К 2025 году конкуренция между крупными LLM-моделями вышла на новый уровень, особенно в контексте программирования и инженерных задач. Разработчики вынуждены выбирать не просто «модель ИИ», а инструмент, который будет реально помогать писать, поддерживать и рефакторить код. В этой статье мы сравним Claude (включая последние версии Sonnet / Opus) и ChatGPT, особенно новую версию GPT-5, чтобы понять, что сейчас сильнее в кодинге, где у каждой модели слабые стороны и как выбрать оптимальную модель для своих задач.
Текущее состояние моделей: Claude и GPT-5
Claude: Sonnet 4.5, Opus 4 и интеграции для кода
В конце сентября 2025 Anthropic представила Claude Sonnet 4.5, модель с расширенными возможностями автономной работы и кодинга. Сообщается, что Sonnet 4.5 может автономно работать над задачей до 30 часов, генерируя значительный объём кода — например, чат-приложение примерно на 11 000 строк.
Ранее модель Claude Opus 4 уже считалась флагманом кодирующих моделей компании, особенно в задачах комплексного проектирования, изменения множества файлов и рефакторинга. Согласно официальной информации, Opus 4 «превосходит себя» в задачах многомодульных изменений и «понимания кода».
Кроме того, Claude поддерживает инструмент Claude Code как AI-помощник для парного программирования и работы с проектами. Внутри этого инструмента используется модель серии GLM-4.5 (например, через интеграцию Z.AI) для задач типов code / reasoning, а модель GLM-4.5-Air — для вспомогательных задач типа синтаксической проверки или file search.
Такая архитектура даёт гибкость: для «тяжёлых» кодовых задач задействуется основная модель, для «легких» — облегчённая версия.
ChatGPT / GPT-5: что нового и как это влияет на кодинг
OpenAI официально выпустила GPT-5 7 августа 2025 года как модель с объединённой архитектурой, в которой «мышление» переключается автоматически в зависимости от сложности задачи.
В пресс-релизе заявлено, что GPT-5 показывает лучшие результаты в задачах программирования и агентного использования (agentic tasks) по сравнению с предшественниками.
По официальным данным, в бенчмарке SWE-bench Verified GPT-5 достигает 74,9 % — один из лучших результатов по генерации качественного кода.
В обзорах отмечают, что модель не просто генерирует абстрактный код, но способна целыми блоками проектировать модули, интегрировать зависимости и давать комментарии и оптимизации.
Также GPT-5 получил улучшенные возможности обработки мультимедиа (текста + изображений + аудио), увеличение контекстного окна и снижение числа «галлюцинаций».
Таким образом, на 2025 год Chat GPT (в реалиях GPT-5) выступает как универсальный инструмент: он мощен и в коде, и в логике, и в совмещении разных типов вводов.
Сравнительный анализ: возможности, слабые места и результаты
Ниже — ключевые характеристики, на которые стоит опираться при выборе: производительность, контекст, автономность, инструментальные интеграции, цена и надёжность.
| Характеристика | Claude (Sonnet / Opus / GLM-4.5) | GPT-5 / ChatGPT |
|---|---|---|
| Производительность в коде (SWE-бенчмарки и др.) | Claude 4 (Sonnet/Opus) часто упоминается лидером среди аналогичных моделей для кодинга. | GPT-5 показывает 74,9 % на SWE-bench Verified. |
| Обработка длинного контекста / больших проектов | Ограничения по контекстному окну — возможны сложности с большими репозиториями | GPT-5 расширяет возможности по контексту и умеет «думать дольше» автоматически |
| Автономность, агентные задачи | Sonnet 4.5 способен работать длительное время автономно, строя большие проекты | GPT-5 переключается между быстрым и глубоким режимом, но пока не заявлено о длительной независимой работе |
| Инструментальные интеграции | Claude Code + GLM-4.5 интеграция, возможность выбора модели под задачу | GPT-5 уже встроен в экосистему OpenAI, API и инструментальные плагины |
| Надёжность и качество | Высокий уровень следования инструкциям, но может быть осторожен в выдаче радикальных изменений | Более агрессивен в предложении изменений, но риск галлюцинаций выше без контроля |
| Цена / стоимость использования | Может быть выгоднее при активном использовании через модель GLM-4.5 | Стоимость зависит от тарифа OpenAI и бизнес-плана |
Практические примеры применения и тестов
- В бенчмарках Claude 4 (Sonnet / Opus) долгое время лидировал для задач генерации и понимания кода.
- В пользовательских тестах сравнения GLM-4.5 и Claude Sonnet в среде Cursor IDE отмечены моменты, где модуль GLM-4.5 локально быстрее обрабатывает простые правки, но Claude лучше управляет сложной логикой.
- В своих обзорах многие аналитики подчёркивают, что GPT-5 «не просто улучшил кодогенерацию, но и научился architect-моделям кода, интегрированным решениям и лучшему объяснению».
- Внутренняя архитектура GPT-5, с динамическим роутингом (быстрые/глубокие модели), позволяет не думать о смене режима вручную, что снижает трение в эксплуатации.
Когда выбрать Claude, а когда — ChatGPT
Выбор модели сильно зависит от ваших задач и контекста использования.
Когда чаще подходит Claude / GLM-4.5 в Claude Code:
- Когда нужно автономное длительное выполнение (например, проект, который ИИ ведёт сам) — Sonnet 4.5 показывает преимущества.
- Если вы активно используете Claude Code как IDE-помощник и хотите гибкость в конфигурации (GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air).
- Когда важна высокая точность следования инструкциям и меньше агрессивных изменений кода.
- Если проект ограничен конкретным набором языков/фреймворков, где Claude уже докачан.
Когда предпочтителен ChatGPT / GPT-5:
- Если вы работаете с большими кодовыми базами и важен длинный контекст.
- Когда хотите объединить задачи: не только код, но документация, визуализация, объяснения, схемы.
- При гибкой интеграции в стек инструментов OpenAI + API + плагины.
- Когда вам важна скорость итераций и экспериментирование с новыми языками/фреймворками.
Рекомендации для разработчика: как интегрировать модели эффективно
- Комбинирование моделей: можно начать с GPT-5 для общего проекта, а для «тяжёлых» задач переключаться на Claude (Sonnet) в режиме конкретной подсистемы кода.
- Разбиение проекта по модулям: пусть модель работает над отдельными файлами, а человек — над архитектурой.
- Пошаговый контроль: сначала попросите план, затем код, затем вычитку.
- Интеграция CI/автотестов: сразу просите модель генерировать тесты и проверяйте их вручную или с помощью автоматических средств.
- Логирование запросов и версий: фиксируйте, с какими промптами и версиями модели вы работали, чтобы отлавливать регрессы.
Заключение
В 2025 году выбор между Claude и chat gpt (то есть GPT-5) перестаёт быть однозначной ставкой на одну модель. Claude с его Sonnet 4.5 / Opus 4 + GLM-4.5 интеграциями остаётся сильным игроком в сценариях автономного кодинга и строгого следования инструкциям. С другой стороны, GPT-5 показывает впечатляющие результаты как универсальный инструмент: он комбинирует генерацию, рассуждение, мультиформатность и лучшие показатели на бенчмарках.
Если бы я выбирал для себя, то использовал бы именно гибридный подход: GPT-5 как основной рабочий движок, а Claude — там, где нужны тонкие правки, агентная логика и долгие автономные задачи.
