Anthropic推出的Claude 3.7 Sonnet以混合推理机制为核心竞争力,通过动态切换"快速响应"与"扩展思维"双模式,实现任务处理的智能适配:简单场景下响应延迟低至0.3秒,复杂推理场景可展开多步逻辑链条并支持过程可视化。模型在以下维度实现技术跃升:
重大突破:Lethehong研究出来了通过claude3.7,一句话画出系统架构图。而且画出来的图很漂亮。 以下是图书管理系统的核心功能描述: 要设计一个图书管理系统,帮我写出详细的系统描述,用MD格式输出 这个用4o大模型就行,节省claude3.7的使用次数 输出内容是: 图书管理系统详细设计文档 一、引言 通过claude3.7生成系统架构图 图书管理系统详细设计文档 一、系统概述 1.1 系统目标 本图书管理系统旨在实现图书馆资源的数字化管理,提供完整的图书信息维护、借阅管理、用户权限控制、数据统计分析等功能 帮我写出详细的系统描述,用MD格式输出 这个用4o大模型就行,节省claude3.7的使用次数 输出内容是: # 在线考试系统总体设计文档 ## 一、系统概述 本系统为一款多角色、多功能的在线考试平台 API | --- ## 八、未来发展方向 - 引入区块链记录考试全过程防篡改 - 多模态AI监考(语音+图像+文本分析) - 多组织协作与跨区域考试支持 - 与教育局/官方平台数据互通接口 通过claude3.7
昨天我在微信技术沟通群里面和大家分享采用Claude3.7 Sonnet结合SVG来绘制复杂架构图,由于询问的人比较多,所以我今天准备写一篇文章来完整进行说明。 在我用DeepSeek的时候实际很多时候输出并没有达到我理想的状态,但是最近我使用了Claude3.7 Sonnet以后,再次的感受到了Claude3.7在SVG绘图方面强大的能力和优势。 具体生成的逻辑部署架构图如下: 通过以上整体试用下来,我感觉Claude3.7 Sonnet在绘制SVG图方面足够强大。我们常用的架构图,流程图,模型图基本都能够灵活绘制。
window macos ,有时候创建的文件在哪里自己都不知道,然后又重新创建,npm install 之前连个 package.json 都没有,让他不要用 && 等不支持的语法好像也完全听不懂 切换到 claude3.7
生成的前端代码质量和审美,效果甚至能追上一点Claude3.7了。 能力大概在Claude 3.5 Sonnet到Claude 3.7 Sonnet之间。 我用一个朋友@洛小山的case举例子。 前段时间很火的文件转可视化网页,很多人看了教程,但是苦于必须用Claude3.7,找不到门道,没法用。 但是现在,DeepSeek新版v3,直接完美复刻。 比如我之前用的这份吃瓜文件。 我们对比一下Claude3.7和DeepSeek v3的价格(deepseek-chat就是DeepSeek v3)。 输入是DeepSeek v3的10倍以上。
目前MC-Bench的榜单上,Claude3.7暂时领先,deepseek-r1位列第5,但是考虑到DeepSeek-R1的发布时间,Claude3.7、GPT-4.5和Gemini2.0都相当于是「新一代
MAX进行的评估显示,针对恶意指令的安全性存在显著差异:Nova模型整体安全性能优越,Premier平均需43步,Pro需52步,而Claude 3.5 v2为37.7步,对比组其他模型均低于12步(Claude3.7
在代码领域,Claude3.5一直是AI辅助编程的标杆大模型,随后Claude3.7的出现让AI辅助效果再次提升;DeepSeek推出DeepSeek v3-0324在编码、数学领域也表现出很好的效果; 大模型在AI Coding方向的竞争也非常激烈,根据大模型竞技场的评测,Claude3.7不再是断崖式的领先,DeepSeek v3-0324在编码领域也展现出较好的水平,甚至Gemini2.5 Pro 在某些场景测试表现超过了Claude3.7 。
这就是网友丢给Claude3.7 Sonnet一张参考图像+一句话实现的。 还有这个,日本网友用Claude 3.7 Sonnet制作了一个东京大学数学的可视化讲解视频。 因为海外版有传图的功能,所以,我直接用Claude3.7 Sonnet模型,进入Builder模式,找了个画廊的图片,并用了个简单的Prompt丢给它: 我想根据这个图片,实现同样效果的长廊:首先一条长长的走廊
经过一番试用,我发现 Claude3.7(现在已升级到 4.0)和 Google 的 Gemini 2.5 Pro 是最好用的两个模型。 接着,我试了字节的 Trae(国际版),它可以挂接 Claude3.7 模型。不过,整体效果不太理想,与前两者有明显差距,代码输出的 Token 速度也很慢。
好在欧派云今天已经首发在云上部署了这个模型, 然后就可以看到: 根据ProverBench数据集的分类,挑选了10个不同领域的问题用于测试,由Claude3.7出卷和判卷。 评测方式:评测题目由claude3.7生成问题和答案,最终是claude3.7进行两种答案的比对和评价。 评测工具:派欧算力云的模型支持,cursor(claude3.7)支持,Kimi提供参考答案排版支持。 deepseek/deepseek-prover-v2-671b给出的数学证明: 参考答案(Calude3.7判卷): Claude3.7 对于模型解答的评价 优点: 结构清晰:模型的解答分为三个主要步骤
获得高级智能的大模型,对智能体完成智能的部分至关重要,然而国内用claude3.7可能是个坎。
关于Claude3.7 这个命名。。。claude-3-7-sonnet-20250219。
而我在Claude3.7那边文章中,把隐藏信息,埋在了Claude 3.7 Son︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊net这个单词中的第一个“n︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊”里面。
(建议在使用万方和大雅测试后再进行删除,其他网站准确度不足可能导致过度删除或错误删除) AI精准降重:根据标红部分,使用✅️GPT-4o、✅️Gemini 2.5pro、Claude3.7 sonnet
Gemini 2.5 Pro 对代码的深刻理解,结合强大的推理能力,使得模型能力超越claude3.7。 测试:让它帮我诊断一段代码的错误。
指令遵循:与 Claude3.7 和 GPT-4.5 相当。 自适应 CoT 的推理效率 在评估推理成本效益时,混元 TurboS 在所有评估模型中实现了最具成本效益的输出生成。
对于秘塔AI最终研究结果,还提供了一个交互式网页格式供参考: 对于方法论的定义,我们再参考下Claude3.7的输出,供参考: 从古希腊开始,许多著名哲学家对"方法论"(methodology)这一概念进行了深入思考和定义
当然Augment Code 现在免费无限制使用——Claude3.7 + o1 以及它的其他微调模型组成的Augment Agent,但免费层的代码是会被训练的,付费层不会: 用你的shit 进行训练