话说 GPT-4 已经被超越很多回了，这次 Claude 3 发布号称全面超越 GPT-4 的模型 Opus，口说无凭，今天我们不看别人怎么说，咱们就来亲手评测一下，最后，再来回答一个问题，Claude Pro 和 ChatGPT Plus 都是 20 美元，那么如果我只有 20 美元，该买 哪一个呢？
本期测试从以下几个方面进行：
数学推理测试：使用同一道数学题对 GPT-4、Opus 和 Gemini Advanced 分别进行测试，结果 GPT-4 出现了很蹊跷的一幕。
代码测试：编写 Python 代码处理视频字幕文本，结果还挺意外的。
大海捞针测试，在我的字幕文件中进行大海捞针测试，结果很有趣，值得单出一期视频来详细说说。
图像识别，简单地预测比特币趋势。看到结果的第一眼我以为我把模型给弄反了。
经典推理问题，这个结果让我有点小意外
最后是大招，视频脚本转文章，测试结果让我觉得 Opus 还是值得用的。
好，咱们先简单回顾一下 Glaude 3 官方文章的亮点。
Claude 3 系列亮点
Claude 3 系列包括三个最先进的模型，按能力递增的顺序分别是 Haiku、Sonnet 和 Opus
根据 Anthropic 的测试数据，Claude 3 的最强模型，Opus 在所有测试项目上，全面超越 GPT-4，等会我们主要对比的，就是这个模型。
Claude 3 系列模型的速度也得到了很大的提升，Sonnet 比 Claude 2 和 Claude 2.1 快 2 倍，Opus 的速度与 Claude 2 和 2.1 相似，但是能力却都有大幅提升，这点对企业用户来说更加关键。
视觉能力也很能打，Opus 全面超越 GPT-4，两个指标上弱于 Gemini 1.0 Ultra，关键是 Claude 3 的三个模型视觉能力都不弱，尤其是在最后一项图表问答的测试中，0-Shot 思维链居然强于 GPT-4 的 4-Shot 测试，不了解 Shot 和思维链的，可以看下我的基础课程。
Claude 以前给大家的印象就是谨言慎行，经常拒绝回答问题，这次针对这个问题进行了改善，后面测试中我们也可以看到效果。
Claude 3 Opus 在大海捞针测试中，超过了99%的准确率，这点与 Gemini 1.5 Pro 的能力相当，Gemini 1.5 可以看我上期视频。但是 Claude 有一项很独特的表现，我在 Claude 2 发布的时候就注意到了，值得下期视频单独来讲讲。
与 GPT-4 的价格对比，大家都很体贴地把价格转换为百万 Token 了，看起来比以前几厘钱要顺眼很多。Opus 价格很贵，比 GPT-4 Turbo 贵不少，只比 GPT-4 32K 便宜。Sonnet 看来是目前比较实惠的选择。
好，接下来我们进入测试环节。我目前是购买的 Poe 来使用 Claude Opus，因此也主要在 Poe 中对比测试 GPT-4，ChatGPT 仅作辅助说明。
AI 数学测试问题
这次测试中，同一个 GPT-4 模型，在两个不同的 APP 中，一个是 ChatGPT，一个是 Poe，结果表现的很蹊跷。
首先找了一道数学题，题目如下，前面两段主要是格式要求，问题是：
找出解决所提供数学问题的解答。答案是一个独特的数学表达式，使用LaTeX的\boxed{}指令呈现（例如：\boxed{4}或\boxed{3\pi}）。格式说明：分数应以\frac{a}{b}的LaTeX形式表示（而非\frac12），不包含单位，平方根应以\sqrt{c}的LaTeX形式呈现（而非\sqrt2），所有空格和非关键的括号或格式化应被去除，有理数应呈现前导0。
提供由多个步骤组成的推理，每个步骤使用一行。推理步骤是一步连贯的数学推理，应在最多500个字符的一行内完整。如果答案是推理的一部分，则应在推理步骤中使用\boxed{}指令包含答案。不要使用\boxed{}指令表示除答案之外的任何内容。
问题：Amy、Ben和Chris的平均年龄是9岁。四年前，Chris的年龄与Amy现在的年龄相同。三年后，Ben的年龄将是那时Amy年龄的$\frac{2}{3}$。Chris现在多大年纪了？
以中文输出答案。
这道题的正确答案是 13
Opus
测试中，Claude 3 我用的都是 Opus 200K 的模型。我们先看 Opus 的结果：
正确地给出了解题的步骤，并且，结果也是正确的，13
GPT-4
再来看 GPT-4 的表现，Poe 中的 GPT-4 非常漂亮地完成了这道题，输出格式也是正确的 LaTeX 「LaTeX的发音可以是“Lah-tech”或“Lay-tech”，强调第一个音节。」
但是，在 ChatGPT 中的 GPT-4，却在解方程中出现了错误，最终给出了错误的答案 12.25
这结果很蹊跷，我以前使用的感觉，一直是同一个模型在 ChatGPT 中的表现会比 Poe 中的好那么一丢丢，现在看来真是事事无绝对啊。
Gemini Advanced
接下来，顺便把 Gemini Advanced 拿来对比一下，为了保证能够用到 Gemini 的 Ultra 模型呢，特地用了英文，结果到好，Gemini 直接把题理解错了，所以答案自然也就不对了。
代码测试
虽然 GPT-4 和 Opus 编写的代码都是一次编译通过没有错误，但是运行的结果确是不同的。
代码的要求如下：
在一个目录中，存放这我的一些视频的字幕文件，是 SRT 格式的，有序号、时间戳以及字幕文本，文本之间还有空行。
因此我要求模型写一段 Python 代码，只保留字幕文本，并且把所有的字幕文件最后都合并到一个 Markdown 文件里，不同的视频字幕使用字幕文件的文件名作为标题区分。然后给了一段 SRT 格式的例子，最后要求去掉其中的序号、空行以及时间戳。
当然，PROMPT 我有意地并没有写的很讲究。我们来看结果。
Claude Opus
代码写的挺简洁，也给出了代码的解释。我们把代码直接 Copy Paste 到 VSCode 里，把目录修改为我的字幕文件所在的真实目录，然后点击运行，顺利地运行完成。
运行完成之后，输出的文件是 output.md，输出结果有标题，也删除了时间戳，但是遗憾的是没有移除空行。不过这个结果是可用的，Opus 挑战成功。
GPT-4
接下来是 GPT-4，同样代码、解释都很齐全。拷贝粘贴到 VSCode 里，修改字幕文件的目录，然后点击运行，同样顺利地运行完成，输出的文件是 combined_subtitles.md ，打开看一下。
有标题，删除了空行。但是更加遗憾的是，居然有时间戳没有被去掉。这样的结果是不可用的，因此 GPT-4 挑战失败。说实话，这结果多少让我有些意外，GPT-4 不应该啊。
大海捞针测试
有意思的测试来了，大海捞针测试，就叫做 Needle In A Haystack 。我前期讲 Gemini 1.5 的视频中有讲过测试方法，感兴趣的朋友可以回看一下。
使用编码测试中，Opus 生成的代码，对我的字幕文件组合后，生成了一个 Markdown 文件，这个文件有 10 万多个 Token，因此在 Poe 中，我们就只对 Opus 进行下测试，GPT-4 就测不了了。
首先，在合并后的字幕文件中，在前部一个随便的位置，写一句跟当前上下文风马牛不相及的话”Axton 最爱吃的水果是火龙果”，这句话就是针，我们让 Claude 去找出来，补充说明，我最爱吃的水果并不是火龙果。
第一遍测试，把文件上传给 Opus，然后问：Axton 最爱吃的水果是什么？Opus 在经过长时间的思考之后，说根据视频内容，Axton并没有提到他最爱吃的水果是什么。
接下来第二遍测试，修改了 PROMPT，问题前面多加了一句话，PROMPT 就变成「这是上下文中最相关的句子：Axton 最爱吃的水果是」
结果，Opus 不但找出了结果，还很客气地不停地认错：
对不起，我再仔细检查了一遍文本，发现我之前犯了一个错误。文本中确实提到了这样一句话"Axton 最爱吃的水果是火龙果。"所以根据给出的信息，Axton 最爱吃的水果是火龙果。抱歉我第一次没有认真阅读导致了错误的回答。
这个 PROMPT 体现出的就是 Claude 一个很独特的特点。咱们后面再说。
图像处理 OCR
一张一年内比特币的趋势曲线图，丢给 Claude 和 GPT-4，让他们预测一下半年后比特币的趋势。两个 AI 给出了以下两个结果，大家可以猜一猜，哪一个是 Opus 给出的，哪一个是 GPT-4 给出的。
第一个结果是：
很抱歉，但我无法提供具体的股票、金融市场或加密货币的未来价格预测。但我可以提供一些分析这种类型图表的方法，等等
第二个结果是：
预测比特币半年后的价格可能在75000-85000美元区间。这一预测主要基于以下几点等等
说实话，如果让我猜我很可能猜第一个结果是 Claude 的 Opus 给出的。因为 Claude 一直给我的感觉就是动不动就拒绝回答问题，结果这次是截然相反。GPT-4 并没有给出确定的回答，Claude 反而大大方方地给出了预测区间。当然，这就是一次简单的测试，不构成任何投资建议。
推理问题
再下来，就是这道我必用的推理测试题。
安德鲁从上午11点到下午3点有空，琼妮中午到下午2点和下午3:30到5点有空。 汉娜中午半小时有空，然后是下午4点到6点。 安德鲁、汉娜和琼妮开会的起始时间选项是什么？
这让我大跌眼镜的是，Claude Opus 居然给出了错误的答案！这完全不符合我通过前面的测试对 Opus 的印象，很奇怪。
当然，如果使用思维链的提示技术，Opus 应该会给出正确答案，毕竟 GPT-3.5 用思维链的 PROMPT 都能答对，这在我的课程中都有演示。
GPT-4 的测试自然就不用说了，我测过好多次了，几乎没有答错过。
视频脚本转文章
最后，大招来了
使用场景就是，作为 YouTuber，我的主要内容作品是视频，但是对于一些技术性比较强的视频呢，我也会生成一篇文章放在我的博客网站上，比如我的「智图派」系列：
所以，我的要求就是把视频的字幕文件，直接转换成一篇文章。使用 ChatGPT 很难一步完成这项任务，因此我有一个专用的 GPT 用来做这个事情。首先把字幕文件，就是 SRT 的字幕文件，原样上传给 GPT，然后 GPT 里面实际上分成了三个步骤来执行任务，一步一步生成最终结果。
GPTs 的 PROMPT 及使用心得如下：
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