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Claude 3.7 Sonnet

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Claude 3.7 Sonnet – Anthropic 推出的首款混合推理模型

Claude 3.7 Sonnet 是由 Anthropic 公司開發的全球首款混合推理模型,具備“標準模式”和“擴展思考模式”兩種操作方式。標準模式專注于快速生成響應,適用于日常對話和簡單任務;而擴展思考模式則通過逐步推理來解決更復雜的問題,尤其在數學、物理和編程領域表現卓越,編碼能力更是全面領先。

Claude 3.7 Sonnet是什么

Claude 3.7 Sonnet 是由 Anthropic 公司推出的創新混合推理模型,具有“標準模式”和“擴展思考模式”兩種運行方式。在標準模式下,該模型能夠迅速提供響應,適合日常交流和簡單任務的處理;而在擴展思考模式中,Claude 3.7 Sonnet通過逐步推理來應對復雜問題。該模型在數學、物理和編程等領域表現出色,特別是在編碼能力方面,展現了顯著的優勢。同時,Claude 3.7 Sonnet優化了模型的安全性,顯著減少了不必要的拒絕率。用戶可以通過 Anthropic API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 進行訪問。

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet的主要功能

  • 混合推理模式
    • 標準模式:快速響應,適合日常對話及簡單任務。
    • 擴展思考模式:深入自我反思與逐步推理,適合處理復雜任務,如數學、物理、邏輯推理和編程。
  • 復雜任務處理能力:在數學、物理和編程等需要強邏輯推理的領域表現卓越,基準測試中成績優異,如 SWE-bench Verified 和 TAU-bench 測試。
  • 代碼協作能力:支持代碼編輯、測試執行等開發流程,并與 GitHub 集成,幫助開發者修復 Bug、開發新功能及進行全棧更新。
  • 安全性提升:更準確地區分惡意請求與正常請求,相比前代模型減少不必要的拒絕(減少 45%)。
  • 多平臺支持:適用于免費版、專業版、團隊版和企業版訂閱計劃,通過 Anthropic API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 訪問。
  • 靈活的使用方式:用戶可在 API 使用中指定思考的 token 數量,輸出限制為 128K token。

Claude 3.7 Sonnet的性能表現

  • 推理能力任務表現
    • 在數學、物理、指令執行和編程等任務中,擴展思考模式下的Claude 3.7 Sonnet表現卓越,相比上一代模型提升超過10%。
    • SWE-bench:Claude 3.7 Sonnet創下70.3%的高分,刷新了SOTA(State of the Art)記錄。
  • 編碼能力
    • SWE-bench Verified測試:Claude 3.7 Sonnet在編碼能力上顯著提升,能夠高效解決現實中的軟件問題。
  • 多模態和智能體能力
    • OSWorld測試:Claude 3.7 Sonnet可通過虛擬鼠標點擊和鍵盤按鍵完成相關任務。
    • Pokémon 游戲測試:Claude 3.7 Sonnet憑借擴展思考模式和智能體訓練獲得相應徽章,表現遠超早期版本。
  • 測試時計算Scaling
    • 串行測試時計算:在生成最終輸出前,執行多個連續推理步驟,計算資源投入持續增加。在數學問題求解中,準確率隨著思考Token數量的增加呈對數增長。
    • 并行測試時計算:通過采樣多個思維過程,選擇最佳結果(如多數表決或評分模型),顯著提升模型性能。在GPQA測試中,Claude 3.7 Sonnet基于并行計算達到了84.8%的總體得分(物理學部分高達96.5%)。

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet的項目地址

Claude 3.7 Sonnet的模型定價

  • 輸入 Token:3美元/百萬輸入 Token。
  • 輸出 Token:15美元/百萬輸出 Token。

Claude 3.7 Sonnet的應用場景

  • 軟件開發與編碼:幫助開發者處理復雜代碼庫、編寫高質量代碼、進行全棧更新及修復錯誤,支持從簡單的代碼生成到復雜的系統架構設計。
  • 前端開發:優化前端開發流程,生成 HTML、CSS 和 JavaScript 代碼,支持響應式設計與交互式界面開發。
  • 數學與科學問題解決:基于擴展思考模式,解決復雜的數學與物理問題,支持邏輯推理和逐步解答。
  • 企業級任務自動化:在企業環境中,自動處理復雜業務流程、生成報告、優化工作流和執行指令性任務。
  • 多模態交互與協作:支持多模態輸入與輸出,適用于結合文本、圖像或其他數據類型的復雜任務,例如智能客服、教育輔助和創意設計。
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