Anthropic發布首個混合推理模型Claude 3.7 Sonnet:編碼能力一流,還可自由控制模型思考時間快訊
編碼工具Claude Code Anthropic還發布了第一個代理編碼工具Claude Code,Claude 3.7 Sonnet與市面上的其他推理模型不同,用戶可以精準控制模型的思考時間。

【TechWeb】2月25日消息,OpenAI的美國最大競爭對手Anthropic最新發布了一款名為Claude 3.7 Sonnet的新模型,以及一款編碼工具Claude Code。
Anthropic表示,Claude 3.7 Sonnet是其最智能的AI模型,也是首個混合推理模型,同時具備深度推理(擴展思維模式,一步一步思考復雜答案)與快速回復(標準模式,實時生成答案)的能力。API用戶可以對模型的思考時間進行細粒度控制。
Claude 3.7 Sonnet在編碼和前端Web開發方面顯著提升,實現了全面領先。
Claude 3.7 Sonnet的價格與其前代大模型Claude 3.5 Sonnet相同:每百萬輸入token 3 美元,每百萬輸出token 15 美元。
首個混合推理模型
Anthropic強調,Claude 3.7 Sonnet與市面上的其他推理模型不同,它是一款混合推理模型。
“正如人類使用同一個大腦進行快速反應和深度思考一樣,我們認為推理應該是前沿模型的綜合能力,而不是完全獨立的模型。這種統一的方法也為用戶創造了更無縫的體驗?!?/p>
首先,Claude 3.7 Sonnet既是一個普通的大語言模型,也是一個推理模型:你可以選擇什么時候讓模型快速回答,什么時候讓它在回答之前思考更長時間。
在標準模式下,Claude 3.7Sonnet代表了Claude 3.5 Sonnet的升級版。在擴展思維模式下,它在回答之前進行深度思考,這提高了Claude 3.7Sonnet在數學、物理、指令遵循、編碼和許多其他任務上的表現。
第二,當通過API使用Claude 3.7 Sonnet時,用戶可以精準控制模型的思考時間,開發者可以通過精準控制模型在處理查詢時使用的計算資源量,API用戶可以告訴Claude思考的數量不超過 N 個token,N 的值可以是任何值,但輸出上限不能超過 128K個token。模型能力的表現,取決于允許思考的token數量,讓開發者在速度(和成本)與答案質量之間進行權衡。
事實上,早在上周,就有媒體曝光這款模型的精準控制模型思考時間的能力。業內認為,這為開發者提高了成本效益,使他們能夠根據具體需求平衡成本、速度和性能。相比之下,OpenAI在推理能力上的設計選擇較為簡單,目前提供的是“低”、“中”和“高”三個固定設置。
從產品設計來看,OpenAI更注重面向普通消費者和個人專業用戶,因此采用簡單易懂的“低-中-高”命名方式,而Anthropic則更專注于企業市場,其推出的精細化控制功能,允許開發者更精準的來調節AI模型的計算資源,使得企業能夠在成本、速度和性能之間找到最佳平衡點。
第三,Claude 3.7 Sonnet將優化重點放在更好地反映企業實際使用LLM的現實世界任務上,對數學和計算機科學問題的優化程度較低。
Anthropic指出,早期測試證明了Claude在全面編碼能力方面的領導地位,Claude 3.7 Sonnet在編碼和前端Web開發方面的能力都有顯著提升,實現了行業全面領先。在處理復雜代碼庫到高級工具使用等領域都有重大改進。在規劃代碼更改和處理全棧更新方面,它比任何其他模型都要好得多。

Claude 3.7 Sonnet在SWE bench Verified上實現了最先進的性能,該評估用于展示AI模型解決現實世界軟件問題的能力。
Claude 3.7 Sonnet在TAU工作臺上實現了最先進的性能。
Claude 3.7 Sonnet在指令遵循、一般推理、多模態能力和代理編碼方面表現出色,擴展思維在數學和科學方面顯著提升。
編碼工具Claude Code
Anthropic還發布了第一個代理編碼工具Claude Code,目前提供預覽版。

Claude Code可以搜索和讀取代碼、編輯文件、編寫和運行測試、將代碼提交和推送到GitHub,并使用命令行工具等。
“Claude Code是一個早期產品,但對我們的團隊來說已經變得不可或缺,特別是在測試驅動開發、調試復雜問題和大規模重構方面?!?/p>
Anthropic稱,在早期測試中,Claude Code可以一次性完成了通常需要 45 分鐘以上手動操作才能完成的任務,從而減少了開發時間和開銷。
在接下來的幾周里,Anthropic計劃根據使用情況不斷改進Claude Code:增強工具調用的可靠性,增加對長時間運行命令的支持,改進應用內渲染,并擴展Claude對其功能的理解。
開發者可通過加入Claude Code預覽版反饋自己的使用感受和需求,Anthropic團隊將會采納這些反饋持續構建和改進Claude Code。
1.TMT觀察網遵循行業規范,任何轉載的稿件都會明確標注作者和來源;
2.TMT觀察網的原創文章,請轉載時務必注明文章作者和"來源:TMT觀察網",不尊重原創的行為TMT觀察網或將追究責任;
3.作者投稿可能會經TMT觀察網編輯修改或補充。