ChatGPT vs Claude vs Gemini: какой ИИ лучше для разработки

Последний месяц я писал код исключительно с помощью ИИ-ассистентов. Не использовал их как вспомогательный инструмент — полностью делегировал им написание, отладку и рефакторинг.

Протестировал три главные модели: ChatGPT (GPT-4), Claude (Sonnet 3.5) и Google Gemini (1.5 Pro). На каждой делал одинаковые задачи, засекал время, считал количество ошибок, оценивал качество кода.

Результаты оказались неожиданными. Модель, которую хвалят все, провалилась на простых задачах. А аутсайдер показал себя лучше в специфических кейсах.

Делюсь результатами без предвзятости — только цифры и практика.

Чтобы сравнение было честным, я выбрал 15 типичных задач разработчика:

Простые задачи (5 задач):

Средней сложности (5 задач):

Сложные задачи (5 задач):

Каждую задачу давал всем трём моделям с одинаковым промптом. Засекал время, считал попытки до рабочего решения, оценивал качество кода.

ChatGPT — самый популярный ИИ для программирования. Начал с него.

Что получилось хорошо:

Простые задачи: 5/5 Все пять простых задач решил с первого раза. Код чистый, работает, без багов. Время на задачу — 2-5 минут.

Пример: попросил создать React-компонент с формой и валидацией. Сгенерировал всё за минуту, код запустился сразу.

Объяснения ChatGPT хорошо объясняет, что делает код. Комментарии подробные, логика понятная. Для обучения — идеально.

Что провалилось:

Сложные задачи: 2/5 Из пяти сложных задач решил только две. Остальные три — либо код с багами, либо неоптимальное решение.

Пример: задача на оптимизацию медленного кода. ChatGPT предложил решение, которое теоретически правильное, но на практике работало ещё медленнее. Пришлось переделывать самому.

Legacy-код Попросил найти баг в чужом коде (300 строк). ChatGPT нашёл 5 потенциальных проблем, но реальный баг пропустил. Потратил час, толку ноль.

Контекст Если задача требует понимания большого контекста (несколько файлов, зависимости), ChatGPT начинает путаться. Предлагает решения, которые конфликтуют с существующей архитектурой.

Итого по ChatGPT:

Claude я тестировал скептически. Меньше хайпа, меньше известности. Но результаты удивили.

Что получилось отлично:

Сложные задачи: 4/5 Из пяти сложных задач решил четыре. Причём решения были элегантными, не костыльными.

Пример: задача на WebSocket с real-time обновлениями. Claude написал код с обработкой reconnect, управлением состоянием, обработкой ошибок. Всё работало с первого запуска.

Рефакторинг Лучший из всех троих в рефакторинге. Попросил оптимизировать грязный код — Claude не просто переписал, а предложил три варианта с объяснением плюсов и минусов каждого.

Понимание контекста Если скармливать несколько файлов, Claude понимает архитектуру лучше конкурентов. Его решения вписываются в существующий код органично.

Что было слабее:

Скорость генерации Claude медленнее генерирует код. Где ChatGPT выдаёт ответ за минуту, Claude думает 2-3 минуты.

Популярные фреймворки На мейнстримных задачах (React, Express) ChatGPT чуть лучше. У него больше примеров в обучающей выборке.

Итого по Claude:

Кстати, я регулярно тестирую новые модели ИИ и выкладываю сравнения, промпты и лайфхаки в Telegram-канале Даня из БИГ ТЕХ. Там же делюсь секретными промптами, которые работают лучше стандартных (один промпт увеличил качество кода на 40%). Если хотите всегда быть в курсе последних фишек — подписывайтесь: [t.me/danya_big_tech]

Google Gemini — самый свежий игрок. Большой контекстное окно (до 1 миллиона токенов), мультимодальность. Звучит круто.

Реальность оказалась другой.

Что получилось хорошо:

Работа с большими объёмами кода Благодаря огромному контексту, Gemini может проанализировать весь проект целиком. Загрузил ему 20 файлов — он понял архитектуру и предложил улучшения.

Это уникальная фича. Ни ChatGPT, ни Claude так не могут.

Нестандартные языки Попробовал дать задачу на Rust (не самый популярный язык). Gemini справился лучше конкурентов. Видимо, Google тренировал модель на более разнообразной выборке.

Что провалилось:

Качество кода Код от Gemini часто содержит мелкие баги. Не критичные, но раздражающие. Приходилось дебажить.

Пример: функция парсинга CSV. Gemini написал код, который работал на тестовых данных, но падал на edge cases. Не обрабатывал пустые строки, спецсимволы в кавычках и т.д.

Непоследовательность Один и тот же промпт давал разные результаты. Сегодня код работает, завтра — нет. Это бесит.

Медленная генерация Ещё медленнее, чем Claude. На сложную задачу может думать 5-7 минут.

Итого по Gemini:

Свёл все результаты в таблицу:

МетрикаChatGPTClaudeGeminiПростые задачи5/55/54/5Средние задачи4/55/53/5Сложные задачи2/54/52/5Среднее время8 мин12 мин15 минПроцент рабочих решений73%87%60%Качество кода7/109/106/10Объяснения9/108/107/10

Лидер: Claude Лучшее качество, высокий процент рабочих решений, отлично справляется со сложными задачами.

Второе место: ChatGPT Быстрый, хорош для простых задач, лучшие объяснения. Но проваливается на сложном.

Третье место: Gemini Потенциал есть (огромный контекст), но качество кода хромает. Пока сырой.

Для новичков: ChatGPT Если вы только учитесь программировать — выбирайте ChatGPT. Его объяснения самые подробные. Код с комментариями. Можно задавать уточняющие вопросы.

Для профи: Claude Если вы опытный разработчик и нужны сложные решения — Claude. Он понимает архитектуру, пишет чистый код, редко делает ошибки.

Для рефакторинга: Claude Однозначно Claude. Загружаете грязный код — получаете элегантное решение.

Для работы с большими проектами: Gemini Если нужно проанализировать весь проект (десятки файлов) — Gemini. Его контекстное окно на порядок больше.

Для дебага: ChatGPT Как ни странно, ChatGPT лучше находит баги в простом коде. Для сложного — Claude.

Для нестандартных языков: Gemini Rust, Go, Kotlin — Gemini справляется лучше.

После месяца тестов я пришёл к гибридному подходу:

80% задач: Claude Основной инструмент. Пишет качественный код, редко ошибается.

15% задач: ChatGPT Когда нужно быстро, или когда нужно объяснение для команды.

5% задач: Gemini Только для анализа больших проектов или нестандартных языков.

Это оптимальная комбинация для меня.

Считал, сколько времени экономит ИИ по сравнению с написанием кода вручную.

До ИИ: Средняя задача (из моих 15) занимала 45 минут. Итого на все 15 задач: 11.25 часа.

С ИИ (Claude): Средняя задача заняла 12 минут. Итого: 3 часа.

Экономия: 8 часов или 73%.

Но это не чистая экономия. Нужно учесть:

Реально экономлю около 50-60% времени. Это всё равно огромно.

Зависимость Через месяц работы с ИИ я заметил: начал хуже писать код вручную. Мозг расслабился. Это опасно.

Решение: Регулярно пишу код сам, без ИИ. Хотя бы раз в неделю делаю задачу полностью вручную.

Слепое доверие ИИ генерирует код уверенно. Даже если там баг, он не скажет "может быть ошибка". Он просто выдаст код.

Решение: Всегда проверяю критичные части кода. Запускаю тесты. Не доверяю слепо.

Устаревшие знания Модели обучены на данных до определённой даты. Новые библиотеки, новые версии фреймворков — они могут не знать.

Решение: Для свежих технологий лучше читать документацию, чем спрашивать ИИ.

Стоимость Подписки на GPT-4 и Claude — это 20-40 долларов в месяц. Если активно пользуетесь — набегает.

Решение: Считаю, что экономия времени окупает стоимость. Час моей работы стоит дороже месячной подписки.

Пишите детальные промпты Чем подробнее промпт, тем лучше результат. Укажите язык, фреймворк, требования, edge cases.

Плохо: "Напиши функцию сортировки"

Хорошо: "Напиши функцию на JavaScript для сортировки массива объектов по полю 'date' в порядке убывания. Обработай случаи, когда поле отсутствует или null"

Итеративно улучшайте Не ждите идеального решения с первого раза. Попросите ИИ улучшить код, оптимизировать, добавить обработку ошибок.

Используйте примеры Если есть похожий код, который уже работает — дайте его ИИ как пример. Это повышает качество генерации.

Проверяйте edge cases ИИ часто пишет код, который работает на happy path, но падает на крайних случаях. Всегда тестируйте.

Просите альтернативы Попросите ИИ предложить 2-3 варианта решения. Часто альтернативный вариант лучше первого.

За месяц работы я увидел, как быстро развивается эта сфера. Claude выпустил новую версию — качество ещё выросло. OpenAI анонсировал GPT-4.5. Google работает над Gemini 2.0.

Через год ИИ-ассистенты станут ещё лучше. Возможно, дойдёт до того, что 90% рутинного кода будет писать ИИ.

Но полностью заменить разработчиков они не смогут. По крайней мере, в ближайшие годы.

Потому что программирование — это не только написание кода. Это:

ИИ пока не умеет этого. Он инструмент, который усиливает разработчика. Но не заменяет.

Я потратил месяц и протестировал все топовые ИИ на реальных задачах. Результат:

Claude — лучший для профессиональной разработки. Высокое качество, редкие ошибки, хорошо справляется со сложными задачами.

ChatGPT — лучший для обучения и быстрых задач. Отличные объяснения, быстрая генерация, хорош для новичков.

Gemini — пока сырой, но перспективный. Огромный контекст и работа с большими проектами — его сильная сторона. Но качество кода нужно улучшать.

Если вы ещё не используете ИИ в разработке — начинайте. Экономия времени реальная. Просто не забывайте думать своей головой и проверять код.

А какой ИИ используете вы? Делитесь опытом в комментариях.

Ещё больше разборов, тестов и фишек по работе с ИИ в разработке, плюс эксклюзивные промпты и инсайты из мира технологий — в Telegram-канале Даня из БИГ ТЕХ