GPT-6 Astra: vergelijking met Gemini 4 Argon en Claude Opus 5.5

Samenvatting

GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon en Claude Opus 5.5 worden getest op vier praktische AI-taken, niet alleen op benchmarks.

GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon en Claude Opus 5.5 in de praktijk

Analytics Vidhya vergelijkt drie AI-modellen met opdrachten rond productwireframing, projectrapportage, data-analyse en go-to-marketstrategie. De test kijkt niet alleen naar uitkomsten, maar ook naar instructievolging, bestandsverwerking en de bruikbaarheid van het resultaat.

De vergelijking gebruikte GPT-6 Astra in ChatGPT Work Ultra, Gemini 4 Argon in Gemini Chat op de hoogste denkstand en Claude Opus 5.5 in Claude Chat Max. Elke taak kreeg één poging; voor Argon volgde daarnaast één nieuwe poging met een CSV-bestand. Daarmee presenteert het artikel een praktische momentopname, geen herhaalde benchmark.

Bij de wireframe-opdracht kregen de modellen een productbrief voor een dashboard van ShiftBridge, een voedselbankcoördinator. Alle drie leverden ze zelfstandige HTML met werkende basisfuncties. De filters, toewijzingspanelen, sluitacties en Escape-bediening werkten volgens de controle, net als de mobiele weergave op 390 × 844.

Argon week op enkele punten af. Het ontwerp oogde basaler, sommige knoppen werkten niet en de desktopweergave liep door tot 987 pixels. Astra en Opus voldeden wel aan het gevraagde desktopformaat van 1440 × 900.

Waarom deze AI-modellenvergelijking telt

De test maakt een praktisch onderscheid tussen een model dat een plausibel antwoord geeft en een model dat een volledige opdracht uitvoert. Voor BI-werk tellen bestanden correct lezen, tegenstrijdige projectinformatie verwerken en output binnen harde eisen opleveren minstens zo zwaar als een models score.

De vergelijking van de projectrapportage gebruikt een Harbor Clinic-pdf met conflicterende updates. De opdracht vraagt om een sponsorr rapport van maximaal 350 woorden, inclusief een compacte risicotabel en een peildatum van 22 oktober 2026. Het beschikbare fragment toont de opdracht, maar niet de volledige resultaten daarvan.

Concrete takeaway voor AI-evaluaties

Test een model met eigen bestanden, vaste uitvoerregels en controleerbare functies. Noteer per taak niet alleen de kwaliteit van de tekst, maar ook formaat, brongebruik, interacties en herstel na een mislukte eerste poging.