مقایسه چت جی پی تی با Claude

دستیارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر نحوه توسعه نرم‌افزار توسط برنامه‌نویسان هستند و دو مدل زبان بزرگ (LLM) که در این زمینه پیشرو محسوب می‌شوند، Claude و ChatGPT هستند. هر دو ابزار قدرتمندی برای تولید، اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی کد هستند، اما ارزش واقعی آن‌ها در این است که بدانیم هر کدام را چه زمانی برای بیشترین بهره‌وری استفاده کنیم. در این مقاله، تفاوت‌های عملی بین Claude و ChatGPT در سناریوهای واقعی کدنویسی را بررسی می‌کنیم و به توسعه‌دهندگان، مهندسان و متخصصان فناوری نشان می‌دهیم چگونه مدل مناسب را برای وظایفی مانند برنامه‌نویسی جفتی، جستجوی معنایی کد و تولید افزوده بر بازیابی (RAG) انتخاب کنند. در پایان، درک روشنی از بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی و مقایسه Claude و ChatGPT در زمینه سرعت، دقت و یکپارچگی با جریان کاری توسعه‌دهندگان خواهید داشت.

عوامل کلیدی که هنگام تعیین ابزار مناسب برای بهره‌وری و دقت در کار باید در نظر گرفته شوند، عبارتند از:

• مورد استفاده: تشخیص اینکه کدام مدل در انجام وظایف مخصوص توسعه‌دهنده بهتر عمل می‌کند، مانند تولید کد پایه، اشکال‌زدایی خطاها، نوشتن تست کیس‌ها یا تحلیل پروژه‌های بزرگ کدنویسی.

• عملکرد: مقایسه نحوه انجام وظایف کدنویسی توسط Claude و ChatGPT: توانایی Claude در پردازش و توضیح فایل‌های بسیار بزرگ در مقابل سرعت ChatGPT در تولید قطعات کد کوتاه، قابل اجرا و چندزبانه.

• یکپارچگی با اکوسیستم: ارزیابی ادغام‌های متمرکز بر توسعه‌دهنده، مانند محیط بومی Slack در Claude برای همکاری تیمی در مقابل دسترسی گسترده ChatGPT از طریق APIهای رسمی و ابزارهای داخلی.

• قیمت‌گذاری: بررسی تأثیر عملی محدودیت‌های توکن/متن برای جریان کاری کدنویسی. پنجره بزرگ متن Claude می‌تواند نیاز به تقسیم پروژه‌های بزرگ را کاهش دهد، در حالی که سطح هزینه پایین‌تر ChatGPT امکان نمونه‌سازی سریع و تکرار مکرر را آسان‌تر می‌کند.

به طور دقیق، ChatGPT و Claude برنامه‌هایی هستند که دسترسی به مدل‌های زبان بزرگ پایه‌ای را فراهم می‌کنند. مدل‌های OpenAI، مانند GPT-4o و GPT-5، قدرت ChatGPT را تأمین می‌کنند، در حالی که مدل‌های Anthropic، مانند Claude Sonnet 4.5 و Claude Opus، قدرت Claude را فراهم می‌کنند. برای حفظ روانی متن، در سراسر این مقاله به این مدل‌ها به‌طور جمعی با عناوین «ChatGPT» و «Claude» اشاره می‌کنیم.

نگاهی اجمالی به Claude و ChatGPT

Claude و ChatGPT چه هستند؟

Claude و ChatGPT برنامه‌های چت مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که توسط مدل‌های زبان بزرگ (LLM) پشتیبانی می‌شوند. این مدل‌ها برای درک و تولید زبان انسانی طراحی شده‌اند. هر دو برنامه به دلیل قابلیت‌های گسترده و انعطاف‌پذیری خود شناخته شده‌اند و می‌توانند طیف وسیعی از وظایف مانند پاسخ به سوالات، خلاصه‌سازی متن و تولید محتوای خلاقانه را انجام دهند.

Anthropic و OpenAI

Anthropic و OpenAI هر دو شرکت‌های فعال در زمینه هوش مصنوعی مولد هستند که رویکردها و اولویت‌های متفاوتی ارائه می‌دهند.

ChatGPT توسط OpenAI معرفی شد و اغلب به دلیل نقش مهم خود در افزایش علاقه به هوش مصنوعی مولد شناخته می‌شود. ChatGPT به سرعت و انعطاف‌پذیری مشهور است و اخیراً نسخه جدید خود را با پاسخ‌دهی سریع‌تر و توانایی‌های استدلالی گسترده‌تر عرضه کرده است.

از سوی دیگر، Anthropic بر فرآیندهای یادگیری انسان‌مانند با تأکید بر ایمنی و توسعه اخلاقی تمرکز دارد. در سال 2023، Anthropic نسخه‌ای از Claude را منتشر کرد که اکنون در چهارمین نسل خود قرار دارد و قابلیت‌های پیشرفته‌ای در زمینه استدلال، کدنویسی و انجام چند وظیفه ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی قانونی (Constitutional AI) در مقابل یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)

تفاوت اصلی در معماری این دو ابزار هوش مصنوعی مولد در این است که Claude از هوش مصنوعی قانونی (Constitutional AI) استفاده می‌کند، در حالی که ChatGPT مبتنی بر یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) و بازخورد کاربران است.

هوش مصنوعی قانونی (Constitutional AI)

هوش مصنوعی قانونی طوری طراحی شده است که با ارزش‌های انسانی هماهنگ‌تر باشد. با تأکید بر اخلاق و ایمنی، این روش امنیت و حریم خصوصی بیشتری برای کاربران ایجاد می‌کند و خروجی‌های مضر را به حداقل می‌رساند.

یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)

RLHF به انسان‌ها اجازه می‌دهد پاسخ‌ها را بر اساس کیفیت رتبه‌بندی کنند. این رتبه‌بندی‌ها مدل را «تشویق» می‌کنند و الگوهایی ایجاد می‌کنند که برای بهبود پاسخ‌های آینده و همسو کردن آن‌ها با ترجیحات انسانی استفاده می‌شوند.

درک و استفاده از Claude و ChatGPT می‌تواند توانمندی‌های شغلی شما را افزایش دهد، به شما اجازه می‌دهد بر روی وظایف پیچیده‌تر تمرکز کنید و همزمان بهره‌وری و خلاقیت خود را بالا ببرید.

نمونه‌سازی سریع (Rapid Prototyping)

هر دو مدل Claude و ChatGPT قادر به تولید سریع نمونه‌های اولیه هستند، اما در روش‌های متفاوتی برجسته عمل می‌کنند. ChatGPT به دلیل سرعت و کارآمدی خود شناخته شده است و پیش‌نویس‌های سریع کد یا جریان‌های اپلیکیشن را تقریباً بلافاصله تولید می‌کند، که این ویژگی آن را برای ایده‌پردازی اولیه ایده‌آل می‌سازد. از سوی دیگر، Claude اغلب نمونه‌های اولیه‌ای منظم‌تر و با مراحل استدلالی دقیق ارائه می‌دهد، که می‌تواند تعداد تکرارهای لازم برای بهبود طراحی را کاهش دهد.

تولید کد (Code Generation)

در زمینه نوشتن کد، ChatGPT معمولاً به دلیل انعطاف‌پذیری خود برجسته است و از طیف وسیعی از زبان‌ها و فریم‌ورک‌ها پشتیبانی می‌کند و قطعات کد آماده اجرا را به سرعت تولید می‌کند. Claude اغلب بر وضوح و حفظ زمینه تمرکز دارد و کدی تولید می‌کند که به‌طور منظم در پروژه‌های بزرگ‌تر ادغام می‌شود و در عین حال سبک و ساختار آن حفظ می‌شود.

اشکال‌زدایی (Debugging)

هر دو مدل می‌توانند به شناسایی باگ‌ها کمک کنند، اما رویکردهای آن‌ها متفاوت است. ChatGPT در ارائه راه‌حل‌های سریع و متعدد قوی است، که برای آزمایش و بررسی گزینه‌ها مفید است. Claude تمایل دارد استدلال پشت پیشنهادات اشکال‌زدایی خود را به‌طور کامل توضیح دهد و برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند علت اصلی مشکلات را درک کنند، ارزشمند است.

مستندسازی (Documentation)

ChatGPT به ویژه در خودکارسازی حجم بالای مستندسازی سریع، از جمله مستندات API و توضیحات درون‌کدی، مؤثر است. Claude با تأکید بر زمینه و لحن متن، اغلب مستنداتی تولید می‌کند که طبیعی‌تر خوانده می‌شوند و برای ذینفعان غیرتخصصی نیز راحت‌تر قابل دنبال کردن هستند.

جریان‌های کاری (Workflows)

برای پشتیبانی از جریان‌های کاری، ChatGPT به‌طور یکپارچه در ابزارها و پلتفرم‌های مختلف توسعه‌دهنده ادغام می‌شود و آن را به یک دستیار منعطف در محیط‌های مختلف تبدیل می‌کند. Claude اغلب برای وظایف طولانی‌تر و پیچیده‌تر جریان کاری ترجیح داده می‌شود، زیرا زمینه را در ورودی‌های بزرگ‌تر حفظ می‌کند، مانند تحلیل چندین فایل به‌طور همزمان یا مدیریت یادداشت‌های پروژه گسترده.

مقایسه Claude AI و ChatGPT: کدام مدل زبان بزرگ بهتر است؟

هر یک از Claude AI و ChatGPT دارای نقاط قوت و ارزش‌های خاص خود هستند و انتخاب بهترین گزینه بستگی به نیازهای پروژه شما دارد.

توانایی‌های تولید کد (Code Generation Capabilities)

• هر دو مدل Claude و ChatGPT: قادر به تولید قطعات کد قابل اجرا در طیف وسیعی از زبان‌های برنامه‌نویسی هستند. هر دو در نمونه‌سازی سریع، اسکریپت‌نویسی و تولید کد پایه (boilerplate) قوی عمل می‌کنند.

• Claude: هنگام کار با پروژه‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر به دلیل پنجره زمینه گسترده و توانایی استدلال در قطعات طولانی کد، برجسته می‌شود. توضیحات آن اغلب ساختاریافته‌تر است، اگرچه گاهی طولانی‌تر به نظر می‌رسد.

• ChatGPT: به دلیل سرعت و انعطاف‌پذیری خود برجسته است. قطعات کد کوتاه و دقیق را به سرعت تولید می‌کند که برای نمونه‌سازی و تکرار سریع ایده‌ها عالی است. با این حال، گاهی ممکن است برای کوتاه بودن، عمق محتوا فدا شود.

مدیریت دستورها (Prompt Handling)

• Claude: در اشکال‌زدایی پیشرفته، پیش‌نمایش‌های بلادرنگ و حل مسائل فنی بسیار قوی است.

• ChatGPT: مناسب برای کدنویسی سریع و اسکریپت‌ها، پشتیبانی از چندین زبان برنامه‌نویسی و تولید ایده است. همچنین برای تعامل با مشتری و همکاری تیمی بسیار مؤثر عمل می‌کند.

انعطاف‌پذیری API و محدودیت نرخ (API Flexibility and Rate Limits)

• هر دو مدل طرح رایگان و ساختار قیمت‌گذاری مشابهی ارائه می‌دهند. همچنین برنامه‌های حرفه‌ای و سازمانی آن‌ها می‌تواند نیازهای کسب‌وکارها را پوشش دهد.

یکپارچگی با ابزارها و محیط‌های توسعه‌دهنده (Integration with Developer Tools and Environments)

• Claude: یکی از ویژگی‌های کلیدی آن رفتار بومی در Slack است که آن را برای همکاری در محیط‌های پیام‌رسان سازمانی ایده‌آل می‌کند. همچنین مدیریت پنجره‌های زمینه بزرگ را بهتر از بسیاری از رقبا انجام می‌دهد، که به معنای توانایی تحلیل کل پایگاه‌های کد یا مستندات طولانی مستقیماً در محیط‌های پشتیبانی‌شده است.

• ChatGPT: یکی از مزایای اصلی آن پشتیبانی گسترده از اکوسیستم‌ها است. این مدل دارای یکپارچگی عمیق با VS Code، Jupyter Notebooks و ابزارهای محبوب بهره‌وری است و کتابخانه‌ای رو به رشد از GPTهای سفارشی ارائه می‌دهد که می‌توان آن‌ها را برای جریان‌های کاری خاص تنظیم کرد. تیم‌هایی که به دنبال انعطاف‌پذیری در محیط‌های متعدد هستند، اغلب به دلیل سازگاری گسترده و اکوسیستم افزونه‌ها به ChatGPT روی می‌آورند.

نقاط قوت و محدودیت‌ها در وظایف واقعی توسعه‌دهندگان

• Claude: در اشکال‌زدایی پیشرفته، پیش‌نمایش‌های بلادرنگ و تعامل با کد برتری دارد و توانایی‌های عمیق حل مسائل فنی را ارائه می‌دهد.

• ChatGPT: از مرور وب بلادرنگ و اطلاعات به‌روز استفاده می‌کند و قابلیت‌های خلاقانه آن به تولید ایده، متن تبلیغاتی، محتوای شبکه‌های اجتماعی و دارایی‌های بصری کمک می‌کند.

برخی وظایف توسعه‌دهنده شناسایی شده‌اند که استفاده از یک ابزار نسبت به دیگری مزیت دارد:

• خلاصه‌سازی مستندات طولانی: Claude با حفظ لحن یکنواخت و زمینه ساختاریافته، گزینه ایده‌آل برای پژوهش است و حتی قادر به پردازش کل یک کتاب می‌باشد.

• جریان‌های کاری سنگین از نظر استدلال: توانایی Claude در حل مسائل فنی عمیق، آن را برای پروژه‌های پیچیده بهتر می‌سازد.

• تولید کد پایه (Boilerplate): ChatGPT می‌تواند به سرعت کد پایه تولید کند و وظایف تکراری را حذف نماید تا تمرکز بر دیگر نیازهای پروژه باشد.

• محیط‌های پشتیبانی‌شده با افزونه: هر دو مدل Claude و ChatGPT قادر به ادغام با اپلیکیشن‌ها یا افزونه‌های شخص ثالث هستند.

کدام مدل زبان بزرگ را برای چه کاری استفاده کنیم؟

هنگام برنامه‌ریزی پروژه بعدی، سناریوهایی وجود دارد که انتخاب یک ابزار می‌تواند نسبت به دیگری سودمندتر باشد. در ادامه راهنمایی برای تصمیم‌گیری ارائه شده است.

انتخاب Claude به جای ChatGPT

Claude قادر است حجم زیادی از داده‌های پیچیده را مدیریت کرده و محتوای زیادی را پردازش کند – حتی کل یک کتاب اگر لازم باشد. این مدل لحن و ساختار یکنواخت و محتاطانه‌تری ارائه می‌دهد که برای پروژه‌های پیچیده مانند نگارش فرم‌ها و تحلیل مستندات بسیار مناسب است. علاوه بر این، با تمرکز قوی بر اخلاق و ایمنی، Claude برای محیط‌های بهداشتی، حقوقی و مقرراتی مناسب است.

زمانی که ChatGPT مؤثرتر است

ChatGPT ابزار ارزشمندی است وقتی نیاز به پاسخ‌های سریع و تطبیق‌پذیر دارید. همچنین چت جی پی تی (ChatGPT) دارای قابلیت تولید تصویر است و برای وظایفی مانند بهینه‌سازی خروجی و نوشتن تست کیس‌ها ایده‌آل است.

جریان‌های کاری ترکیبی

گاهی استفاده همزمان از Claude و ChatGPT می‌تواند بیشترین بهره‌وری را داشته باشد. برای مثال، می‌توانید از Claude برای وظایف تحلیلی و کدنویسی عمیق استفاده کنید و از ChatGPT برای تولید تصویر بهره ببرید.

محیط تیم خود را در نظر بگیرید

نیازهای تیم خود در زمینه حریم خصوصی داده‌ها، محدودیت‌های بودجه و رعایت مقررات را ارزیابی کنید.

هنگامی که به درستی استفاده شود، هوش مصنوعی می‌تواند مزایای زیادی ارائه دهد؛ با این حال، رعایت اصول اخلاقی و امنیتی ضروری است. به سیاست‌ها و رویه‌های سازمانی در زمینه حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی توجه داشته باشید تا اطلاعات محرمانه محافظت شود.

آینده‌نگری مهارت‌ها با هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی در حال ایجاد یک صنعت کاملاً جدید است و در دنیای پرشتاب و پویا امروز، اولویت‌بندی دانش و مهارت‌هایی که کارفرمایان به دنبال آن هستند، اهمیت ویژه‌ای دارد. مدل‌های زبان بزرگ (LLM) اساس ابزارهای بهره‌وری نسل بعدی توسعه‌دهندگان خواهند بود.

با افزایش نفوذ LLMها در اکوسیستم‌های سازمانی و متن‌باز، دوره‌های آموزشی گیت می‌توانند به شما کمک کنند تا با پرتقاضاترین مهارت‌های هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان همگام باشید. با تغییرات در APIها و عرضه نسخه‌های جدید Claude Pro و ChatGPT-5، شما می‌توانید با شرکت در کلاس‌هایی درباره مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)، ادغام LLM و جریان‌های کاری هوش مصنوعی، به یک متخصص در زمینه LLM تبدیل شوید.