AIの発展により、コード生成能力は大幅に向上しています。
特に最近リリースされたGPT-4.5とClaude 3.7 Sonnetは、多くの開発者から注目を集めているモデルです。
GPT-4.5はコーディング性能に関して評価が分かれています。
公式ベンチマークでは、Claude 3.7 Sonnetなど他の最新モデルと比較して相対的に低いスコアとなっています。
一方で、プロンプトへの応答性や会話の自然さでは高い評価を得ているようです。
Redditの投稿者は、実際の開発シナリオでこれら二つのモデルがどのように機能するのか検証しています。
3つの実用的なアプリケーション開発を通じた比較結果を見てみましょう。
テスト方法と検証内容
検証では以下の3つのアプリケーション開発タスクが両モデルに依頼されました。
- Next.jsを使用したマソンリーグリッド画像ギャラリー（無限スクロール機能付き）
- Monkeytypeに似たタイピングスピードテストアプリケーション
- リアルタイム共同編集可能なホワイトボードアプリケーション
これらのタスクは実際の開発現場で求められる機能を想定しています。
フロントエンド開発からリアルタイム通信まで、幅広いスキルセットが必要となるものです。
タスク1: マソンリーグリッド画像ギャラリー
このタスクでは、Claude 3.7 Sonnetは要件をほぼ完璧に実装しました。
特に注目すべき点として、@tanstack/react-queryライブラリを活用した無限スクロール機能の実装が挙げられます。
コードは論理的で整理されており、実装も完成度が高いものでした。
一方、GPT-4.5はゼロからコードを書き始めました。
しかし、肝心の「マソンリーレイアウト」という重要な要素が実装されていませんでした。
この結果、完成したアプリケーションは要件を十分に満たしていないと言わざるを得ません。
タスク2: タイピングスピードテストアプリケーション
タイピングスピードテストでは、両モデルとも基本的な機能は実装できました。
ただし、細部に違いが見られます。
GPT-4.5は要件のいくつかを実装し忘れるなど、プロンプトに完全に従わない傾向がありました。
対照的に、Claude 3.7 Sonnetは要求された機能をすべて実装しました。
さらに、要求外の「精度表示」機能も追加実装するなど、より包括的なソリューションを提供しています。
このタスクでも、Claude 3.7 Sonnetが総合的に優れた結果を示したようです。
タスク3: リアルタイム共同ホワイトボード
最も難易度の高いこのタスクでは、両モデルともWebSocketベースのリアルタイム通信を実装する必要がありました。
驚くべきことに、Claude 3.7 Sonnetはクライアントサイドとサーバーサイドの両方のコードを完璧に実装しました。
その結果、実用的な共同ホワイトボードを作成することができたのです。
GPT-4.5もWebSocket接続の確立まではできました。
しかし、サーバーからクライアントに送信されたデータを正しく解析することができませんでした。
そのため、機能としては不完全な結果となっています。
総合評価
3つのタスクすべてにおいて、Claude 3.7 Sonnetがコード生成において優れた性能を示しました。
以下の点でClaude 3.7 Sonnetが優位でした：
- 実装の完全性
- コードの正確さ
- 要件への適合度
一方、GPT-4.5は実装の詳細よりも、アイデアの提案やアプローチの説明において長けていました。
ブレーンストーミングのパートナーとしては有用性が高いと投稿者は感じたようです。
考察とまとめ
この比較結果から、現時点では実際のコーディングタスクにはClaude 3.7 Sonnetを活用する方が効率的かもしれません。
特に、実装の詳細や完全性が重要なプロジェクトにおいては、その差が顕著だったようです。
一方で、GPT-4.5は概念設計やアイデア出しの段階で活用できます。
実装フェーズではClaude 3.7 Sonnetを用いるというハイブリッドなアプローチも効果的かもしれません。
なお、これらのモデルは日々進化しています。
今後のアップデートによって性能バランスが変わる可能性も十分にあるでしょう。
開発者としては、各モデルの特性を理解することが大切です。
そして、タスクの性質に合わせて適切なツールを選択することが重要だと言えます。
AIモデルの選択は単なる「優劣」ではありません。
それぞれの強みと弱みを理解した上での「適材適所」の判断が求められるのです。
皆さんも自分のプロジェクトに最適なAIモデルを見つけてみてはいかがでしょうか。
