Objavljeno 30. svibnja 2026.Aron Balog

Claude piše kod bolje od ChatGPT-a? Testirali smo ih oba na stvarnim projektima

SWE-bench, HumanEval i testovi na stvarnim projektima — gdje svaki model blista, a gdje pada. Konkretni podaci i preporuke po profilima.

Žena kodira na laptopu u modernom uredu s više monitora, prikazuje profesionalni programerski rad

Dosad si napisao funkciju za parsiranje CSV datoteke. Ima bug koji ne možeš pronaći. Upišeš ga u ChatGPT — dobiveš objašnjenje i "ispravljeni" kod koji ima novi bug. Upišeš u Claude — dobiveš objašnjenje, ispravljeni kod, i napomenu da postoji rubni slučaj koji bi mogao zakazati. Zatim Claude sam predlaže test.

Nije to fikcija. To je konkretan obrazac koji se ponavlja u razgovorima s programerima koji koriste oba alata. Ali jesu li ti anegdote i benchmark podaci u skladu?

Što benchmarci zapravo mjere — i što ne mjere

SWE-bench je trenutno zlatni standard za mjerenje sposobnosti AI modela u kodiranju. Testira modele na stvarnim GitHub issuima — model mora razumjeti problem, locirati relevantan kod u bazi, napisati zakrpu i proći automatizirane testove. Nije to "napiši Hello World u Pythonu"; to je realna simulacija radnog dana developera.

Rezultati za 2026.: Claude 4 Sonnet postiže 77,2% na SWE-bench Verified, GPT-5 dostiže 74,9%. Razlika od 2,3 postotna boda zvuči malo, ali na stotinama različitih zadataka ta konzistentnost govori nešto značajno. Claude Code, Anthropicov terminalski agent, postiže 80,9% — što ga čini najboljim alatom za autonomno rješavanje softverskih zadataka u ovom trenutku.

Na HumanEval+ benchmarku, koji testira rješavanje algoritmičkih problema, razlike su minimalne — oba modela rješavaju 94-95% zadataka. Na toj razini, razlike su u domeni statističke buke. Prava razlika javlja se na kompleksnijim, višekoračnim scenarijima.

Test na stvarnim projektima: što se vidi u praksi

Benchmarci su nužni, ali ne dovoljni. Stvarni projekti imaju kontekst, stilske konvencije, naslijeđeni kod i human error — sve što lab testovi ne reproduciraju vjerno.

Konzistentna mjera koja se pojavljuje u više neovisnih testiranja: Claude piše funkcionalan kod na prvom pokušaju u oko 80% slučajeva, ChatGPT u oko 65%. Ta razlika od 15 postotnih bodova u first-shot success rate je možda najjasniji praktični pokazatelj. Manje iteracija znači manje trošenja kontekstnog prozora, manje frustracije i brži radni tok.

Što se tiče čistoće koda — testeri konzistentno navode da Claude piše idiomatičniji i čitljiviji kod. Razlog je vjerojatno Claudeova snaga u pisanju prirodnog teksta: isti "osjećaj za jezik" koji ga čini boljim piscem prenosi se i na strukturu i imenovanje u kodu. Varijable imaju smislena imena, funkcije su primjereno granularne, komentari su korisni — a ne samo prisutni.

Gdje Claude vodi: kompleksnost i multi-file projekti

Claudeova prednost postaje vidljivija što je projekt kompleksniji. Na zadacima koji uključuju više datoteka, refactoring većih baza koda, ili razumijevanje arhitekture sustava — Claude bolje drži cjelokupni kontekst kroz dugu sesiju. ChatGPT ima tendenciju "zaboravljanja" ranijih dijelova konteksta pri dužim razgovorima.

Claude Code, Anthropicov agentic coding alat, može autonomno navigirati projektom: čitati datoteke, pisati i modificirati više njih, pokretati testove i iterirati — sve bez da developer copy-pastea svaki snippet. To je funkcionalna razlika koja mijenja tijek rada, ne samo poboljšanje.

Još jedna domena gdje Claude konzistentno prednjači: objašnjavanje koda i documentation strings. Tekst koji generira kao komentar ili README jest čitak, strukturiran i precizan — što je vrijedno osobito u timovima i open source projektima.

Gdje GPT drži korak — ili prednjači

Na algoritmičkim i matematičkim zadacima, razlika između modela gotovo nestaje. Oba rješavaju standardne LeetCode zadatke visoke razine s pouzdanošću koja je bliska stropnoj vrijednosti. Za individualne coding interview pripreme ili standardne algoritme, nema smisla preferirati jedan model nad drugim.

GPT-5.5 vodi na WebDev Arena areni s određenom prednošću u generiranju React komponenata i CSS stilizaciji. Za strogi front-end razvoj s modernim frameworkima, razlika je manja nego što bi se očekivalo — ali GPT-ova prednost postoji, posebno na zadacima gdje treba integrirati web pretraživanje.

Agentic browsing i web-native zadaci su GPT-evo tlo: ako projekt uključuje navigaciju webom, ispunjavanje formi, ili web scraping kao dio koderskog toka, ChatGPT ima bolje integrirane alate za to. Claude Code je snažan u lokalnim projektima; GPT je snažniji tamo gdje projekt uključuje web kao direktan resurs.

Preporuka po profilu: tko bi trebao što koristiti?

Za web developere na dugoročnim projektima koji trebaju kontekst, refactoring i dokumentaciju: Claude Pro s Claude Code integracijom je trenutno bolji izbor. Konzistentnost i čistoća koda su vrijedni u timskim projektima.

Za front-end developere koji rade brzinske prototipove, React/Next.js komponente i vizualne zadatke uz web browsing: ChatGPT Plus nudi bogatiji ekosustav alata i bolju integraciju s web resursima.

Za data scientist i ML inženjere: razlika je mala. Oba modela dobro razumiju Python, Jupyter i statističke koncepte. Preferiraj koji god prirodnije odgovara tvom stilu prompta i tijeku rada.

Za početnike koji uče kodirati: ChatGPT ima veću zajednicu i više tutoriala koji ga koriste kao referencu, plus bogati Custom GPTs ekosustav za specifične teme. Claude je izvrsno objašnjenje — ali GPT-ova zajednica i ekosustav su veći i pristupačniji za početnike.

Izvori i dodatno čitanje

Više članaka

← Nazad na blog