说到 AI 辅助编码,OpenAI ChatGPT 5Grok 4 是 2025 年最热门的两款工具。两者都声称能够以高精度和高效率编写 Python 代码,但在实际场景中,究竟哪一款能够真正交付更简洁、更易于维护的脚本呢?

在本文中,我们将在多项 Python 挑战赛中对 ChatGPT 5Grok 4 进行对比。我们将考察它们的代码正确性可读性执行速度以及在应对棘手问题时的适应性

为什么要比较 ChatGPT 5 和 Grok 4 的 Python 版本?

Python 仍然是 AI、自动化和数据科学领域的首选语言。现在,许多开发者依靠 AI 来加速他们的编码工作流程、更快地进行调试,甚至从头开始生成完整的应用程序。

虽然 ChatGPT 长期以来一直主导着这一领域,但 Grok 也因其代码清晰输出简洁而备受关注。两者采用不同的训练理念:ChatGPT 注重推理,而 Grok 则注重简洁。

测试 OpenAI ChatGPT 5 和 Grok 4

我们将通过 10 个 Python 代码测试用例来比较这两个 AI:

  1. 基本脚本(偶数求和)
  2. 数据处理(CSV 总计)
  3. 算法问题(第一个非重复字符)
  4. API 集成(比特币价格获取)
  5. 网页抓取(Hacker News 标题)
  6. 文件压缩(.txt 文件压缩)
  7. 图像处理(调整 JPEG 大小)
  8. 多线程(并发下载)
  9. 数据库交互(SQLite CRUD)
  10. 单元测试(素数测试)

所有测试题目将完全相同,并提交给 ChatGPT 5 和 Grok 4。您可以自行运行测试来验证结果。

Python 挑战 1 - 基础脚本

挑战 1 提示:

编写一个 Python 脚本,读取一个整数列表并输出偶数之和。

挑战 1 GPT 5 代码:

 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.")

挑战 1 Grok 4 代码:

 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)

挑战 1 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎即时完成。
  • GPT 5 代码:提供更短、更优雅的代码,包含入口点和注释。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“思考”时间稍长(约 2 秒)。
  • Grok 4 代码:提供稍长的代码,没有入口点,但包含注释。

Python 挑战 2 - 数据处理

挑战 2 提示:

加载交易记录的 CSV 文件并打印每件产品的总销售额。

挑战 2 GPT 5 代码:

 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}")

挑战 2 Grok 4 代码:

 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)

挑战 2 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎是即时的。
  • GPT 5 代码:提供了稍长且优雅的代码,包含入口点,但没有注释。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“思考”起来稍长(约 13 秒)。
  • Grok 4 代码:提供了更简单的代码,没有入口点,但包含注释。

Python 挑战 3 - 算法题

挑战 3 提示:

给定一个字符串,返回第一个非重复字符。

挑战 3 GPT 5 代码:

 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.")

挑战 3 Grok 4 代码:

 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)

挑战 3 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎即时完成。
  • GPT 5 代码:提供的短代码没有入口点,也没有注释。示例用法存在错误。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“思考”时间稍长(约 8 秒)。
  • Grok 4 代码:提供的短代码没有入口点,但带有简短的文档字符串。

Python 挑战 4 - API 集成

挑战 4 提示:

使用请求库从公共 API 获取当前比特币的美元价格并打印出来。

挑战 4 GPT 5 代码:

 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()

挑战 4 Grok 4 代码:

 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}")

挑战 4 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎是即时的。
  • GPT 5 代码:提供简短优雅的代码,包含入口点,但没有注释。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“思考”起来稍长一些(约 23 秒)。
  • Grok 4 代码:提供的代码略短,没有入口点,但包含注释。

Python 挑战 5 - 网页抓取

挑战 5 提示:

使用请求和 BeautifulSoup 从 https://news.ycombinator.com/ 抓取排名前 5 的新闻标题并打印出来。

挑战 5 GPT 5 代码:

 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()

挑战 5 Grok 4 代码:

 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}")

挑战 5 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎是即时的。
  • GPT 5 代码:提供简短优雅的代码,包含入口点,但没有注释。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“感觉”稍长一些(约 13 秒)。
  • Grok 4 代码:提供稍长的代码,没有入口点,但包含注释。

Python 挑战 6 - 文件压缩

挑战 6 提示:

创建一个 Python 脚本,将当前目录中的所有 .txt 文件压缩到“archive.zip”文件中。

挑战 6 GPT 5 代码:

 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()

挑战 6 Grok 4 代码:

 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'.")

挑战 6 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎即时完成。
  • GPT 5 代码:提供简短优雅的代码,包含入口点,但没有注释。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“思考”时间稍长(约 10 秒)。
  • Grok 4 代码:提供简短的代码,没有入口点,但包含注释。

Python 挑战 7 - 图像处理

挑战 7 提示:

使用 Pillow (PIL) 将当前目录中的所有 JPEG 图像调整为 800x600 像素,并将其保存到“输出”文件夹。

挑战 7 GPT 5 代码:

 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()

挑战 7 Grok 4 代码:

 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.")

挑战 7 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎是即时的。
  • GPT 5 代码:提供简短优雅的代码,包含入口点和注释。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“思考”起来稍长一些(约 10 秒)。
  • Grok 4 代码:提供稍长的代码,没有入口点,但包含注释。

Python 挑战 8 - 多线程

挑战 8 提示:

创建一个 Python 脚本,使用线程技术从给定的 URL 同时下载 5 个不同的文件。

挑战 8 GPT 5 代码:

 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)

挑战 8 Grok 4 代码:

 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.")

挑战 8 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度较慢,“思考”时间稍长(约 10 秒)。
  • GPT 5 代码:提供包含入口点和注释的长而优雅的代码。
  • Grok 4 速度:响应速度更慢,“思考”时间稍长(约 21 秒)。
  • Grok 4 代码:提供更短的代码,不包含入口点,但包含注释。

Python 挑战 9 - 数据库交互

挑战 9 提示:

连接到 SQLite 数据库,创建“users”表,插入示例数据,并查询所有用户。

挑战 9 GPT 5 代码:

 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()

Challenge 9 Grok 4 Code:

 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()

挑战 9 观察:

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎是即时的。即使我们只是直截了当地说“连接……”而不是“写入或创建”,我们也理解需要脚本。
  • GPT 5 代码:提供了长而优雅的代码,包含入口点和注释。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“思考”时间稍长(约 16 秒)。
  • Grok 4 代码:提供了略短的代码,并且首次提供了入口点和注释。有趣的是,一些函数/测试名称与 ChatGPT 5 的风格相似。

Python 挑战 10 - 单元测试

挑战 10 提示:

编写一个 Python 单元测试,验证函数“is_prime(n)”是否正确识别素数。

挑战 10 GPT 5 代码:

 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()

挑战 10 Grok 4 代码:

 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()

挑战 10 的观察结果

  • GPT 5 速度:响应速度非常快,几乎是即时的。
  • GPT 5 代码:提供长而优雅的代码,包含入口点和注释。
  • Grok 4 速度:响应速度较慢,“思考”时间稍长(约 12 秒)。
  • Grok 4 代码:提供的代码略短,并且首次包含入口点和注释。有趣的是,函数名称与 ChatGPT 5 相同。

评估标准

我们将根据以下标准对每个 AI 进行评分:

  • 代码正确性:无需进行重大修改即可运行吗?
  • 可读性:代码是否简洁且注释清晰?
  • 效率:是否使用了最佳方法?
  • 错误处理:是否能够预测可能的故障?
  • 可解释性:是否提供了清晰的推理?

初步观察

根据以往和当前的经验:

  • ChatGPT 5 倾向于提供更冗长、文档更完善的代码,速度也更快。
  • Grok 4 更倾向于极简主义,响应速度较慢,有时会省略注释。

两者都擅长标准任务,但 Grok 在处理多步骤推理提示时可能会遇到困难。

10 项挑战的突出之处

  • 提示执行情况:GPT-5 始终专注于任务(例如,BTC API)。Grok 4 偶尔会出现偏差(挑战 4)。
  • 入口点和结构:GPT-5 始终使用入口点和辅助函数;Grok 4 经常编写没有入口点的单文件脚本。
  • 错误处理:GPT-5 更频繁地添加超时/raise_for_status/try-except;Grok 4 则倾向于极简主义。
  • 依赖关系与假设:GPT-5 尽可能使用 stdlib;Grok 4 则依赖于 Pandas 或更简单的 urllib 默认库。
  • 数据模型假设:GPT-5 推断字段和计算值(数量 × 价格);Grok 4 假设列已预先聚合。
  • 算法谨慎:两者都解决了逻辑任务;GPT-5 的示例存在一个小的变量错误,而 Grok 4 的 HN 示例存在语法错误。
  • 性能态势:GPT-5 使用流式传输 + 线程池进行下载;Grok 4 使用原始线程 + urlretrieve(更简单,但鲁棒性较差)。

结论

虽然这两种工具都可以编写函数式 Python 代码,但最终选择可能取决于开发者的偏好

  • 如果您注重详细的解释循序渐进的推理快速的代码生成丰富的注释,请选择ChatGPT 5
  • 如果您更喜欢简洁简单的代码,尽量减少冗余代码,并且代码生成速度较慢,请选择Grok 4

说实话,我更喜欢ChatGPT 5,因为它的响应速度更快,并且能够生成更好、更详细的Python代码。抱歉了,埃隆·马斯克。

常见问题解答 (FAQ)

OpenAI ChatGPT 5 和 Grok 4 哪个更适合初学者? ChatGPT 5。它解释得更详细,包含更安全的默认值(超时、错误处理),并且结构更简洁。

在这些测试中,哪个产生的代码问题更少? ChatGPT 5 总体而言。Grok 4 在抓取数据时偶尔会出现提示漂移和轻微的语法错误。

哪个更快? 在您的运行中,ChatGPT 5 的平均响应速度更快。您的计时已包含在每次挑战中。

我需要检查它们生成的代码吗? 是的。两种模型都可能犯一些小错误;请务必运行测试并为 I/O 和网络代码添加防护措施。

哪个处理文件、图像和网络更稳健? ChatGPT 5。它倾向于添加入口点、超时、流式传输和更好的图像重采样。

Grok 4 有什么优势吗? 是的,当您已经了解上下文并希望最小化输出时,Grok 4 的脚本更简洁、更快捷。

哪种提示样式效果最好? 明确说明输入/输出、库和边缘情况(例如:“使用带超时的请求,打印 JSON 解析错误”)。

我可以依赖这两种模型来编写生产代码吗? 将它们用作加速器,而不是替代品:将测试、linting 和安全审查保留在您的流程中。