Il duello del codice sicuro: Claude 3.7 sfida GPT-5 tra benchmark e realtà operativa

Claude 3.7 Sonnet riaccende il confronto con GPT-5 su un terreno che per Matrice Digitale è strategico: la scrittura di codice sicuro. Nel 2025, mentre l’adozione dell’IA generativa nello sviluppo software accelera, la vera domanda non è più “quanto codice produce”, ma quanto codice produce senza introdurre vulnerabilità. Con il rilascio di Claude 3.7 a febbraio 2025 e di GPT-5 ad agosto 2025, il mercato ha assistito a un salto di qualità nelle capacità di reasoning, debugging e generazione agentica. Ma il presunto “sorpasso definitivo” di Anthropic su OpenAI nella sicurezza del codice merita un’analisi più rigorosa.

Claude 3.7 Sonnet e il paradigma della sicurezza proattiva

Claude 3.7 Sonnet nasce con un’impostazione dichiaratamente orientata alla correttezza formale e alla sicurezza applicativa. Il modello introduce un sistema di “ragionamento esteso” visibile all’utente, che permette di tracciare i passaggi logici alla base delle decisioni di generazione o revisione del codice. Questo aspetto, spesso sottovalutato, diventa cruciale in ambito AppSec perché consente di verificare l’aderenza a policy di sicurezza, standard OWASP e controlli di input validation. Il vero elemento distintivo è la funzionalità Claude Code Security, progettata non solo per generare codice ma per analizzare interi codebase. Il modello identifica vulnerabilità novel o ad alta severità, suggerisce patch mirate e integra meccanismi di autoverifica per ridurre i falsi positivi. È significativo che non applichi automaticamente le correzioni: l’approccio privilegia il controllo umano, in linea con i principi di secure-by-design e zero trust applicati allo sviluppo. Sul piano dei benchmark, Claude 3.7 raggiunge fino al 70,3% su SWE-Bench Verified e 81,2% su TAU-bench, dimostrando solidità nei task complessi legati a debugging e sviluppo retail/freelance. Ma il dato tecnico più interessante non è la percentuale pura: è la capacità di operare in contesti di analisi strutturata, dove il modello si comporta come revisore di sicurezza più che come semplice generatore. Claude viene descritto da diversi analisti come un “perfezionista affidabile”, meno incline a improvvisazioni e con una tendenza a privilegiare soluzioni conservative. In ambito di codice sicuro, questa caratteristica non è un limite creativo ma un vantaggio strutturale.

GPT-5 e la sicurezza nella generazione iniziale

GPT-5 adotta una strategia diversa. OpenAI punta su un sistema multimodale con reasoning avanzato, forte capacità di gestione di repository ampi e una spiccata vocazione al cosiddetto vibe coding, ovvero la generazione di codice a partire da descrizioni naturali complesse. In termini di sicurezza, GPT-5 migliora sensibilmente rispetto ai predecessori. Su 80 task benchmarkati da Veracode, il modello registra un tasso di decisioni sicure compreso tra 70% e 72%, un dato competitivo. La variante GPT-5.3-Codex raggiunge lo state-of-the-art su SWE-Bench Pro multilingua e Terminal-Bench 2.0, evidenziando un’ottima performance in scenari agentici e di automazione complessa. OpenAI integra strumenti di code review contestualizzata e enfatizza l’esecuzione in ambienti sandboxati, riducendo l’impatto di codice potenzialmente vulnerabile. Inoltre, l’integrazione nativa in GitHub Copilot, Azure AI e Visual Studio Code facilita l’adozione in pipeline CI/CD reali, elemento che pesa nella valutazione operativa. Tuttavia, studi indipendenti suggeriscono che solo una frazione limitata del codice generato dall’IA risulta pienamente sicura. Alcune ricerche accademiche indicano che fino all’80% del codice AI funzionale può contenere vulnerabilità, anche quando supera test di compilazione e funzionamento. Questo dato ridimensiona qualsiasi narrazione trionfalistica.

Benchmark e realtà: chi guida davvero?

Il confronto numerico mostra un quadro sfumato. Su SWE-Bench Verified, GPT-5 può raggiungere 74,9% con modalità thinking attiva, superando leggermente Claude 3.7. Ma Claude dimostra maggiore coerenza nei task di analisi strutturata e nella riduzione dei falsi positivi durante la scansione delle vulnerabilità. Claude eccelle nella sicurezza difensiva, ovvero nell’identificazione e mitigazione di problemi esistenti in codebase complessi. GPT-5 mostra forza nella sicurezza generativa iniziale, producendo codice che, mediamente, rispetta standard migliori rispetto alle generazioni precedenti.

Scontro al vertice per l’ingegneria del software AI: GPT-5 domina i benchmark puri di risoluzione bug (SWE-Bench), ma Claude 3.7 Sonnet si conferma il leader per l’affidabilità nei task agentici e nella correzione proattiva delle vulnerabilità senza falsi positivi.

La differenza diventa filosofica prima ancora che tecnica. Claude privilegia la prevenzione strutturata e la verifica umana, GPT-5 ottimizza la produttività con meccanismi di sicurezza integrati ma meno centrati sull’audit completo del codice esistente.

Opinioni della community e percezione sul campo

Le discussioni su X riflettono una polarizzazione tipica dei momenti di transizione tecnologica. Alcuni sviluppatori lodano Claude per l’affidabilità nei task reali e la capacità di individuare vulnerabilità non banali. Altri preferiscono GPT-5 per la velocità, la flessibilità semantica e la capacità di comprendere contesti ampi. C’è però un punto di convergenza: l’IA non può essere lasciata senza revisione umana. La preoccupazione condivisa riguarda la generazione di codice insicuro che appare corretto a livello sintattico ma introduce flaw logici o configurazioni pericolose. In questo senso, tool come Claude Code Security vengono percepiti come un argine strutturale al rischio.

Sorpasso definitivo o equilibrio dinamico?

Parlare di “sorpasso definitivo” appare prematuro. Claude 3.7 Sonnet offre un vantaggio tangibile nella rilevazione e correzione di vulnerabilità esistenti, rendendolo particolarmente adatto a contesti di Application Security e revisione approfondita di grandi codebase. GPT-5 resta altamente competitivo nella generazione iniziale di codice sicuro e nelle capacità agentiche, con una maggiore integrazione negli strumenti di sviluppo mainstream. Il vero discriminante non è quale modello sia superiore in assoluto, ma quale si adatti meglio al workflow. In ambienti enterprise con forte enfasi su compliance, audit e governance del codice, l’approccio metodico di Claude può risultare preferibile. In scenari orientati a rapidità, prototipazione e automazione complessa, GPT-5 mantiene un vantaggio operativo. Il 2025 segna quindi una fase di equilibrio dinamico. La competizione tra Anthropic e OpenAI si gioca su dettagli architetturali, tool integrati e capacità di ridurre errori senza sacrificare produttività. Oggi Claude sembra avere un margine nella scrittura di codice sicuro in senso difensivo, ma il divario è tecnico e non ideologico. Con l’evoluzione verso Claude 4.5 e GPT-5.3, il confronto resta aperto.