Verrataan GPT-5:tä ja Claude Opus-4.1:tä koodin luomiseen:

Tänään rakennamme CodeArenaa, jossa voit verrata mitä tahansa kahta code-gen-mallia vierekkäin. Tekninen pino: - @LiteLLM orkestrointiin - @Cometml's Opik rakentaa eval-putken - @OpenRouterAI käyttää huippuluokan malleja - @LightningAI CodeArenan isännöintiin Mennään!🚀

Tässä on työnkulku: - Valitse mallit koodin luontivertailua varten - Tuo GitHub-arkisto ja tarjoa se kontekstina LLM:ille - Käytä konteksti + kysely koodin luomiseen molemmista malleista - Arvioi luotua koodia Opikin G-Evalin avulla Toteutetaan tämä!

0️⃣ Lataa API-avaimet Tässä demossa pääsemme GPT-5:een openai:n kautta ja muihin malleihin OpenRouterin avulla. Tallenna tarvittavat avaimet .env-tiedostoon, jotta ne latautuvat ympäristöön. Tarkista tämä 👇

1️⃣ GitHub-säilön käsittely GitIngestin avulla voimme muuntaa käyttäjän määrittämän GitHub-säilön suoraviivaiseksi, LLM-valmiiksi tekstidataksi. LLM:t käyttävät näitä tietoja kontekstina koodin luomiseen vastauksena käyttäjän kyselyyn. Tsekkaa tämä 👇

2️⃣ Koodin oikeellisuuden mittari Luomme nyt arviointimittarit tehtäväämme Opikin G-Evalin avulla. Tämä mittari arvioi luodun koodin laatua ja oikeellisuutta vertaamalla sitä viitepohjan totuuskoodiin. Tsekkaa tämä 👇

3️⃣ Koodin luettavuusmittari Tämä mittari varmistaa, että koodi noudattaa oikeaa muotoilua ja yhdenmukaisia nimeämiskäytäntöjä. Se arvioi myös kommenttien ja doc-merkkijonojen laatua, mikä tekee koodista helposti ymmärrettävän. Tsekkaa tämä 👇

4️⃣ Parhaiden käytäntöjen mittari Tämä mittari varmistaa, että koodi on modulaarista, tehokasta ja toteuttaa asianmukaisen virheenkäsittelyn. Tsekkaa tämä 👇

5️⃣ Luo mallivastaus Nyt olemme kaikki valmiita tuottamaan vastauksia molemmista malleista. Määritämme käytetyn koodikannan kontekstiksi kehotteessa ja suoratoistamme vastaukset molemmista malleista rinnakkain. Tarkista tämä 👇

6️⃣ Arvioi luotu koodi Arvioimme molempien mallien tuottamia vastauksia yllä mainittujen mittareiden avulla ja annamme yksityiskohtaiset perustelut kullekin mittarille. Tsekkaa tämä👇

7️⃣ Streamlit käyttöliittymä Lopuksi luomme intuitiivisen Streamlit-käyttöliittymän, joka yksinkertaistaa molempien mallien vertailua ja arviointia yhdessä käyttöliittymässä. Tarkista tämä 👇

Aika testata.. Kysely 1: Rakenna MCP-palvelin, jonka avulla tekoälyagentit ja chatbotit voivat lukea koodia, hallita ongelmia/PR:iä, analysoida säilöjä ja automatisoida työnkulkuja GitHubissa. Kolmella mittarilla: oikeellisuus, luettavuus ja parhaat käytännöt: - GPT-5 pisteet: 9 - Calude Opus-4.1 pisteet: 8.67

CodeArenan avulla voit verrata mitä tahansa kahta mallia. Vertailin myös lyhyesti GPT-5:tä Qwen3-Coderiin! Kysely 2: MCP-palvelin muodostaa yhteyden Notionin API:hen, jolloin tekoäly voi hallita muistiinpanoja, tehtäväluetteloita ja tietokantoja tuottavuuden ja organisoinnin parantamiseksi. Tsekkaa tämä 👇

Löydät kaiken koodin ja kaiken mitä tarvitset CodeArenan käyttämiseen alla olevasta @LightningAI Studiosta! Kokeile sitä:

Lopuksi tässä on 10 muuta arviointia, jotka suoritin Opikilla MCP-palvelimien rakentamisessa. - GPT-5 voitti 6 tapauksessa. - Claude Opus 4.1 voitti loput 4 Kaiken kaikkiaan molemmat mallit ovat poikkeuksellisen hyviä, ja GPT-5 on hieman parempi. Tarkista tämä 👇

Jos se oli mielestäsi oivaltava, jaa se uudelleen verkostosi kanssa. Etsi minut → @akshay_pachaar✔️ Lisää näkemyksiä ja opetusohjelmia LLM:istä, tekoälyagenteista ja koneoppimisesta!