點擊試用Claude 3.7 Sonnet模型API

Grok 3

點擊試用Grok 3模型API

Claude 3.7 Sonnet

Grok 3

對比

總結(jié)
兩個模型都能為注冊頁面生成堅實的基礎(chǔ)代碼,Grok 3在可擴(kuò)展性上稍勝一籌,而Claude 3.7 Sonnet則提供更簡潔的方案。

代碼修復(fù)能力

提示詞:

修復(fù)下面的冒泡排序代碼:

def wrong_bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n): # 錯誤1:多遍歷一輪(應(yīng)改為n-1)
for j in range(n-1): # 錯誤2:未優(yōu)化內(nèi)層循環(huán)范圍(應(yīng)改為n-1-i)
if arr[j] < arr[j+1]: # 錯誤3:比較方向反了(導(dǎo)致降序)
arr[j], arr[j+1] = arr[j], arr[j+1] # 錯誤4:交換寫反了(未實際交換)
return arr

# 測試輸出(錯誤結(jié)果)
print(wrong_bubble_sort([5, 3, 8, 6])) # 輸出:[5, 3, 8, 6](未排序)

Claude 3.7 Sonnet

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Grok 3

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Claude 3.7 Sonnet

  1. 外層循環(huán)范圍應(yīng)為 n-1 而不是 n。
  2. 內(nèi)層循環(huán)范圍應(yīng)優(yōu)化為 n-1-i
  3. 比較方向錯誤,應(yīng)改為 arr[j] > arr[j+1] 以實現(xiàn)升序。
  4. 交換邏輯正確調(diào)整為 arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]。

Grok 3

  1. 外層循環(huán)范圍修正為 n-1。
  2. 內(nèi)層循環(huán)范圍優(yōu)化為 n-1-i。
  3. 比較方向修正為 arr[j] > arr[j+1]
  4. 交換邏輯修正為 arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]。

對比

總結(jié)
Claude 3.7 Sonnet和Grok 3在代碼修復(fù)能力上表現(xiàn)相當(dāng)優(yōu)秀,均能準(zhǔn)確識別和修正冒泡排序中的邏輯錯誤。Claude 3.7 Sonnet更注重詳細(xì)的注釋和說明,適合教學(xué)或調(diào)試場景;Grok 3則以簡潔高效的修復(fù)著稱,適合快速解決問題。

三、應(yīng)用場景與選型建議

場景推薦模型核心依據(jù)
全棧開發(fā)/復(fù)雜系統(tǒng)Claude 3.7 Sonnet混合推理支持長流程任務(wù)
數(shù)學(xué)建模/科學(xué)計算Grok 3低成本高精度STEM處理
實時交互工具Claude標(biāo)準(zhǔn)模式毫秒級響應(yīng)
教育演示/代碼教學(xué)Claude擴(kuò)展模式思維鏈可視化提升教學(xué)效果

四、成本與生態(tài)支持

結(jié)語

Claude 3.7 Sonnet憑借混合推理重塑編程范式,Grok 3以極致性價比開拓STEM疆域。開發(fā)者需根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度、成本預(yù)算、透明度需求綜合選型,亦可采用混合架構(gòu)實現(xiàn)優(yōu)勢互補。

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