说到 AI 辅助编码,OpenAI ChatGPT 5 和 Grok 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 5 和 Grok 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 也因其代码清晰和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:
- 基本脚本(偶数求和)
- 数据处理(CSV 总计)
- 算法问题(第一个非重复字符)
- API 集成(比特币价格获取)
- 网页抓取(Hacker News 标题)
- 文件压缩(.txt 文件压缩)
- 图像处理(调整 JPEG 大小)
- 多线程(并发下载)
- 数据库交互(SQLite CRUD)
- 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、快速的代码生成和丰富的注释,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。
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