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In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der KI, in der jede Woche ein weiterer Game-Changer bringt, ist chatgpt zweifellos der aktuelle Marktführer – Sie fragen sich also, welches das Beste ist, wenn es um ChatGPT vs. Devin AI geht. Und wir sind hier, um Ihnen diese Frage so detailliert wie möglich zu beantworten.

Mit über 189 Millionen Nutzern ist ChatGPT das weltweit bekannteste KI-Tool. Sie prägt die Diskussion über KI, seit sie im November 2022 ins Mainstream-Bewusstsein gelangte. Im Vergleich dazu gibt es Devin AI erst seit wenigen Augenblicken. Es entstand im Verborgenen, unterstützt durch Risikokapital in Höhe von 21 Millionen US-Dollar von Peter Thiel Gründerfonds.

Beide Tools bieten KI-gestützte Codierung, daher lohnt es sich, sie zu vergleichen, um zu sehen, was sie gemeinsam haben und wie sie sich unterscheiden. Lassen Sie uns untersuchen, ob der Herausforderer Devin AI das Zeug dazu hat, den derzeit amtierenden König zu entthronen!

ChatGPT vs. Devin AI – Emergenz

Devin, der Neuling aus KI-Erkenntnis, hat diese Woche viel Aufmerksamkeit erregt. Erstellt von einem Programmierteam, das Folgendes umfasst: Scott und Andrew Wuzwei Brüder, die seit ihrer Jugend internationale Programmierwettbewerbe gewonnen haben, verspricht, einen neuen Standard in der KI-gestützten Softwareentwicklung zu setzen.

ChatGPT hingegen ist Marktführer und Taktgeber. Ein revolutionäres, vielseitiges Large Language Model (LLM) mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz in den Bereichen Schreiben, Codieren, Bildgebung und sprachgestützte Abfragen. Es ist der Maßstab, an dem derzeit alle andere KI-Software gemessen wird.

ChatGPT vs. Devin AI – Codierung

Devins-Codierungsfunktionen

Devins Grad an Autonomie geht weit über die Konversationsfähigkeiten von ChatGPT hinaus, die erfordern, dass ein Mensch auf dem Laufenden ist. Stattdessen bietet Devin's eine herausragende Funktion: die Möglichkeit, komplexe Software-Engineering-Aufgaben zu planen, auszuführen und zusammenzuarbeiten. Diese innovative Fähigkeit hat ihm das Etikett eingebracht „Der weltweit erste KI-Softwareentwickler.“ In dieser Hinsicht scheint Devin konkurrenzlos zu sein. Es stehen zahlreiche KI-Tools zur Verfügung, die beim Codieren helfen, aber wenn Devin seinem Hype gerecht wird, wird dies eine neue Ära in der KI-Codierung einläuten.

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Drei Beispiele für Devins Programmierfähigkeiten:

1. Devin erstellt Bilder mit verstecktem Text

In diesem VideoSara, eine von Devins Ingenieuren, demonstriert die Fähigkeit, eine versteckte Textnachricht in einem Bild zu erstellen. Sie verweist Devin auf einen relevanten Blogbeitrag, der zeigt, wie dies erreicht werden kann, gibt die Bildauflösung (1080p) an und bittet Devin, ihren Namen im versteckten Text zu verbergen. Dann verlässt sie Devin, um die Aufgabe zu erledigen.

2. Devin beseitigt Softwarefehler

In diesem VideoNeil, ein Cognition-Ingenieur, weist Devin an, einen Fehler in einem GitHub-Repository zu beheben. Er stellt Devin den Link zur Verfügung, beschreibt das Problem und lässt Devin es lösen.

3. Devin ist freiberuflich bei Upwork tätig

Das war der Video Das führte dazu, dass Devin in den sozialen Medien viral ging. Der Kognitionsingenieur Walden erläutert, wie Devin einen Job bei Upwork abgeschlossen hat. Die Aufgabe bestand darin, ein Computer-Vision-System einzurichten. Devin hat sich mit einer Reihe von Problemen befasst und diese gelöst: den Code des Kunden zu verstehen, zu reparieren und zu aktualisieren. Anschließend schickte Devin Beispielbilder und übermittelte eine endgültige Datei, in der erläutert wurde, wie die Aufgabe erledigt wurde.

ChatGPT als Codierungstool

ChatGPT verfügt über eine wohlverstandene Fähigkeit als Allzweck-LLM, ist aber auch ziemlich intelligent bei der Codegenerierung. Hier ist ein Überblick über seine Codierungsfunktionen:

  1. Codegenerierung: ChatGPT kann als Reaktion auf die Eingabeaufforderungen eines Benutzers Codeausschnitte in mehreren Programmiersprachen generieren. Es ist ein wirklich nützliches Werkzeug zum Prototyping und zur Lösung vieler häufiger Programmierprobleme.
  2. Bugfixing: Das LLM von OpenAI kann dabei helfen, Probleme zu identifizieren, Lösungen zu skizzieren und Fehlerbehebungen vorzuschlagen.
  3. Code-Erklärer: ChatGPT ist ziemlich gut darin, Codeschnipsel zu generieren und zu erklären, was es zu einem äußerst nützlichen Werkzeug für jeden macht, der Programmieren lernt.
  4. Vorschläge & Orientierungshilfe: Hilfreiche Vorschläge, Ratschläge und Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Durchführen allgemeiner Codierungen. ChatGPT steht Ihnen zur Seite und ist damit ein außergewöhnlicher Entwicklerbegleiter.
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Autonomie

Devin arbeitet in einer Sandbox-Umgebung, die den Arbeitsbereich eines Entwicklers nachahmt. Innerhalb dieser Sandbox hat es Zugriff auf gängige Entwicklertools wie die Shell, einen Code-Editor und einen Browser. Es kann innerhalb dieser Umgebung unabhängig planen und ausführen. Dabei behält es die hilfreiche Angewohnheit bei, den Benutzer in einem Chatfenster mit Nachrichten über den aktuellen Fortschritt zu informieren.

Im Gegensatz dazu bietet ChatGPT eine Konversationsschnittstelle, bei der Benutzer kontinuierlich Textaufforderungen oder Sprachbefehle eingeben müssen. Während ChatGPT erklärt, was es tut, und auf Benutzeranfragen zum Erstellen von Code reagiert, geschieht dies, ohne in einer sichtbaren Entwicklungsumgebung zu arbeiten.

Besonderheit Werde zur KI ChatGPT
Zweck Autonomer KI-Softwareentwickler Universelles großes Sprachmodell
Autonomie Kann planen, ausführen und zusammenarbeiten komplexe Softwareaufgaben, einschließlich Erstellen, Debuggen und Testen von Anwendungen Codierungshilfen und Erklärungen unter menschlicher Aufsicht.
Integration Sandbox-Umgebung mit Zugriff zu Entwicklertools (Shell, Code-Editor, Browser) Codierungshilfen, Erklärungen Textbasierte Interaktion, keine Integration
Echtzeit Zusammenarbeit Arbeitet in Echtzeit zusammen und akzeptiert Feedback passt sich entsprechend an. Verbessert sich basierend auf Benutzereingaben, Es fehlt eine Echtzeit-Feedbackschleife und Software-Spezialisierungstools
Lernen Kann selbst lernen, Aufgaben zu erledigen Kann neue Informationen lernen und anwenden
Annahme 180 Millionen aktive Benutzer, weithin verfügbar Geschlossener Zugang, wartet auf vollständige Veröffentlichung
Vergleich der ChatGPT- und Devin-KI-Funktionen

Zusammenarbeit in Echtzeit

Die Fähigkeit von Devin AI, in Echtzeit zusammenzuarbeiten, Feedback anzunehmen und seine Aktionen entsprechend anzupassen, zeigt seine Fähigkeiten als Modell, das speziell auf die Unterstützung bei der Softwareentwicklung abgestimmt ist. Dadurch können Entwickler mit Devin zusammenarbeiten, als wäre er ein menschlicher Teamkollege. Da es ein so hohes Maß an Autonomie aufweist, kann ein Entwickler Devin Aufgaben selbstständig erledigen lassen, in dem Wissen, dass dafür nur minimales Feedback und Kurskorrekturen erforderlich sind.

ChatGPT hingegen kann seine Ergebnisse basierend auf Benutzereingaben iterativ verbessern, es mangelt jedoch an einer Spezialisierung auf Softwareentwicklung – wie wir in unserem ChatGPT-Test erklären. Es basiert auf Hin- und Her-Interaktionen mit einem Benutzer, um Dinge voranzutreiben. Daher kann es nicht unabhängig arbeiten. Es kann wertvolle Hilfe leisten und tut es auch, aber es kann (derzeit) nicht in der gleichen Weise als kollaborativ angesehen werden wie Devin.

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ChatGPT vs. Devin AI – Lernen

Sowohl Devin AI als auch ChatGPT können neue Informationen lernen und anwenden. Devin ist speziell für die Softwareentwicklung konzipiert und kann daher neue Technologien erlernen, Software schreiben und debuggen, Handbücher lesen, im Internet nach relevanten Daten suchen und zu Code-Repositories beitragen. Diese Autonomie und die Fähigkeit, Probleme im Handumdrehen zu lösen, stellen einen wirklich bedeutenden Fortschritt in diesem Bereich dar.

Das Lernen von ChatGPT basiert auf seinen Fähigkeiten als LLM, das über einen umfangreichen Bestand an geschultem Wissen verfügt, aber auch neue Dinge lernen kann. Dies geschieht durch Benutzereingaben (Einfügen eines Artikels, Hochladen einer PDF-Datei oder eines Fotos) oder durch die Feinabstimmung eines bestimmten Datensatzes. Im Gegensatz zu Devin ist das Wissen von ChatGPT breit angelegt, aber passiv. Es sucht nicht selbstständig nach neuen Informationsquellen und lernt nicht aus Echtzeitinteraktionen. Dennoch zeigt es ein unglaublich tiefes Verständnis vieler Themen und ist sowohl als Lernwerkzeug als auch als Fachressource von unschätzbarem Wert.

Zugänglichkeit und Akzeptanz

ChatGPT hat mit seiner riesigen und wachsenden Nutzerbasis bereits erhebliche Auswirkungen auf die KI-Landschaft und die ganze Welt. Man kann ohne Übertreibung sagen, dass es sich bereits um eines der bedeutendsten Produkte der Geschichte handelt. Seine Technologie hat eine breite Akzeptanz gefunden und die Beziehung von OpenAI zu Microsoft stärkt weiterhin sein Wachstum.

Devin AI hingegen ist immer noch nicht zugänglich; Abgesehen von Demos und anekdotischen Berichten ist darüber wenig bekannt. In dieser Hinsicht muss es noch alles beweisen. Es verspricht viel – wenn es diese Erwartungen erfüllen kann, deutet alles darauf hin, dass es ein bedeutendes und wichtiges Produkt werden könnte.

Ist ChatGPT besser als Devin AI?

Während sich Devin AI beim Codieren auszeichnet, ist ChatGPT ein viel allgemeineres Wissenssystem. Seine Fähigkeit, sich an Gesprächen über ein breites Themenspektrum zu beteiligen, verleiht ihm einen Nutzen, den Devin mit seiner speziellen Funktionalität einfach nicht hat.

Devin AI und ChatGPT stellen sehr unterschiedliche Ansätze zum Codieren mit KI dar, jeder mit seinen eigenen Stärken. Devin AI verschiebt die Grenzen der autonomen Softwareentwicklung, während ChatGPT eine anpassbare und leicht zugängliche Schnittstelle bietet, die für den breiten Einsatz geeignet ist. Beide Technologien tragen zu einem sich schnell beschleunigenden Prozess bei, in dem KI-Tools und -Dienste unser tägliches Leben weiterhin verändern.

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Nina Weber
Nina Weber is a renowned Journalist, who worked for many German Newspaper's Tech coloumns like Die Zukunft, Handelsblatt. She is a contributing Journalist for futuriq.de. She works as a editor also as a fact checker for futuriq.de. Her Bachelor degree in Humanties with Major in Digital Anthropology gave her a solid background for journalism. Know more about her here.

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