Vamos comparar GPT-5 e Claude Opus-4.1 para geração de código:

Hoje, estamos criando um CodeArena, onde você pode comparar dois modelos de geração de código lado a lado. Pilha de tecnologia: - @LiteLLM para orquestração - @Cometml Opik para construir o pipeline de avaliação - @OpenRouterAI acessar modelos de ponta - @LightningAI para hospedar CodeArena Vamos!🚀

Aqui está o fluxo de trabalho: - Escolha modelos para comparação de geração de código - Importe um repositório GitHub e ofereça-o como contexto para LLMs - Use context + query para gerar código de ambos os modelos - Avalie o código gerado usando o G-Eval da Opik Vamos implementar isso!

0️⃣ Carregar chaves de API Nesta demonstração, acessaremos o GPT-5 por meio do openai e o restante dos modelos usando o OpenRouter. Armazene as chaves necessárias em um arquivo .env para carregar no ambiente. Verifique isso 👇

1️⃣ Ingerir repositório GitHub Usamos o GitIngest para converter um repositório GitHub especificado pelo usuário em dados de texto simples e prontos para LLM. Os LLMs utilizarão esses dados como contexto para gerar código em resposta à consulta do usuário. Confira isso 👇

2️⃣ Métrica de correção de código Agora criaremos métricas de avaliação para nossa tarefa usando o G-Eval da Opik. Essa métrica avalia a qualidade e a exatidão do código gerado comparando-o com um código de verdade fundamental de referência. Confira isso 👇

3️⃣ Métrica de legibilidade do código Essa métrica garante que o código siga a formatação adequada e as convenções de nomenclatura consistentes. Ele também avalia a qualidade dos comentários e docstrings, o que facilita a compreensão do código. Confira isso 👇

4️⃣ Métrica de práticas recomendadas Essa métrica garante que o código seja modular, eficiente e implemente o tratamento adequado de erros. Confira isso 👇

5️⃣ Gerar resposta do modelo Agora estamos prontos para gerar respostas de ambos os modelos. Especificamos a base de código ingerida como contexto no prompt e transmitimos as respostas de ambos os modelos em paralelo. Verifique isso 👇

6️⃣ Avalie o código gerado Avaliamos as respostas geradas por ambos os modelos usando as métricas mencionadas acima, fornecendo um raciocínio detalhado para cada métrica. Confira isso👇

7️⃣ Interface do usuário simplificada Por fim, criamos uma interface de usuário intuitiva do Streamlit que simplifica a comparação e a avaliação de ambos os modelos em uma única interface. Verifique isso 👇

Hora de testar.. Consulta 1: Crie um servidor MCP que permita que agentes de IA e chatbots leiam código, gerenciem problemas/PRs, analisem repositórios e automatizem fluxos de trabalho no GitHub. Nas três métricas: Correção, Legibilidade e Práticas recomendadas: - GPT-5 pontuado: 9 - Calude Opus-4.1 pontuou: 8.67

O CodeArena permite comparar dois modelos. Também comparei brevemente o GPT-5 com o Qwen3-Coder! Consulta 2: O servidor MCP se conecta à API do Notion, permitindo que a IA gerencie notas, listas de tarefas e bancos de dados para aumentar a produtividade e a organização. Confira isso 👇

Você pode encontrar todo o código e tudo o que precisa para executar o CodeArena no @LightningAI Studio abaixo! Dê uma volta:

Finalmente, aqui estão mais 10 avaliações que executei usando o Opik na construção de servidores MCP. - GPT-5 venceu em 6 casos. - Claude Opus 4.1 venceu nos 4 restantes No geral, ambos os modelos são excepcionalmente bons, com GPT-5 marginalmente melhor. Verifique isso 👇

Se você achou perspicaz, compartilhe novamente com sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar✔️ Para obter mais insights e tutoriais sobre LLMs, agentes de IA e aprendizado de máquina!