Welches LLM für mobile Apps? GPT, Claude oder Gemini wählen

Allen Kandidaten dieselbe kleine Aufgabe geben

Beispielauftrag: Erstelle in dieser React-Native-App eine lokale Aufgabenliste. Einträge sollen sich hinzufügen und abschließen lassen und nach erneutem Öffnen erhalten bleiben. Zeige zuerst den Plan, danach geänderte Dateien und tatsächlich ausgeführte Prüfungen. Ergänze keine Konten, Zahlungen oder neuen Server.

Nutzen Sie denselben Ausgangscode und dieselben Abnahmekriterien. Notieren Sie Modellversion, Werkzeug, Zeitaufwand und nötige Korrekturen. Das ist eine vorgeschlagene Vergleichsmethode, keine gemessene Rangliste.

Die echten Store-Bilder von AlbaPin zeigen ein Beispiel für eine mobile Oberfläche. Sie belegen nicht, dass AlbaPin mit den hier beschriebenen Werkzeugen entwickelt wurde.

So prüfen Sie das Ergebnis

• Lässt sich die App für das Zielgerät bauen, und bleiben die Daten erhalten?
• Wurden leere Eingaben, lange Texte und ein schmaler Bildschirm geprüft?
• Wie viele menschliche Korrekturen waren bis zum fertigen Ergebnis nötig?

Kein Modell ist für jedes Projekt die beste Wahl

Eine kleine Oberfläche und eine Bluetooth-Anbindung erfordern unterschiedliche Bewertungen. Prüfen Sie aktuelle Preise, Zugang und Datenbedingungen des gewählten Produkts. Eine überzeugende Antwort ist kein Nachweis für eine funktionierende App.

Verlangen Sie vor der Auswahl drei Nachweise

• Eine kurze Übersicht der geänderten Dateien und erledigten Arbeit.
• Die tatsächlich ausgeführten Tests und noch ausstehenden Geräteprüfungen.
• Neue Abhängigkeiten, menschliche Korrekturen und Wartungsbedarf. Diese vorgeschlagene Checkliste ist keine veröffentlichte Modellrangliste.

Mobile Apps mit KI entwickeln: die Serie

Sechs Beiträge zu Modellauswahl, Entwicklungswerkzeugen und Veröffentlichung. Jeder Teil ist eigenständig lesbar; die Links führen durch die gesamte Serie.