Jag testade Claude Sonnet 4.5 vs ChatGPT-5 vs Opus 4.1: Resultaten kommer att överraska dig
8 min läsning
Loading youtube content...
Innehållsförteckning
När Claude (Anthropic) släppte Sonnet 4.5 med det djärva påståendet att det är "den bästa kodningsmodellen i världen", visste jag att jag måste sätta det påståendet på prov.
Trots allt hade ChatGPT-5 precis släppts och skapat vågor i AI-communityn. Och Opus 4.1 hade varit den älskade kungen av kodings-AI i månader. Kunde denna nya Sonnet-modell verkligen störta båda två?
Jag bestämde mig för att köra alla tre modellerna genom identiska kodningsutmaningar för att ta reda på vilken som faktiskt presterar bäst i verkliga scenarion. Vad jag upptäckte förändrade mitt perspektiv på hur vi borde tänka på "den bästa" AI-kodningsassistenten.
Testmetodologin
För att hålla det rättvist gav jag varje modell exakt samma prompter och utmaningar. Ingen hjälpande hand, inga justeringar mellan försök (åtminstone inte till en början). Bara ren prestanda.
Här är vad jag testade:
Utmaning 1: Spelutveckling
Jag bad varje modell skapa ett fullt fungerande Angry Birds-spel som fungerar i webbläsaren. Kraven var enkla: gör det roligt, lägg till animationer, se till att det faktiskt fungerar och gör det visuellt tilltalande.
Utmaning 2: Landningssiddesign
Jag gav varje modell uppgiften att skapa en professionell landningssida för e-postmarknadsföringsbyråer. Målet var konverteringsfokuserad design med passande copywriting, visuell dragningskraft och följande av befintliga varumärkesriktlinjer.
Modellerna hade tillgång till referensmaterial och kunde ställa uppföljningsfrågor. Jag ville se hur de hanterade komplexa, verkliga uppgifter som utvecklare och designers möter dagligen.
Omgång 1: Angry Birds-utmaningen
Claude Sonnet 4.5: Hastighetsdämon som kraschade
Sonnet 4.5 blev klar först. Vi pratar om en minut eller så jämfört med 5-10 minuter för de andra. Imponerande, eller hur?
Inte så snabbt.
När jag öppnade spelet såg det visuellt tilltalande ut vid första anblicken. Bra grafik, snygg layout. Men ögonblicket jag försökte spela föll allt samman.
Slungmekaniken var helt trasig. Jag kunde inte dra tillbaka ordentligt. Fågeln flög knappt. Och när jag oundvikligen förlorade kraschade spelet helt. Det fanns inget sätt att starta om utan att uppdatera hela sidan.
Det var i princip ospelbart.
Utslag: Vackert men trasigt.
Claude Opus 4.1: Den oväntade mästaren
Opus 4.1 tog längre tid att generera koden, men skillnaden i outputkvalitet var som natt och dag.
Först gav den mig en riktig startskärm med instruktioner om hur man spelar. Fin detalj.
När jag klickade på "Spela spel" fungerade mekaniken perfekt. Slungan reagerade smidigt. Fysiken kändes rätt. Kollisionsdetekteringen var noggrann. Viktigast av allt, det var faktiskt roligt att spela.
Jag fann mig själv gå igenom flera nivåer och verkligen njuta av upplevelsen. För ett första försök att skapa ett spel från en enkel prompt var detta anmärkningsvärt bra.
Utslag: Opus krossade denna utmaning.
ChatGPT-5: Den förvirrande röran
ChatGPT-5 tog längst tid att generera koden. När det äntligen var klart öppnade jag vad det kallade "Slingbirds".
Jag kunde ärligt talat inte lista ut vad jag skulle göra. Gränssnittet var förvirrande. Det verkade finnas någon bowlingliknande mekanik? Fåglarna var inte ens synliga. Jag klickade runt och försökte förstå, men spelet var i princip icke-funktionellt.
Utslag: Inte ens med i loppet.
Omgång 2: Andra chanser
Jag är inte en som dömer baserat på ett enda försök. Kanske hade Sonnet 4.5 bara en dålig dag. Jag gav alla modeller ytterligare en chans med något förfinade prompter.
Sonnet 4.5: Kämpar fortfarande
Det andra försöket från Sonnet 4.5 var marginellt bättre. Spelet laddade och jag kunde se några förbättringar i gränssnittet. Men fysiken var fortfarande fundamentalt trasig. Fågelns rörelse kändes fel och spelupplevelsen var frustrerande snarare än rolig.
ChatGPT-5: Ännu sämre
På något sätt var ChatGPT-5:s andra försök ännu mer förvirrande än det första. Outputen var dålig nog att jag bestämde mig för att inte slösa mer tid på det.
Opus 4.1: Konsekvent excellens
Jag brydde mig inte ens om att testa Opus 4.1 igen för spelet. Det fungerade redan perfekt.
Ultra-tänkningsexperimentet
Claudes modeller har en funktion som kallas "utökat tänkande" eller "ultra think"-läge. Jag bestämde mig för att ge Sonnet 4.5 en sista chans med denna funktion aktiverad, tänkte att kanske behövde den bara mer bearbetningstid för att verkligen bemästra utmaningen.
Resultatet? Nästan lika dåligt som det första försöket.
Detta fick mig att tänka: kanske kräver Sonnet 4.5 extremt specifika, välutformade prompter för att prestera bra. Samtidigt verkar Opus 4.1 hantera vagare instruktioner och fortfarande leverera kvalitetsresultat.
Utmaning 2: Landningssiddesign
Här blev det intressant.
Jag bad alla tre modellerna skapa en konverteringsfokuserad landningssida för e-postmarknadsföringsbyråer. De hade tillgång till mitt företags befintliga webbplats, varumärkesriktlinjer och dokumentation. Målet var att skapa något som såg professionellt ut, matchade vårt designsystem och faktiskt skulle konvertera besökare till leads.
Resultaten var överraskande
Utan att avslöja vilken modell som skapade vilken sida initialt (jag ville utvärdera dem blindt), här är vad jag hittade:
Sida 1: Ren men generisk
Denna landningssida såg professionell ut men kändes lite standardmässig. Copyn var anständig men inget speciellt. Den träffade alla grundläggande punkter men saknade personlighet. Den visuella designen var säker.
Sida 2: Inkonsekvent men ambitiös
Denna sida försökte göra mycket. Vissa sektioner var utmärkta, andra kändes off-brand. Färgvalen var tvivelaktiga på ställen, vilket gjorde viss text svårläst. Den krävde flera iterationsrundor för att fixa läsbarhetsproblem.
Sida 3: Konsekvent och konverteringsfokuserad
Denna sida stack omedelbart ut för sin designkonsistens. Den bibehöll våra varumärkesstandarder genomgående, använde vitt utrymme effektivt och copywritingen var skarp. FAQ-sektionen ställde exakt rätt frågor som potentiella kunder skulle ha. Den övergripande strukturen var meningsfull från ett konverteringsperspektiv.
Det stora avslöjandet
- Sida 1 var ChatGPT-5. Solid men inget spektakulärt.
- Sida 2 var Opus 4.1. Ambitiös men behövde arbete.
- Sida 3 var Sonnet 4.5. Den slog verkligen denna utmaning.
Testrunda 2: En ny start
För att säkerställa att landingssidresultaten inte påverkades av att modellerna såg varandras arbete startade jag en helt ny chatt och bad Sonnet 4.5 att skapa en landningssida för Facebook-annonsbyråer istället.
Resultaten var imponerande igen. Sonnet 4.5 visade stark konsistens i design, gjorde färre fel överlag och förstod konverteringsoptimeringskraven väl.
Ja, den missade vissa färgval initialt som gjorde text oläsbar. Och ja, det tog 3-4 feedbackrundor för att få allt rätt. Men den slutliga outputen var genuint bra.
Strukturen, den visuella hierarkin, valet att använda färre ord men göra varje ord räknas - allt fungerade tillsammans sammanhängande.
Vad jag lärde mig: Det finns ingen "bästa" AI-modell
Här är min ärliga åsikt efter att ha spenderat timmar med att testa dessa modeller:
Claude Opus 4.1 excellerar i:
- Kreativ problemlösning
- Spelutveckling och komplex logik
- Hantering av vaga eller ofullständiga prompter
- Att få saker rätt på första försöket
Claude Sonnet 4.5 excellerar i:
- Strukturerade designuppgifter
- Konsistens och uppmärksamhet på detaljer
- Landningssidor och webbdesign
- Att följa etablerade mönster
ChatGPT-5 excellerar i:
- Tja... jag försöker fortfarande lista ut det baserat på dessa tester
Påståendet att Sonnet 4.5 är "den bästa kodningsmodellen i världen" är både sant och missvisande. Det beror helt på vad du bygger.
För webbdesign, landningssidor och uppgifter som kräver strikt efterlevnad av designsystem är Sonnet 4.5 utmärkt. För kreativ problemlösning, spelutveckling och uppgifter som behöver intuition med ofullständiga instruktioner är Opus 4.1 fortfarande mästaren.
Promptkvalitetsfaktorn
Ett mönster jag lade märke till: Sonnet 4.5 verkar kräva mer specifika, detaljerade prompter för att prestera på topp. När jag gav den precisa instruktioner och tydliga referenser levererade den enastående resultat.
Opus 4.1 å andra sidan presterade bra även med mina något vaga initiala prompter. Den fyllde i luckorna intelligent och gjorde bra antaganden om vad jag ville.
Detta är inte nödvändigtvis en svaghet hos Sonnet 4.5. Det kan bara betyda att den är optimerad annorlunda. Om du är villig att investera tid i att utforma detaljerade prompter kan Sonnet 4.5 leverera anmärkningsvärt konsekvent output.
Vad händer med de andra uppdateringarna?
Claude släppte också några andra intressanta uppdateringar tillsammans med Sonnet 4.5 som jag inte täckte i detalj:
Claude Agent SDK - Detta ser lovande ut för att bygga autonoma agentsystem. Jag är nyfiken på hur det jämförs med vad du kan bygga med verktyg som N8N.
Imagine With Claude - Detta verkar vara Claudes svar på plattformar som Lovable, Bolt och V0. Det är i huvudsak en AI-driven appbyggare. Jag planerar att testa detta i en framtida jämförelse.
ChatGPT-5-fenomenet
Kommer du ihåg när ChatGPT-5 först lanserades och alla klagade på att den inte var lika bra som förväntat? Sedan två veckor senare presterade den faktiskt riktigt bra?
Jag tror att vi kanske ser något liknande med Sonnet 4.5. Modellen kan behöva tid för att sätta sig, eller kanske behöver vi alla tid för att lära oss hur man promptar den effektivt.
Jag kommer definitivt att spendera mer tid med Sonnet 4.5 för att se om mina resultat förbättras när jag lär mig dess styrkor och svagheter.
Slutgiltigt utslag
Om du tvingade mig att välja en modell för alla mina kodningsuppgifter skulle jag fortfarande gå med Opus 4.1. Den är mest mångsidig och hanterar det bredaste utbudet av uppgifter bra.
Men för specifika användningsfall som landningssiddesign är Sonnet 4.5 nu mitt val. Konsistensen och uppmärksamheten på designdetaljer gör den värd att använda för dessa särskilda uppgifter.
När det gäller ChatGPT-5 behöver jag testa den mer i olika scenarion. Dessa särskilda utmaningar spelade inte till dess styrkor, vad de än är.
Vad är din erfarenhet?
Jag är nyfiken på att höra från andra som har testat dessa modeller. Ser du liknande resultat? Har du hittat användningsfall där Sonnet 4.5 verkligen skiner?
Lämna dina tankar i kommentarerna på videon och låt mig veta vad du vill se testas nästa gång.
Se hela testprocessen här: https://youtu.be/TAGUl0Xj7xg
Videon visar varje försök, varje misslyckande och alla iterationer i realtid. Om du fattar beslut om vilken AI-kodningsassistent du ska använda för dina projekt är det värt att titta på alltihop.
Redo att nivåhöja ditt AI-arbetsflöde? Prenumerera för fler djupgående AI-verktygsjämförelser och verklig testning.