Claude、Gemini与ChatGPT：谁才是人工智能的王者？徐致国深度解析

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AI 选型的迷雾：谁才是我们的最佳伙伴？

这个困扰许多人的问题频繁出现，使用过三款 AI 后，几乎每个人都会在选择上举棋不定。

昨天，我的公司 CTO 抛出了一个深刻的问题：“我们究竟该选择哪款 AI？Claude 的价格太高，ChatGPT 常常出错，而 Gemini 似乎又没有很强的存在感？”

经过一番思考，我发现很多人在选择 AI 时，犹如在抽盲盒，完全依赖运气。

作为一个在 AI 领域摸爬滚打多年的从业者，我想说：不要再纠结于“哪个最优”了，2025 年注定是多模型协作的时代。

上周，我们团队进行了一项实验，针对同一个 Python 重构任务，Claude 花了 8 分钟提供了企业级的解决方案，而 ChatGPT 在 5 分钟内完成了，但存在 3 个 bug，至于 Gemini… 嗯，2 分钟给出了结果，基本能运行就行。

先分享一个有趣的发现，Stack Overflow 最新的调查显示，84% 的开发者在使用 AI，但仅有 3% 的人表示“高度信任”。

这组数据看似有些夸张，但回想我每天调试 AI 生成的代码，确实是如此。

提到 Claude，我的第一反应是“价格昂贵”，第二反应则是“确实出色”。

Anthropic 公司颇具趣味，其创始人均为 OpenAI 的前员工，传言是因理念不合而分道扬镳——他们希望打造更“安全”的 AI。

做技术的人都知道，所称的 Constitutional AI 并非只是市场宣传，背后确实有实质内容。

简单来说，它的训练过程可以用以下公式表示：

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

其中 $L_{SL}$ 代表监督学习损失，而 $L_{RL}^{constitutional}$ 则是基于“宪法约束”的强化学习损失。通俗地讲，它不仅学习如何回答问题，还学习什么不应该回答。这个 $lambda$ 权重系数颇具趣味，Anthropic 据说花了好几个月才找到最佳值（大约在 0.3-0.5 之间）。

我认为 Claude 最出色的地方在于其 Constitutional AI，即它会进行“自我审查”。

上个月我请它帮我编写一个爬虫，它竟然提醒我关注 robots.txt 和法律风险——虽然有时让人觉得烦，但至少不会像某些 AI 那样什么都敢写。

在处理 18K 行的 Legacy 代码时，Claude 能够理解整个架构（而其他两款则显得无能为力）
而月费更高的 Claude Code，一周为我节省了大约 27 小时
但是！它的响应速度相对较慢，大约为 78 tokens/ 秒，泡杯咖啡的功夫才完成

顺便提一下，Python 社区在 Reddit 上已经热议纷纷，大家纷纷表示“Claude 的 Python 能力完胜 GPT”。

根据我的测试，在 Django 和 FastAPI 框架下，Claude 的代码质量确实出乎意料的高。

这背后其实涉及到位置编码的问题。Claude 采用的是旋转位置编码（RoPE）：

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

这种编码方式在处理长代码文件时明显具有优势，相对位置信息保持得更佳。而 GPT 系列仍在使用传统的正弦位置编码：

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

当代码长度超过 8K tokens 时，性能差异开始显现。我曾处理一个 15K 行的项目，Claude 能够准确识别函数调用关系，而 GPT- 4 常常混淆不清。

OpenAI 这边的动态就活跃多了。

从 GPT-3.5 更新至今的 GPT-5（今天已经热议，智商是降是升，似乎不如 OSS 来得真实），更新速度快得令人痛心。

你知道 GPT 系列的核心是什么吗？其实就是自回归语言建模，数学上相对简单：

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

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 $sqrt{d_k}$ 的缩放因子至关重要，缺少它梯度可能会爆炸。之前我尝试实现 Transformer，忘记加这个，损失直接变为 nan，调试了整整一个下午才找到原因。

最新数据显示，ChatGPT 的周活跃用户超过 7 亿，市场占有率达到 60.5%，毫无疑问是行业领军者。但是，你知道吗？开发者社区已经开始“叛逃”，Cursor IDE（在国内无法使用 Claude）和 Aider 等主流工具已将默认模型更换为 Claude。

不同实现风格下的相似需求：真实案例分析

# 代码实例：相同需求，迥然不同的实现风格

# ChatGPT 的实现（简洁但可能存在缺陷）async def fetch_data(urls):
    """并发获取数据，简洁明了"""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)  # 忽略了错误处理...

# Claude 的实现（繁琐但稳定）async def fetch_data(urls: List[str]) -> List[Dict[str, Any]]:
    """
    并发获取数据，包含完整错误处理
    
    参数:
        urls: 要获取的 URL 列表
    返回:
        包含响应数据的字典列表
    异常:
        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} 时发生了意外错误")
                results.append({"error": str(e)})
    return results

ChatGPT 最具竞争力的地方在于其庞大的生态系统，GitHub Copilot 有着 2000 万用户，其中有 130 万是付费用户。

然而，值得一提的是，GPT5 的幻觉发生率相当高，有人甚至认为它的表现不如 20B 的开源 OSS。一些人说这可能是因为采用了简化版本，这种说法确实让人感到惊讶。

Google 的 Gemini 在市场上表现得相当低调，但其价格优势显而易见！

Gemini Flash 的费用仅为每百万 token $0.10（输入），这比 Claude 便宜 150 倍！

在技术层面，Gemini 最引人注目的特点是其 MoE（Mixture of Experts）架构。每次推理时，并非所有参数都被激活，而是通过门控机制选择特定的专家：

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

在此，门控函数 $G(x) = text{softmax}(W_{gate} cdot x + b)$ 负责决定哪些专家将被激活。这也是 Gemini 能够实现高效、快速的原因——1.8T 参数的模型，实际上每次只激活约 200B 参数。

然而，这里有一个问题，负载平衡至关重要。Google 使用了一种辅助损失来优化这一点：

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

其中， $f_i$ 代表专家 $i$ 的使用频率，而 $P_i$ 则是其容量。若系数 $alpha$ 设置不当，某些专家会面临过载，导致性能下降。我在自己的项目中尝试过类似的架构，调整这个参数花了将近两周的时间 …

有趣的是，上周我使用 Gemini 分析了一场持续 2 小时的技术讲座视频，它竟然准确找到了某个概念出现的时间点。这种能力，的确是其他两家目前无法比拟的。

不过 Gemini 也存在一些缺陷：

在国内访问较为便利，但速度波动较大
编程能力确实低于前两者，SWE-Bench 的分数仅为 63.8%
与 Google 生态系统绑定过深，若不使用 GCP，其优势将大打折扣

作为一名程序员，我最关注的当然是代码编写能力。于是我设计了一项“创建俄罗斯方块游戏”的测试，结果颇具趣味。

不过在分享结果之前，我们需要理解这些模型如何“理解”代码。这本质上是通过将代码进行 token 化，计算上下文相关性：

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

这个前馈网络（FFN）的隐藏维度通常是模型维度的 4 倍。Claude 使用的是 8192 维，因此其 FFN 为 32768 维——这也是它在理解复杂代码结构方面表现出色的原因。

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 生成的代码不仅包含完整的错误处理和单元测试，甚至还附带了性能优化建议。

ChatGPT 的代码则更为简洁易懂，更加适合教学用途。

至于 Gemini… 它的生成速度最快，仅需 2 分钟完成，尽管界面稍显简陋。

Python 生态：Claude > ChatGPT > Gemini

Claude：在 Django/FastAPI 方面表现出色
ChatGPT：在数据科学库（如 pandas、numpy）更具优势
Gemini：适合编写简单脚本

JavaScript/TypeScript：ChatGPT ≈ Claude > Gemini
这一点让人颇为惊讶，可能是因为 GitHub 上 JS 项目数量最多，ChatGPT 的训练数据更加丰富。上次我编写 React 组件时，ChatGPT 提供的 hooks 用法确实更为地道。

系统编程（C++/Rust/Go）：Claude >> ChatGPT > Gemini 在内存管理方面，Claude 简直是无可匹敌。有次我调试一个 use-after-free 的 bug，只有 Claude 准确指出了问题的所在。

在这一领域，Gemini 的表现突然崛起。

ChatGPT + DALL-E 3：艺术感最强，特别适合创意设计
Gemini + Imagen 3：更加逼真，并且采用了 SynthID 水印技术

AI 工具的选择与应用：从成本到安全性

Claude：虽然不支持图片生成，但其图像理解能力令人惊叹（OCR 准确率高达 95%）

上个月我在制作 PPT 时，发现使用 ChatGPT 生成的图片确实更具趣味性，但在正式场合中，Gemini 生成的图像显得更为合适。

Gemini 的 Veo 3 功能强大，能够在两分钟内生成 8 秒的 720p 视频，并且配有音效，现已应用于 YouTube Shorts，真是内容创作者的福音。而 OpenAI 的 Sora 虽然质量更高，却让人苦于漫长的等待时间，这足以让我完成一个简单版本的工作。

我们来算一笔账，假设一个十人团队，每月需要处理 10M 的 tokens。

先简单介绍一下 token 的计算方式： $text{Tokens} approx text{Words} times 1.3$

中文的复杂度更高，平均每个汉字对应 1.5 到 2 个 tokens。因此，撰写中文文档的成本会显著增加，我通常先用英文输入，再进行翻译。

成本优化的经典公式是： $text{Total Cost} = sum_{i} (text{Input}i times P{in} + text{Output}i times P{out}) times (1 + text{Retry Rate})$

这里的 Retry Rate 至关重要，若模型频繁输出无用信息需要重试，实际成本将倍增。

根据我的统计，Gemini 的重试率大约为 15%，而 Claude 则为 5%。从长期来看，使用 Claude 会更省钱。

个人开发者选择：

预算充足的：Claude Pro（每月 $20）+ 偶尔使用 ChatGPT
预算有限的：Gemini 免费版（每月可完成 18 万次补全！）
折中的方案：ChatGPT Plus（每月 $20），通用性最佳

企业用户选择： 需要指出的是，约 43% 的企业员工同时使用两种以上的 AI 工具。我们团队的策略如下：

核心代码处理：Claude（虽然价格昂贵，但物有所值）
日常查询：Gemini（经济实惠且处理量大）
创意文案撰写：ChatGPT（无可替代）

自从 o3 模型出现幻觉率高达 48% 的消息后，大家才开始关注这一问题（GPT5 尚未正式发布，信息仍然有限）。

根据 Vectara 的测试结果：

Gemini 2.0 Flash：幻觉率仅 0.7%（最低）
Claude 4 系列：约 2 -3%（受益于 Constitutional AI）
ChatGPT GPT-4.1：5-8%（可接受）
OpenAI o3/o4：高达 33-48%（翻车现场）

幻觉率的计算其实是衡量模型输出的条件概率分布与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 低幻觉率的秘密在于其 RLHF 优化目标有所不同：

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

这里的 Constitutional Score 至关重要，它会对不安全或不准确的输出进行惩罚。

我测试过，在处理相同的医疗问题时，Claude 会表示“我不是医生，建议咨询专业人士”，而某些模型则会随意编造治疗方案。

在医疗和法律领域，还是建议使用 Claude，原因很简单：Claude 依靠真实数据，而 GPT 大多是闭门造车的结果。

我曾见过有人用 ChatGPT 撰写合同条款，结果被法务部门骂得体无完肤。

Gemini 同样出色，广泛利用网络数据。

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

谈到响应速度，这可不是简单的事情。推理速度主要受以下公式影响：

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

Gemini Flash 的速度可达 200+ tokens/ 秒，这得益于其稀疏激活——实际 FLOPS 需求仅为密集模型的 1 /8。而 Claude 的深度思考模式则增加了额外的“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，因此看起来较慢，但准确性明显提高。

我曾测试过一个算法题，启用思考模式后，错误率从 12% 降至 2%。

有一个有趣的趋势正在显现：主流开发工具正在逐步“去 OpenAI 化”。Cursor 默认使用 Claude，Continue 支持多模型，甚至连微软的 VS Code 也开始兼容 Gemini。

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，但组合多个模型则能降低整体的不确定性。

这就是为什么 43% 的企业选择多模型策略——这并非盲目跟风，而是确有其效。

我认为这反映了一个重要的事实：没有万能的 AI，只有适合特定场景的 AI。

经过多次实践与反思，我目前的工作流程如下：

优化 AI 工具配置与使用建议

# 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"

紧急修复 bug：优先使用 Gemini（速度快）→ 然后由 Claude 进行验证。
重构老代码 ：交给 Claude 来处理（它确实对遗留代码很了解）。
撰写技术方案 ：由 ChatGPT 草拟 → Claude 负责审查。
处理大文件 ：使用 Gemini（支持 2M token 上下文）。
面试算法题：交给 Claude（能够提供清晰的思路）。

经过一段时间的探索，我总结了以下几点体会：