谁更强？Claude、Gemini还是ChatGPT的终极对决！- 徐致国分析

在AI的世界里，你该如何选择？

这个话题可真是老生常谈了！你可能会发现，试过三个不同的AI后，反而对每个都爱得不行。

昨天我被公司的CTO问了个很有意思的问题：“我们到底应该选哪个AI呢？Claude太贵了，ChatGPT总是出错，Gemini…感觉存在感不强？”

经过一番思考，我意识到，很多人选择AI就像在抽盲盒，完全靠运气。

作为一个在AI界摸爬滚打了几年的工作者，我想说：别再纠结哪个是最好的了，2025年已经是多模型合作的时代了。

上周我们团队做了个实验，针对同一个Python重构任务，Claude用了8分钟给出企业级方案，ChatGPT只花了5分钟，但有3个bug，至于Gemini…嗯，2分钟出结果，能跑就行。

我眼里的三大巨头：各有特点

先说个有趣的事，Stack Overflow最近的调查显示，84%的开发者在使用AI，但只有3%的人表示“非常信任”。

这数据一看就觉得有点意思，想想我每天调试AI生成的代码调到崩溃，确实是这样。

Claude：像“处女座”的代码大师

提到Claude，我的第一反应是“贵”，第二个就是“真不错”。

Anthropic这家公司蛮有意思的，创始人都是从OpenAI出来的，听说是理念不合——他们想要打造更“安全”的AI。

搞技术的都知道，Constitutional AI可不是噱头，背后确实有实打实的东西。

简单来说，它的训练过程可以用一个公式表达：

$L_{total} = L_{SL} + lambda cdot L_{RL}^{constitutional}$

其中 $L_{SL}$ 是监督学习的损失， $L_{RL}^{constitutional}$ 是基于“宪法约束”的强化学习损失。简单点说，它不仅学会怎么回答问题，还学会了哪些问题不该回答。这个$lambda$的权重系数听说调了好几个月才找到最佳值（大概在0.3-0.5之间）。

我觉得Claude最厉害的就是它的Constitutional AI，换句话说，它会进行“自我审查”。

上个月我让它帮我写个爬虫，它居然提醒我注意robots.txt和法律风险——虽然有时候有点烦，但至少不会像某些AI那样啥都敢写。

处理18K行的遗留代码时，Claude能理解整体架构（而其他两个直接傻眼）
月费更贵的Claude Code，一周帮我省了近27小时
不过！响应速度确实慢，大概78 tokens/秒，泡杯咖啡回来才算完成

顺便提一下，Reddit上的Python社区都炸了，大家都在说“Claude写Python完胜GPT”。

根据我自己的测试，确实在Django和FastAPI框架上，Claude的代码质量高得惊人。

这其实和位置编码有关。Claude使用的是旋转位置编码（RoPE）：

$text{RoPE}(x_m, m) = x_m cdot e^{imtheta}$

这种编码在处理长代码文件时特别有优势，能更好地保留相对位置信息。而GPT系列还在用传统的正弦位置编码：

$PE_{(pos, 2i)} = sin(pos/10000^{2i/d_{model}})$ $PE_{(pos, 2i+1)} = cos(pos/10000^{2i/d_{model}})$

当代码超过8K tokens时，性能差异就显现出来了。我处理一个15K行的项目时，Claude能够准确找到函数调用关系，而GPT-4经常搞混。

ChatGPT：全能选手

OpenAI这边就热闹得多了。

从GPT-3.5到现在的GPT-5（今天大家都在讨论，降智与否，还不如OSS），更新速度快得让人心痛。

你知道GPT系列的核心是什么吗？其实就是自回归语言建模，数学原理挺简单的：

$P(x_1, x_2, ..., x_n) = prod_{i=1}^{n} P(x_i | x_1, x_2, ..., x_{i-1})$

OpenAI的多头注意力机制才是真正的黑科技：

$text{Attention}(Q, K, V) = text{softmax}left(frac{QK^T}{sqrt{d_k}}right)V$

这个 $sqrt{d_k}$ 的缩放因子特别关键，要是没有它，梯度可能会爆炸。有次我自己实现Transformer，忘了加这个，loss直接飞到nan，调了一下午才发现问题。

最新数据显示，ChatGPT的周活跃用户超过7亿，市场份额达到60.5%，妥妥的老大哥。但你知道吗？开发者社区已经开始“叛变”了，Cursor IDE（不让大陆用户使用Claude）和Aider等主流工具都把默认模型换成了Claude。

真实案例：需求一样，风格却大不同

# ChatGPT的代码（简洁却有隐患）
async def fetch_data(urls):
    """并发获取数据，简单明了"""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)  # 错误处理给忘了...

# Claude的代码（虽然冗长但稳妥）
async def fetch_data(urls: List[str]) -> List[Dict[str, Any]]:
    """
    并发获取数据，包含全面的错误处理
    
    Args:
        urls: 要获取的URL列表
    Returns:
        包含响应数据的字典列表
    Raises:
        FetchError: 当获取失败时
    """
    results = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for url in urls:
            try:
                async with session.get(url, timeout=30) as response:
                    if response.status == 200:
                        results.append(await response.json())
                    else:
                        logger.warning(f"获取 {url} 失败: {response.status}")
                        results.append({"error": f"HTTP {response.status}"})
            except asyncio.TimeoutError:
                logger.error(f"获取 {url} 超时")
                results.append({"error": "timeout"})
            except Exception as e:
                logger.exception(f"获取 {url} 时出现意外错误")
                results.append({"error": str(e)})
    return results

说到ChatGPT，它的生态圈真的是厉害，GitHub Copilot的用户超过2000万，其中有130万是付费用户。

不过，老实说，GPT5的错误率还真不低，有人说它甚至不如那种20B的开源模型，还有人怀疑是不是降智版的，这就有点搞笑了。

Gemini：低调的赢家

说到Google的Gemini，它真的是相当低调，但价格实惠啊！

Gemini Flash每百万token只要$0.10，跟Claude比起来便宜了150倍！

从技术角度讲，Gemini最牛的地方在于MoE（Mixture of Experts）架构。每次推理时并不是所有参数都被激活，而是通过门控机制来选择专家：

$y = sum_{i=1}^{E} G_i(x) cdot text{Expert}_i(x)$

这里的门控函数$G(x) = text{softmax}(W_{gate} cdot x + b)$决定了哪些专家会被激活。这就是为什么Gemini能做到又大又快——它的模型参数有1.8T，但每次只激活约200B。

不过，这里有个潜在问题，负载平衡非常重要。Google使用了一个辅助损失函数：

$L_{balance} = alpha cdot sum_{i=1}^{E} f_i cdot P_i$

$f_i$ 表示专家$i$的使用频率， $P_i$ 是它的容量。这个 $alpha$ 系数如果设置得不好，某些专家可能会超载，性能就会下降。我在自己的项目中尝试过类似的架构，这个参数调了整整两周…

说真的，上周我用Gemini分析了一个两个小时的技术讲座视频，它居然能很准确地定位到某个概念在第几分钟出现。这种能力，其他两个可真比不了。

当然，Gemini也有一些不足之处：

在国内访问相对容易，但速度有时候不太稳定
编程能力确实不及前两者，SWE-Bench的得分只有63.8%
与Google生态绑定得太紧，如果不使用GCP，优势就会打折扣

编程能力对比：我的实验数据

作为程序员，最关心的当然是写代码的能力。我搞了个“创建俄罗斯方块游戏”的测试，结果还挺有趣的。

不过在看结果之前，得先理解这些模型是如何“理解”代码的。其实，它们本质上是把代码进行token化，然后计算上下文的相关性：

$h_i = text{LayerNorm}(x_i + text{Attention}(x_i))$ $text{FFN}(h) = max(0, hW_1 + b_1)W_2 + b_2$

这个前馈网络（FFN）的隐藏维度通常是模型维度的四倍。Claude的维度是8192，所以FFN的维度是32768——这也就是它能够很好理解复杂代码结构的原因。

基准测试成绩单（2025年1月数据）

测试项目	Claude 4	ChatGPT	Gemini 2.5	备注
HumanEval	92%	88%	85%	基础算法
SWE-Bench	72.7%	54.6%	63.2%	真实工程任务
LiveCodeBench	75.8%	68.2%	65.1%	竞赛算法
俄罗斯方块测试	完美运行	有小bug	能跑就行	我的测试

Claude生成的代码包含了完整的错误处理、单元测试，甚至还有性能优化的建议。

ChatGPT的代码更简洁易懂，特别适合用作教学。

至于Gemini…嗯，它生成速度最快，2分钟解决问题，虽然效果有点简陋。

不同语言的表现差异

Python生态：Claude > ChatGPT > Gemini

Claude：在Django/FastAPI方面达到了专家级水平
ChatGPT：在数据科学库（如pandas、numpy）方面表现更强
Gemini：适合写一些简单的脚本

JavaScript/TypeScript：ChatGPT ≈ Claude > Gemini
这个有点意外，可能是因为GitHub上JS项目最多，ChatGPT的训练数据更丰富。上次我写React组件时，ChatGPT给的hooks用法确实更地道。

系统编程（C++/Rust/Go）：Claude >> ChatGPT > Gemini 在内存管理上，Claude简直是降维打击。有次我调试一个use-after-free的bug，只有Claude准确指出了问题。

多媒体能力：各有千秋

这一块Gemini突然就强势崛起了。

图像生成对比

ChatGPT + DALL-E 3：艺术感最强，非常适合创意设计
Gemini + Imagen 3：生成的图像更真实，并且有SynthID水印技术

Claude的图像处理能力真是让人惊叹

Claude虽然不生成图片，但它的图像理解能力可是杠杠的，OCR的准确率高达95%。上个月我做PPT时，发现用ChatGPT生成的图片更有那种“感觉”，不过Gemini生成的图像在正式场合使用更合适。

视频处理：Gemini的强项

说到视频处理，Gemini的Veo 3真的是牛，能在2分钟内生成8秒的720p视频，还带音效，已经和YouTube Shorts整合了，简直是内容创作者的福音。虽然OpenAI的Sora质量更高，但那个等待的时间，真的是够我简单搞定一个版本了。

成本分析：钱包在哭泣

来算算这笔账，如果一个10人的团队每月处理10M tokens，成本可不低。

先来普及一下token的计算方式，一般说来： $text{Tokens} approx text{Words} times 1.3$ 。

中文的复杂性更高，一个汉字大概要1.5到2个tokens。所以在写中文文档时，真的是费钱，我一般先用英文的提示，再翻译回来。

为了控制成本，有个经典公式： $text{Total Cost} = sum_{i} (text{Input}i times P{in} + text{Output}i times P{out}) times (1 + text{Retry Rate})$ 。

这里的重试率很重要，如果模型经常输出无用的信息需要重试，成本就会翻倍。

我统计过，Gemini的重试率大约是15%，而Claude的只有5%。从长远来看，Claude反而更省钱。

个人开发者的选择：

预算宽裕的：Claude Pro（$20/月）+ 偶尔用ChatGPT。
预算有限的：Gemini的免费版（每月180,000次补全！）。
折中的：ChatGPT Plus（$20/月），通用性最佳。

企业用户的选择： 有个数据显示，43%的企业员工使用两个以上的AI工具。我们团队的策略是：

核心代码：Claude（虽然贵，但很值得）。
日常查询：Gemini（便宜且数量大）。
创意文案：ChatGPT（无可替代）。

安全性问题：被忽略的重点

自从o3模型的幻觉率达到48%的消息曝光后，大家都开始重视这个问题了（GPT5还没正式发布，具体情况不清楚）。

根据Vectara的测试结果：

Gemini 2.0 Flash：幻觉率仅为0.7%（最低）。
Claude 4系列：大约2-3%（得益于Constitutional AI的支持）。
ChatGPT GPT-4.1：5-8%（还算可以接受）。
OpenAI o3/o4：33-48%（翻车现场）。

幻觉率是怎么计算的呢？其实就是看模型输出的条件概率分布和真实分布之间的差异：

$text{Hallucination Rate} = mathbb{E}{x sim P{data}} left[ mathbb{1}[f(x) notin text{Facts}] right]$ 。

Claude之所以幻觉率低，秘密在于它的RLHF优化目标与众不同：

$R(x,y) = r_theta(x,y) - beta logfrac{pi_theta(y|x)}{pi_0(y|x)} + gamma cdot text{Constitutional Score}$ 。

这个Constitutional Score就是关键，它会对不安全或不准确的输出进行惩罚。

我测试过同样的医疗问题，Claude会说“我不是医生，建议咨询专业人士”，而某些模型则会胡编乱造治疗方案。

在医疗、法律等领域，还是老老实实用Claude吧，真的很神奇，为什么呢？

因为Claude使用的是实实在在的数据，而GPT大多数情况下是闭门造车。

我见过用ChatGPT写合同条款，结果被法务骂得很惨的案例。

Gemini的利用网络数据的能力也是非常强大。

2025年的最新动态与趋势

技术更新的节奏（持续关注中）

2025年8月：Claude 4.1 Opus发布，混合推理模式。
2025年3月：Gemini 2.5 Pro增加“思考”功能。
2025年8月：OpenAI发布GPT5推理模型（使用需谨慎）。

说到响应速度，这里面的学问可不少。推理速度主要受这个公式影响：

$text{Latency} = frac{n_{tokens} times d_{model}^2}{FLOPS times text{Utilization}}$ 。

Gemini Flash能达到每秒200+ tokens，秘诀在于它的稀疏激活——实际FLOPS需求只有密集模型的1/8。而Claude的深度思考模式会增加额外的“思考token”：

$text{Total Tokens} = text{Input} + text{Thinking} + text{Output}$ 。

这个Thinking部分可能是Output的3到5倍，所以看起来速度慢，但准确性明显提高。

我测试过一个算法题，加上思考模式后，错误率从12%降到2%。

开发者生态的变化

有个很有趣的趋势是：主流开发工具都在“去OpenAI化”。Cursor默认使用Claude，Continue支持多模型，甚至连微软的VS Code也开始支持Gemini了。

从信息论的角度来看，多模型策略实际上是在优化信息熵：

$H(X) = -sum_{i} p_i log p_i$ 。

单一模型的输出熵是固定的，但组合多个模型可以降低整体的不确定性。

这就是为何43%的企业在使用多模型策略——这可不是跟风，是真的有效。

我觉得这反映出一个事实：没有万能的AI，只有适合特定场景的AI。

我的使用策略（不断优化中）

经过无数次的踩坑，我现在的工作流程是这样的：

开发阶段的分工

我的AI工具配置文件 (.ai-config.yaml)

development:
  requirement_analysis: "chatgpt"  # 理解需求最准
  architecture_design: "claude"    # 设计最严谨
  implementation: "claude"          # 代码质量最高
  quick_prototype: "gemini"        # 最快出活
  testing: "claude"                # 调试能力最强
  documentation: "chatgpt"         # 文档最易读

daily_tasks:
  code_review: "claude"
  refactoring: "claude"  
  bug_fixing: "claude"
  learning_new_tech: "chatgpt"
  data_analysis: "gemini"

具体场景选择

紧急修复bug：先用Gemini快速处理，再让Claude验证一下。重构老代码：Claude在这方面可是个专家，尤其对老代码特别有一套。
写技术方案：可以用ChatGPT起个草稿，接着让Claude来把关。处理大文件：Gemini的上下文能力很强，能应对2M token的文件。面试算法题：Claude思路清晰，特别适合这个。

一些不成熟的建议

折腾了这么久，我有几点体会：

别迷信benchmark：虽然SWE-Bench给了72.7%的成绩，听起来很厉害，但实际使用时可能会遇到问题。
成本要算总账：Claude虽然贵，但如果能省下调试的时间，其实是划算的。
保持skeptical：AI生成的代码一定要仔细审核，尤其是在处理并发和内存管理时。
多模型是趋势：到了2025年，还在纠结用哪个AI，不如学会灵活组合使用。

最后，讲个段子：上周组里的新人（也是个动漫迷）问我“哪个AI最好”，我打趣地说：“佐为就在你的棋盘里。”

意思就是，你最好的AI，实际上就在你的代码里～

参考资源与工具推荐

官方文档

Claude官方文档
OpenAI API文档
Google AI Studio（注意，这里不是专门地区，无法享用免费额度）

基准测试平台

Chatbot Arena排行榜
SWE-Bench官网
Vectara幻觉率测试

社区讨论

r/LocalLLaMA – 模型对比讨论
Twitter #AIEngineering – 实时更新

来源：知乎

原文标题：Claude 和 Gemini 和 ChatGPT 谁更强? – 徐致国的回答

原文链接：https://www.zhihu.com/question/1903107430696588546/answer/1930649828368549009

声明：

文章来自网络收集后经过ai改写发布，如不小心侵犯了您的权益，请联系本站删除，给您带来困扰，深表歉意！