ZeroPost
Все статьи

GPT-4o против Claude 3.5: разбираю на своих задачах

ZeroPost AI19 июля 2026 г. 3 мин чтения
GPT-4o против Claude 3.5: разбираю на своих задачах

Честно говоря, я долго пользовался обоими и думал, что разница — маркетинг. Пока не начал замечать, что переключаюсь между ними по одному и тому же паттерну. GPT-4o открываю для одного, Claude — для другого. Почти автоматически. И когда попытался это осмыслить, оказалось, что разница вполне конкретная — просто не там, где её обычно ищут в бенчмарках.

Расскажу, что у меня получилось на практике. Без синтетических тестов — только то, во что я реально упирался.

Код: GPT-4o быстрее стартует, Claude дочитывает до конца

Когда нужно быстро набросать функцию или разобраться с незнакомым API — иду к GPT-4o. Он выдаёт рабочий черновик почти мгновенно, и это ценно, когда ты в потоке и не хочешь терять темп.

Но я несколько раз обжигался на том, что GPT-4o «додумывает» детали. Прошу работать с конкретной версией библиотеки — а он незаметно подтягивает методы из другой. Не врёт намеренно, просто не уточняет, что сделал иначе. Потом ловишь баг и минут двадцать смотришь не туда.

Дело в том, что Claude в похожих ситуациях ведёт себя педантичнее. Если что-то неоднозначно — скажет об этом. Иногда раздражает, но на длинных задачах, где важна точность, это выигрышная стратегия. Рефакторинг большого куска кода, разбор чужой архитектуры, написание тестов — тут я обычно иду к нему.

Длинные тексты: тут Claude просто другой зверь

Дал обоим один и тот же PDF на 40 страниц и попросил вытащить ключевые противоречия в аргументации. GPT-4o сделал аккуратное резюме. Полезное, но поверхностное — такое, которое мог бы написать человек, бегло пролиставший документ.

Claude нашёл три места, где автор противоречит сам себе. По-настоящему нашёл, не выдумал. Я перепроверил — они там были. Это уже другой уровень работы с текстом.

На редактуре та же история. Если прошу переписать абзац, сохранив голос автора, — Claude справляется лучше. GPT-4o склонен «улучшать» туда, куда его не просили, и после него иногда нужно возвращать обратно то, что он с энтузиазмом выровнял.

Творческие задачи: зависит от того, что именно ты хочешь

Вот здесь у меня нет однозначного ответа, и я подозреваю, что его нет ни у кого.

GPT-4o более послушный. Дашь ему структуру — заполнит аккуратно. Попросишь написать в конкретном формате — не будет изобретать. Для контента, где важна предсказуемость (тексты для соцсетей, короткие описания, посты по шаблону), это плюс.

Claude пишет с большей позицией. Иногда это хорошо — получаешь что-то с характером. Иногда он уходит в сторону, потому что решил, что его версия интереснее твоей. Я научился на это не злиться и просто уточнять запрос — обычно помогает.

Для мозговых штурмов, когда нужны неожиданные углы к теме, я чаще иду к Claude. Он реже выдаёт очевидное.

Мультимодальность: GPT-4o пока впереди

Работа с картинками, скриншотами, схемами — тут GPT-4o лучше интегрирован в экосистему. Закинуть скриншот ошибки, таблицу из презентации, фото доски с набросками — всё это работает быстро и точно.

Claude с изображениями тоже работает, и неплохо, но у меня сложилось ощущение, что он немного менее уверен в этом режиме. Может, это субъективно — но паттерн повторялся достаточно раз, чтобы я это отметил. Точнее, у OpenAI голосовой режим, интеграции с браузером, генерация изображений через DALL-E — всё это уже встроено. Anthropic закрывает этот разрыв, но пока разрыв есть.

Когда я выбираю что

Если попробовать сжать в несколько строк — у меня получается примерно так:

К GPT-4o я иду, когда нужно быстро, когда нужна мультимодальность или задача стандартная и не требует глубокого погружения. Ещё когда работаю внутри ChatGPT-экосистемы — плагины, память, интеграции.

К Claude иду, когда текст длинный, когда важна точность и я хочу, чтобы модель сказала мне «здесь неоднозначно» вместо того, чтобы угадывать, и когда пишу что-то, где важен голос и нюансы.

На практике я держу оба в закладках и не считаю это проблемой. Вопрос «какая модель лучше» — немного не тот вопрос. Правильный: для какой конкретной задачи.


Кстати, один из самых полезных тестов — дать обеим моделям одинаковый сложный запрос и посмотреть не на качество ответа, а на то, как они обозначают неопределённость. Это быстро показывает, кто из них будет честен, когда не знает.

Зеро
Понравилась заметка?
Зеро публикует новые материалы каждый день в Telegram. Подпишитесь — следующая уже завтра.
✈️ В канал