För att bedöma effektiviteten hos de senaste språkmodellerna (LLM:er) genomförde vi ett benchmarktest av fyra ledande lösningar: Gemini, OpenAI, Anthropic och DeepSeek.
Vi analyserade deras prestanda inom algoritmimplementering, API-utveckling och databasoptimering. Hur klarade sig varje modell? Se resultaten nedan!
Forskningsmetodik
För att säkerställa en tillförlitlig och objektiv utvärdering testades varje modell på samma programmeringsuppgifter, med fokus på olika aspekter av mjukvaruutveckling: algoritmimplementering, API-utveckling och databasoptimering. Modellerna fick identiska prompts och bedömdes enligt fördefinierade kriterier, såsom lösningens korrekthet, kodens läsbarhet och efterlevnad av bästa programmeringspraxis.
Varje kategori betygsattes på en skala från 0 till 100, och slutbetyget för varje modell beräknades som ett genomsnitt av dessa bedömningar.
Algoritmimplementering: Kortaste vägen i en labyrint (JavaScript, BFS)
Uppgift: Implementera en funktion i JavaScript som hittar den kortaste vägen i en labyrint med hjälp av BFS-algoritmen.
Bedömningskriterier:
-
Implementerade modellen algoritmen korrekt?
-
Fungerar koden för olika testfall?
-
Är koden läsbar och optimerad?
Resultat:
-
Gemini – 94/100
-
OpenAI – 96/100
-
Anthropic – 97/100
-
DeepSeek – 95/100
Slutsats:
Alla modeller implementerade BFS-algoritmen korrekt. OpenAI och Anthropic utmärkte sig med bättre kodläsbarhet, medan DeepSeek fick något lägre poäng för optimering.
Skapande av API-server med JWT-autentisering (Python – FastAPI)
Uppgift: Utveckla en REST API-server i FastAPI som hanterar inloggning och JWT-autentisering.
Bedömningskriterier:
-
Fungerar API:et som förväntat?
-
Är JWT korrekt implementerat?
-
Är koden säker och följer bästa praxis?
Resultat:
-
Gemini – 96/100
-
OpenAI – 95/100
-
Anthropic – 98/100
-
DeepSeek – 87/100
Slutsats:
OpenAI och Anthropic visade starka autentiseringslösningar, medan DeepSeek fick lägre poäng på grund av brister i säkerhetsimplementeringen.
Optimering av stora datamängder i MySQL (PHP – Laravel)
Uppgift: Optimera Laravel-frågor för att hantera miljontals poster och identifiera de fem kunder med flest beställningar de senaste sex månaderna.
Bedömningskriterier:
-
Använde modellen indexering (INDEX)?
-
Är frågan optimerad för prestanda?
-
Följer koden Laravels bästa praxis?
Resultat:
-
Gemini – 88/100
-
OpenAI – 94/100
-
Anthropic – 97/100
-
DeepSeek – 93/100
Slutsats:
Anthropic och OpenAI utmärkte sig i optimering, särskilt inom indexering och Laravel-praxis. DeepSeek hade korrekt implementation men brister i indexeringsprestanda.
Unika egenskaper hos varje modell
Varje analyserad modell har sina styrkor, vilket kan påverka valet beroende på användningsområde och AI-prestanda. Nedan presenteras särskiljande egenskaper som kan vara avgörande i mjukvaruutvecklingsprojekt:
-
Gemini
Utvecklad av Google DeepMind. Känd för sina multimodala kapaciteter, dvs. den kan bearbeta både text och bilder. Versionen Gemini 2.0 Flash har en stor kontextlängd på upp till 1 miljon tokens, vilket ger en bättre förståelse för långa dokument. -
OpenAI (GPT-4o)
Den senaste versionen av OpenAIs GPT-modell kännetecknas av avancerad kodgenerering och naturlig språkförståelse. Den får höga betyg i kodningsbenchmarktester som HumanEval och är därför ett utmärkt verktyg för utvecklare. -
Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)
Känd för sin förmåga att hålla sammanhang över långa interaktioner, tack vare ett kontextfönster på 200 000 tokens. Claude 3.5 får även beröm för sin logiska förmåga och textanalys. -
DeepSeek
En kinesisk AI-modell som blivit populär tack vare sin kostnadseffektivitet och öppna tillgång. DeepSeek använder Mixture of Experts (MoE)-arkitektur, vilket möjliggör dynamisk resursallokering och förbättrad effektivitet.
Sammanfattning
Benchmark-testet visar att LLM:er presterar bra i programmeringsuppgifter men skiljer sig åt i implementationsdetaljer. Anthropic och OpenAI presterade bäst, särskilt i kodläsbarhet och optimering. Gemini var ett stabilt val i alla kategorier, medan DeepSeek visade vissa svagheter inom säkerhet och indexering.
Valet av rätt modell beror på prioriteringar:
-
Om kodoptimering och kvalitet är viktigast är OpenAI eller Anthropic utmärkta val.
-
Om snabbheten i att generera korrekta lösningar är avgörande, är Gemini ett lika starkt alternativ.
-
DeepSeek kan vara attraktivt för dem som söker en öppen och kostnadseffektiv AI-modell, trots vissa begränsningar.
Analysen visar att AI är ett kraftfullt verktyg för utvecklare, men dess effektivitet beror fortfarande på användningsområdet och ett medvetet val av rätt verktyg.
