Claude Sonnet 3.7 : 성능, 액세스 방법 등

Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet : 하이브리드 추론 혁명 Anthropic은 Claude 3.7 Sonnet, 첫 번째 주요 2025 년 릴리스 및 AI에서 상당한 도약을 공개했습니다. Claude 3.7 Sonnet은 2024 년 7 월 코딩 중심 Sonnet 3.5의 출시를 바탕으로 시장의 첫 하이브리드 추론 모델로 선전되었습니다. 이는 거의 영향을 미치는 응답과 사용자에게 세부적인 단계별 추론 프로세스를 보여줄 수있는 능력을 제공한다는 것을 의미합니다. API 사용자는 모델의 "사고 시간"을 정확하게 제어하여 맞춤형 속도와 분석 깊이를 허용합니다. 이 모델은 코딩 및 프론트 엔드 웹 개발의 실질적인 개선을 자랑합니다. 기능을 탐색하고 액세스 방법을 탐색하고 성능을 테스트합시다.

목차

갭 브리징 : 실용적인 프론티어 추론

Claude Sonnet 3.7 : Performance Benchmarks Claude Sonnet 3.7 : 챗봇 및 API

액세스 챗봇 액세스

API Access

<: :> 테스트 실행 : 체스 포지션 분석
• 사용자 경험과 예
결론
• 갭 브리징 : 실용적인 프론티어 추론
  Claude 3.7 Sonnet은 빠른 응답과 심층적 인 추론을 단일 통합 모델로 통합합니다. 표준 대형 언어 모델 (LLM)과 전용 추론 엔진으로 기능합니다. Claude 3.5 Sonnet의 표준 모드는 개선되며, 확장 된 사고 모드는 자기 반성을 허용하고 수학, 물리학 및 코딩과 같은 영역에서 성능을 향상시킵니다.
  API 사용자는 사고 프로세스, 균형을 잡는 속도 및 응답 품질에 대해 "토큰 예산"을 조정할 수 있습니다. Sonnet 3.7은 주로 경쟁 벤치 마크에 중점을 둔 모델과 달리 실제 응용 프로그램 및 비즈니스 유틸리티를 우선시합니다. Claude Sonnet 3.7 : Performance Benchmarks 초기 테스트는 Claude 3.7 Sonnet의 뛰어난 코딩 능력을 보여줍니다. Cursor, Cognition, Vercel, REPLIT 및 CANVA와 같은 회사는 복잡한 코드베이스, 풀 스택 개발, 에이전트 워크 플로 및 오류가 감소하고 설계가 향상된 생산 준비 코드에 대한 업계 최고의 결과를보고합니다.
  이 모델은 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제를 처리하는 AI의 능력을 평가하는 벤치 마크 인 SWE-Bench Verified에서 최고 성능을 달성합니다. (스캐 폴딩 세부 사항은 부록을 참조하십시오).
• 마찬가지로, 타우 벤치에 탁월하며, 이는 사용자 및 도구 상호 작용과 관련된 복잡한 실제 작업에 대한 AI 에이전트를 평가합니다. (부록은 스캐 폴딩 정보를 포함합니다)

  이러한 벤치 마크를 넘어서 Claude 3.7 Sonnet은 다음과 같은 강력한 성능, 일반 추론, 멀티 모달 기능 및 에이전트 코딩을 보여줍니다. 확장 된 사고 모드는 수학적 및 과학적 문제 해결 능력을 크게 향상시킵니다. 놀랍게도, Pokémon 게임 플레이 테스트에서 이전 모델을 능가했습니다. Claude Sonnet 3.7 : 챗봇 및 API

  액세스 액세스는 챗봇과 API 인터페이스를 모두 통해 사용할 수 있습니다 챗봇 액세스
  Claude.ai를 방문하여 Gmail 계정 또는 Github를 사용하여 등록하십시오. 상호 작용을 시작하려면 Claude 3.7 Sonnet 모델을 선택하십시오

  API Access

  등록 및 API 키 :
  Anthropic 웹 사이트 (Anthropic.com)에서 계정을 만듭니다 계정 대시 보드의 API 섹션에서 API 키를 얻습니다.
  1. 파이썬 라이브러리 설치 : PIP : 를 사용하여 필요한 인위적인 파이썬 패키지를 설치하십시오
  환경 설정 :
  2. API 키, 바람직하게는 환경 변수로 단단히 저장하십시오.
  샘플 파이썬 코드 이 예제는 API를 통한 Claude 3.7 Sonnet 모델을 사용하는 것을 보여줍니다 : .
  <: :> 테스트 실행 : 체스 포지션 분석

  프롬프트 : "이 체스 판 위치를 분석하십시오. 흰색이 검은 색을 확인하고 추론을 설명하는 최선의 움직임을 제안하십시오.

  Claude Sonnet 3.7 출력 :

  Grok, Deepseek, O3-Mini 및 O1과의 비교 :

  관찰 :
  • 이 이미지 분석 테스트에서 Grok 3, Deepseek R1, OpenAi의 O1 및 O3-Mini는 모두 올바른 솔루션을 제공하지 못했습니다. Claude 3.7 Sonnet의 정확하고 빠른 응답은 주목할 만하다 사용자 경험과 예 (여기에는 원래의 감정과 주요 정보를 유지하고 여기에 paraphrased twitter 예제를 포함시킵니다.)

    결론 Claude 3.7 Sonnet은 속도와 심층적 인 문제 해결을 결합하여 하이브리드 추론에서 중요한 발전을 나타냅니다. 코딩, 실제 작업 및 Pokémon Gameplay와 같은 특수 테스트에서 우수한 성능은 AI 환경에서 주요 경쟁자로 자리 매김합니다. 향후 분석은 DeepSeek R1, Grok 3 및 OpenAi의 O1 및 O3-Mini와 같은 다른 최고 추론 모델과 기능을 비교할 것입니다. 초기 성능, 특히 체스 사례에서 경쟁 업체를 능가 할 수 있음을 시사합니다. 모델의 API 유연성과 실제 응용 분야에 중점을두면 시장에서 파괴적인 힘이됩니다.

위 내용은 Claude Sonnet 3.7 : 성능, 액세스 방법 등의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!