說到 AI 輔助編碼,OpenAI ChatGPT 5 和 Grok 4 是 2025 年最熱門的兩款工具。兩者都聲稱能夠以高精度和高效率編寫 Python 程式碼,但在實際場景中,究竟哪一款能夠真正交付更簡潔、更易於維護的腳本呢?
在本文中,我們將在多項 Python 挑戰賽中對 ChatGPT 5 和 Grok 4 進行比較。我們將考察它們的程式碼正確性、可讀性、執行速度以及在應對棘手問題時的適應性。
為什麼要比較 ChatGPT 5 和 Grok 4 的 Python 版本?
Python 仍然是 AI、自動化和資料科學領域的首選語言。現在,許多開發者依靠 AI 來加速他們的編碼工作流程、更快地進行調試,甚至從頭開始產生完整的應用程式。
雖然 ChatGPT 長期以來一直主導著這一領域,但 Grok 也因其程式碼清晰和輸出簡潔而備受關注。兩者採用不同的訓練理念:ChatGPT 注重推理,而 Grok 則注重簡潔。
測試 OpenAI ChatGPT 5 和 Grok 4
我們將透過 10 個 Python 程式碼測試用例來比較這兩個 AI:
- 基本腳本(偶數求和)
- 資料處理(CSV 總計)
- 演算法問題(第一個非重複字元)
- API 整合(比特幣價格取得)
- 網頁抓取(Hacker News 標題)
- 檔案壓縮(.txt 檔案壓縮)
- 影像處理(調整 JPEG 大小)
- 多線程(並發下載)
- 資料庫互動(SQLite CRUD)
- 單元測試(素數測試)
所有測試題目將完全相同,並提交給 ChatGPT 5 和 Grok 4。您可以自行執行測試來驗證結果。
Python 挑戰 1 - 基礎腳本
挑戰 1 提示:
寫一個 Python 腳本,讀取一個整數列表並輸出偶數總和。
挑戰 1 GPT 5 代碼:
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.")
挑戰 1 Grok 4 代碼:
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)
挑戰 1 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎即時完成。
- GPT 5 代碼:提供更短、更優雅的程式碼,包含入口點和註解。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」時間稍長(約 2 秒)。
- Grok 4 代碼:提供稍長的代碼,沒有入口點,但包含註釋。
Python 挑戰 2 - 資料處理
挑戰 2 提示:
載入交易記錄的 CSV 檔案並列印每件產品的總銷售額。
挑戰 2 GPT 5 代碼:
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}")
挑戰 2 Grok 4 代碼:
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)
挑戰 2 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎是即時的。
- GPT 5 代碼:提供了稍長且優雅的代碼,包含入口點,但沒有註釋。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」起來稍長(約 13 秒)。
- Grok 4 程式碼:提供了更簡單的程式碼,沒有入口點,但包含註解。
Python 挑戰 3 - 演算法題
挑戰 3 提示:
給定一個字串,傳回第一個非重複字元。
挑戰 3 GPT 5 代碼:
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.")
挑戰 3 Grok 4 代碼:
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)
挑戰 3 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎即時完成。
- GPT 5 代碼:提供的短代碼沒有入口點,也沒有註解。範例用法存在錯誤。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」時間稍長(約 8 秒)。
- Grok 4 代碼:提供的短代碼沒有入口點,但帶有簡短的文檔字串。
Python 挑戰 4 - API 集成
挑戰 4 提示:
使用請求庫從公共 API 獲取當前比特幣的美元價格並列印出來。
挑戰 4 GPT 5 代碼:
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()
挑戰 4 Grok 4 代碼:
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}")
挑戰 4 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎是即時的。
- GPT 5 代碼:提供簡短優雅的代碼,包含入口點,但沒有註釋。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」起來稍長一些(約 23 秒)。
- Grok 4 代碼:提供的代碼略短,沒有入口點,但包含註釋。
Python 挑戰 5 - 網頁抓取
挑戰 5 提示:
使用請求和 BeautifulSoup 從 https://news.ycombinator.com/ 抓取排名前 5 的新聞標題並列印出來。
挑戰 5 GPT 5 代碼:
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()
挑戰 5 Grok 4 代碼:
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}")
挑戰 5 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎是即時的。
- GPT 5 代碼:提供簡短優雅的代碼,包含入口點,但沒有註釋。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「感覺」稍長一些(約 13 秒)。
- Grok 4 代碼:提供稍長的代碼,沒有入口點,但包含註釋。
Python 挑戰 6 - 檔案壓縮
挑戰 6 提示:
建立一個 Python 腳本,將目前目錄中的所有 .txt 檔案壓縮到「archive.zip」檔案中。
挑戰 6 GPT 5 代碼:
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()
挑戰 6 Grok 4 代碼:
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'.")
挑戰 6 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎即時完成。
- GPT 5 代碼:提供簡短優雅的代碼,包含入口點,但沒有註釋。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」時間稍長(約 10 秒)。
- Grok 4 代碼:提供簡短的代碼,沒有入口點,但包含註釋。
Python 挑戰 7 - 影像處理
挑戰 7 提示:
使用 Pillow (PIL) 將目前目錄中的所有 JPEG 影像調整為 800x600 像素,並將其儲存到「輸出」資料夾。
挑戰 7 GPT 5 代碼:
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()
挑戰 7 Grok 4 代碼:
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.")
挑戰 7 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎是即時的。
- GPT 5 代碼:提供簡短優雅的代碼,包含入口點和註釋。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」起來稍長一些(約 10 秒)。
- Grok 4 代碼:提供稍長的代碼,沒有入口點,但包含註釋。
Python 挑戰 8 - 多執行緒
挑戰 8 提示:
建立一個 Python 腳本,使用執行緒技術從給定的 URL 同時下載 5 個不同的檔案。
挑戰 8 GPT 5 代碼:
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)
挑戰 8 Grok 4 代碼:
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.")
挑戰 8 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度較慢,「思考」時間稍長(約 10 秒)。
- GPT 5 代碼:提供包含入口點和註釋的長而優雅的代碼。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」時間稍長(約 21 秒)。
- Grok 4 代碼:提供較短的代碼,不包含入口點,但包含註解。
Python 挑戰 9 - 資料庫交互
挑戰 9 提示:
連接到 SQLite 資料庫,建立「users」表,插入範例數據,並查詢所有使用者。
挑戰 9 GPT 5 代碼:
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()
挑戰 9 Grok 4 代碼:
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()
挑戰 9 觀察:
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎是即時的。即使我們只是直截了當地說“連接…”而不是“寫入或創建”,我們也理解需要腳本。
- GPT 5 代碼:提供了長而優雅的代碼,包含入口點和註釋。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」時間稍長(約 16 秒)。
- Grok 4 代碼:提供了略短的代碼,並且首次提供了入口點和註釋。有趣的是,有些函數/測試名稱與 ChatGPT 5 的風格相似。
Python 挑戰 10 - 單元測試
挑戰 10 提示:
寫一個 Python 單元測試,驗證函數「is_prime(n)」是否正確辨識質數。
挑戰 10 GPT 5 代碼:
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()
挑戰 10 Grok 4 代碼:
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()
挑戰 10 的觀察結果
- GPT 5 速度:反應速度非常快,幾乎是即時的。
- GPT 5 代碼:提供長而優雅的代碼,包含入口點和註釋。
- Grok 4 速度:反應速度較慢,「思考」時間稍長(約 12 秒)。
- Grok 4 代碼:提供的代碼略短,並且首次包含入口點和註釋。有趣的是,函數名稱與 ChatGPT 5 相同。
評估標準
我們將根據以下標準對每個 AI 進行評分:
- 程式碼正確性:無需進行重大修改即可運行嗎?
- 可讀性:程式碼是否簡潔且註解清晰?
- 效率:是否使用了最佳方法?
- 錯誤處理:是否能夠預測可能的故障?
- 可解釋性:是否提供了清晰的推理?
初步觀察
根據以往和現在的經驗:
- ChatGPT 5 傾向於提供更冗長、文件更完善的程式碼,速度也更快。
- Grok 4 更傾向於極簡主義,反應速度較慢,有時會省略註釋。
兩者都擅長標準任務,但 Grok 在處理多步驟推理提示時可能會遇到困難。
10 項挑戰的突出之處
- 提示執行情況:GPT-5 始終專注於任務(例如,BTC API)。 Grok 4 偶爾會出現偏差(挑戰 4)。
- 入口點和結構:GPT-5 始終使用入口點和輔助函數;Grok 4 經常編寫沒有入口點的單一檔案腳本。
- 錯誤處理:GPT-5 更頻繁地添加超時/raise_for_status/try-except;Grok 4 則傾向於極簡主義。
- 依賴關係與假設:GPT-5 盡可能使用 stdlib;Grok 4 則依賴 Pandas 或更簡單的 urllib 預設函式庫。
- 資料模型假設:GPT-5 推斷欄位和計算值(數量 × 價格);Grok 4 假設列已預先聚合。
- 演算法謹慎:兩者都解決了邏輯任務;GPT-5 的範例存在一個小的變數錯誤,而 Grok 4 的 HN 範例存在語法錯誤。
- 效能態勢:GPT-5 使用串流 + 執行緒池進行下載;Grok 4 使用原始執行緒 + urlretrieve(更簡單,但穩健性較差)。
結論
雖然這兩種工具都可以編寫函數式 Python 程式碼,但最終選擇可能取決於開發者的偏好:
- 如果您注重詳細的解釋、循序漸進的推理、快速的程式碼產生和豐富的註解,請選擇ChatGPT 5。
- 如果您喜歡簡潔、簡單的程式碼,盡量減少冗餘程式碼,並且程式碼產生速度較慢,請選擇Grok 4。
說實話,我更喜歡ChatGPT 5,因為它的反應速度更快,並且能夠產生更好、更詳細的Python程式碼。抱歉了,伊隆馬斯克。
常見問題 (FAQ)
**OpenAI ChatGPT 5 和 Grok 4 哪個比較適合初學者? ** ChatGPT 5。它解釋得更詳細,包含更安全的預設值(逾時、錯誤處理),結構更簡潔。
**在這些測試中,哪個產生的程式碼問題更少? ** ChatGPT 5 整體而言。 Grok 4 在抓取資料時偶爾會出現提示漂移和輕微的語法錯誤。
**哪個比較快? ** 在您的運行中,ChatGPT 5 的平均反應速度更快。您的計時已包含在每次挑戰中。
**我需要檢查它們產生的程式碼嗎? ** 是的。兩種模型都可能犯一些小錯誤;請務必執行測試並為 I/O 和網路程式碼添加防護措施。
**哪個處理檔案、影像和網路比較穩健? ** ChatGPT 5。它傾向於添加入口點、超時、串流和更好的影像重採樣。
**Grok 4 有什麼優勢嗎? ** 是的,當您已經了解上下文並希望最小化輸出時,Grok 4 的腳本更簡潔、更快捷。
**哪種提示樣式效果最好? ** 明確說明輸入/輸出、函式庫和邊緣情況(例如:「使用帶逾時的請求,列印 JSON 解析錯誤」)。
**我可以依賴這兩種模型來寫生產程式碼嗎? ** 將它們用作加速器,而不是替代方案:將測試、linting 和安全審查保留在您的流程中。
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