Claude 3.7 Sonnet 和 Claude Code：重新定义 Ai 推理和编码性能的 5 项改变游戏规则的功能
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- 27 Feb, 2025
Anthropic最新的人工智能：认识克劳德 3.7 索内特与克劳德代码
了解Anthropic的新旗舰人工智能如何重新定义推理、编码和复杂代理任务的性能。在这篇深入的评测中，我们分析了是什么让克劳德 3.7 索内特成为开发者和企业的游戏改变者。
人工智能性能的新基准
Anthropic的克劳德 3.7 索内特不仅仅是另一个人工智能模型——它旨在设定新的标准：
- 多语言理解： 在多种语言的语言理解方面表现出色。
- 验证过的编码任务： 在SWE-Bench上获得高分，并在GPQA测试中超越同行。
- 扩展思维： 提供独特的“扩展思维模式”，加深对复杂任务的解决能力。
虽然传统基准提供了结构化的评估，但它们并不总是能够捕捉人工智能在现实世界中的适应能力。克劳德 3.7 索内特通过其强大的推理能力和透明的思维过程弥补了这一差距。
大规模使用的竞争定价
乍一看，克劳德 3.7 索内特似乎比像ChatGPT的o3-mini-high等模型价格更高。然而，当你考虑到高级功能，如提示缓存和批处理时，它的定价变得非常具有竞争力——尤其是在大规模应用中。
性能测试：现实世界能力
我们对克劳德 3.7 索内特的广泛测试涵盖了一系列任务：
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基础知识： 当被要求列出以“S”结尾的国家时，克劳德 3.7 索内特的表现相比于ChatGPT和DeepSeek较弱，突显了基础推理方面的改进空间。
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数学推理： 该模型成功解决了一个过定系统的线性方程，展示了其卓越的数学逻辑。
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编码能力： 在被要求用HTML构建一个贪吃蛇游戏时，克劳德 3.7 索内特提供了一个功能完整、边界逻辑全面的游戏，证明了其在编码方面的能力。
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图像生成与理解： 尽管该模型并非为图像创作而设计，并且其图像理解能力需要改进（例如，准确计数物体），但这些测试强调了模型的针对性设计焦点。
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SEO内容创作： 克劳德 3.7 索内特生成格式良好、符合SEO的内容，尽管偶尔带有明显的“人工智能生成”语气。
Claude 3.7 索内特的新功能是什么？
克劳德 3.7 索内特引入了几个创新功能：
- 逐步推理： 与仅提供总结输出的其他模型不同，这个人工智能使其整个思维过程可见。这种透明度有助于开发人员调试和完善人工智能生成的内容。
- 扩展思维模式： 用户可以手动调整人工智能在响应前“思考”的时间，为更深入、更准确的问题解决分配自定义令牌预算（例如，10,000–20,000 个令牌）。
- 克劳德代码 — 集成编码助手： 通过内置的实时代码编辑器，克劳德代码通过提供实时调试和代码优化，简化了软件开发，无需离开人工智能界面。
为什么开发者感到兴奋
开发者会发现克劳德 3.7 索内特特别有益于：
- 调试和代码重构： 可见的推理过程简化了在人工智能生成代码中追踪错误的过程。
- 优化工作流程： 扩展思维模式让开发者在处理复杂查询时平衡处理能力和效率。
- 无缝集成： 随着Claude Code直接集成到生态系统中，第三方编码工具的需求被最小化。
现实世界应用
克劳德 3.7 索内特 适用于多种用例：
- 人工智能驱动的软件开发： 增强调试、代码重构和架构改进任务。
- 数据分析与研究： 高效处理大规模查询，在结构化和多语言任务中具有高准确性。
- 金融与交易分析： 提供改进的推理能力，以支持在波动市场中的实时决策。
- 高级人工智能助手： 提供更具上下文感知的客户支持和基于代理的任务管理。
结论：克劳德 3.7 索内特值得吗？
对于寻求在深度推理、复杂编码任务和透明度方面表现出色的人工智能模型的组织和开发者来说，克劳德 3.7 索内特是一个顶尖的竞争者。其先进的功能和具有竞争力的定价使其成为现代人工智能应用的一个引人注目的选择。
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