AI支援コーディングに関して言えば、OpenAI ChatGPT 5 と Grok 4 は2025年の最も注目されるツールの2つです。どちらも高い精度と効率でPythonコードを記述できると主張していますが、実際のシナリオにおいて、よりクリーンで保守性の高いスクリプトを作成できるのはどちらでしょうか?
この記事では、複数のPythonチャレンジでChatGPT 5 と Grok 4 を比較します。コードの正確性、可読性、実行速度、そして難しいプロンプトが与えられた場合の適応性を検証します。
PythonでChatGPT 5とGrok 4を比較する理由
Pythonは、AI、自動化、データサイエンスの分野で依然として頼りになる言語です。多くの開発者が、コーディングワークフローの高速化、デバッグの高速化、さらには完全なアプリケーションをゼロから生成するためにAIを活用しています。
ChatGPTは長らくこの分野を席巻してきましたが、Grokはコードの明瞭性と簡潔な出力で注目を集めています。ChatGPTは推論を重視し、Grokは簡潔性を重視しているという、両者の学習哲学は異なります。
OpenAI ChatGPT 5 と Grok 4 のテスト
2 つの AI を 10 個の Python コーディング テストケースで比較します。
- 基本スクリプト (偶数の合計)
- データ処理 (CSV の合計)
- アルゴリズム問題 (最初の非重複文字)
- API 統合 (ビットコイン価格の取得)
- Web スクレイピング (ハッカーニュースの見出し)
- ファイル圧縮 (.txt ファイルの Zip 圧縮)
- 画像処理 (JPEG のサイズ変更)
- マルチスレッド (同時ダウンロード)
- データベース操作 (SQLite CRUD)
- ユニットテスト (素数テスト)
すべてのプロンプトは同一のもので、ChatGPT 5 と Grok 4 に送信されます。結果を検証するために、ご自身でテストを実行できます。
Python チャレンジ 1 - 基本スクリプト
チャレンジ 1 の課題:
整数のリストを読み取り、偶数の合計を出力する Python スクリプトを作成してください。
チャレンジ 1 GPT 5 コード:
1# Script to read a list of integers and output the sum of even numbers
2def sum_of_even_numbers(numbers):
3 return sum(num for num in numbers if num % 2 == 0)
4
5if __name__ == "__main__":
6 # Read input from the user
7 try:
8 numbers = list(map(int, input("Enter integers separated by spaces: ").split()))
9 total_even = sum_of_even_numbers(numbers)
10 print("Sum of even numbers:", total_even)
11 except ValueError:
12 print("Please enter valid integers only.")
チャレンジ 1 Grok 4 コード:
1# Read a line of input containing space-separated integers
2input_line = input("Enter a list of integers separated by spaces: ")
3
4# Convert the input string into a list of integers
5numbers = list(map(int, input_line.split()))
6
7# Initialize sum of even numbers
8even_sum = 0
9
10# Iterate through the list and add even numbers to the sum
11for num in numbers:
12 if num % 2 == 0:
13 even_sum += num
14
15# Output the sum
16print("Sum of even numbers:", even_sum)
チャレンジ 1 の観察結果:
- GPT 5 の速度: 非常に高速な応答で、ほぼ瞬時に応答しました。
- GPT 5 のコード: エントリポイントとコメント付きの、簡潔で洗練されたコードを提供しました。
- Grok 4 の速度: 応答が遅く、「考える」時間が少し長くなりました (約 2 秒)。
- Grok 4 のコード: エントリポイントなしで、少し長いコードを提供しましたが、コメント付きでした。
Python チャレンジ 2 - データ処理
チャレンジ 2 のプロンプト:
取引の CSV ファイルを読み込み、商品ごとの売上合計を出力してください。
チャレンジ 2 GPT 5 のコード:
1import csv
2from collections import defaultdict
3
4def total_sales_per_product(csv_file):
5 sales = defaultdict(float)
6
7 with open(csv_file, newline='', encoding='utf-8') as f:
8 reader = csv.DictReader(f)
9 for row in reader:
10 try:
11 product = row['product']
12 quantity = float(row['quantity'])
13 price = float(row['price'])
14 sales[product] += quantity * price
15 except (KeyError, ValueError):
16 print(f"Skipping invalid row: {row}")
17
18 return sales
19
20if __name__ == "__main__":
21 file_path = "transactions.csv" # Change to your file path
22 sales_totals = total_sales_per_product(file_path)
23
24 print("Total Sales Per Product:")
25 for product, total in sales_totals.items():
26 print(f"{product}: ${total:,.2f}")
チャレンジ2グロク4コード:
1import pandas as pd
2
3# Prompt user for the CSV file path
4file_path = input("Enter the path to the CSV file: ")
5
6# Load the CSV file into a DataFrame
7df = pd.read_csv(file_path)
8
9# Assuming the CSV has columns 'Product' and 'Sales'
10# Group by 'Product' and sum the 'Sales'
11total_sales = df.groupby('Product')['Sales'].sum()
12
13# Print the total sales per product
14print("Total sales per product:")
15print(total_sales)
チャレンジ2の観察結果:
- GPT 5の速度: 非常に高速な応答で、ほぼ瞬時に応答しました。
- GPT 5のコード: エントリポイント付きの、少し長めでエレガントなコードを提供しましたが、コメントは付けませんでした。
- Grok 4の速度: 応答が遅く、「思考」に少し時間がかかりました(約13秒)。
- Grok 4のコード: エントリポイントなしの、よりシンプルなコードを提供しましたが、コメントは付けました。
Pythonチャレンジ3 - アルゴリズム問題
チャレンジ3のプロンプト:
文字列が与えられた場合、最初の非繰り返し文字を返します。
チャレンジ3 GPT 5のコード:
1def first_non_repeating_char(s):
2 from collections import Counter
3 counts = Counter(s)
4
5 for char in s:
6 if counts[char] == 1:
7 return char
8 return None # If no non-repeating character found
9
10# Example usage
11text = "swiss"
12result = first_non_repeating_char(text)
13if Code:
14 print(f"The first non-repeating character is: '{result}'")
15else:
16 print("No non-repeating character found.")
チャレンジ3 Grok 4 コード:
1import collections
2
3def first_non_repeating_char(s):
4 """
5 Returns the first non-repeating character in the string.
6 If no such character exists, returns None.
7 """
8 count = collections.Counter(s)
9 for char in s:
10 if count[char] == 1:
11 return char
12 return None
13
14# Example usage
15input_string = input("Enter a string: ")
16result = first_non_repeating_char(input_string)
17print("First non-repeating character:", result)
チャレンジ3の観察結果:
- GPT 5の速度: 非常に高速で、ほぼ瞬時に応答します。
- GPT 5のコード: エントリポイントとコメントのない短いコードが提供されました。使用例にはバグがあります。
- Grok 4の速度: 応答が遅く、「考える」のに少し時間がかかりました(約8秒)。
- Grok 4のコード: エントリポイントのない短いコードが提供され、簡潔なドキュメント文字列が提供されています。
Pythonチャレンジ4 - API統合
チャレンジ4のプロンプト:
リクエストライブラリを使用して、パブリックAPIから現在のビットコイン価格(米ドル)を取得し、出力してください。
チャレンジ4 GPT 5のコード:
1import requests
2
3def get_bitcoin_price_usd():
4 url = "https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice/USD.json"
5 try:
6 response = requests.get(url, timeout=5)
7 response.raise_for_status() # Raise HTTPError for bad responses
8 data = response.json()
9 price = data["bpi"]["USD"]["rate"]
10 print(f"Current Bitcoin Price: ${price} USD")
11 except requests.exceptions.RequestException as e:
12 print(f"Error fetching Bitcoin price: {e}")
13 except (KeyError, ValueError) as e:
14 print(f"Error parsing response: {e}")
15
16if __name__ == "__main__":
17 get_bitcoin_price_usd()
チャレンジ4 Grok 4 コード:
1import requests
2
3# Define the API endpoint
4url = "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids=bitcoin&vs_currencies=usd"
5
6# Fetch the data
7response = requests.get(url)
8
9# Check if the request was successful
10if response.status_code == 200:
11 data = response.json()
12 bitcoin_price = data['bitcoin']['usd']
13 print(f"Current Bitcoin price in USD: ${bitcoin_price}")
14else:
15 print(f"Error fetching data: {response.status_code}")
チャレンジ4の観察結果:
- GPT 5の速度: 非常に高速な応答で、ほぼ瞬時に応答しました。
- GPT 5のコード: エントリポイント付きの簡潔で洗練されたコードを提供しましたが、コメントは提供しませんでした。
- Grok 4の速度: 応答が遅く、「思考」に少し時間がかかりました(約23秒)。
- Grok 4のコード: エントリポイントなしの少し短いコードを提供しましたが、コメントは提供しました。
Pythonチャレンジ5 - Webスクレイピング
チャレンジ5のプロンプト:
リクエストとBeautifulSoupを使用して、https://news.ycombinator.com/ から上位5つのニュースの見出しをスクレイピングし、出力してください。
チャレンジ5 GPT 5のコード:
1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3
4def get_top_hn_headlines(limit=5):
5 url = "https://news.ycombinator.com/"
6 try:
7 response = requests.get(url, timeout=5)
8 response.raise_for_status()
9
10 soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
11 headlines = [a.get_text() for a in soup.select(".titleline > a")]
12
13 print(f"Top {limit} Hacker News Headlines:")
14 for i, title in enumerate(headlines[:limit], 1):
15 print(f"{i}. {title}")
16 except requests.exceptions.RequestException as e:
17 print(f"Error fetching Hacker News: {e}")
18
19if __name__ == "__main__":
20 get_top_hn_headlines()
チャレンジ5 Grok 4 コード:
1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3
4# Define the URL
5url = 'https://news.ycombinator.com/'
6
7# Fetch the webpage
8response = requests.get(url)
9response.raise_for_status() # Raise an error for bad status codes
10
11# Parse the HTML content
12soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
13
14# Find the top 5 story elements
15stories = soup.find_all('tr', class_='athing')[:5]
16
17# Print the top 5 headlines
18print("Top 5 News Headlines from Hacker News:")
19for i, story in enumerate(stories, 1):
20 title_span = story.find('span', class_='titleline')
21 if title_span:
22 headline = title_span.find('a').text
23 print(f"{i}. {headline}")
チャレンジ 5 の観察結果:
- GPT 5 の速度: 非常に高速で、ほぼ瞬時に応答しました。
- GPT 5 のコード: エントリポイント付きの簡潔で洗練されたコードを提供しましたが、コメントはありませんでした。
- Grok 4 の速度: 応答が遅く、「考える」時間が少し長くなりました (約 13 秒)。
- Grok 4 のコード: エントリポイントは提供しませんでしたが、コメント付きの少し長いコードを提供しました。
Python チャレンジ 6 - ファイル圧縮
チャレンジ 6 の課題:
現在のディレクトリにあるすべての .txt ファイルを ‘archive.zip’ に圧縮する Python スクリプトを作成してください。
チャレンジ 6 GPT 5 のコード:
1import zipfile
2import glob
3import os
4
5def zip_text_files(output_zip="archive.zip"):
6 txt_files = glob.glob("*.txt")
7 if not txt_files:
8 print("No .txt files found in the current directory.")
9 return
10
11 with zipfile.ZipFile(output_zip, "w") as zipf:
12 for file in txt_files:
13 zipf.write(file, os.path.basename(file))
14 print(f"Added: {file}")
15
16 print(f"Created {output_zip} containing {len(txt_files)} files.")
17
18if __name__ == "__main__":
19 zip_text_files()
チャレンジ6 Grok 4 コード:
1import os
2from zipfile import ZipFile
3
4# Get the current directory
5current_dir = os.getcwd()
6
7# List all .txt files in the current directory
8txt_files = [f for f in os.listdir(current_dir) if f.endswith('.txt')]
9
10# Create a zip file and add the .txt files
11with ZipFile('archive.zip', 'w') as zipf:
12 for file in txt_files:
13 zipf.write(file)
14
15print(f"Successfully zipped {len(txt_files)} .txt files into 'archive.zip'.")
チャレンジ 6 の観察結果:
- GPT 5 の速度: 非常に高速で、ほぼ瞬時に応答しました。
- GPT 5 のコード: エントリポイント付きの簡潔で洗練されたコードが提供されましたが、コメントはありませんでした。
- Grok 4 の速度: 応答が遅く、「考える」時間が少し長くなりました (約 10 秒)。
- Grok 4 のコード: エントリポイントなしの簡潔なコードが提供されましたが、コメントがありました。
Python チャレンジ 7 - 画像処理
チャレンジ 7 のプロンプト:
Pillow (PIL) を使用して、現在のディレクトリにあるすべての JPEG 画像のサイズを 800x600 ピクセルに変更し、「output」フォルダに保存してください。
チャレンジ 7 GPT 5 のコード:
1import os
2from PIL import Image
3import glob
4
5def resize_jpeg_images(width=800, height=600, output_dir="output"):
6 # Create output folder if it doesn't exist
7 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
8
9 # Find all .jpg and .jpeg files (case-insensitive)
10 jpeg_files = glob.glob("*.jpg") + glob.glob("*.jpeg") + glob.glob("*.JPG") + glob.glob("*.JPEG")
11
12 if not jpeg_files:
13 print("No JPEG images found in the current directory.")
14 return
15
16 for file in jpeg_files:
17 try:
18 with Image.open(file) as img:
19 img_resized = img.resize((width, height), Image.LANCZOS)
20 output_path = os.path.join(output_dir, os.path.basename(file))
21 img_resized.save(output_path, "JPEG")
22 print(f"Resized and saved: {output_path}")
23 except Exception as e:
24 print(f"Error processing {file}: {e}")
25
26if __name__ == "__main__":
27 resize_jpeg_images()
チャレンジ 7 Grok 4 コード:
1import os
2from PIL import Image
3
4# Get the current directory
5current_dir = os.getcwd()
6
7# Create the output folder if it doesn't exist
8output_folder = os.path.join(current_dir, 'output')
9os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
10
11# List all JPEG files in the current directory (case-insensitive)
12jpeg_files = [f for f in os.listdir(current_dir)
13 if f.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg'))]
14
15# Resize each image and save to output folder
16resized_count = 0
17for file in jpeg_files:
18 try:
19 img_path = os.path.join(current_dir, file)
20 img = Image.open(img_path)
21 resized_img = img.resize((800, 600))
22 output_path = os.path.join(output_folder, file)
23 resized_img.save(output_path)
24 resized_count += 1
25 except Exception as e:
26 print(f"Error processing {file}: {e}")
27
28print(f"Successfully resized and saved {resized_count} JPEG images to the 'output' folder.")
チャレンジ 7 の考察:
- GPT 5 の速度: 非常に高速な応答で、ほぼ瞬時に応答しました。
- GPT 5 のコード: エントリポイントとコメント付きの簡潔で洗練されたコードを提供しました。
- Grok 4 の速度: 応答が遅く、「考える」時間が少し長くなりました (約 10 秒)。
- Grok 4 のコード: エントリポイントなしで、コメント付きの少し長いコードを提供しました。
Python チャレンジ 8 - マルチスレッド
チャレンジ 8 の課題:
指定された URL から 5 つの異なるファイルをスレッド化を使用して同時にダウンロードする Python スクリプトを作成してください。
チャレンジ 8 GPT 5 のコード:
1import os
2from pathlib import Path
3from urllib.parse import urlparse
4from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
5
6import requests
7
8CHUNK_SIZE = 1024 * 64 # 64KB
9
10
11def unique_path(dest_dir: Path, filename: str) -> Path:
12 """Return a unique path inside dest_dir by appending (1), (2), ... if needed."""
13 dest = dest_dir / filename
14 if not dest.exists():
15 return dest
16 stem, suffix = os.path.splitext(filename)
17 i = 1
18 while True:
19 candidate = dest_dir / f"{stem} ({i}){suffix}"
20 if not candidate.exists():
21 return candidate
22 i += 1
23
24
25def filename_from_url(url: str, index: int) -> str:
26 """Get a safe filename from URL; fall back to file_{index} if missing."""
27 path = urlparse(url).path
28 name = os.path.basename(path).strip()
29 return name or f"file_{index}"
30
31
32def download_file(url: str, dest_dir: Path, index: int, timeout: int = 15) -> Path:
33 """Download a single file to dest_dir. Returns the saved path."""
34 dest_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
35 base_name = filename_from_url(url, index)
36 dest_path = unique_path(dest_dir, base_name)
37
38 headers = {"User-Agent": "python-threaded-downloader/1.0"}
39 with requests.get(url, stream=True, timeout=timeout, headers=headers) as r:
40 r.raise_for_status()
41 with open(dest_path, "wb") as f:
42 for chunk in r.iter_content(chunk_size=CHUNK_SIZE):
43 if chunk: # filter out keep-alive chunks
44 f.write(chunk)
45 return dest_path
46
47
48def download_concurrently(urls, out_dir="downloads", max_workers=5):
49 """Download given URLs concurrently using threads."""
50 dest_dir = Path(out_dir)
51 results = []
52 errors = []
53
54 with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
55 future_to_url = {
56 executor.submit(download_file, url, dest_dir, i): url
57 for i, url in enumerate(urls, start=1)
58 }
59 for future in as_completed(future_to_url):
60 url = future_to_url[future]
61 try:
62 saved_path = future.result()
63 print(f"✅ Downloaded: {url} -> {saved_path}")
64 results.append(saved_path)
65 except Exception as e:
66 print(f"❌ Failed: {url} ({e})")
67 errors.append((url, e))
68 print(f"\nDone. {len(results)} succeeded, {len(errors)} failed.")
69 return results, errors
70
71
72if __name__ == "__main__":
73 # Replace these with your 5 URLs
74 urls = [
75 "https://example.com/file1.jpg",
76 "https://example.com/file2.pdf",
77 "https://example.com/file3.zip",
78 "https://example.com/file4.png",
79 "https://example.com/file5.mp4",
80 ]
81 download_concurrently(urls, out_dir="downloads", max_workers=5)
チャレンジ8 Grok 4 コード:
1import threading
2import urllib.request
3
4def download_file(url, filename):
5 """
6 Downloads a file from the given URL and saves it with the specified filename.
7 """
8 try:
9 urllib.request.urlretrieve(url, filename)
10 print(f"Downloaded {filename} from {url}")
11 except Exception as e:
12 print(f"Error downloading {url}: {e}")
13
14# List of 5 example URLs (replace with your actual URLs)
15urls = [
16 "https://www.example.com/file1.txt",
17 "https://www.example.com/file2.pdf",
18 "https://www.example.com/file3.jpg",
19 "https://www.example.com/file4.zip",
20 "https://www.example.com/file5.docx"
21]
22
23# Corresponding filenames to save the downloads
24filenames = [
25 "file1.txt",
26 "file2.pdf",
27 "file3.jpg",
28 "file4.zip",
29 "file5.docx"
30]
31
32# Create and start threads for concurrent downloads
33threads = []
34for url, filename in zip(urls, filenames):
35 thread = threading.Thread(target=download_file, args=(url, filename))
36 thread.start()
37 threads.append(thread)
38
39# Wait for all threads to complete
40for thread in threads:
41 thread.join()
42
43print("All downloads completed.")
チャレンジ8の観察結果:
- GPT 5の速度: 応答が遅く、「思考」に少し時間がかかりました(約10秒)。
- GPT 5のコード: エントリポイント付きの長くてエレガントなコードとコメントを提供しました。
- Grok 4の速度: 応答がさらに遅く、「思考」に少し時間がかかりました(約21秒)。
- Grok 4のコード: エントリポイントなしで短いコードとコメントを提供しました。
Pythonチャレンジ9 - データベースインタラクション
チャレンジ9のプロンプト:
SQLiteデータベースに接続し、「users」テーブルを作成し、サンプルデータを挿入して、すべてのユーザーをクエリします。
チャレンジ9のGPT 5のコード:
1import sqlite3
2
3def main():
4 # Connect to (or create) the database
5 conn = sqlite3.connect("example.db")
6 cursor = conn.cursor()
7
8 # Create the users table if it doesn't exist
9 cursor.execute("""
10 CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
11 id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
12 name TEXT NOT NULL,
13 email TEXT UNIQUE NOT NULL
14 )
15 """)
16
17 # Insert sample data
18 sample_users = [
19 ("Alice", "[email protected]"),
20 ("Bob", "[email protected]"),
21 ("Charlie", "[email protected]"),
22 ]
23
24 try:
25 cursor.executemany("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", sample_users)
26 except sqlite3.IntegrityError:
27 # Ignore duplicates if run multiple times
28 pass
29
30 # Commit changes
31 conn.commit()
32
33 # Query all users
34 cursor.execute("SELECT id, name, email FROM users")
35 users = cursor.fetchall()
36
37 print("Users in database:")
38 for user in users:
39 print(user)
40
41 # Close the connection
42 conn.close()
43
44if __name__ == "__main__":
45 main()
チャレンジ9 Grok 4 コード:
1import sqlite3
2
3# Connect to an in-memory SQLite database
4conn = sqlite3.connect(':memory:')
5cursor = conn.cursor()
6
7# Create the 'users' table
8cursor.execute('''
9 CREATE TABLE users (
10 id INTEGER PRIMARY KEY,
11 name TEXT,
12 age INTEGER
13 )
14''')
15
16# Insert sample data
17cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 30)")
18cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 25)")
19cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Charlie', 35)")
20
21# Commit the changes
22conn.commit()
23
24# Query all users
25cursor.execute("SELECT * FROM users")
26results = cursor.fetchall()
27
28# Print the results
29print("ID | Name | Age")
30print("----------------")
31for row in results:
32 print(f"{row[0]} | {row[1]} | {row[2]}")
33
34# Close the connection
35conn.close()
チャレンジ9の観察事項:
- GPT 5の速度: 応答が非常に速く、ほぼ瞬時でした。「書き込みまたは作成」ではなく「接続…」と単刀直入に指示したにもかかわらず、スクリプトが必要であることを理解しました。
- GPT 5のコード: エントリポイントとコメント付きの、長くてエレガントなコードを提供しました。
- Grok 4の速度: 応答が遅く、「考える」時間が少し長くなりました(約16秒)。
- Grok 4のコード: 少し短いコードを提供し、初めてエントリポイントとコメントを提供しました。非常に興味深いことに、いくつかの関数/テスト名はChatGPT 5のスタイルを反映しています。
Pythonチャレンジ10 - ユニットテスト
チャレンジ10の課題:
関数 ‘is_prime(n)’ が素数を正しく識別することを検証するPythonユニットテストを作成してください。
チャレンジ10 GPT 5 コード:
1import unittest
2
3# Example implementation of is_prime for testing purposes
4# If you already have this function, you can remove this definition.
5def is_prime(n):
6 """Return True if n is a prime number, else False."""
7 if n <= 1:
8 return False
9 if n <= 3:
10 return True
11 if n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
12 return False
13 i = 5
14 while i * i <= n:
15 if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:
16 return False
17 i += 6
18 return True
19
20
21class TestIsPrime(unittest.TestCase):
22 def test_primes(self):
23 primes = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]
24 for p in primes:
25 with self.subTest(p=p):
26 self.assertTrue(is_prime(p), f"{p} should be prime")
27
28 def test_non_primes(self):
29 non_primes = [0, 1, 4, 6, 8, 9, 10, 12, 15, 20, 25]
30 for n in non_primes:
31 with self.subTest(n=n):
32 self.assertFalse(is_prime(n), f"{n} should not be prime")
33
34if __name__ == "__main__":
35 unittest.main()
チャレンジ10 Grok 4 コード:
1import unittest
2
3# Assuming the is_prime function is defined in a module named prime_checker
4# Replace 'prime_checker' with the actual module name where is_prime is defined
5from prime_checker import is_prime
6
7class TestIsPrime(unittest.TestCase):
8 def test_prime_numbers(self):
9 """Test that prime numbers are correctly identified."""
10 primes = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]
11 for num in primes:
12 with self.subTest(num=num):
13 self.assertTrue(is_prime(num), f"{num} should be prime")
14
15 def test_non_prime_numbers(self):
16 """Test that non-prime numbers are correctly identified."""
17 non_primes = [0, 1, 4, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 24, 25, 26, 27, 28]
18 for num in non_primes:
19 with self.subTest(num=num):
20 self.assertFalse(is_prime(num), f"{num} should not be prime")
21
22 def test_negative_numbers(self):
23 """Test that negative numbers are not considered prime."""
24 negatives = [-1, -2, -3, -5, -7]
25 for num in negatives:
26 with self.subTest(num=num):
27 self.assertFalse(is_prime(num), f"{num} should not be prime")
28
29 def test_one_and_zero(self):
30 """Explicitly test 0 and 1, which are not prime."""
31 self.assertFalse(is_prime(0))
32 self.assertFalse(is_prime(1))
33
34if __name__ == '__main__':
35 unittest.main()
チャレンジ10の観察結果:
- GPT 5の速度: 非常に高速な応答で、ほぼ瞬時に応答しました。
- GPT 5のコード: エントリポイントとコメント付きの、長くて洗練されたコードを提供しました。
- Grok 4の速度: 応答が遅く、「思考」に少し時間がかかりました(約12秒)。
- Grok 4のコード: 少し短いコードを提供し、初めてエントリポイントとコメントを提供しました。興味深いことに、関数名はChatGPT 5と同じです。
評価基準
各AIは以下の基準で評価します。
- コードの正確性: 大きな変更なしで動作しますか?
- 可読性: コードは簡潔で、適切にコメントされていますか?
- 効率性: 最適な手法を使用していますか?
- エラー処理: 起こりうる障害を予測していますか?
- 説明可能性: 明確な推論を提供していますか?
予備的考察
過去および現在の経験から:
- ChatGPT 5 は、より冗長で、十分に文書化されたコードを、はるかに高速に生成する傾向があります。
- Grok 4 はミニマリズムを好み、応答速度が遅く、コメントを省略することもあります。
どちらも標準的なタスクでは優れていますが、Grok は複数ステップの推論プロンプトで苦戦する可能性があります。
10個のチャレンジ全体で目立った点
- プロンプト遵守:GPT-5 はタスクを遂行しました(例:BTC API)。Grok 4 は時折、タスクから逸脱しました(チャレンジ 4)。
- エントリポイントと構造:GPT-5 は一貫してエントリポイントとヘルパーを使用しました。Grok 4 はエントリポイントのない単一ファイルのスクリプトを作成することがよくありました。
- エラー処理:GPT-5 はタイムアウト/raise_for_status/try-except をより頻繁に追加しました。 Grok 4 は最小限の傾向がありました。
- 依存関係と前提: GPT-5 は可能な限り標準ライブラリを使用しましたが、Grok 4 は pandas またはよりシンプルな urllib のデフォルトに依存していました。
- データモデルの前提: GPT-5 はフィールドを推論し、値 (数量 × 価格) を計算しました。Grok 4 は事前に集計された列を想定していました。
- アルゴリズムの配慮: どちらもロジックタスクを解決しました。GPT-5 の例には小さな変数のバグがありましたが、Grok 4 の HN の例には構文の誤植がありました。
- パフォーマンスの姿勢: GPT-5 はダウンロードにストリーミングとスレッドプールを使用しましたが、Grok 4 は raw スレッドと urlretrieve (よりシンプルですが、堅牢性は低い) を使用しました。
結論
どちらのツールも機能的なPythonコードを記述できますが、選択は開発者の好みによって決まるでしょう。
- 詳細な説明、ステップバイステップの推論、高速なコード生成、豊富なコメントを重視する場合は、ChatGPT 5を選択してください。
- 簡潔でシンプルなコード、無駄なコードが少なく、コード生成が遅い場合は、Grok 4を選択してください。
私は正直に言って、ChatGPT 5の方が応答速度がはるかに速く、より優れた詳細なPythonコードを備えているため、好みです。イーロン・マスク、申し訳ありません。
よくある質問 (FAQ)
初心者にとって、OpenAI ChatGPT 5とGrok 4のどちらが適していますか? ChatGPT 5の方が説明が豊富で、より安全なデフォルト(タイムアウト、エラー処理)が含まれ、よりクリーンな構造になっています。
これらのテストでコードの問題がより少なかったのはどちらですか? 全体的にChatGPT 5です。Grok 4では、スクレイピング時にプロンプトのずれや軽微な構文エラーが時折発生しました。
どちらが高速ですか? あなたの実行では、ChatGPT 5の方が平均的に応答が速かったです。タイムデータはチャレンジごとに含まれています。
生成されたコードを確認する必要がありますか? はい。どちらのモデルも小さなエラーが発生する可能性があります。必ずテストを実行し、I/Oとネットワークコードにガードレールを追加してください。
ファイル、画像、ネットワークをより堅牢に処理したのはどちらですか? ChatGPT 5です。エントリポイント、タイムアウト、ストリーミング、そしてより優れた画像リサンプリング機能が追加される傾向がありました。
Grok 4には利点がありますか? はい。コンテキストが既にわかっていて、最小限の出力しか必要としない場合は、より簡潔で簡潔なスクリプトを作成できます。
どのプロンプトスタイルが最も効果的でしたか? 入力/出力、ライブラリ、エッジケースについて明確に記述してください(例:「タイムアウト付きのリクエストを使用する、JSON パースエラーを出力する」など)。
本番環境のコードではどちらのモデルでも使用できますか? これらを代替ではなく、アクセラレータとして使用してください。テスト、リンティング、セキュリティレビューはパイプライン内に残しておいてください。
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