Топ AI-моделей для генерации кода: Claude, ChatGPT, Qwen — сравниваем гигантов

Когда машины пишут лучше нас — звучит как сюжет научной фантастики, но уже сегодня нейросети стали реальностью миллионов кодеров по всему миру. Сегодня мы не просто учим алгоритмы понимать код, а доверяем им писать его за нас. Всё чаще ИИ даёт советы, которые оказываются лучше, чем изначальная задумка. Claude , ChatGPT , Qwen — эти модели уже не просто угадывают следующее слово, а демонстрируют понимание логики, стиля и даже контекста проекта. Они объясняют свои решения, исправляют баги, пишут тесты и даже помогают новичкам (и не только) разобраться в чужом коде. Но кто из них действительно выигрывает в скорости, точности и глубине понимания? Кто понимает код от и до, а кто путается уже в середине? И главное — можно ли доверять коду, написанному нейросетью? Пора разобраться. Сравниваем трёх гигантов современного AI-программирования: Claude от Anthropic, ChatGPT от OpenAI и Qwen от Alibaba Cloud — в реальных сценариях, которые знакомы каждому разработчику. Приятного прочтения!

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/937314/

#искусственный_интеллект #программирование #bothub #нейросеть #chatgpt5 #qwen3coder #claude_sonnet_4

Το #μοντέλο #Claude_Sonnet 4 της #Anthropic υποστηρίζει πλέον έως και 1 εκατομμύριο διακριτικά περιβάλλοντος

Η #Anthropic, μια κορυφαία νεοσύστατη #εταιρεία #τεχνητής_νοημοσύνης, ανακοίνωσε σήμερα ότι το δημοφιλές #Claude_Sonnet_4 #LLM υποστηρίζει πλέον έως και 1 #εκατομμύριο διακριτικά περιβάλλοντος. Μετά το #Google #Gemini, η #Anthropic είναι πλέον ο δεύτερος σημαντικός #πάροχος μοντέλων που προσφέρει 1 εκατομμύριο διακριτικά περιβάλλοντος.

https://www.techne.gr/ams/to-montelo-claude-sonnet-4-tis-anthropic-ypostirizei-pleon-eos-kai-1-ekatommyrio-diakritika-perivallontos.184/

Claude Sonnet 4 now supports 1M tokens of context \ Anthropic

Генерация идей для бизнеса и творчества: топ AI-инструментов для брейншторминга

Творческий блок, шаблонные решения, страх ошибиться — традиционный брейншторминг, бывает, превращается в хождение по кругу. А вот AI-ассистенты таким проблемам не подвержены, к тому же они уже давно смогли отойти от шаблонности, и в 2025 году люди всё чаще прибегают к их помощи. ИИ могут не только предлагать варианты, но и критиковать их, комбинировать противоположные концепции и даже предугадывать тренды. Нейросети задают неудобные вопросы, предлагают абсурдные, на первый взгляд, комбинации, но в итоге зачастую именно это и приводит к успеху. В этой статье вы найдёте подборку инструментов для брейншторминга и их наглядное тестирование, в которое войдёт как генерация идей на определённую тематику, так и решения для более конкретных задач, а в конце будет сравнительная таблица.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/927902/

#нейросети #сравнение #брейншторминг #deepseek_r10528 #canva #gigachat_20 #claude_sonnet_4 #chatgpt_o3 #chatgpt_4o #gemini_25_pro

Топ LLM для задач text‑to‑SQL: результаты теста DeepSeek R1-0528, Gemini 2.5 Pro, o3 (и ещё трёх моделей)

В первой части мы разобрали теорию text‑to‑SQL: как LLM заменяют разработчиков, почему RAG и CoT спасают от галлюцинаций и зачем Scale AI дообучает ChatGPT-4. Но теория неполна без практики! В этом материале — жёсткое тестирование моделей (ChatGPT o3-mini‑high, ChatGPT 4.1, Claude Sonnet 4, ChatGPT o3, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek R1–0528) на бенчмарке LiveSQLBench. 6 моделей, 10 задач, сложность от ★★ до ★★★★★★★★★★. Проверим, как они считают лунные помехи, генерируют SQL для криптобирж и ищут артефакты в музеях.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/925712/

#texttosql #nl2sql #бенчмарк #chatgpt_o3minihigh #chatgpt_41 #claude_sonnet_4 #chatgpt_o3 #gemini_25_pro #deepseek_r10528

Опыт использования ИИ Claude для написания мобильного приложения

Цель этой публикации — показать процесс взаимодействия с ИИ при написании мобильного приложения. Обычно в таких историях публикуют исходный промт, а затем готовый результат. Здесь же хотелось показать более подробно именно сам процесс «Хождения по промтам», как по ходу выстраиваются «взаимоотношения» и происходит взаимообучение ИИ и разработчика. Думаю это будет полезно как уже работающим с ИИ для написания кода, так и тем, кто только начинает входить в этот сегодняшний main stream. Статья написана в продолжение поста, в котором рассказывалось как с помощью Claude Sonnet 3.7 было написано небольшое мобильное приложение на SwiftUI. Это пользовательский список фильмов. И да, я знаю, что таких приложений вагон и маленькая тележка, но как любому разработчику не нравится брать что‑то навороченное и непонятное, а хочется, как всегда, сделать что‑то «простое и удобное». Загрузка данных После того как приложение заработало, захотелось внести туда данные. Начал делать это вручную, записывая один фильм за другим и получая известное удовольствие, когда видишь как программа работает, как удобно вносить данные, как приятно выглядит интерфейс и т. д. Но текстовый файл, куда ранее вносил заметки о фильмах, получился очень большой. И по прикидкам вручную пришлось бы их вносить где‑то с месяц. Что, конечно же, надоест через несколько дней. И тогда появилась идея — а почему бы не использовать все тот же ИИ и для этой задачи? Сказано — сделано. Идея была такая: из текстовой информации сделать JSON файл. Составил промт для Claude Sonnet (он обновился до v. 4), загрузил структуру модели и сам текстовый файл.

https://habr.com/ru/articles/918670/

#Claude_Sonnet_4 #Промт #Лимиты