尽管 Claude 声称支持 30MB 文件，但实际上，在使用 Analytics Tool 时，由于对话中的数据限制，超过 400 或 500KB 的文件上传会被阻止。我不知道这是否是一个暂时的问题，但在所有情况下都会发生这种情况，即使是付费帐户也是如此。对于严肃的分析来说，半兆字节的数据是一个巨大的限制。此外，ChatGPT 在计算限制时将文件和对话分开，而 Claude 将文件内容包含在其限制之内，因此仅上传文件就已经显著降低了对话限制。 波兰 WhatsApp 号码数据 另一方面，ChatGPT支持上传 50MB 文件而没有任何问题。它甚至可以在内部将数据分成更小的部分以进行进一步处理。您可以上传原始文件，告诉它只关注 2 或 3 列，一切正常。Gemini 可以说是这方面最强大的，尽管也有局限性。 它支持上传 100MB 文件。它还会在文件内执行选择操作，以便您可以在其上下文窗口中工作。事实上，它比 ChatGPT 做得更好，先读后选（如果文件很大，ChatGPT 往往会忘记文件的结尾）。然而，当它这样做时，它会显示一条恼人的消息，告诉我们机器负担过重。即使文件只有几 MB，这条消息也出现得太早了，但这似乎对结果影响不大。 评分：
- 聊天GPT：4
- 克劳德：2
- 双子座：5
1.3 工作能力和谈话限制
Claude 可以处理 20 万个 token 窗口，理论上可以支持非常长时间的对话，其中包含各种回复和修改。在大多数情况下，它应该不会有任何问题。ChatGPT 的上下文大小达到了 12.8 万，这个数字要小得多。然而，对于分析来说，这仍然绰绰有余。另一方面，Gemini 的 token 数量达到了 100 万，打破了其他两个系统的记录。但在分析数据时，问题并非来自上下文总量的限制，而是来自消息和对话的限制。官方文档中没有提到这一点，而这恰恰是前两个系统速度最慢的原因。因此，我们进行了手动测试：
- ChatGPT GPT4o允许单条消息包含超过 10 万个字符和约 2 万个单词。在 O1 中，这个数字增加到 20 万个字符和略低于 4 万个单词。频和其他附件的残留 对话没有限制，但超过这些限制后就会开始出错。它并不总是会出错或抱怨消息大小；它只是在传递消息时出错。（这种情况在 O1 中比在 GPT4o 中更常见，但这是一个系统缺陷。）下图展示了向 ChatGPT 传递数据 12 次却收到错误是多么令人沮丧。
- Claude 的界面消息限制要小得多，这很难定义。Claude 本身可以告诉您它还有数十万个标记可以使用，但仍然会因为超出对话限制而给出错误。这种情况经常发生，如果不开始新的对话来消除这些限制，几乎不可能进行深入的分析。是的，你确实可以要求它删除上下文，但为此，最好重新开始对话。整个方面使得使用 Claude 处理初始文件超过 200KB 的数据受到限制，但系统在处理 50KB 的小文件时表现要好得多。但当然，这些不是我们使用这些系统的文件。最终，使用 Claude 时，最好只加载您需要的两三列数据并尽可能减少文件大小。您甚至可能被迫降低数据的粒度（例如，我不得不传输数据而不是每周日记才能使其工作）。
- 而Gemini 则完全没有遇到任何阻力，除了前面提到的警告。我们尝试过进行大量文本输入，它从未报错。在这方面，它可以说是最强大的。
- 分数：
- 聊天GPT：4
- 克劳德：2
- 双子座：5
1.4 数据输出与转换
ChatGPT 可以转换您的数据，并提供任何标准格式的下载链接。只需请求下载所需文件的链接即可。Claude 可以转换数据，但最多只能在聊天中向您展示，以便您手动剪切粘贴并创建文件。 另一方面，Gemini 则介于两者之间。它能够以任何您想要的方式转换数据，无论是使用生成式 AI 还是代码（与其他工具一样），并且与 Claude 一样，它无法提供可下载的文件。电话带领 目前，尽管它与 Google Workspace 集成，但它不允许我们在 Google 云端硬盘中创建文件，但它确实有办法做到这一点。我最喜欢的是允许您以表格格式请求数据的选项。当您这样做时，它会为您提供一个链接，用于将数据保存到 Google 表格中，这正是我们需要的。 评分：
- 聊天GPT：5
- 克劳德：3
- 双子座：4
数据插入和下载总分
ChatGPT： 18/20 Claude： 10/20 Gemini： 19/20
2. 数据处理和修正
我们首先 分析系统如何理解数据、组织数据并准备进行分析，模拟当工具或数据工程师没有为他们提供所有已组织好的工作时每个分析师所做的初步工作。
2.1 格式修正
这三个人工智能系统都能检测文件中的格式错误，并进行清理，使其在大多数情况下都能正常工作。然而，ChatGPT 和 Gemini 在这方面表现更佳。它们能更早地发现错误，并检测到不一致性，而不仅仅是格式错误。它们会在第一条消息中就纠正数据，而且通常都能正确处理。Claude 也能清理数据，但效率不如 ChatGPT 或 Gemini；它可能需要两到三次迭代才能处理错误的数据。之后，它可能会忘记这些更正，最终无法处理这些数据。 得分：
- 聊天GPT：5
- 克劳德：3
- 双子座：5
2.2 分析中的连贯性和错误
所有系统都会编写代码来帮助它们分析数据。其流程类似：它们编写代码（Claude 使用 JavaScript 和 ChatGPT，Gemini 使用 Python），将其应用于数据，并得出可得出结论的结果。在这个过程中，两者都经常会犯错并自我纠正。每个系统犯错的方式都不同：
- ChatGPT可能会陷入无法解决的循环，最终在多次尝试后仍无法验证分析。
- 克劳德通常能够成功完成分析，但由于消息大小限制，他需要多次尝试时才会再次失败，导致整个练习无效，不得不重新开始。
- Gemini 可能会自行决定删除导致错误的行，或者留下空数据，因为它没有正确转换格式，而且自己也没有意识到这一点。你纠正了错误，它也会修复，但如果没有人工审核，它可能会耍花招。
ChatGPT 更清楚自己在之前步骤中做了什么，而 Claude 似乎不会在将来重复使用自己的分析和错误。Gemini 在数据追踪中顺畅地遵循了路径，但在跟踪对话线索方面比其他两个工具迷失得更厉害。 得分：
- 聊天GPT：4
- 克劳德：3
- 双子座：3
数据处理和修正总分
3. 基线分析能力
我们评估人工智能如何进入分析、理解数据并帮助集中我们要求的数据分析。