理能力和处理复杂指令的能力。 O3-Mini是否适用于大规模应用？是的，可以有效地将O3-Mini用于大规模应用，这些应用需要有效地处理数学查询或基本文本生成，以较低的成本。 Claude 3.5十四行诗过程图像可以？是的，Claude 3.5十四行诗支持多模式输入，使其可以有效地处理文本和图像。定价的主要区别是什么？在输入和输出令牌成本中，Claude 3.5十四行诗比O3-Mini贵得多，这使得O3-Mini对许多用户来说是更具成本效益的选择。> Q5。上下文Windows如何比较？ a。与O3-Mini（128K令牌）相比，Claude 3.5十四行诗支持更大的上下文窗口（200K令牌），从而使其更有效地处理更长的文本。
以上是Openai O3-Mini vs Claude 3.5十四行诗的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
