最新多模態大模型Grok 4與Claude 4效能基準全方位對比：誰是AI王者？

到2025年中期，人工智慧“軍備競賽”將愈演愈烈，xAI和Anthropic都發布了各自的旗艦模型Grok 4和Claude 4。這兩個模型在設計理念和部署平臺方面截然相反，但它們在推理和編碼基準測試中展開了激烈的競爭，因此被拿來相互比較。Grok 4在學術排行榜上名列前茅，而Claude 4則憑藉其編碼效能打破了紀錄。因此，一個亟待解決的問題是——Grok 4還是Claude 4——哪個模型更勝一籌？

在本文中，我們將在三個不同的任務上測試Grok 4和Claude 4的效能，並比較結果以找出最終的贏家！

什麼是Grok 4？

Grok 4是xAI最新發布的多模態大型語言模型，可透過X訪問，並可透過Grok應用程式/網站使用。Grok 4是一個基於代理的LLM模型，已使用原生工具進行訓練。該模型能夠出色地解決所有學科的學術問題，並在多項基準測試中超越幾乎所有其他法學碩士 (LLM)。此外，Grok 4 還整合了容量高達 256k 詞條的大型上下文視窗、即時網頁搜尋功能以及能夠與人類平靜互動的增強型語音模式。Grok 4 擁有強大的推理能力和類人思維能力，是迄今為止最強大的模型之一。

想要了解更多關於 Grok 4 的資訊，您可以閱讀這篇文章：Grok 4震撼釋出：馬斯克最新多模態大模型全面評測。

什麼是Claude 4？

Claude 4 是 Anthropic 迄今為止釋出的最先進的大型語言模型。這款多模態 LLM 具有混合推理、高階思維和代理構建能力。該模型對簡單查詢展現出極快的響應速度，而對於複雜查詢，它會轉向更深層次的推理，通常會將多步驟任務分解為多個小任務。它效能高效，並在編碼問題上取得了優異的成績。

前往此文章詳細瞭解 Claude 4：Anthropic最新發布的Claude 4到底有多強！

Grok 4與Claude 4：效能對比

現在我們已經瞭解了這兩個模型的細微差別，讓我們首先來看看這兩個模型的效能對比：

從圖表中可以清楚地看出，Claude 4 在響應時間甚至每個任務的成本方面都優於 Grok 4。但我們不必總是用數字來衡量。讓我們針對不同的任務測試這兩個模型，看看上述統計資料是否正確！

任務 1：SecurePay UI原型

提示詞：“Create an interactive and visually appealing payment gateway webpage using HTML, CSS, and JavaScript.”

Grok 4 的響應情況：

Claude 4 的響應情況：

比較分析

Claude 4 提供了一個全面的使用者介面，其中包含精美的元素，包括銀行卡、PayPal 和 Apple Pay 功能。它還支援動畫和使用者介面的即時驗證。Claude 4 的佈局模擬了 Stripe 或 Razorpay 等真實應用程式。

Grok 4 也是移動優先的，但更加精簡。它僅支援銀行卡輸入和一些基本的驗證功能。它的佈局非常簡潔、乾淨且響應迅速。

結論：兩個使用者介面都有不同的用例，Claude 4 最適合豐富的演示和展示。Grok 4 最適合學習和構建快速、互動式的移動應用程式。

任務2：物理問題

提示詞： “Two thin circular discs of mass m and 4m, having radii of a and 2a respectively, are rigidly fixed by a massless, right rod of length ℓ = √(24 a) through their center. This assembly is laid on a firm and flat surface, and set rolling without slipping on the surface so that the angular speed about the axis of the rod is ω. The angular momentum of the entire assembly about the point ‘O’ is L (see the figure). Which of the following statement(s) is(are) true?

A. The magnitude of angular momentum of the assembly about its center of mass is 17 m a² ω / 2B. The magnitude of the z‑component of L is 55 m a² ωC. The magnitude of angular momentum of center of mass of the assembly about the point O is 81 m a² ωD. The center of mass of the assembly rotates about the z‑axis with an angular speed of ω/5”

Grok 4的回答如下：

Grok 4 考慮了兩個顏色分別為 m 和 4m 的圓盤，它們由一根長度為 √24a 的杆連線的問題。它找到了質心和滾動時的傾斜角，並使用可靠的資料（例如 Vedantu 和 FIITJEE）驗證了 JEE Advanced 2016 的題目。Groove 透過邏輯推理和來自現實世界中虛擬資料的有效驗證，推斷出正確答案為 A 和 D。

Claude 4的回答如下：

Claude 4 運用基於物理學的分析指南，透過循序漸進的思考過程。它推匯出質心，提出了它們的滾動方式，並利用平行軸定理計算了轉動慣量，提供了更詳細的細節和解釋，從某種程度上來說，它更適合教育目的，而且在理論上也比單純的解決方案更勝一籌。Claude 認為 A-D 選項都是正確的，但這並非正確答案，因為 Claude 先是誇大了結論，然後在回答中得出了正確的結論。

比較分析

結論：如果您追求準確性和效率而非迭代，Grok 更勝一籌，因為它的推理能力以及它能否運用比那些只參考文獻答案的答案更好的邏輯。Claude 在概念清晰度方面略勝一籌，但最終準確性略遜一籌。

任務 3：網路中的關鍵連線

提示詞：“There are n servers numbered from 0 to n – 1 connected by undirected server-to-server connections forming a network where connections[i] = [ai, bi] represents a connection between servers ai and bi. Any server can reach other servers directly or indirectly through the network.

A critical connection is a connection that, if removed, will make some servers unable to reach some other server.

Return all critical connections in the network in any order.

Input: n = 4, connections = [[0,1],[1,2],[2,0],[1,3]] 

Output: [[1,3]] 

Explanation: [[3,1]] is also accepted. 

Example 2:  Input: n = 2, connections = [[0,1]] Output: [[0,1]]”

Grok 4響應如下：

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
class Solution {
public:
vector<vector<int>> criticalConnections(int n, vector<vector<int>>& connections) {
vector<vector<int>> adj(n);
for (auto& conn : connections) {
adj[conn[0]].push_back(conn[1]);
adj[conn[1]].push_back(conn[0]);
}
vector<int> disc(n, -1), low(n, -1), parent(n, -1);
vector<vector<int>> bridges;
int time = 0;
function<void(int)> dfs = [&](int u) {
disc[u] = low[u] = time++;
for (int v : adj[u]) {
if (disc[v] == -1) {  // not visited
parent[v] = u;
dfs(v);
low[u] = min(low[u], low[v]);
if (low[v] > disc[u]) {
bridges.push_back({u, v});
}
} else if (v != parent[u]) {
low[u] = min(low[u], disc[v]);
}
}
};
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (disc[i] == -1) {
dfs(i);
}
}
return bridges;
}
};

Claude 4響應如下：

class Solution {
public:
vector<vector<int>> criticalConnections(int n, vector<vector<int>>& connections) {
// Build adjacency list
vector<vector<int>> graph(n);
for (auto& conn : connections) {
graph[conn[0]].push_back(conn[1]);
graph[conn[1]].push_back(conn[0]);
}
// Initialize arrays for Tarjan's algorithm
vector<int> discovery(n, -1);  // Discovery time
vector<int> low(n, -1);        // Low-link value
vector<int> parent(n, -1);     // Parent in DFS tree
vector<vector<int>> bridges;   // Store bridges
int time = 0;                  // Global time counter
// Run DFS for all unvisited nodes
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (discovery[i] == -1) {
dfs(i, graph, discovery, low, parent, bridges, time);
}
}
return bridges;}
private:
void dfs(int u, vector<vector<int>>& graph, vector<int>& discovery,
vector<int>& low, vector<int>& parent, vector<vector<int>>& bridges, int& time) {
// Mark current node as visited
discovery[u] = low[u] = time++;
// Explore all adjacent vertices
for (int v : graph[u]) {
if (discovery[v] == -1) {  // If v is not visited
parent[v] = u;
dfs(v, graph, discovery, low, parent, bridges, time);
// Update low-link value
low[u] = min(low[u], low[v]);
// Check if edge u-v is a bridge
if (low[v] > discovery[u]) {
bridges.push_back({u, v});
}
}
else if (v != parent[u]) {  // Back edge (not parent)
low[u] = min(low[u], discovery[v]);
}}}};
int main() {
Solution sol;
int n = 5;
vector<vector<int>> connections = {
{0, 1}, {1, 2}, {2, 0}, {1, 3}, {3, 4}
};
vector<vector<int>> result = sol.criticalConnections(n, connections);
cout << "Critical Connections (Bridges):\n";
for (auto& conn : result) {
cout << conn[0] << " - " << conn[1] << endl;
}
return 0;
}

比較分析

Grok 4 和 Claude 4 都使用 C++ 實現了 Tarjan 主幹查詢演算法，但方式不同。Claude 4 採用了標準的物件導向方法。它進一步將深度優先搜尋 (DFS) 邏輯分離為第二個輔助方法，這有助於模組化，並最終使其更易於理解。這種風格非常適合教學、除錯或擴充套件其他圖問題的解決方案。

Grok 4 在主方法中使用 lambda 函式進行探索。這是最簡潔、最現代的風格，尤其適合競技程式設計或小型工具。它保持了邏輯的作用域，並最大限度地減少了全域性副作用，但可能有點難以閱讀，尤其是對於程式設計新手而言。

最終結論：如果您嘗試編寫可讀性和可維護性的程式碼，可以依賴 Claude 4。另一方面，如果您需要更快、更短的程式碼，則可以依賴 Grok 4。

總體分析

Grok 4 注重三個任務的準確性、速度和功能性。它在實際應用中也表現出色，無論是透過成功解決問題。至於 Claude 4，它的優勢在於其理論深度、封閉性和結構性，使其更適合用於教育或可維護的設計。然而，Claude 有時會在分析中過度，這也會影響其準確性。

Grok 4與Claude 4：基準測試對比

在本節中，我們將在一些主流的公共基準測試中對比 Grok 4 和 Claude 4。下表展示了它們的差異以及一些重要的效能指標，包括推理、編碼、延遲和上下文視窗大小。這使我們能夠判斷哪個模型在特定任務（例如技術問題解決、軟體開發和即時互動）中表現更佳。

小結

將 Grok 4 與 Claude 4 進行比較時，我發現兩種模型的構建理念不同。Grok 4 快速、精確，並且與實際用例保持一致。因此，它非常適合注重正確性和速度的技術程式設計、快速原型設計和問題解決。在 UI 設計、工程問題以及基於函數語言程式設計的演算法建立等領域，它始終能夠提供清晰、簡潔且高效的解決方案。

相比之下，Claude 4 在清晰度、結構性和深度方面更勝一籌。其以教育為中心且注重可讀性的編碼風格使其更適合可維護的專案。它有助於傳遞概念理解，並可用於教學和除錯。然而，我發現 Claude 有時會在分析中走得太遠，從而影響對問題的回答質量。

因此，如果您優先考慮原始效能和實際應用，那麼 Grok 4 是更好的選擇。如果您優先考慮清晰的架構、概念清晰度和/或教學和學習，那麼 Claude 4 是您的最佳選擇。

常見問題

Q1. 哪種模型總體上更準確？

A. Grok 4 在執行各種任務時，尤其是在技術解決方案或實際物理問題方面，最終答案更準確。

Q2. 哪個更適合 UI 還是前端編碼？

A. Claude 4 提供了更豐富、更精緻的 UI 輸出，並帶有動畫和多種方法。Grok 4 更適合移動優先和快速原型設計。

Q3. 誰應該使用 Grok 4？

A. 對速度、簡潔性和正確性感興趣或需要（例如競技程式設計、數學或快速實用工具）的開發者、研究人員或學生。

Q4. 哪種模型在編碼基準測試中表現更好？

A. 兩種模型在 SWE-Bench 上的表現相似（約 72-75%），Grok 4 在某些推理基準測試中略勝一籌，並且在任務完成的一致性方面（繪製方框除外）也略勝一籌。

Q5. 這兩種模型都可以透過 API 使用嗎？

A. 是的，Grok 4 可透過 xAI 的 API 和 Grok 應用獲取。Claude 4 可透過 Anthropic 的 API 獲取。