Porovnejme GPT-5 a Claude Opus-4.1 pro generování kódu:

Dnes vytváříme CodeArenu, kde můžete porovnat libovolné dva modely code-gen vedle sebe. Technologický zásobník: - @LiteLLM pro orchestraci - @Cometml's Opik na stavbu eval pipeline - @OpenRouterAI přístup k nejmodernějším modelům - @LightningAI pro hostování CodeAreny Jdeme!🚀

Zde je pracovní postup: - Výběr modelů pro porovnání generování kódu - Importujte repozitář GitHub a nabídněte jej jako kontext pro LLM - Použití kontextu + dotazu ke generování kódu z obou modelů - Vyhodnoťte vygenerovaný kód pomocí Opik's G-Eval Pojďme to implementovat!

0️⃣ Načíst klíče API V této ukázce přistoupíme k GPT-5 prostřednictvím openai a ke zbytku modelů pomocí OpenRouteru. Uložte požadované klíče do souboru .env, který se načte do prostředí. Zkontrolujte toto 👇

1️⃣ Ingestování úložiště GitHub GitIngest používáme k převodu uživatelem specifikovaného úložiště GitHub na přímočará textová data připravená pro LLM. LLM využijí tato data jako kontext pro generování kódu v reakci na dotaz uživatele. Podívejte se na 👇 to

2️⃣ Metrika správnosti kódu Nyní si vytvoříme vyhodnocovací metriky pro náš úkol pomocí Opik's G-Eval. Tato metrika hodnotí kvalitu a správnost generovaného kódu jeho porovnáním s referenčním základním pravdivým kódem. Podívejte se na 👇 to

3️⃣ Metrika čitelnosti kódu Tato metrika zajišťuje, že kód dodržuje správné formátování a konzistentní konvence pojmenování. Hodnotí také kvalitu komentářů a řetězců dokumentů, díky nimž je kód snadno pochopitelný. Podívejte se na 👇 to

4️⃣ Metrika osvědčených postupů Tato metrika zajišťuje, že kód je modulární, efektivní a implementuje správné zpracování chyb. Podívejte se na 👇 to

5️⃣ Generování odezvy modelu Nyní jsme všichni připraveni generovat odpovědi z obou modelů. Ingestovaný základ kódu určíme jako kontext ve výzvě a paralelně streamujeme odpovědi z obou modelů. Zkontrolujte toto 👇

6️⃣ Vyhodnoťte vygenerovaný kód Odpovědi generované oběma modely vyhodnocujeme pomocí výše uvedených metrik a poskytujeme podrobné zdůvodnění každé metriky. Podívejte se na👇 to

7️⃣ Zjednodušené uživatelské rozhraní Nakonec vytvoříme intuitivní uživatelské rozhraní Streamlit, které zjednodušuje porovnávání a vyhodnocování obou modelů v rámci jediného rozhraní. Zkontrolujte toto 👇

Je čas vyzkoušet... Dotaz 1: Vytvořte server MCP, který umožní agentům AI a chatbotům číst kód, spravovat problémy/žádosti o přijetí změn, analyzovat úložiště a automatizovat pracovní postupy na GitHubu. Napříč třemi metrikami: Správnost, čitelnost a doporučené postupy: - Skóre GPT-5: 9 - Calude Opus-4.1 skóroval: 8.67

CodeArena vám umožní porovnat libovolné dva modely. Také jsem krátce porovnal GPT-5 s Qwen3-Coder! Dotaz 2: MCP Server se připojuje k rozhraní API společnosti Notion, což umožňuje umělé inteligenci spravovat poznámky, seznamy úkolů a databáze pro zvýšení produktivity a organizace. Podívejte se na 👇 to

Veškerý kód a vše, co potřebujete ke spuštění CodeAreny, najdete v @LightningAI Studiu níže! Vezměte to na projížďku:

Na závěr je zde 10 dalších hodnocení, která jsem provedl pomocí Opik při vytváření MCP serverů. - GPT-5 vyhrál v 6 případech. - Claude Opus 4.1 zvítězil ve zbývajících 4 Celkově jsou oba modely výjimečně dobré, přičemž GPT-5 je o něco lepší. Zkontrolujte toto 👇

Pokud vám to připadalo užitečné, sdílejte to znovu se svou sítí. Najdi mě → @akshay_pachaar✔️ Další poznatky a návody na LLM, AI agenty a strojové učení!