双模型 · 同题对照

两个模型 各 100 件作品,放在一起看

Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra,一边擅长在浏览器里造世界,一边擅长伸手进真实软件与三维管线。 这里把两边各 100 件作品 按同一类命题重新配对,做成 59 组并排对照 —— 左右同屏、都能上手,再逐条拆开讲各自怎么解。

200
作品案例
59
对照命题
100
Claude 侧
100
Astra 侧
正在载入并排演示…
Claude Opus 5.5
GPT-6 Astra
完整对照库

全部 59 组对照命题

每张卡片就是一个命题:左边是 Claude 的解法,右边是 Astra 的解法。 按主题筛选、按关键词检索,或只看两侧都能上手的那几组。

共 59 组对照命题 两侧均可上手 · 点击任一侧查看详情
数据洞察

两个模型各自强在哪

把 200 件作品按主题与能力维度重新聚合。差异不在「谁更强」, 而在能力落点不同:一个把力气花在浏览器内的表现力,一个把力气花在真实软件与三维管线。

主题分布对照

59 组对照命题在各主题上的数量

能力落点对比

基于 200 件作品特征的能力侧重评估(0–100)

Astra 侧可体验率

59 组命题中,Astra 一侧能直接在页面上跑起来的比例

作品类型构成

两侧作品在「浏览器内 / 跨软件」两个阵营上的分布
对照方法说明

这些对照是怎么配出来的

59 组对照属于「同类命题对照」,不是「同一 prompt 的 A/B 复现」。 两批作品来自不同的发布批次,原本并非同题生成。本站的做法是: 先按创作目标把两边作品归入 12 个主题方向,再在同一主题内挑选目标最接近的两件作品配成一组, 并在每组里写清「共同命题是什么、两边各自怎么解、差异在哪」。 这样能横向比较两个模型面对同一类任务时的解题偏好,但不能据此判定谁在同一道题上更强。

Claude 侧的 100 件作品全部是可在浏览器直接运行的单文件 HTML; Astra 侧的作品多为跨软件、跨工具的长任务产物,其中 61 件提供了可体验版本 (36 件由本站按原作文意做了互动复刻,43 件为可内嵌的原始作品,有重叠)。 作品中的耗时、成本、成功率等数字均来自原作者公开描述,非统一基准测试的独立复现结果。