CHATGPT 0.3対Gemini 2.5 Pro：コーディング対決
2025年5月4日
JuanAllen
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AIコーディング対決：ChatGPT 0.3対Gemini 2.5 Pro
AIコーディングモデルの世界は、OpenaiのChatGPT 0.3がGoogleのGemini 2.5 Proに対して直接対戦するため、興奮で賑わっています。この対決の目的は、どのモデルがコード生成に優れているかを明らかにし、その機能に関する洞察を提供し、コーディングプロジェクトに適したツールを選択するのを支援することを目的としています。簡単な課題から始めて、より複雑な課題になり、これらのAIタイタンをペースに導きます。
キーポイント
- ChatGpt 0.3とGemini 2.5 Proは、コーディングの決闘で互いにに対してピットを付けられています。
- 競争は、基本的なコーディングタスクから高度なコーディングの範囲です。
- 両方のモデルは、HTML、CSS、およびJavaScriptコードを生成する機能について評価されます。
- 速度、精度、および実用的な適用性が分析の重要な領域です。
- 実際のシナリオは、さまざまな開発ニーズに最適なものを決定するのに役立ちます。
最初の課題：ドラゴンのコーディング
私たちのコーディングバトルは、HTML、CSS、およびJavaScriptを使用してドラゴンを作成するという、一見率直なタスクで始まります。挑戦？単一のコードブロックでドラゴンのサイドビューを作成するには、モデルの基本的なフロントエンド開発の把握と、複数のテクノロジーをシームレスに統合する能力をテストします。
両方のモデルに与えられたプロンプトは、「HTML、CSS、およびJSを使用してドラゴンをコーディングできますか？ドラゴンのサイドビューを表示し、1つのコードで最高の実装を提供します。」
CHATGPT 0.3は、HTML、CSS、およびJavaScriptをフィーチャーした単一ファイルデモに飛び込んで、サイドビュードラゴンを描画してアニメーション化するために、20秒間の時間をかけて少し時間がかかりました。 Gemini 2.5 Proは、独自の簡単な反省の後、CSSを使用したHTMLドキュメントで応答し、ネストされたDivとCSSアニメーションを介してドラゴンのさまざまな部分に焦点を当てました。
各モデルが課題にどのように取り組んだかを垣間見ることができます。
特徴 ChatGpt 0.3 Gemini 2.5 Pro コード生成 インラインCSSと組み込みJavaScriptを備えた完全なHTMLドキュメントを提供し、キャンバスベースのドラゴンイメージとアニメーションを作成します。 インラインCSSを使用したHTMLドキュメントを作成し、ネストされたDIVを使用してドラゴンを形作りスタイルし、アニメーションのCSSに焦点を当てます。 実装 JavaScriptを利用して、キャンバスにドラゴンを描き、頭、体、尾、脚などのコンポーネントを詳述します。 ドラゴンパーツを配置およびスタイリングするためのCSSに依存しており、アニメーションはCSS遷移を介して処理されます。 コード構造 Dragonアニメーションに必要なすべてのコードを含む単一のHTMLファイルは、直接描画にキャンバスを使用します。 ネストされたDIVとCSSで構造化されており、応答性が高くて管理しやすいレイアウト。 アニメーションメソッド 単一のファイルデモ内のJavaScript駆動型アニメーション。 CSSベースのアニメーション、JavaScriptは不要です。 全体 Canvasベースの実装とJavaScriptアニメーションを通じて、動的でインタラクティブなエクスペリエンスを提供します。 CSSを使用した静的でありながら応答性の高いデザインを提供します。これは、スクリプトよりもスタイリングを好む人に適しています。
高度なコーディングの課題とモデルのパフォーマンス
複雑なアルゴリズムとデータ構造の処理
単純なフロントエンドタスクを過ぎて移動すると、ソートアルゴリズムやデータ構造の実装など、より複雑な課題を掘り下げます。たとえば、両方のモデルは、Dijkstraのアルゴリズムを使用して、加重グラフで最短パスを見つけるための関数をコーディングするように求められました。このタスクは、コンピューターサイエンスの基礎についての理解と、これらを効率的で読みやすいコードに変換する能力をテストします。
これが彼らのパフォーマンスです：
- CHATGPT 0.3：適切なデータ構造を使用して、適切なエラー処理を備えた適切に構成された構造化されたコードを提供するDijkstraのアルゴリズムを正常に実装しました。
- Gemini 2.5 Pro：アルゴリズムも実装しましたが、優先キュー管理には異なるアプローチがありました。そのコードはより簡潔でしたが、コメントではあまり詳細ではなく、エッジケースを堅牢に処理しない可能性があります。
ChatGpt 0.3は、詳細なドキュメンテーションとエラー処理を重視している人にとっては頼りになるかもしれませんが、Gemini 2.5 Proの簡潔なコードは、簡潔に優先順位を付ける人にアピールする可能性があります。
外部APIおよびライブラリとの統合
実際の開発には、多くの場合、外部APIやライブラリとの統合が含まれます。 OpenWeatherMap APIから天気データを取得して表示するアプリケーションを作成するように依頼することにより、各モデルがそのような統合をどの程度処理できるかをテストしました。
これが比較です：
- CHATGPT 0.3： APIで正常に認証され、リクエストを処理し、JSONが効率的に解析し、堅牢なエラー処理を備えたユーザーフレンドリーな形式でデータを提示しました。
- Gemini 2.5 Pro：データを取得しましたが、包括的なエラー処理とユーザーフレンドリーなプレゼンテーションがありませんでした。
ChATGPT 0.3のアプローチは、その堅牢性とユーザー中心の設計に適している場合がありますが、Gemini 2.5 Proは実用的なアプリケーションに追加の改良が必要になる場合があります。
Chatgpt 0.3およびGemini 2.5 Proのコーディングの使用方法
コーディング環境のセットアップ
いずれかのモデルでコーディングに飛び込む前に、環境を設定します。
- VSコード、崇高なテキスト、またはIntellijのアイデアなど、テキストエディターまたはIDEを選択してください。
- HTML、CSS、およびJavaScriptをテストするために、最新のWebブラウザーを使用してください。
- オプションで、node.jsパッケージを使用している場合は、node.jsとnpmをインストールします。
各モデルを活用する方法は次のとおりです。
- ChatGPT 0.3： OpenAI WebサイトまたはAPIを介してアクセスし、クリアプロンプトを入力し、生成されたコードを確認してテストし、必要に応じて洗練します。
- Gemini 2.5 Pro： Google AI Studioを使用し、プロンプトを入力し、生成されたコードを評価し、必要に応じて調整します。
ChatGpt 0.3およびGemini 2.5 Proの価格モデル
コストへの影響を理解する
価格モデルを理解することは、ChatGPT 0.3とGemini 2.5 Proを選択するために重要です。
- CHATGPT 0.3：無料のティア、プラスサブスクリプション、および1,000トークンあたりの価格のAPI使用量を提供します。
- Gemini 2.5 Pro：無料のティア、Google AI Studioサブスクリプション、およびリクエストと複雑さに基づいて、従量制のAPI価格設定を備えています。
リクエストの数、トークンの使用、モデルの複雑さ、サブスクリプションなどの要因を考慮して、コストを効果的に推定する計画を立てます。
CHATGPT 0.3およびGemini 2.5 Proをコーディングに使用する長所と短所
長所
- クイックコード生成。
- わかりやすい説明。
- 迅速なプロトタイピングと教育に最適です。
- コンテンツの作成に役立ちます。
短所
- エラー付きのコードを作成できます。
- パフォーマンスを最適化できない場合があります。
- コードの品質とセキュリティに限られた焦点。
- コードリファクタリングと高度なテストではあまり能力がありません。
CHATGPT 0.3およびGemini 2.5 Proのコードのコア機能
重要な機能を比較します
両方のモデルは、コーディングのためのさまざまな機能を提供します。
- CHATGPT 0.3：コード生成、完了、説明、翻訳、およびデバッグ支援。
- Gemini 2.5 Pro：コード生成、リファクタリング、ドキュメント、セキュリティとパフォーマンスの分析、およびテスト。
たとえば、メールアドレスを検証する関数を作成する場合：
- ChatGpt 0.3：関数を生成し、説明し、別の言語に翻訳できます。
- Gemini 2.5 Pro：関数を生成し、パフォーマンスの改善を示唆し、単体テストを作成できます。
ChatGpt 0.3およびGemini 2.5 Proの実用的なユースケース
実世界のアプリケーションの調査
両方のモデルをさまざまなシナリオに適用できます。
- CHATGPT 0.3：迅速なプロトタイピング、教育目的、ドキュメント、コンテンツ作成、およびコードレビューに役立ちます。
- Gemini 2.5 Pro：自動テスト、コードリファクタリング、セキュリティ分析、パフォーマンスの最適化、API統合に最適です。
モバイルアプリの開発スタートアップでは、ChATGPT 0.3はUIコードスニペットとドキュメントを生成できますが、Gemini 2.5 Proは単体テストとリファクタリングを通じてコードの品質を確保できます。
chatgpt 0.3とgemini 2.5 proについてのよくある質問
コーディング機能の観点から、ChatGPT 0.3とGemini 2.5 Proの重要な違いは何ですか？
CHATGPT 0.3は、迅速なコード生成、説明、デバッグに最適であるため、迅速なプロトタイピングと教育に最適です。ただし、Gemini 2.5 Proは、コードのリファクタリング、テスト、セキュリティ分析に焦点を当てています。これは、コードの品質と信頼性の向上に適しています。プロジェクトの特定のニーズに基づいて選択します。
ChatGPT 0.3およびGemini 2.5 Proによって提供されるコードの提案はどれくらい正確ですか？
コード提案の精度は、タスクの複雑さとプロンプトの明確性によって異なります。両方のモデルは、エラーまたは最適ではないパフォーマンスを備えたコードを生成する可能性があるため、常にコードを確認してテストしてください。明確で特定のプロンプトは、正確な提案の可能性を高めます。
関連する質問
CHATGPT 0.3とGemini 2.5 Proの方が適している特定のプログラミング言語はありますか？
どちらのモデルもさまざまな言語をサポートしていますが、ChatGPT 0.3はJavaScript、Python、およびHTML/CSSに優れており、Web開発に最適です。 Gemini 2.5 ProはJava、C ++、およびC＃で輝いています。これは、エンタープライズアプリケーションやシステムプログラミングに適しています。選択は、プロジェクトの言語と複雑さによって異なります。
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AIコーディング対決：ChatGPT 0.3対Gemini 2.5 Pro
AIコーディングモデルの世界は、OpenaiのChatGPT 0.3がGoogleのGemini 2.5 Proに対して直接対戦するため、興奮で賑わっています。この対決の目的は、どのモデルがコード生成に優れているかを明らかにし、その機能に関する洞察を提供し、コーディングプロジェクトに適したツールを選択するのを支援することを目的としています。簡単な課題から始めて、より複雑な課題になり、これらのAIタイタンをペースに導きます。
キーポイント
- ChatGpt 0.3とGemini 2.5 Proは、コーディングの決闘で互いにに対してピットを付けられています。
- 競争は、基本的なコーディングタスクから高度なコーディングの範囲です。
- 両方のモデルは、HTML、CSS、およびJavaScriptコードを生成する機能について評価されます。
- 速度、精度、および実用的な適用性が分析の重要な領域です。
- 実際のシナリオは、さまざまな開発ニーズに最適なものを決定するのに役立ちます。
最初の課題：ドラゴンのコーディング
私たちのコーディングバトルは、HTML、CSS、およびJavaScriptを使用してドラゴンを作成するという、一見率直なタスクで始まります。挑戦？単一のコードブロックでドラゴンのサイドビューを作成するには、モデルの基本的なフロントエンド開発の把握と、複数のテクノロジーをシームレスに統合する能力をテストします。
両方のモデルに与えられたプロンプトは、「HTML、CSS、およびJSを使用してドラゴンをコーディングできますか？ドラゴンのサイドビューを表示し、1つのコードで最高の実装を提供します。」
CHATGPT 0.3は、HTML、CSS、およびJavaScriptをフィーチャーした単一ファイルデモに飛び込んで、サイドビュードラゴンを描画してアニメーション化するために、20秒間の時間をかけて少し時間がかかりました。 Gemini 2.5 Proは、独自の簡単な反省の後、CSSを使用したHTMLドキュメントで応答し、ネストされたDivとCSSアニメーションを介してドラゴンのさまざまな部分に焦点を当てました。
各モデルが課題にどのように取り組んだかを垣間見ることができます。
| 特徴 | ChatGpt 0.3 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|
| コード生成 | インラインCSSと組み込みJavaScriptを備えた完全なHTMLドキュメントを提供し、キャンバスベースのドラゴンイメージとアニメーションを作成します。 | インラインCSSを使用したHTMLドキュメントを作成し、ネストされたDIVを使用してドラゴンを形作りスタイルし、アニメーションのCSSに焦点を当てます。 |
| 実装 | JavaScriptを利用して、キャンバスにドラゴンを描き、頭、体、尾、脚などのコンポーネントを詳述します。 | ドラゴンパーツを配置およびスタイリングするためのCSSに依存しており、アニメーションはCSS遷移を介して処理されます。 |
| コード構造 | Dragonアニメーションに必要なすべてのコードを含む単一のHTMLファイルは、直接描画にキャンバスを使用します。 | ネストされたDIVとCSSで構造化されており、応答性が高くて管理しやすいレイアウト。 |
| アニメーションメソッド | 単一のファイルデモ内のJavaScript駆動型アニメーション。 | CSSベースのアニメーション、JavaScriptは不要です。 |
| 全体 | Canvasベースの実装とJavaScriptアニメーションを通じて、動的でインタラクティブなエクスペリエンスを提供します。 | CSSを使用した静的でありながら応答性の高いデザインを提供します。これは、スクリプトよりもスタイリングを好む人に適しています。 |
高度なコーディングの課題とモデルのパフォーマンス
複雑なアルゴリズムとデータ構造の処理
単純なフロントエンドタスクを過ぎて移動すると、ソートアルゴリズムやデータ構造の実装など、より複雑な課題を掘り下げます。たとえば、両方のモデルは、Dijkstraのアルゴリズムを使用して、加重グラフで最短パスを見つけるための関数をコーディングするように求められました。このタスクは、コンピューターサイエンスの基礎についての理解と、これらを効率的で読みやすいコードに変換する能力をテストします。
これが彼らのパフォーマンスです：
- CHATGPT 0.3：適切なデータ構造を使用して、適切なエラー処理を備えた適切に構成された構造化されたコードを提供するDijkstraのアルゴリズムを正常に実装しました。
- Gemini 2.5 Pro：アルゴリズムも実装しましたが、優先キュー管理には異なるアプローチがありました。そのコードはより簡潔でしたが、コメントではあまり詳細ではなく、エッジケースを堅牢に処理しない可能性があります。
ChatGpt 0.3は、詳細なドキュメンテーションとエラー処理を重視している人にとっては頼りになるかもしれませんが、Gemini 2.5 Proの簡潔なコードは、簡潔に優先順位を付ける人にアピールする可能性があります。
外部APIおよびライブラリとの統合
実際の開発には、多くの場合、外部APIやライブラリとの統合が含まれます。 OpenWeatherMap APIから天気データを取得して表示するアプリケーションを作成するように依頼することにより、各モデルがそのような統合をどの程度処理できるかをテストしました。
これが比較です：
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- Gemini 2.5 Pro：データを取得しましたが、包括的なエラー処理とユーザーフレンドリーなプレゼンテーションがありませんでした。
ChATGPT 0.3のアプローチは、その堅牢性とユーザー中心の設計に適している場合がありますが、Gemini 2.5 Proは実用的なアプリケーションに追加の改良が必要になる場合があります。
Chatgpt 0.3およびGemini 2.5 Proのコーディングの使用方法
コーディング環境のセットアップ
いずれかのモデルでコーディングに飛び込む前に、環境を設定します。
- VSコード、崇高なテキスト、またはIntellijのアイデアなど、テキストエディターまたはIDEを選択してください。
- HTML、CSS、およびJavaScriptをテストするために、最新のWebブラウザーを使用してください。
- オプションで、node.jsパッケージを使用している場合は、node.jsとnpmをインストールします。
各モデルを活用する方法は次のとおりです。
- ChatGPT 0.3： OpenAI WebサイトまたはAPIを介してアクセスし、クリアプロンプトを入力し、生成されたコードを確認してテストし、必要に応じて洗練します。
- Gemini 2.5 Pro： Google AI Studioを使用し、プロンプトを入力し、生成されたコードを評価し、必要に応じて調整します。
ChatGpt 0.3およびGemini 2.5 Proの価格モデル
コストへの影響を理解する
価格モデルを理解することは、ChatGPT 0.3とGemini 2.5 Proを選択するために重要です。
- CHATGPT 0.3：無料のティア、プラスサブスクリプション、および1,000トークンあたりの価格のAPI使用量を提供します。
- Gemini 2.5 Pro：無料のティア、Google AI Studioサブスクリプション、およびリクエストと複雑さに基づいて、従量制のAPI価格設定を備えています。
リクエストの数、トークンの使用、モデルの複雑さ、サブスクリプションなどの要因を考慮して、コストを効果的に推定する計画を立てます。
CHATGPT 0.3およびGemini 2.5 Proをコーディングに使用する長所と短所
長所
- クイックコード生成。
- わかりやすい説明。
- 迅速なプロトタイピングと教育に最適です。
- コンテンツの作成に役立ちます。
短所
- エラー付きのコードを作成できます。
- パフォーマンスを最適化できない場合があります。
- コードの品質とセキュリティに限られた焦点。
- コードリファクタリングと高度なテストではあまり能力がありません。
CHATGPT 0.3およびGemini 2.5 Proのコードのコア機能
重要な機能を比較します
両方のモデルは、コーディングのためのさまざまな機能を提供します。
- CHATGPT 0.3：コード生成、完了、説明、翻訳、およびデバッグ支援。
- Gemini 2.5 Pro：コード生成、リファクタリング、ドキュメント、セキュリティとパフォーマンスの分析、およびテスト。
たとえば、メールアドレスを検証する関数を作成する場合：
- ChatGpt 0.3：関数を生成し、説明し、別の言語に翻訳できます。
- Gemini 2.5 Pro：関数を生成し、パフォーマンスの改善を示唆し、単体テストを作成できます。
ChatGpt 0.3およびGemini 2.5 Proの実用的なユースケース
実世界のアプリケーションの調査
両方のモデルをさまざまなシナリオに適用できます。
- CHATGPT 0.3：迅速なプロトタイピング、教育目的、ドキュメント、コンテンツ作成、およびコードレビューに役立ちます。
- Gemini 2.5 Pro：自動テスト、コードリファクタリング、セキュリティ分析、パフォーマンスの最適化、API統合に最適です。
モバイルアプリの開発スタートアップでは、ChATGPT 0.3はUIコードスニペットとドキュメントを生成できますが、Gemini 2.5 Proは単体テストとリファクタリングを通じてコードの品質を確保できます。
chatgpt 0.3とgemini 2.5 proについてのよくある質問
コーディング機能の観点から、ChatGPT 0.3とGemini 2.5 Proの重要な違いは何ですか？
CHATGPT 0.3は、迅速なコード生成、説明、デバッグに最適であるため、迅速なプロトタイピングと教育に最適です。ただし、Gemini 2.5 Proは、コードのリファクタリング、テスト、セキュリティ分析に焦点を当てています。これは、コードの品質と信頼性の向上に適しています。プロジェクトの特定のニーズに基づいて選択します。
ChatGPT 0.3およびGemini 2.5 Proによって提供されるコードの提案はどれくらい正確ですか？
コード提案の精度は、タスクの複雑さとプロンプトの明確性によって異なります。両方のモデルは、エラーまたは最適ではないパフォーマンスを備えたコードを生成する可能性があるため、常にコードを確認してテストしてください。明確で特定のプロンプトは、正確な提案の可能性を高めます。
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CHATGPT 0.3とGemini 2.5 Proの方が適している特定のプログラミング言語はありますか？
どちらのモデルもさまざまな言語をサポートしていますが、ChatGPT 0.3はJavaScript、Python、およびHTML/CSSに優れており、Web開発に最適です。 Gemini 2.5 ProはJava、C ++、およびC＃で輝いています。これは、エンタープライズアプリケーションやシステムプログラミングに適しています。選択は、プロジェクトの言語と複雑さによって異なります。
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