我们正处于技术革命的时代，越来越多的公司开始将新的生成式 AI 技术引入工作场景。数据科学家与分析师也在利用这些技术提升生产力与工作质量。
在 ChatGPT 出现之前，数据科学家与分析师常用 GitHub Copilot 帮助完成代码优化、格式化、调试与单元测试等任务。而 ChatGPT 的问世改变了这一切，使用户几乎可以将生成式 AI 应用于数据科学的每个环节，从数据清洗到模型开发与监控。
想进一步了解 GPT 模型，尤其是 GPT-4，可阅读我们的文章 什么是 GPT-4，它为何重要？
自 ChatGPT 和 Claude 发布以来，我们见证了开源与商业 AI 系统的快速进步。本文将比较 Anthropic 出品的先进模型 Claude 与 OpenAI 的 ChatGPT，重点讨论它们在数据科学任务中的应用。
如果您感兴趣，可以探索 ChatGPT 的开源替代方案 与免费 AI 工具，用来构建您自己的 AI 聊天机器人。您也可以在另一篇文章中了解全新的 DataCamp AI 助手 如何工作。
作者供图
什么是 Claude？
Claude 由 Anthropic 开发，是一款大型语言模型（LLM）AI，可用于生成文本、编写代码，并作为智能自动化助手运行，类似于 ChatGPT。
Anthropic 独特的“Constitutional AI（宪法式 AI）”技术，确保 Claude 自诞生之初便与人类价值与目标保持一致。
Claude 面向开发者的一大亮点是 Claude Code，这是一款包含在 Claude Pro 订阅内的代理式编码工具。欲获取上手指南，可参阅我们的多篇文章：Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5 与 Claude Sonnet 4。
Claude 用户界面。作者截图（界面可能为早期版本）
2026 年如何使用 Claude？
自最初发布以来，Claude 的可用性显著提升，您现在可通过多种方式访问 Claude：
- Claude.ai： 直接登录 Claude.ai 与 Claude 对话。
- iOS 与 Android 版 Claude 应用： 在 iOS 或 Android 上下载 Claude 应用，在移动设备上与 Claude 互动。
- Slack 版 Claude 应用： 将 Claude 应用添加到您的 Slack 工作区，将 Claude 融入团队沟通与协作。
- Anthropic 控制台与 API： 开发者与企业可通过 Anthropic 控制台或 API 访问 Claude，以便在各类应用中进行更深度的集成与定制。
请注意，目前您需位于 Claude 支持的地区才能使用这些服务。有关支持地区与访问方式的最新信息，请访问 Claude.ai。
什么是 ChatGPT？
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的 AI 对话平台。它采用 GPT-5.4、GPT-4o 与 o3 推理等大型语言模型，通过自然语言提示实现类人对话。更多信息请阅读我们的完整指南 什么是 ChatGPT？
该聊天机器人可生成代码、完成跨语言翻译、概括长文本、正确理解对话上下文，并执行多种复杂任务。
ChatGPT 用户界面。作者截图（界面可能为早期版本）
2026 年如何使用 ChatGPT？
在 OpenAI.com 创建一个免费账户即可访问 ChatGPT。免费账户通常可在一定限额内使用最新模型。若需更佳体验，可订阅 ChatGPT Plus，解锁对新功能的抢先体验、数据分析、文件上传、视觉与网页浏览、DALL·E 图像生成等更多能力。 其还提供 Team 与 Enterprise 方案，能力更强大。
您也可以通过 API 访问 OpenAI 的模型。
价格对比
截至 2026 年，Claude 与 ChatGPT 均提供包含免费与付费层级的有竞争力定价：
| 方案 | ChatGPT | Claude |
|---|
| 免费 | 带使用限额的 GPT-4o mini | 带使用限额的 Claude Sonnet |
| Plus/Pro（$20/月） | GPT-5.4、GPT-4o、o3、DALL·E、语音、代码解释器 | Claude Sonnet 4.6、Claude Code、扩展上下文 |
| Team（$25–30/月） | 更高限额、管理控制、工作区功能 | 更高限额、团队管理、优先访问 |
| 企业版 | 定制定价、SSO、先进安全 | 定制定价、SSO、先进安全 |
在 $20/月层级，ChatGPT Plus 提供更多多模态功能（图像生成、语音、视频）。Claude Pro 的定位更专注，但包含对开发者非常有利的 Claude Code。尽管模型大幅升级，两家公司均未上调高级订阅价格。
Claude 与 ChatGPT 的能力对比
我们将基于数据科学任务的示例提示对 Claude 与 ChatGPT 进行比较，涵盖项目规划、编程、数据分析、机器学习、时间序列与自然语言处理。
注意：这并非全面评测，我们仅使用单一提示示例来判断在特定任务上哪个模型输出更优。
在深入比较结果之前，先查看下表，了解 Claude 与 ChatGPT 的关键差异。
| |
ChatGPT
|
Claude
|
|
所属公司
|
OpenAI
|
Anthropic
|
|
主要支持方
|
Microsoft
|
Google
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|
发布于
|
2022 年 11 月 30 日
|
2023 年 3 月 14 日
|
|
用户数量
|
每周活跃 8 亿+
|
覆盖网页、移动端与 API 的数百万用户
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|
所用技术
|
GPT-5.4、GPT-4o、o3 推理模型（2026）
|
Claude Sonnet 4.6、Opus 4.6（2026）
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计算能力
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高级
|
良好
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|
数学推理
|
强（o3 模型）
|
良好
|
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写作能力
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富于创意
|
自然流畅
|
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代码生成
|
强
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更优优化
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文本摘要
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良好
|
出色
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数据分析
|
全面
|
更优优化
|
|
机器学习
|
强
|
强
|
|
时间序列
|
良好
|
优秀
|
|
自然语言处理
|
有所提升
|
高度准确
|
作者制表
规划
问题：在提示中，我们包含了数据集描述与项目目标，用于构建贷款分类模型。有兴趣获取数据集与项目规划的读者，可参阅 使用 ChatGPT 开展数据科学项目指南。
结论：二者在项目规划上都很出色，但 ChatGPT 在信息呈现与补充步骤方面略胜一筹。
编程
问题：我们要求两款模型优化一个嵌套 Python 循环的示例。
结论：ChatGPT 尝试通过将值存入列表来优化代码，而 Claude 将嵌套循环改写为列表推导式，运行更快。因此，本轮 Claude 胜出。
数据分析
问题：我们让两款模型对贷款分类数据集进行探索性数据分析。
结论：尽管 ChatGPT 展现了强劲的数据分析能力，但 Claude 在编写高效 Python 代码方面更胜一筹。ChatGPT 使用了多种数据分析库，Claude 则仅凭 pandas 完成可视化、处理与分析，体现了对这一工具的熟练掌握。最终，Claude 明显胜出。
机器学习
问题：我们要求两款模型使用交叉验证进行详细的模型评估，并考察准确率、精确率、召回率与 F1 分数等指标。
结论：Claude 在此方面表现优于 ChatGPT，其先用交叉验证进行标签预测，再使用多种指标评估模型表现。相比之下，ChatGPT 依赖 cv_scores 与单独的模型来计算分类指标。
时间序列
问题：我们给出数据描述，并要求两款模型构建用于预测股票价格的机器学习模型。
结论：Claude 对任务的理解更到位，而 ChatGPT 不断提出追问。两者在代码生成方面都很出色，但 ChatGPT 使用了较为过时的方法 from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA，而 Claude 采用了更先进的 GradientBoostingRegressor。本轮 Claude 胜出。
自然语言处理
问题：我们要求两款模型编写 Python 代码，在新数据集上微调 GPT-2 模型。
结论：ChatGPT 似乎出现了幻觉，杜撰了一个并不存在的微调库；相反，Claude 使用了 transformers 库并成功完成微调。因此，Claude 赢得本轮。
想要更广泛的比较，请查看 Gemini vs. ChatGPT 与 Claude vs. Gemini，了解三大 AI 助手在不同任务下的表现。
Claude vs ChatGPT：最终结论
对于需要深度技术上下文、精确代码生成与长文档处理的数据相关任务，Claude 依然更具优势。借助 GPT-5.4 推理模型，ChatGPT 则更适合多模态任务、创意工作与通用助手场景。许多数据科学家会策略性地组合使用这两款工具——用 Claude 进行代码优化与分析，用 ChatGPT 做项目规划与创意解决方案。
上下文窗口、多模态与代理式能力
与我们最初的比较相比，两大平台如今新增了大量与数据科学工作流密切相关的能力：
上下文窗口
Claude 支持约 200,000 个 token（通过 API 对 Opus 模型可扩展至 100 万），非常适合分析完整代码库、冗长研究论文或大型数据集。ChatGPT 支持约 128,000 个 token，但在通用请求上的响应速度更快。
多模态功能
ChatGPT 在多模态方面领先，内置图像生成（DALL·E）、语音对话、视频理解与视觉能力。Claude 专注于文本与代码，但能高精度分析上传的图像与文档。
代理式编码工具
Claude 的 Claude Code 是完整的编码代理，可自主处理多步编程任务，包含在 $20/月的 Pro 方案中。ChatGPT 则提供代码解释器，可在聊天中直接运行 Python，用于快速数据分析与可视化非常有价值。
安全与准确性
普遍认为 Claude 的响应更保守，较不易产生幻觉。ChatGPT 的准确性已有显著提升，但偶尔仍会给出听上去自信却有误的答案。对于关键的数据科学工作，两款工具的输出都应由人工进行验证。
Claude 与 ChatGPT 在数据科学中的实践
Claude 与 ChatGPT 能在多种数据科学任务中提供有价值的帮助。若想更全面了解，请参阅我们的 最佳数据科学 AI 工具 指南。以下是一些关键用例：
全面的项目规划
两款工具都能帮助您制定全面的项目计划，并就 数据科学 项目的准备工作提供见解、方法与工具。
研究
通过生成式 AI，您可以学习新概念、语言与框架。此外，它们还能帮助您搜集信息、总结论文与生成内容。
代码生成
Claude 与 ChatGPT 可为数据预处理、特征工程、模型训练与评估生成代码片段，节省数据科学家的时间与精力。想了解更多选择，请查看我们的 最佳 AI 编码助手 清单。
单元测试
您还可以基于提供的代码与规格自动生成测试用例。
调试
两款工具都可就代码或数据流水线中的潜在错误或问题提供建议与见解，帮助您发现问题并理解其对代码的影响及原因。
报告
ChatGPT 与 Claude 能理解数据分析结果，帮助您生成展示研究发现的分析报告。
优化
您可以利用这些工具优化 Python、SQL 与 R 代码，并让它们推荐高效算法或技术以改进代码。
执行统计检验
您可根据提供的数据与研究问题，生成统计检验，如假设检验、方差分析（ANOVA）、t 检验与回归分析。
理解数据分析结果
这两款 AI 工具都能解读您的结果，并基于统计发现与可视化提供解释、洞见与建议。这既有助于您更好理解结论，也便于向他人说明。
自动化数据科学任务
借助插件，您可以在数据科学工作流中自动化数据分析与多种其他任务。
如需学习如何使用 ChatGPT 构建端到端机器学习项目，请查看 使用 ChatGPT 开展数据科学项目指南。
结论
在解决问题与为数据科学项目生成高质量代码方面，ChatGPT 与 Claude 均表现出色。随着 GPT-5.4 与 Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6 的发布，两大平台自我们最初比较以来的能力均大幅扩展。Claude 依旧在精确编码与长文档分析方面表现亮眼，而 ChatGPT 则在多模态功能与生态广度上领先。
如果您想提升 AI 技能，可学习我们的 ChatGPT 入门 课程，了解 提示工程，或选修 使用 OpenAI API 课程，获得实践开发体验。
我们正处于技术革命的时代，越来越多的公司开始将新的生成式 AI 技术引入工作场景。数据科学家与分析师也在利用这些技术提升生产力与工作质量。
在 ChatGPT 出现之前，数据科学家与分析师常用 GitHub Copilot 帮助完成代码优化、格式化、调试与单元测试等任务。而 ChatGPT 的问世改变了这一切，使用户几乎可以将生成式 AI 应用于数据科学的每个环节，从数据清洗到模型开发与监控。
想进一步了解 GPT 模型，尤其是 GPT-4，可阅读我们的文章 什么是 GPT-4，它为何重要？
自 ChatGPT 和 Claude 发布以来，我们见证了开源与商业 AI 系统的快速进步。本文将比较 Anthropic 出品的先进模型 Claude 与 OpenAI 的 ChatGPT，重点讨论它们在数据科学任务中的应用。
如果您感兴趣，可以探索 ChatGPT 的开源替代方案 与免费 AI 工具，用来构建您自己的 AI 聊天机器人。您也可以在另一篇文章中了解全新的 DataCamp AI 助手 如何工作。
作者供图
什么是 Claude？
Claude 由 Anthropic 开发，是一款大型语言模型（LLM）AI，可用于生成文本、编写代码，并作为智能自动化助手运行，类似于 ChatGPT。
Anthropic 独特的“Constitutional AI（宪法式 AI）”技术，确保 Claude 自诞生之初便与人类价值与目标保持一致。
Claude 面向开发者的一大亮点是 Claude Code，这是一款包含在 Claude Pro 订阅内的代理式编码工具。欲获取上手指南，可参阅我们的多篇文章：Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5 与 Claude Sonnet 4。
Claude 用户界面。作者截图（界面可能为早期版本）
2026 年如何使用 Claude？
自最初发布以来，Claude 的可用性显著提升，您现在可通过多种方式访问 Claude：
请注意，目前您需位于 Claude 支持的地区才能使用这些服务。有关支持地区与访问方式的最新信息，请访问 Claude.ai。
什么是 ChatGPT？
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的 AI 对话平台。它采用 GPT-5.4、GPT-4o 与 o3 推理等大型语言模型，通过自然语言提示实现类人对话。更多信息请阅读我们的完整指南 什么是 ChatGPT？
该聊天机器人可生成代码、完成跨语言翻译、概括长文本、正确理解对话上下文，并执行多种复杂任务。
ChatGPT 用户界面。作者截图（界面可能为早期版本）
2026 年如何使用 ChatGPT？
在 OpenAI.com 创建一个免费账户即可访问 ChatGPT。免费账户通常可在一定限额内使用最新模型。若需更佳体验，可订阅 ChatGPT Plus，解锁对新功能的抢先体验、数据分析、文件上传、视觉与网页浏览、DALL·E 图像生成等更多能力。 其还提供 Team 与 Enterprise 方案，能力更强大。
您也可以通过 API 访问 OpenAI 的模型。
价格对比
截至 2026 年，Claude 与 ChatGPT 均提供包含免费与付费层级的有竞争力定价：
在 $20/月层级，ChatGPT Plus 提供更多多模态功能（图像生成、语音、视频）。Claude Pro 的定位更专注，但包含对开发者非常有利的 Claude Code。尽管模型大幅升级，两家公司均未上调高级订阅价格。
Claude 与 ChatGPT 的能力对比
我们将基于数据科学任务的示例提示对 Claude 与 ChatGPT 进行比较，涵盖项目规划、编程、数据分析、机器学习、时间序列与自然语言处理。
注意：这并非全面评测，我们仅使用单一提示示例来判断在特定任务上哪个模型输出更优。
在深入比较结果之前，先查看下表，了解 Claude 与 ChatGPT 的关键差异。
ChatGPT
Claude
所属公司
OpenAI
Anthropic
主要支持方
Microsoft
Google
发布于
2022 年 11 月 30 日
2023 年 3 月 14 日
用户数量
每周活跃 8 亿+
覆盖网页、移动端与 API 的数百万用户
所用技术
GPT-5.4、GPT-4o、o3 推理模型（2026）
Claude Sonnet 4.6、Opus 4.6（2026）
计算能力
高级
良好
数学推理
强（o3 模型）
良好
写作能力
富于创意
自然流畅
代码生成
强
更优优化
文本摘要
良好
出色
数据分析
全面
更优优化
机器学习
强
强
时间序列
良好
优秀
自然语言处理
有所提升
高度准确
作者制表
规划
问题：在提示中，我们包含了数据集描述与项目目标，用于构建贷款分类模型。有兴趣获取数据集与项目规划的读者，可参阅 使用 ChatGPT 开展数据科学项目指南。
结论：二者在项目规划上都很出色，但 ChatGPT 在信息呈现与补充步骤方面略胜一筹。
编程
问题：我们要求两款模型优化一个嵌套 Python 循环的示例。
结论：ChatGPT 尝试通过将值存入列表来优化代码，而 Claude 将嵌套循环改写为列表推导式，运行更快。因此，本轮 Claude 胜出。
数据分析
问题：我们让两款模型对贷款分类数据集进行探索性数据分析。
结论：尽管 ChatGPT 展现了强劲的数据分析能力，但 Claude 在编写高效 Python 代码方面更胜一筹。ChatGPT 使用了多种数据分析库，Claude 则仅凭 pandas 完成可视化、处理与分析，体现了对这一工具的熟练掌握。最终，Claude 明显胜出。
机器学习
问题：我们要求两款模型使用交叉验证进行详细的模型评估，并考察准确率、精确率、召回率与 F1 分数等指标。
结论：Claude 在此方面表现优于 ChatGPT，其先用交叉验证进行标签预测，再使用多种指标评估模型表现。相比之下，ChatGPT 依赖
cv_scores与单独的模型来计算分类指标。时间序列
问题：我们给出数据描述，并要求两款模型构建用于预测股票价格的机器学习模型。
结论：Claude 对任务的理解更到位，而 ChatGPT 不断提出追问。两者在代码生成方面都很出色，但 ChatGPT 使用了较为过时的方法
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA，而 Claude 采用了更先进的GradientBoostingRegressor。本轮 Claude 胜出。自然语言处理
问题：我们要求两款模型编写 Python 代码，在新数据集上微调 GPT-2 模型。
结论：ChatGPT 似乎出现了幻觉，杜撰了一个并不存在的微调库；相反，Claude 使用了 transformers 库并成功完成微调。因此，Claude 赢得本轮。
想要更广泛的比较，请查看 Gemini vs. ChatGPT 与 Claude vs. Gemini，了解三大 AI 助手在不同任务下的表现。
Claude vs ChatGPT：最终结论
对于需要深度技术上下文、精确代码生成与长文档处理的数据相关任务，Claude 依然更具优势。借助 GPT-5.4 推理模型，ChatGPT 则更适合多模态任务、创意工作与通用助手场景。许多数据科学家会策略性地组合使用这两款工具——用 Claude 进行代码优化与分析，用 ChatGPT 做项目规划与创意解决方案。
上下文窗口、多模态与代理式能力
与我们最初的比较相比，两大平台如今新增了大量与数据科学工作流密切相关的能力：
上下文窗口
Claude 支持约 200,000 个 token（通过 API 对 Opus 模型可扩展至 100 万），非常适合分析完整代码库、冗长研究论文或大型数据集。ChatGPT 支持约 128,000 个 token，但在通用请求上的响应速度更快。
多模态功能
ChatGPT 在多模态方面领先，内置图像生成（DALL·E）、语音对话、视频理解与视觉能力。Claude 专注于文本与代码，但能高精度分析上传的图像与文档。
代理式编码工具
Claude 的 Claude Code 是完整的编码代理，可自主处理多步编程任务，包含在 $20/月的 Pro 方案中。ChatGPT 则提供代码解释器，可在聊天中直接运行 Python，用于快速数据分析与可视化非常有价值。
安全与准确性
普遍认为 Claude 的响应更保守，较不易产生幻觉。ChatGPT 的准确性已有显著提升，但偶尔仍会给出听上去自信却有误的答案。对于关键的数据科学工作，两款工具的输出都应由人工进行验证。
Claude 与 ChatGPT 在数据科学中的实践
Claude 与 ChatGPT 能在多种数据科学任务中提供有价值的帮助。若想更全面了解，请参阅我们的 最佳数据科学 AI 工具 指南。以下是一些关键用例：
全面的项目规划
两款工具都能帮助您制定全面的项目计划，并就 数据科学 项目的准备工作提供见解、方法与工具。
研究
通过生成式 AI，您可以学习新概念、语言与框架。此外，它们还能帮助您搜集信息、总结论文与生成内容。
代码生成
Claude 与 ChatGPT 可为数据预处理、特征工程、模型训练与评估生成代码片段，节省数据科学家的时间与精力。想了解更多选择，请查看我们的 最佳 AI 编码助手 清单。
单元测试
您还可以基于提供的代码与规格自动生成测试用例。
调试
两款工具都可就代码或数据流水线中的潜在错误或问题提供建议与见解，帮助您发现问题并理解其对代码的影响及原因。
报告
ChatGPT 与 Claude 能理解数据分析结果，帮助您生成展示研究发现的分析报告。
优化
您可以利用这些工具优化 Python、SQL 与 R 代码，并让它们推荐高效算法或技术以改进代码。
执行统计检验
您可根据提供的数据与研究问题，生成统计检验，如假设检验、方差分析（ANOVA）、t 检验与回归分析。
理解数据分析结果
这两款 AI 工具都能解读您的结果，并基于统计发现与可视化提供解释、洞见与建议。这既有助于您更好理解结论，也便于向他人说明。
自动化数据科学任务
借助插件，您可以在数据科学工作流中自动化数据分析与多种其他任务。
如需学习如何使用 ChatGPT 构建端到端机器学习项目，请查看 使用 ChatGPT 开展数据科学项目指南。
结论
在解决问题与为数据科学项目生成高质量代码方面，ChatGPT 与 Claude 均表现出色。随着 GPT-5.4 与 Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6 的发布，两大平台自我们最初比较以来的能力均大幅扩展。Claude 依旧在精确编码与长文档分析方面表现亮眼，而 ChatGPT 则在多模态功能与生态广度上领先。
如果您想提升 AI 技能，可学习我们的 ChatGPT 入门 课程，了解 提示工程，或选修 使用 OpenAI API 课程，获得实践开发体验。