Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w branży IT, wspierając programistów w codziennych zadaniach, takich jak generowanie kodu czy optymalizacja zapytań bazodanowych.
Aby ocenić skuteczność najnowszych modeli językowych (LLM), przeprowadziliśmy benchmark czterech wiodących rozwiązań: Gemini, OpenAI, Anthropic i DeepSeek.
Analizowaliśmy ich wydajność w implementacji algorytmów, tworzeniu API oraz optymalizacji baz danych. Jak poradził sobie każdy z nich? Sprawdźcie poniżej!
Metodologia badania
Aby zapewnić rzetelną i obiektywną ocenę, każdy model został przetestowany na tych samych zadaniach programistycznych, obejmujących różne aspekty inżynierii oprogramowania: implementację algorytmów, budowę API oraz optymalizację baz danych. Modele otrzymały identyczne prompty i były oceniane według wcześniej zdefiniowanych metryk, takich jak poprawność rozwiązania, czytelność kodu oraz zgodność z najlepszymi praktykami programistycznymi. W każdej kategorii przyznawaliśmy punkty od 0 do 100, a oceny zostały uśrednione dla końcowego wyniku każdego modelu.
Implementacja algorytmu: Najkrótsza ścieżka w labiryncie (JavaScript, BFS)
Zadanie: Implementacja funkcji w JavaScript, która znajdzie najkrótszą ścieżkę w labiryncie przy użyciu algorytmu BFS.
Metryki oceny:
Czy model poprawnie zaimplementował algorytm?
Czy kod działa dla różnych przypadków testowych?
Czy kod jest czytelny i zoptymalizowany?
Wyniki:
Gemini – 94/100
OpenAI – 96/100
Anthropic – 97/100
DeepSeek – 95/100
Wszystkie modele poprawnie zaimplementowały algorytm BFS. OpenAI i Anthropic wyróżniły się lepszą czytelnością kodu, podczas gdy DeepSeek uzyskał nieco niższą ocenę za optymalizację.
Tworzenie serwera API z autoryzacją JWT (Python - FastAPI)
Zadanie: Stworzenie serwera REST API w FastAPI obsługującego logowanie użytkownika oraz autoryzację JWT.
Metryki oceny:
Czy API działa zgodnie z wymaganiami?
Czy autoryzacja JWT jest poprawnie zaimplementowana?
Czy kod jest bezpieczny i zgodny z najlepszymi praktykami?
Wyniki:
Gemini – 96/100
OpenAI – 95/100
Anthropic – 98/100
DeepSeek – 87/100
Modele OpenAI i Anthropic wykazały się solidnym podejściem do autoryzacji, podczas gdy DeepSeek uzyskał niższą ocenę ze względu na słabsze bezpieczeństwo implementacji.
Optymalizacja dużego zbioru danych w bazie MySQL (PHP - Laravel)
Zadanie: Optymalizacja zapytań w Laravel do obsługi milionów rekordów i identyfikacji pięciu klientów z największą liczbą zamówień w ciągu ostatnich 6 miesięcy.
Metryki oceny:
Czy model użył indeksowania (INDEX)?
Czy zapytanie jest zoptymalizowane pod względem wydajności?
Czy kod jest zgodny z najlepszymi praktykami Laravel?
Wyniki:
Gemini – 88/100
OpenAI – 94/100
Anthropic – 97/100
DeepSeek – 93/100
Anthropic i OpenAI wykazały się najlepszą optymalizacją, szczególnie w zakresie indeksowania i stosowania najlepszych praktyk Laravel. DeepSeek miał poprawną implementację, ale z nieco gorszym podejściem do indeksowania.
Unikalne cechy poszczególnych modeli
Każdy z analizowanych modeli ma swoje mocne strony, które mogą wpłynąć na decyzję o jego wyborze w zależności od konkretnego zastosowania. W tej sekcji przyjrzymy się wyróżniającym cechom poszczególnych LLM, które mogą decydować o ich użyteczności w projektach programistycznych.
↗ Gemini
Model opracowany przez Google DeepMind, znany ze swojej multimodalności, co oznacza, że potrafi przetwarzać zarówno tekst, jak i obrazy.
Wersja Gemini 2.0 Flash wyróżnia się dużym oknem kontekstowym, sięgającym nawet 1 miliona tokenów, co pozwala na lepsze zrozumienie długich dokumentów.
↗ OpenAI (GPT-4o)
Najnowsza wersja modelu GPT od OpenAI, charakteryzująca się zaawansowanymi zdolnościami w zakresie generowania kodu oraz rozumienia języka naturalnego.
GPT-4o osiąga wysokie wyniki w testach kodowania, takich jak HumanEval, co czyni go idealnym narzędziem dla programistów.
↗ Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)
Model Claude 3.5 Sonnet wyróżnia się zdolnością do utrzymywania kontekstu na przestrzeni bardzo długich interakcji, dzięki oknu kontekstowemu o długości 200 tysięcy tokenów.
Jest również chwalony za swoje zdolności w zakresie rozumowania i analizy tekstu.
↗ DeepSeek
Chiński model AI, który zyskał na popularności dzięki swojej efektywności kosztowej i otwartemu dostępowi.
DeepSeek wykorzystuje architekturę Mixture of Experts (MoE), co pozwala na dynamiczne przydzielanie zasobów obliczeniowych i zwiększa efektywność modelu.
Podsumowanie
Benchmark pokazał, że modele LLM dobrze radzą sobie z zadaniami programistycznymi, ale różnią się szczegółami implementacyjnymi. Anthropic i OpenAI wypadły najlepiej, zwłaszcza w zadaniach związanych z czytelnością kodu i optymalizacją wydajności. Gemini był solidnym wyborem w każdej kategorii, natomiast DeepSeek wykazał pewne braki w zakresie bezpieczeństwa i indeksowania danych.
Wybór odpowiedniego modelu zależy od priorytetów – jeśli kluczowa jest optymalizacja i jakość kodu, warto postawić na OpenAI lub Anthropic. Jeśli liczy się szybkość generowania poprawnych rozwiązań, Gemini może być równie dobrym wyborem. Z kolei DeepSeek, choć nieco słabszy w niektórych aspektach, może być atrakcyjny dla tych, którzy poszukują otwartego i efektywnego kosztowo modelu AI.
