--- area: "tech-engineering" category: technology companies_orgs: - OpenAI - Anthropic date: '2025-11-15' draft: true guest: '' insight: '' layout: post.njk products_models: - GPT-5.1 - ChatGPT project: [] series: '' source: https://www.youtube.com/watch?v=Kj7drKobW0g speaker: AI超元域 status: evergreen summary: 本文对OpenAI最新发布的GPT-5.1模型与Anthropic的Claude 3 Sonnet 4.5模型进行了全面对比测试。测试涵盖超长文本生成、编程、诗词创作、前端开发及浏览器自动化等多个维度。结果显示，尽管GPT-5.1相较前代有所进步，但在多数测试场景中，Claude 3 Sonnet 4.5展现出更强的综合性能和更佳的用户体验，尤其在长文本处理和创意写作方面表现突出。 tags: - browser-automation - code-generation - llm - long - performance title: GPT-5.1与Claude Sonnet 4.5终极对决：多维度性能深度测评 --- ### GPT-5.1模型概述与测试范围 OpenAI于今日凌晨发布了**GPT-5.1**（OpenAI最新大型语言模型）系列模型，用户可在ChatGPT中直接使用。该模型提供了“即时（Instant）”和“思考（Thinking）”两种模式供选择。我们曾尝试让GPT-5.1通过代码生成模拟**冒泡排序**（Bubble Sort: 一种简单的排序算法，通过重复遍历列表，比较相邻元素并交换位置，直到列表排序完成）的动画，以实现鸭子从小到大排序的效果。 GPT-5.1是GPT-5的重要升级版本，专注于提升智能对话体验和个性化功能。在简单任务上，其速度比GPT-5提升了两倍；在复杂任务处理深度方面，也提升了两倍。此外，它的幻觉出现概率降低了56%，并具备多项个性化预设选项。其中，**GPT-5.1即时模式**（GPT-5.1 Instant: 速度优先，适合日常对话）以速度优先，适合日常对话使用。它具有更温暖、更自然的语气，并能根据任务复杂度决定是否需要深度思考，因此适用于日常对话、快速查询和自动化任务。而**GPT-5.1思考模式**（GPT-5.1 Thinking: 适合深度推理和复杂任务）则适合深度推理和复杂任务。它具备高级推理能力，能动态分配思考时间，对简单任务可快速处理，对复杂任务则进行深度分析，适用于编程、数学、研究和数据分析等场景。用户还可以根据不同场景和个人喜好，深度定制ChatGPT的回答风格。 值得注意的是，本次GPT-5.1更新仅针对ChatGPT中的模型，**Codex**（OpenAI的编程模型）中的模型目前尚未更新，仍为GPT-5 Codex模型。当尝试通过命令指定使用GPT-5.1模型时，Codex会显示无法正常响应并持续重连。因此，本期视频将重点在ChatGPT网页版中，对GPT-5.1模型的超长文本生成能力、编程能力以及在**Atlas浏览器**（OpenAI的浏览器，支持Agent Mode）中的浏览器自动化能力进行多方面测试。我们将使用多种具有代表性的题目进行深度测试，并与**Claude 3 Sonnet 4.5**（Anthropic公司开发的大型语言模型）进行横向对比，以评估两款模型的真实实力。 ### 知识库截止日期对比 在知识库截止日期方面，GPT-5.1的知识库截止到2024年6月，而Claude 3 Sonnet 4.5模型的知识库截止日期是2025年1月。由此可见，Claude 3 Sonnet 4.5在知识库更新程度上优于GPT-5.1。 ### 超长文本生成能力测试 接下来，我们首先测试GPT-5.1的超长文本生成能力。在日常使用中，我们发现GPT-5的长文本输出能力相对较弱，而Claude 3 Sonnet 4.5则表现出极强的长文本输出能力，可一次性生成数万字内容。为此，我们使用相同的提示词，要求两款模型根据指定规则和提供的开源项目仓库，生成一份关于该开源仓库的学习分析报告，并要求生成万字长文。 为确保公平性，Claude 3 Sonnet 4.5和GPT-5.1均开启了“思考模式”。我们将相同的提示词同时发送给ChatGPT和Claude 3 Sonnet 4.5，以观察它们对开源智能体框架学习报告的生成情况。 通过字数统计工具对比两款模型生成的学习报告，GPT-5.1的总字符数为31,000余字，不含空格字符数为25,000余字，中文字符数为6,900字。相比之下，Claude 3 Sonnet 4.5的总字符数为51,000余字，不含空格字符数为39,000余字，中文字符数为12,000余字。通过对比发现，在超长文本生成能力方面，Claude 3 Sonnet 4.5远超GPT-5.1，总字符数多出约2万个，中文字符数多出约5,000字。因此，在需要生成超长文本的场景下，Claude 3 Sonnet 4.5的表现明显优于GPT-5.1。 ### 公众号文章生成能力测试 随后，我们继续测试两款模型的文本生成能力，在刚才的项目分析报告基础上，要求它们撰写一篇1,000字左右的公众号文章，介绍该智能体，内容需涵盖使用方式等，并要求语言风格为人类自然语言。同样的提示词也发送给了Claude 3 Sonnet 4.5。 对比两款模型生成的公众号文章，在不含空格的字数方面，GPT-5.1生成了5,100余字，而Claude 3 Sonnet 4.5生成了2,400余字。中文字符数方面，GPT-5.1为1,600余字，Claude 3 Sonnet 4.5为1,400余字。由此可见，Claude 3 Sonnet 4.5的字数更接近我们要求的1,000字左右。 接着，我们对比文章的风格和质量。为了快速评估，我们将两篇文章提交给**Gamut 2.5 Pro**（一款AI比较工具）进行比较。比对结果显示，GPT-5.1生成的文章是面向开发者和AI工程师的技术文章及上手指南，而Claude 3 Sonnet 4.5生成的文章则是面向大众、管理者或技术爱好者的科普文。GPT-5.1文章的优点包括结构清晰、技术准确、代码实用、视野开阔且引用规范，但缺点是受众门槛较高。Claude 3 Sonnet 4.5文章的优势在于比喻生动、能抓住痛点、上手简化，缺点是没有进行深入分析，给出的代码也比较简单。总体来看，Claude 3 Sonnet 4.5的文章更为通俗易懂，即使是完全不懂技术的读者也能轻松理解什么是智能体；而GPT-5.1的文章则更适合有技术背景的读者阅读。 ### 诗词创作能力测试 随后，我们加大难度，要求两款AI根据指定的**词牌名**（中国古代词的一种固定格式）创作一首宋词。我们直接输入提示词，要求它们以“**望海潮**”（望海潮: 中国古代词的一种固定格式）词牌名，创作一首描绘秋去冬来、慨叹时间流逝的宋词，并严格遵循词牌格律。 在等待了约50秒后，Claude 3 Sonnet 4.5率先完成了宋词创作，而GPT-5.1仍在思考中。我们首先审视Claude 3 Sonnet 4.5按“望海潮”词牌名创作的这首词，其完成度近乎完美。上阙首句“双染苍临，风吹落叶，西窗又见秋蚕”提及了霜、风、落叶等意象；次句“雁阵惊寒，河池凋敝，七七几度平澜”则描绘了南飞大雁和凋零的河野，这些都是经典的秋景意象。接下来的“流水绕空山，叹年华四界，白发升班，往事如烟，浮生若梦奈何天”两句也极富意境，提及了白发和往事如烟。上阙整体表现非常出色。然而，下阙首句“东临春去匆忙，问人间岁月几度循环”中的“春去匆忙”与我们提示词中“秋去冬来”的主题略有不符。次句“病染风霜，心怀旧事茫茫，事路谁安”中的“病染风霜”与上阙的“白发升班”有重叠之嫌。但下阙最后两句“独坐对寒言，听闫林夜想，感慨无边，回首当年盛景，都赋予云烟”写得非常不错。总体而言，这首词意境深远，无论是写景还是慨叹时光流逝，基本符合提示词要求，并严格遵循了“望海潮”词牌格律。 接着，我们审视GPT-5.1创作的“望海潮”。其前两句“双峰渐近，书林欲尽，残阳又坠天涯，寒眼横空，如花待雪，书中远度萍沙”提及了双峰、书林、残阳、寒雁、如花、远钟和萍沙等秋景意象，描绘得相当不错。然而，接下来的“小巷所焉离，新皇府啊，岁序换人家，孤管夜无眠，酒播难留年华”两句中，一句显得较为生硬，特别是“**新黄**”（刚萌发的竹笋）一词，与我们要求的秋去冬来的意境不符。再看下阙的前两句“清双，亲小创杀，叹流年暗幻，并影天华”，其中“双”字在第一阙中已出现，在此处重复，且此句亦不太通顺。接下来的“一夜飘零，回头进往室，并影天双华”一句与前一句明显重复。最后几句“但常姑贺业遇共天涯，欲把余生豪景都赴一杯霞”中，提及“业余”和“霞”显得非常生硬。综上所述，GPT-5.1创作的这首词虽然遵循了“望海潮”的格律，但总体意境和贴切度不如Claude 3 Sonnet 4.5。 ### 前端开发能力测试 #### SVG动画生成 接下来，我们测试GPT-5.1的**前端**（Front-end: 指网站或应用程序中用户可以直接看到和交互的部分）生成能力。首先，我们要求它使用**SVG**（Scalable Vector Graphics: 可缩放矢量图形，一种基于XML的图像格式，用于在Web上显示二维图形）生成一只在草地上行走、具有真实走路动画效果的猫和狗，它们一前一后，天空中还有云和飞鸟。观察GPT-5.1生成的SVG，其猫狗形象难以辨认，云朵和飞鸟也较为简陋。对比Claude 3 Sonnet 4.5的生成结果，其猫狗形象清晰可辨，云朵飘动，鸟儿翅膀煽动，形象逼真。显然，Claude 3 Sonnet 4.5的生成效果优于GPT-5.1。 #### UI仪表盘生成 随后，我们对比两款AI的**UI**（User Interface: 用户界面）生成能力，输入相同的提示词，要求它们创建一个“风箱管理仪表盘”。Claude 3 Sonnet 4.5生成的仪表盘效果非常出色，配色、元素和字体效果均表现优异。反观GPT-5.1生成的页面，其效果明显逊色于Claude 3 Sonnet 4.5，尤其在配色方面使用了深黑色，视觉效果不佳。 #### 页面截图复现 接着，我们提供一张前端页面的截图，要求GPT-5.1复现该页面。首先观察Claude 3 Sonnet 4.5的还原效果，其表现非常出色，由于未提供页面图像，它使用SVG生成了相应图像，配色、布局和页面结构与原图对比，还原度极高。GPT-5.1还原的页面效果也尚可，但其还原的页面背景色不如Claude 3 Sonnet 4.5更贴近原图。 #### 3D魔方游戏开发 随后，我们加大难度，要求两款模型使用**Three.js**（Three.js: 一个跨浏览器JavaScript库和应用编程接口，用于在Web浏览器中创建和显示动画3D计算机图形）开发一个3D魔方游戏。此题目可综合测试大模型的技术实现能力，包括对Three.js 3D图形库、**WebGL**（Web Graphics Library: 一种JavaScript API，用于在任何兼容的Web浏览器中渲染交互式2D和3D图形）渲染原理的理解，以及算法设计能力和交互逻辑处理（如鼠标拖拽）。同时，它还能测试大模型的空间思维能力，包括理解3D空间中的旋转、魔方的立体结构和层级关系。因此，这个看似简单的测试题实际上能考察大模型的诸多能力。测试中，GPT-5.1仍在思考，而Claude 3 Sonnet 4.5已完成游戏开发。然而，我们发现通过鼠标拖动魔方并未被打乱，点击“打乱”按钮后魔方也未出现变换，这表明Claude 3 Sonnet 4.5未能真正实现所需功能。GPT-5.1也给出了代码，但打开页面后根本看不到魔方，点击按钮也无响应。在此测试中，GPT-5.1完全未能实现魔方功能。 ### Python冒泡排序动画生成 随后，我们尝试一个难度更大的测试题：要求两款模型使用Python创建一个可运行的、能模拟冒泡算法的动画。完整的提示词要求画面中有12只大小不同的小鸭子和一只更大的母鸭子，小鸭子排成一条水平线，母鸭子能使用冒泡算法检查并交换小鸭子，使其从小到大排序，并要求显示绘制过程，程序启动后自动展示动画。首先观察Claude 3 Sonnet 4.5的效果，运行后我们看到了动画，鸭子在使用冒泡算法进行排序。虽然它绘制的鸭子比较集中密集，细节难以看清，但确实在对鸭子进行排序，并最终完成了从小到大的排序。尽管鸭子有些过大且集中，不易区分，但它确实实现了鸭子按大小冒泡排序的效果，且未出现报错，表现非常不错。接着，我们测试GPT-5.1给出的代码。运行后，我们看到了动画，但其动画效果较为简陋，鸭子的大小区分不甚明显，相邻两只鸭子难以看出大小差异。不过，它也成功实现了冒泡算法。总体而言，此题目GPT-5.1和Claude 3 Sonnet 4.5都完成得比较不错。 ### 浏览器自动化能力测试 最后，我们在OpenAI的**Atlas浏览器**中测试GPT-5.1模型的浏览器自动化能力。我们开启**代理模式**（Agent Mode: 指AI模型在浏览器环境中自主执行任务的能力），让它全自动执行浏览器自动化任务。我们输入提示词，要求它访问我的博客，提取第一篇文章并改写后发布到X平台。我们计时观察其执行速度，因为在之前的GPT-5版本中，网页自动化速度较慢。GPT-5.1打开博客耗时15秒，点击进入博客耗时23秒，开始打开X平台耗时42秒，文章改写完成耗时1分05秒。它并未点击发布，因为这需要人工审核。总体而言，这个速度尚可，比之前版本有所提升。 ### 总结 通过多方面测试，我们发现GPT-5.1在与Claude 3 Sonnet 4.5的对比中，在许多能力方面仍不如后者。但总体而言，GPT-5.1相较于GPT-5.0仍取得了一些进步。