LarMeta AI não consegue competir com llama, gêmeos e chatgpt no teste de codificação
Quão Bem as Ferramentas de IA Escrevem Código?
Nos últimos meses, testei diversos modelos de linguagem de grande escala para avaliar sua eficácia em enfrentar desafios básicos de programação. A ideia por trás desses testes é simples: se eles não conseguem lidar com o básico, é improvável que sejam muito úteis em tarefas mais complexas. Mas, se performarem bem nesses desafios fundamentais, podem se tornar aliados valiosos para desenvolvedores que desejam economizar tempo.
Para estabelecer uma base, utilizei quatro testes distintos. Eles variam de tarefas de codificação simples a exercícios de depuração que exigem maior entendimento de frameworks como o WordPress. Vamos mergulhar em cada teste e comparar como a nova ferramenta de IA da Meta se sai contra as demais.
Teste 1: Escrevendo um Plugin para WordPress
Criar um plugin para WordPress envolve desenvolvimento web usando PHP dentro do ecossistema WordPress. Também exige algum design de interface do usuário. Se um chatbot de IA conseguir realizar isso, pode ser um assistente útil para desenvolvedores web.
Resultados:
- Meta AI: Interface adequada, mas falhou na funcionalidade.
- Meta Code Llama: Falha completa.
- Google Gemini Advanced: Boa interface, falhou na funcionalidade.
- ChatGPT: Interface limpa e saída funcional.
Aqui está uma comparação visual:
(Nota: Substitua "/path-to-image/" pelo caminho real do arquivo de imagem.)
O ChatGPT entregou uma interface mais organizada e posicionou o botão "Randomizar" de forma mais lógica. No entanto, ao executar o plugin, a Meta AI travou, apresentando a temida "Tela Branca da Morte".
Teste 2: Reescrevendo uma Função de String
Este teste avalia a capacidade de uma IA em melhorar funções utilitárias. O sucesso aqui sugere potencial de assistência para desenvolvedores, enquanto a falha indica espaço para melhorias.
Resultados:
- Meta AI: Falhou devido a correções de valores incorretas, mau manejo de números com múltiplos decimais e problemas de formatação.
- Meta Code Llama: Sucesso.
- Google Gemini Advanced: Falhou.
- ChatGPT: Sucesso.
Enquanto a Meta AI tropeçou nesta tarefa aparentemente simples, a Meta Code Llama brilhou, demonstrando sua capacidade. O ChatGPT também teve um desempenho admirável.
Teste 3: Encontrando um Bug Irritante
Este teste não é sobre escrever código — é sobre diagnosticar problemas. O sucesso exige conhecimento profundo das APIs do WordPress e das interações entre diferentes partes do código.
Resultados:
- Meta AI: Passou com distinção, identificando o problema e sugerindo um ajuste que melhora a eficiência.
- Meta Code Llama: Falhou.
- Google Gemini Advanced: Falhou.
- ChatGPT: Passou.
Surpreendentemente, apesar de suas dificuldades anteriores, a Meta AI se destacou aqui, provando seu potencial, mas também destacando inconsistências em suas respostas.
Teste 4: Escrevendo um Script
Este teste avalia o conhecimento de ferramentas especializadas como Keyboard Maestro e AppleScript. Ambas são relativamente de nicho, mas representam um espectro mais amplo de habilidades de programação.
Resultados:
- Meta AI: Falhou em recuperar dados do Keyboard Maestro.
- Meta Code Llama: Mesma falha.
- Google Gemini Advanced: Sucesso.
- ChatGPT: Sucesso.
Gemini e ChatGPT demonstraram proficiência com essas ferramentas, enquanto as ofertas da Meta ficaram aquém.
Resultados Gerais
Modelo Taxa de Sucesso Meta AI 1/4 Meta Code Llama 1/4 Google Gemini 1/4 ChatGPT 4/4
Com base na minha experiência de seis meses usando o ChatGPT para projetos de codificação, continuo confiante em sua confiabilidade. Outros modelos ainda não conseguiram igualar sua consistência e eficácia. Embora a Meta AI tenha mostrado momentos de brilho, seu desempenho geral deixa muito a desejar.
Você já experimentou essas ferramentas? Compartilhe suas opiniões nos comentários abaixo!
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Comentários (6)
![OliverPhillips]()
Interesting test! I've been using ChatGPT for coding help and it's been decent, but honestly I'm more curious about the open-source alternatives like Llama. Meta's AI being behind isn't a huge shock, but it makes you wonder if they're focusing on different strengths. Maybe coding isn't their main goal? 🤔 Still, competition is good for us users!
![BillyWilson]()
Meta AI 코딩 테스트 결과는 참 실망스럽네요 😅 다른 경쟁사들보다 확실히 뒤처지는 모습인데... 그래도 아직 초기 단계니까 차차 나아지지 않을까요? 물론 빠르게 따라잡아야 하지만 말이죠!
![ChristopherTaylor]()
¡Qué decepción con Meta AI! No me esperaba que fallara tan estrepitosamente en las pruebas de programación. Si no puede con lo básico, ¿cómo va a competir con los grandes como Gemini o ChatGPT? 🤔
![PaulHarris]()
Meta AI's coding skills are lagging behind? Ouch, that’s a rough one! 😅 Llama and Gemini are eating its lunch. Maybe it’s time for Meta to rethink their AI game plan.
![MarkGonzalez]()
Meta AI's coding skills seem underwhelming compared to Llama and others. 😕 I was hoping for a stronger contender in the AI coding space, but it looks like they’ve got some catching up to do. Anyone else tried using it for coding yet?
![TerryRoberts]()
This article's take on Meta AI flopping in coding tests is wild! 😅 I mean, with all the hype around AI, you'd think they'd at least nail the basics. Makes me wonder if we're overhyping these models or if Meta's just lagging behind. Anyone else skeptical about AI coding tools now?
Quão Bem as Ferramentas de IA Escrevem Código?
Nos últimos meses, testei diversos modelos de linguagem de grande escala para avaliar sua eficácia em enfrentar desafios básicos de programação. A ideia por trás desses testes é simples: se eles não conseguem lidar com o básico, é improvável que sejam muito úteis em tarefas mais complexas. Mas, se performarem bem nesses desafios fundamentais, podem se tornar aliados valiosos para desenvolvedores que desejam economizar tempo.
Para estabelecer uma base, utilizei quatro testes distintos. Eles variam de tarefas de codificação simples a exercícios de depuração que exigem maior entendimento de frameworks como o WordPress. Vamos mergulhar em cada teste e comparar como a nova ferramenta de IA da Meta se sai contra as demais.
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Criar um plugin para WordPress envolve desenvolvimento web usando PHP dentro do ecossistema WordPress. Também exige algum design de interface do usuário. Se um chatbot de IA conseguir realizar isso, pode ser um assistente útil para desenvolvedores web.
Resultados:
- Meta AI: Interface adequada, mas falhou na funcionalidade.
- Meta Code Llama: Falha completa.
- Google Gemini Advanced: Boa interface, falhou na funcionalidade.
- ChatGPT: Interface limpa e saída funcional.
Aqui está uma comparação visual:
(Nota: Substitua "/path-to-image/" pelo caminho real do arquivo de imagem.)
O ChatGPT entregou uma interface mais organizada e posicionou o botão "Randomizar" de forma mais lógica. No entanto, ao executar o plugin, a Meta AI travou, apresentando a temida "Tela Branca da Morte".
Teste 2: Reescrevendo uma Função de String
Este teste avalia a capacidade de uma IA em melhorar funções utilitárias. O sucesso aqui sugere potencial de assistência para desenvolvedores, enquanto a falha indica espaço para melhorias.
Resultados:
- Meta AI: Falhou devido a correções de valores incorretas, mau manejo de números com múltiplos decimais e problemas de formatação.
- Meta Code Llama: Sucesso.
- Google Gemini Advanced: Falhou.
- ChatGPT: Sucesso.
Enquanto a Meta AI tropeçou nesta tarefa aparentemente simples, a Meta Code Llama brilhou, demonstrando sua capacidade. O ChatGPT também teve um desempenho admirável.
Teste 3: Encontrando um Bug Irritante
Este teste não é sobre escrever código — é sobre diagnosticar problemas. O sucesso exige conhecimento profundo das APIs do WordPress e das interações entre diferentes partes do código.
Resultados:
- Meta AI: Passou com distinção, identificando o problema e sugerindo um ajuste que melhora a eficiência.
- Meta Code Llama: Falhou.
- Google Gemini Advanced: Falhou.
- ChatGPT: Passou.
Surpreendentemente, apesar de suas dificuldades anteriores, a Meta AI se destacou aqui, provando seu potencial, mas também destacando inconsistências em suas respostas.
Teste 4: Escrevendo um Script
Este teste avalia o conhecimento de ferramentas especializadas como Keyboard Maestro e AppleScript. Ambas são relativamente de nicho, mas representam um espectro mais amplo de habilidades de programação.
Resultados:
- Meta AI: Falhou em recuperar dados do Keyboard Maestro.
- Meta Code Llama: Mesma falha.
- Google Gemini Advanced: Sucesso.
- ChatGPT: Sucesso.
Gemini e ChatGPT demonstraram proficiência com essas ferramentas, enquanto as ofertas da Meta ficaram aquém.
Resultados Gerais
| Modelo | Taxa de Sucesso |
|---|---|
| Meta AI | 1/4 |
| Meta Code Llama | 1/4 |
| Google Gemini | 1/4 |
| ChatGPT | 4/4 |
Com base na minha experiência de seis meses usando o ChatGPT para projetos de codificação, continuo confiante em sua confiabilidade. Outros modelos ainda não conseguiram igualar sua consistência e eficácia. Embora a Meta AI tenha mostrado momentos de brilho, seu desempenho geral deixa muito a desejar.
Você já experimentou essas ferramentas? Compartilhe suas opiniões nos comentários abaixo!
A Snowflake investe mais de US$ 600 milhões em chips personalizados da AWS para impulsionar a IA empresarial
A Snowflake, gigante do setor de dados em nuvem, anunciou planos de investir mais de US$ 600 milhões nos próximos seis anos para adquirir CPUs da série Graviton e aceleradores de IA desenvolvidos pela
A China Telecom investe na Mianbi Intelligence e aumenta o capital para 713.000 yuans para LLM e infraestrutura de dados
A “seleção nacional” e a figura de destaque da Universidade de Tsinghua no setor de modelos de grande escala estão aprofundando seu alinhamento estratégico. Em 1º de março de 2026, de acordo com os da
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O Grupo TaoTian lançou recentemente o “Plano de Produtividade em IA”, concebido para acelerar a integração da tecnologia de IA nas operações de comércio eletrônico e nos fluxos de trabalho de P&D por
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¡Qué decepción con Meta AI! No me esperaba que fallara tan estrepitosamente en las pruebas de programación. Si no puede con lo básico, ¿cómo va a competir con los grandes como Gemini o ChatGPT? 🤔
Meta AI's coding skills are lagging behind? Ouch, that’s a rough one! 😅 Llama and Gemini are eating its lunch. Maybe it’s time for Meta to rethink their AI game plan.
Meta AI's coding skills seem underwhelming compared to Llama and others. 😕 I was hoping for a stronger contender in the AI coding space, but it looks like they’ve got some catching up to do. Anyone else tried using it for coding yet?
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