Grok 4 gegen Claude 4: Was ist besser?

Bis Mitte 2025 heizt sich das KI „Wettret“ auf, und Xai und Anthropic haben ihre Flaggschiff-Modelle GROK 4 und Claude 4 freigegeben. Diese beiden Modelle befinden sich an den entgegengesetzten Enden der Designphilosophie und der Einsatzplattform, die jedoch miteinander verglichen werden, da sie Kopf-zu-Kopf-Bemarkungen an Wettkämpfen gegen Benchmarks konkurrieren. Während GROK 4 die akademischen Charts überschreitet, bricht Claude 4 die Decke mit seiner Codierungsleistung. Die brennende Frage lautet also - Grok 4 oder Claude 4 - welches Modell ist besser?

In diesem Blog werden wir die Leistung von GROK 4 und Claude 4 auf drei verschiedene Aufgaben testen und die Ergebnisse vergleichen, um den ultimativen Gewinner zu finden!

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Grok 4?
• Was ist Claude 4?
• GROK 4 gegen Claude 4: leistungsbasierter Vergleich
• Gesamtanalyse
• Grok 4 gegen Claude 4: Benchmark -Vergleich
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Grok 4?

GROK 4 ist das neueste multimodale Großsprachmodell, das von XAI veröffentlicht wurde und über das X zugegriffen wird und über die GROK -App/Website verwendet werden kann. GROK 4 ist eine Agenten -LLM, die mit dem Werkzeuggebrauch nativ trainiert wurde. Das Modell ist großartig darin, akademische Fragen in allen Disziplinen zu lösen, und übertrifft fast alle anderen LLMs an verschiedenen Benchmarks. Daher hat GROK 4 ein großes Kontextfenster mit einer Kapazität von 256.000 Token, einer Echtzeit-Websuche und einem verbesserten Sprachmodus integriert, der mit Menschen mit Ruhe mit Menschen interagiert. GROK 4 ist voll von großer Begründung und menschlichem Denkfähigkeiten, was es zu einem der bisher leistungsstärksten Modelle macht.

Um alles über GROK 4 zu wissen, können Sie diesen Blog lesen: Grok 4 ist hier und es ist brillant.

Was ist Claude 4?

Claude 4 ist das fortschrittlichste Großsprachmodell, das von Anthropic bis heute veröffentlicht wurde. Dieses multimodale LLM verfügt über hybride Argumentation, fortschrittliches Denken und Kapazität des Agentenaufbaus. Das Modell zeigt Blitzantworten für einfache Abfragen, während es für komplexe Abfragen in tiefere Argumentation verlagert und häufig eine mehrstufige Aufgabe in kleine Aufgaben unterteilt. Es liefert Leistung mit Effizienz und zeichnet Sternergebnisse für Codierungsprobleme auf.

Besuchen Sie diesen Blog, um über Claude 4 ausführlich zu lesen: Claude 4 ist raus und es ist erstaunlich!

GROK 4 gegen Claude 4: leistungsbasierter Vergleich

Nachdem wir die Nuancen der beiden Modelle verstanden haben, schauen wir uns zunächst den Leistungsvergleich der beiden Modelle an:

Aus der Grafik ist klar, dass Claude 4 Grok 4 in Bezug auf die Reaktionszeit und sogar die Kosten pro Aufgabe schlägt. Aber wir müssen nicht immer mit Zahlen gehen. Testen wir die beiden Modelle für verschiedene Aufgaben und prüfen, ob die obigen Statistiken zutreffen oder nicht!

Aufgabe 1: SecurePay UI -Prototyp

Eingabeaufforderung: „Erstellen Sie eine interaktive und visuell ansprechende Payment Gateway -Webseite mit HTML, CSS und JavaScript.“

Antwort von GROK 4

Antwort von Claude 4

Vergleichende Analyse

Claude 4 bietet eine umfassende Benutzeroberfläche mit polierten Elementen wie Karten-, PayPal- und Apple Pay -Funktionen. Es unterstützt auch Animationen und Echtzeitvalidierung der Benutzeroberfläche. Das Layout der Claude 4 -Modelle echte Anwendungen wie Stripe oder Razorpay.

GROK 4 ist auch mobile, aber viel mehr abgestreift. Es unterstützt nur die Karteneingabe mit einigen grundlegenden Validierungsfunktionen. Es hat ein sehr einfaches, sauberes und reaktionsschnelles Layout.

Urteil: Beide Benutzeroberflächen haben unterschiedliche Anwendungsfälle, da Claude 4 am besten für reiche Präsentationen und Showcases geeignet ist. GROK 4 eignet sich am besten zum Lernen und Aufbau von schnellen, interaktiven mobilen Anwendungen.

Aufgabe 2: Physikproblem

Eingabeaufforderung: „Zwei dünne kreisförmige Scheiben der Masse m und 4 m mit Radien von A bzw. 2a werden durch einen massenlosen, rechten Längenstab ℓ = √ (24 a) durch ihre Mitte fest fixiert. Diese Baugruppe wird auf eine feste und flache Oberfläche gelegt, und das Rollen ohne Rollen auf der Oberfläche, sodass der Achse -Axis ω. der folgenden Aussagen ist (sind) wahr?

A. Die Größe des Winkelimpulses der Baugruppe um ihren Massenzentrum beträgt 17 m a² ω / 2
B. Die Größe des Z -Komponenten von L beträgt 55 m a² Ω
C. Die Größe des Drehimpulses des Massenzentrums der Montage über den Punkt O beträgt 81 m a² Ω
D. Der Massenzentrum der Baugruppe dreht sich um die Z -Achse mit einer Winkelgeschwindigkeit von ω/5 ”

Antwort von GROK 4

GROK 4 berücksichtigt das Problem mit zwei Farbenscheiben M und 4m, die durch eine Längenstange √24a angebracht werden. Es findet den Massenzentrum, den Neigungswinkel für das Rollen und verwendet zuverlässige Quellen Vedantu und Fiitjee, um die Frage aus JEE Advanced 2016 zu überprüfen

Antwort von Claude 4

Claude 4 verwendet einen physikalischen Analysehandbuch durch einen schrittweisen Denkprozess. Es entwickelt das Massenzentrum, schlägt vor, wie sie rollen würden, bewertet das Trägheitsmoment unter Verwendung des Parallelachse -Theorems, liefert mehr Details und Erklärungen, ist für Bildungszwecke in einer Hinsicht und theoretisch als allein als eine Lösung. Claude schließt zu, dass alle Optionen für die Anzeigen korrekt sind, was falsch ist, da Claude die Schlussfolgerung überdrückt und dann in seiner Reaktion die Genauigkeit ankommt.

Vergleichende Analyse

Urteil: Wenn Sie nach Genauigkeit und Effizienz gegenüber der Iteration suchen, ist Grok aufgrund seiner Argumentation und der Realität, ob es eine bessere Logik verwenden kann, besser als diejenigen, die sich nur auf literaturgestützte Antworten beziehen können. Claude bietet eine etwas bessere Theorie in der konzeptionellen Klarheit, scheitert aber letztendlich in der endgültigen Genauigkeit.

Aufgabe 3: Kritische Verbindungen in einem Netzwerk

Eingabeaufforderung: „Es gibt N-Server von 0 bis n-1, die durch ungerichtete Verbindungen von Server zu Server verbunden sind und ein Netzwerk bilden, in dem Verbindungen [i] = [AI, BI] eine Verbindung zwischen Servern AI und BI darstellen. Jeder Server kann andere Server direkt oder indirekt über das Netzwerk erreichen.

Eine kritische Verbindung ist eine Verbindung, die, wenn sie entfernt, einige Server keinen anderen Server erreichen können.

Geben Sie alle kritischen Verbindungen im Netzwerk in jeder Reihenfolge zurück.

Eingabe: n = 4, Verbindungen = [[0,1], [1,2], [2,0], [1,3]]

Ausgabe: [1,3]]

Erläuterung: [[3,1]] wird ebenfalls akzeptiert.

Beispiel 2: Eingabe: n = 2, Verbindungen = [[0,1]] Ausgabe: [[0,1]] ”

Antwort von GROK 4

 #enthalten<bits .h>
Verwenden von Namespace STD;
Klassenlösung {
öffentlich:
   Vektor <vector> > Criticalconnections (int n, Vektor <vector> > & Verbindungen) {
       Vektor <vector> > adj (n);
       für (Auto & conn: Verbindungen) {
           adj [conn [0]]. push_back (conn [1]);
           adj [conn [1]]. push_back (conn [0]);
       }
       Vektor<int> Disc (n, -1), niedrig (n, -1), Eltern (n, -1);
       Vektor <vector> > Brücken;
       int time = 0;
       Funktion<void> dfs = [&] (int u) {
           CD [u] = niedrig [u] = Zeit;
           für (int v: adj [u]) {
               if (disc [v] == -1) {// nicht besucht
                   Eltern [v] = u;
                   DFS (v);
                   niedrig [u] = min (niedrig [u], niedrig [v]);
                   if (niedrig [v]> disc [u]) {
                       Bridges.push_back ({u, v});
                   }
               } else if (v! = Eltern [u]) {
                   niedrig [u] = min (niedrig [u], Disc [v]);
               }
           }
       };
      
       für (int i = 0; i <n i if dfs br zur><h4>Antwort von Claude 4</h4>
<pre class="brush:php;toolbar:false"> Klassenlösung {
öffentlich:
   Vektor <vector> > Criticalconnections (int n, Vektor <vector> > & Verbindungen) {
       // Die Adjazenzliste erstellen
       Vektor <vector> > Graph (n);
       für (Auto & conn: Verbindungen) {
           Graph [conn [0]]. PUSPE_BACK (conn [1]);
           Graph [conn [1]]. PUSPE_BACK (conn [0]);
       }
       // Arrays für Tarjans Algorithmus initialisieren
       Vektor<int> Entdeckung (n, -1); // Entdeckungszeit
       Vektor<int> niedrig (n, -1); // Niedrigverbindlicher Wert
       Vektor<int> Elternteil (n, -1); // Eltern im DFS -Baum
       Vektor <vector> > Brücken; // Brücken speichern
       int time = 0; // globale Zeitschalter
       // DFS für alle nicht besuchten Knoten ausführen
       für (int i = 0; i <n i if dfs graph entdeckung niedrig br zeit zur privat: void u vektor> > & Graph, Vektor<int> & Entdeckung,
            Vektor<int> & niedrig, Vektor<int> & Elternteil, Vektor <vector> > & Bridges, int & time) {
       // markieren Sie den aktuellen Knoten wie besucht
       Entdeckung [u] = niedrig [u] = Zeit;
       // alle benachbarten Eckpunkte erkunden
       für (int v: graph [u]) {
           if (Discovery [v] == -1) {// if v ist nicht besucht
               Eltern [v] = u;
               DFS (V, Graph, Entdeckung, niedrig, übergeordnet, Brücken, Zeit);
               // Niedrig-Link-Wert aktualisieren
               niedrig [u] = min (niedrig [u], niedrig [v]);
               // Überprüfen Sie, ob Edge UV eine Brücke ist
               if (niedrig [v]> Entdeckung [u]) {
                   Bridges.push_back ({u, v});
               }
           }
           else wenn (v! = übergeordnet [u]) {// Back Edge (nicht Eltern)
               niedrig [u] = min (niedrig [u], Entdeckung [v]);
           }}}};
int main () {
   Lösung Sol;


   int n = 5;
   Vektor <vector> > connections = {
       {0, 1}, {1, 2}, {2, 0}, {1, 3}, {3, 4}
   };


   Vektor <vector> > result = sol.criticalConnections (n, Verbindungen);


   cout <h3> Vergleichende Analyse</h3>
<p> GROK 4 und Claude 4 führen den Tarjan-Trunk-Query-Algorithmus in C, aber in unterschiedlichen Moden durch. Claude 4 verwendete einen Standard-Objekt-orientierten Ansatz. Es trennte die DFS -Logik weiter in eine zweite Helfermethode, die bei der Modularisierung half und es letztendlich etwas leichter machte, dies zu folgen. Dieser Stil ist hervorragend für Unterrichtszwecke oder beim Debuggen oder Ausweitung von Lösungen für andere Diagrammprobleme.</p>
<p> GROK 4 verwendete eine Lambda -Funktion zur Erkundung innerhalb der Hauptmethode. Dies ist der prägnanteste und modernste Stil. Es ist besonders gut für Wettbewerbsprogramme oder kleine Werkzeuge geeignet. Es hält die logische Absuche und minimiert globale Nebenwirkungen, aber es ist möglicherweise etwas schwieriger zu lesen, insbesondere für diejenigen, die neu in der Programmierung sind.</p>
<p> <strong>Letztes Urteil:</strong> Sie können sich auf Claude 4 verlassen, wenn Sie versuchen, Code zu schreiben, der lesbar und aufrechterhalten kann. Andererseits konnten Sie sich auf GROK 4 verlassen, wenn die Priorität es schneller und mit kürzerem Code machte.</p>
<h2> Gesamtanalyse</h2>
<p> GROK 4 konzentriert sich in allen drei Aufgaben auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Funktionalität. Es ist auch in hohem Maße in der realen Anwendbarkeit kompetent, sei es durch erfolgreiches Lösen von Problemen. Was Claude 4 betrifft, so befinden sich seine Stärken in seiner theoretischen Tiefe, Schließung und Struktur, was es besser für pädagogisches oder wartbares Design eignet. Trotzdem kann Claude in der Analyse manchmal überholen, was auch das Genauigkeitsniveau beeinflussen kann.</p>
<table>
<thead><tr>
<td> <strong>Aspekt</strong>
</td>
<td> <strong>Grok 4</strong>
</td>
<td> <strong>Claude 4</strong>
</td>
</tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td> <strong>UI -Design</strong>
</td>
<td> Sauber, mobile erste, minimal; Ideal für Lernen & MVPs</td>
<td> Reiche, animierte, Mehrfachoption-UI; Ideal für Demos & Politur</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Physikproblem</strong>
</td>
<td> Genau, logisch, quellenverifiziert; Antworten A & D richtig</td>
<td> Konzeptionell stark, aber falsch (alle A -D markiert)</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Graph -Algorithmus</strong>
</td>
<td> Prägnanter Lambda-basierter Code; Am besten für schnelle Codierungsszenarien</td>
<td> Modularer, lesbarer Code; Besser für Bildung/Debuggen</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Genauigkeit</strong>
</td>
<td> Hoch</td>
<td> Moderat (aufgrund der Übergeneralisierung)</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Code -Klarheit</strong>
</td>
<td> Mäßig effizient, aber dicht</td>
<td> Sehr einfach zu lesen und zu erweitern</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Real-World-Verwendung</strong>
</td>
<td> Ausgezeichnet (CP, schnelle Werkzeuge, genaue Antworten)</td>
<td> Gut (aber langsamer und anfällig für Überanalyse)</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Am besten für</strong>
</td>
<td> Geschwindigkeit, Genauigkeit, kompakte Logik</td>
<td> Bildung, Lesbarkeit und Erweiterbarkeit</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2> Grok 4 gegen Claude 4: Benchmark -Vergleich</h2>
<p> In diesem Abschnitt werden wir Grok 4 und Claude 4 über einige verfügbare öffentliche Benchmarks gegenüberstellen. Die folgende Tabelle zeigt ihre Unterschiede und einige wichtige Leistungsmetriken. Einschließlich Argumentation, Codierung, Latenz und Kontextfenstergröße. Dies ermöglicht es uns zu messen, welches Modell bei bestimmten Aufgaben wie technischer Problemlösung, Softwareentwicklung und Echtzeitinteraktion überlegen ist.</p>
<table>
<thead><tr>
<td> <strong>Metrik/Funktion</strong>
</td>
<td> <strong>Grok 4 (xai)</strong>
</td>
<td> <strong>Claude 4 (Sonnet 4 & Opus 4)</strong>
</td>
</tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td> <strong>Freigeben</strong>
</td>
<td> Juli 2025</td>
<td> Mai 2025 (Sonnet 4 & Opus 4)</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>E/A -Modalitäten</strong>
</td>
<td> Text, Code, Stimme, Bilder</td>
<td> Text, Code, Bilder (Vision); Keine eingebaute Stimme</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>HLE (letzte Prüfung der Menschheit)</strong>
</td>
<td> <em>Mit Tools:</em> 50,7% (neuer Datensatz) <em>Keine Tools:</em> 26,9%</td>
<td> <em>Keine Werkzeuge:</em> ~ 15–22% (typischer Bereich für GPT-4, Gemini, Claude Opus, wie berichtet) <em>mit Werkzeugen:</em> (nicht gemeldet)</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>MMLU</strong>
</td>
<td> 86,6%</td>
<td> Sonett: 83,7%; Opus: 86,0%</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>SWE-Bench (Codierung)</strong>
</td>
<td> 72–75% (Pass@1)</td>
<td> Sonett: 72,7%; Opus: 72,5%</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Andere Akademiker</strong>
</td>
<td> Aime (Mathematik): 100%; GPQA (Physik): 87%</td>
<td> Vergleichbare Benchmarks nicht öffentlich veröffentlicht; Claude 4 konzentriert sich auf Codierungs-/Agentenaufgaben</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Latenz und Geschwindigkeit</strong>
</td>
<td> 75,3 TOK/s; ~ 5,7 s zum ersten Token</td>
<td> Sonett: 85,3 Tok/s, 1,68 s ttft; Opus: 64,9 TOK/S, 2,58 S TTFT</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>Preisgestaltung</strong>
</td>
<td> $ 30/Mo (Standard); $ 300/Mon (schwer)</td>
<td> Sonnet: $ 3/$ 15 pro 1 Mio. Token (Eingabe/Ausgabe) (freie Stufe für Sonnet 4); Opus: $ 15/$ 75 pro 1 m</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>API & Plattformen</strong>
</td>
<td> XAI -API über X.com/grok Apps zugänglich</td>
<td> Anthropische API; Auch auf AWS -Grundgestein und Google Vertex AI</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2> Abschluss</h2>
<p> Beim Vergleich von GROK 4 mit Claude 4 sehe ich zwei Modelle, die für verschiedene Werte gebaut wurden. GROK 4 ist schnell, präzise und mit realen Anwendungsfällen ausgerichtet. Daher toll für technische Programmierung, schnelles Prototyping und Problemlösen dieser Wertkorrektheit und Geschwindigkeit. Es bietet immer klare, präzise und hochwirksame Antworten in Bereichen wie UI -Design, technischen Problemen und Erstellen von Algorithmen, die auf funktionaler Programmierung basieren.</p>
<p> Im Gegensatz dazu bietet Claude 4 Stärke in Klarheit, Struktur und Tiefe. Der bildungsorientierte und ausgestaltete Codierungsstil für Lesbarkeitsfähigkeit macht es für Wartungsprojekte besser geeignet. Dazu beitragen, ein konzeptionelles Verständnis zu vermitteln und Zwecke zu unterrichten und zu debuggen. Trotzdem sehe ich, dass Claude in der Analyse manchmal zu weit gehen kann, was die Qualität der Antwort auf die Frage beeinflusst.</p>
<p> Wenn Ihre Priorität eine rohe Leistung und die reale Anwendung ist, ist GROK 4 die bessere Wahl. Wenn Ihre Priorität saubere Architektur, konzeptionelle Klarheit und/oder Lehren und Lernen ist, ist Claude 4 Ihre beste Wahl.</p>
<h2> Häufig gestellte Fragen</h2> <strong>Q1. Welches Modell ist insgesamt genauer?</strong><p> A. GROK 4 hat die besseren endgültigen Antworten bei den Aufgaben, insbesondere bei technischen Auflösungen oder in der realen Physikprobleme.</p> <strong>Q2. Was ist besser für die Benutzeroberfläche oder Frontend -Codierung?</strong><p> A. Claude 4 bietet viel reichere, polierte UI -Ausgabe mit Animation und mehreren Methoden. GROK 4 ist besser für mobile und schnelle Prototypen.</p> <strong>Q3. Wer sollte Grok 4 verwenden?</strong><p> A. Entwickler, Forscher oder Studierende mit Interesse oder Bedürfnis nach Geschwindigkeit, Kürze und Korrektheit bei Aufgaben wie Wettbewerbsprogrammierung, Mathematik oder schnellen Dienstprogramm -Tools.</p> <strong>Q4. Welches Modell ist besser in der Codierung von Benchmarks abgestimmt?</strong><p> A. Beide Modelle treten ähnlich auf SWE-Bench (~ 72-75%) ab und GROK 4 wurden (geringfügig) an bestimmten Argumentationsbenchmarks und der Konsistenz über die Aufgabenabschlusspflicht (geringfügig) mit Ausnahme von Zeichnungsboxen im Voraus gezogen.</p> <strong>Q5. Können beide Modelle über API verwendet werden?</strong><p> A. Ja, GROK 4 ist über die API- und Grok -Apps von Xai erhältlich. Claude 4 ist über die API von Anthropic erhältlich.</p></vector></vector></vector></int></int></int></n></vector></int></int></int></vector></vector></vector>

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