Confrontiamo GPT-5 e Claude Opus-4.1 per la generazione di codice:

Oggi stiamo costruendo un CodeArena, dove puoi confrontare due modelli di generazione di codice fianco a fianco. Stack tecnologico: - @LiteLLM per l'orchestrazione - @Cometml's Opik per costruire la pipeline di valutazione - @OpenRouterAI per accedere a modelli all'avanguardia - @LightningAI per ospitare CodeArena Andiamo!🚀

Ecco il flusso di lavoro: - Scegli i modelli per il confronto della generazione di codice - Importa un repository GitHub e offri come contesto agli LLM - Usa contesto + query per generare codice da entrambi i modelli - Valuta il codice generato utilizzando G-Eval di Opik Implementiamo questo!

0️⃣ Carica le chiavi API In questa demo accederemo a GPT-5 tramite openai e agli altri modelli utilizzando OpenRouter. Memorizza le chiavi necessarie in un file .env da caricare nell'ambiente. Controlla questo 👇

1️⃣ Ingestione del repository GitHub Utilizziamo GitIngest per convertire un repository GitHub specificato dall'utente in dati testuali semplici e pronti per LLM. Gli LLM utilizzeranno questi dati come contesto per generare codice in risposta alla query dell'utente. Dai un'occhiata a questo 👇

2️⃣ Metri di correttezza del codice Ora creeremo metriche di valutazione per il nostro compito utilizzando G-Eval di Opik. Questa metrica valuta la qualità e la correttezza del codice generato confrontandolo con un codice di riferimento veritiero. Dai un'occhiata a questo 👇

3️⃣ Metri di leggibilità del codice Questa metrica garantisce che il codice segua una formattazione adeguata e convenzioni di denominazione coerenti. Valuta anche la qualità dei commenti e delle docstring, che rendono il codice facile da comprendere. Dai un'occhiata a questo 👇

4️⃣ Migliori pratiche metrica Questa metrica garantisce che il codice sia modulare, efficiente e implementi una corretta gestione degli errori. Dai un'occhiata a questo 👇

5️⃣ Genera risposta del modello Ora siamo pronti a generare risposte da entrambi i modelli. Specifichiamo il codice sorgente ingerito come contesto nel prompt e trasmettiamo le risposte da entrambi i modelli in parallelo. Controlla questo 👇

6️⃣ Valuta il codice generato Valutiamo le risposte generate da entrambi i modelli utilizzando le metriche menzionate sopra, fornendo una spiegazione dettagliata per ciascuna metrica. Dai un'occhiata a questo👇

7️⃣ Interfaccia Streamlit Infine, creiamo un'interfaccia Streamlit intuitiva che semplifica il confronto e la valutazione di entrambi i modelli all'interno di un'unica interfaccia. Controlla questo 👇

È tempo di test.. Query 1: Costruire un server MCP che consenta agli agenti AI e ai chatbot di leggere il codice, gestire problemi/PR, analizzare i repository e automatizzare i flussi di lavoro su GitHub. Attraverso le tre metriche: Correttezza, Leggibilità e Migliori pratiche: - GPT-5 ha ottenuto: 9 - Calude Opus-4.1 ha ottenuto: 8.67

CodeArena ti consente di confrontare due modelli qualsiasi. Ho anche confrontato brevemente GPT-5 con Qwen3-Coder! Query 2: Il server MCP si connette all'API di Notion, consentendo all'AI di gestire note, elenchi di cose da fare e database per una maggiore produttività e organizzazione. Dai un'occhiata a questo 👇

Puoi trovare tutto il codice e tutto ciò di cui hai bisogno per eseguire CodeArena nello @LightningAI Studio qui sotto! Provalo!

Infine, ecco altre 10 valutazioni che ho effettuato utilizzando Opik per costruire server MCP. - GPT-5 ha vinto in 6 casi. - Claude Opus 4.1 ha vinto nei restanti 4. In generale, entrambi i modelli sono eccezionalmente buoni, con GPT-5 leggermente migliore. Controlla questo 👇

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