Porównanie płatnych modeli Github Copilot

Github Copilot obecnie oferuje 7 modeli:

• Claude 3.5 Sonnet
• Claude 3.7 Sonnet
• Claude 3.7 Sonnet Thinking
• Gemini 2.0 Flash
• GPT-4o
• o1
• o3-mini

Brakuje oficjalnego opisu tych 7 modeli; niniejszy artykuł zawiera zwięzły opis ich ocen w poszczególnych dziedzinach, aby wyraźnie wskazać obszary, w których się wyróżniają, co ułatwi czytelnikom przełączanie się na bardziej odpowiedni model w przypadku konkretnych problemów.

Porównanie modeli

Tabela porównawcza oparta na publicznie dostępnych danych testowych (część danych to oszacowania i przeliczenia z różnych źródeł) w wielu wymiarach, obejmująca trzy kluczowe wskaźniki: kodowanie (SWE‑Bench Verified), matematyka (AIME'24) i rozumowanie (GPQA Diamond):

Objaśnienia:

• Wartości w powyższej tabeli pochodzą z części publicznych testów (np. raportu porównawczego z platformy Vellum VELLUM.AI) oraz części przeliczonych danych (np. Claude 3.7 w porównaniu do 3.5 ma wzrost o około 19%); niektóre wartości Gemini 2.0 Flash są oszacowane.
• “Claude 3.7 Sonnet Thinking” oznacza tryb “myślenia” (czyli wydłużenia kroków wewnętrznego rozumowania), w którym model znacząco poprawia wydajność w zadaniach matematycznych i rozumowania.

Podsumowanie zalet i wad oraz obszary zastosowania

Seria Claude (3.5/3.7 Sonnet oraz wariant Thinking)

• Zalety: Wysoki poziom dokładności w zadaniach kodowania i wieloetapowego rozumowania, szczególnie w wersji 3.7, która wyraźnie poprawia się w stosunku do 3.5; Tryb “Thinking” daje lepszą wydajność w matematyce i rozumowaniu, nadaje się do rozwiązywania złożonych logik lub zadań wymagających szczegółowego planowania; Wbudowane zalety w wywoływaniu narzędzi i przetwarzaniu długich kontekstów.
• Wady: W trybie standardowym wskaźniki matematyczne są stosunkowo niskie; znacząca poprawa następuje tylko po włączeniu wydłużonego rozumowania; Koszt i czas odpowiedzi mogą być wyższe w niektórych scenariuszach. Obszary zastosowania: Inżynieria oprogramowania, generowanie i debugowanie kodu, rozwiązywanie złożonych problemów, wieloetapowe decyzje oraz zautomatyzowane procesy robocze na poziomie przedsiębiorstwa.

Gemini 2.0 Flash

• Zalety: Posiada dużą długość okna kontekstowego, nadaje się do przetwarzania długich dokumentów i wejść wielomodalnych (np. analiza obrazów); Wydajność rozumowania i kodowania w niektórych testach jest solidna, a szybkość odpowiedzi wysoka.
• Wady: W niektórych scenariuszach (np. złożone zadania kodowania) może występować “blokowanie”, stabilność wymaga weryfikacji; Część wskaźników to wstępne oszacowania, ogólna wydajność wymaga więcej publicznych danych. Obszary zastosowania: Zadania wielomodalne, interakcja w czasie rzeczywistym, scenariusze wymagające dużego kontekstu, takie jak streszczenia długich dokumentów, analiza wideo i wyszukiwanie informacji.

GPT‑4o

• Zalety: Naturalne i płynne rozumienie i generowanie języka, nadaje się do otwartych dialogów i ogólnego przetwarzania tekstu.
• Wady: Wydajność w zadaniach kodowania i matematyki jest stosunkowo słaba, niektóre wskaźniki znacznie niższe niż u modeli konkurencyjnych; Koszt wysoki (podobny do GPT‑4.5), stosunek jakości do ceny gorszy niż u niektórych konkurentów. Obszary zastosowania: Systemy dialogowe ogólnego przeznaczenia, tworzenie treści, pisanie tekstów reklamowych oraz codzienne zadania typu Q&A.

o1 i o3‑mini (seria OpenAI)

• Zalety: Wyjątkowo dobre w rozumowaniu matematycznym; o1 i o3‑mini osiągają odpowiednio 83.3% i 87.3% w zadaniach typu AIME; Stabilna wydajność rozumowania, nadają się do aplikacji wymagających wysokiej precyzji matematycznej i analizy logicznej.
• Wady: Wydajność kodowania średnia, nieco gorsza niż seria Claude; Całkowita wydajność lekko niezrównoważona w różnych zadaniach. Obszary zastosowania: Obliczenia naukowe, rozwiązywanie zadań matematycznych, rozumowanie logiczne, pomoc edukacyjna oraz specjalistyczna analiza danych.

• ←Poprzednia
• Następna→