Claude 3 Opus 在多模态理解、长上下文处理、数学推理、非英语交互及代码生成五方面均优于 GPT-4：MMMU 得分59.4%超GPT-4V；支持200K token上下文并实测处理18万token论文；MATH得分61%高于GPT-4的52.9%；日语技术文档翻译更符合中文惯例；代码生成含完整异常处理与类型提示。
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一、多模态理解能力对比
Claude 3 Opus 版本原生支持图像、图表、文档等非结构化数据输入，具备端到端的视觉解析能力，其 MMMU 得分为 59.4%，超过 GPT-4V；而 GPT-4 的多模态能力仅通过 GPT-4V 实现，未集成于标准文本接口中，需额外调用视觉专用模型。
1、上传一张含手写公式与表格的 PDF 页面至 claude.ai，Claude 3 Opus 可同步识别文字、还原数学符号结构并提取表格数据为可编辑 Markdown。
2、在 ChatGPT 网页端上传相同文件，GPT-4 Turbo 默认无法处理，需切换至 GPT-4V 模式且仅返回简略描述，不支持公式重排或表格结构化导出。
二、长上下文处理表现
Claude 3 全系列默认支持 200K token 上下文窗口，并通过 YaRN 技术向特定客户开放 1M token 输入能力；GPT-4 Turbo 官方上限为 128K token，实测超长文档截断风险显著更高。
1、将一份 18 万 token 的 arXiv 论文全文（含参考文献、附录与 LaTeX 图表注释）粘贴至 Claude 3 Sonnet 对话框，模型可准确定位第 47 页引理 3.2 的证明逻辑并复述上下文依赖关系。
2、对同一文本使用 GPT-4 Turbo，系统在约 125K token 处自动截断，后续提问时无法回溯被截断段落中的定义与变量声明。
三、数学与逻辑推理精度
MATH 基准测试显示，Claude 3 Opus 得分 61%，GPT-4 为 52.9%；MGSM 多语言数学测试中，Claude 3 Opus 达 90.7%，GPT-4 为 74.5%，表明其在复杂推演与跨语言数理表达上更具稳定性。
1、输入一道含嵌套归纳假设与模运算约束的组合数列题，Claude 3 Opus 输出完整证明步骤，标注每步依据的定理编号及适用条件。
2、GPT-4 对同一题目生成的解法中存在一步模逆元误判，将 Z₁₇ 上的 5⁻¹ 错算为 12（正确值为 7），且未在后续推导中自我修正。
四、非英语语言交互质量
Claude 3 在西班牙语、日语、法语等主流非英语语种的语法连贯性、惯用表达还原度及文化语境适配方面系统性优于 GPT-4，尤其在技术文档翻译与本地化指令遵循任务中差异明显。
1、输入日语技术文档节选「このAPIはidempotentな操作を保証し、重複リクエストに対しても同一のレスポンスを返す」，Claude 3 返回中文译文：“该 API 保证操作的幂等性，对重复请求始终返回相同的响应”，术语准确、句式自然。
2、GPT-4 将「idempotent」直译为“等幂的”，并补充解释“即多次执行结果相同”，虽语义未错但不符合中文技术文档惯例，且未采用行业通用译法“幂等”。
五、代码生成与执行可靠性
Claude 3 基于 7.5T token 训练数据（代码占比 70%），结合强化学习优化执行成功率，在函数边界处理、异常路径覆盖及跨文件依赖推理上强于 GPT-4；Qwen3-Coder 在 WebArena 和 BFCL 工具调用评测中已超越 GPT4.1。
1、要求生成一个 Python 脚本，从 GitHub API 获取仓库 star 数并按阈值分类，Claude 3 自动引入 requests.exceptions.Timeout 并设置重试机制，返回代码含完整 type hints 与 docstring。
2、GPT-4 生成的同类脚本遗漏 HTTP 403 状态码处理，且未声明返回类型，运行时在限流场景下直接抛出未捕获异常。
