Claude 3.7 Sonnet ist das bisher fortschrittlichste Modell von Anthropic und die erste hybride Denk-KI auf dem Markt. Es bietet sowohl Standard- als auch erweiterte Denkmodi, wobei letzterer transparente, schrittweise Argumentation ermöglicht. Das Modell glänzt in der Programmierung und Front-End-Webentwicklung und erzielt Spitzenergebnisse bei SWE-bench Verified und TAU-bench. Verfügbar über Claude.ai, die Anthropic API, Amazon Bedrock und Google Cloud Vertex AI, setzt es neue Maßstäbe für intelligente, KI-gestützte Problemlösungen.
„Llama 3.3 70B Instruct“, entwickelt von Meta, ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das speziell für auf Anweisungen basierende Aufgaben feinabgestimmt und für Konversationsanwendungen optimiert wurde. Es kann Texte in mehreren Sprachen verarbeiten und generieren, mit einem Kontextfenster, das bis zu 128.000 Token unterstützt. Das Modell wurde am 6. Dezember 2024 veröffentlicht und übertrifft zahlreiche Open-Source- und proprietäre Chatmodelle in verschiedenen Branchenbenchmarks. Es nutzt Grouped-Query Attention (GQA),um die Skalierbarkeit zu verbessern, und wurde mit einem vielfältigen Datensatz trainiert, der über 15 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Quellen umfasst. Das Modellwissen ist auf dem Stand von Dezember 2023.
| Claude 3.7 Sonnet | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Feb 24, 2025 1 Monat ago | Dec 06, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text Bilder | Text |
API-Anbieter | Claude.ai, Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Datum des Wissensstandes | - | 12.2024 |
Open Source | Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $3.00 pro Million Token | $0.23 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $15.00 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 86% 0-shot, CoT Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | 68.9% 5-shot, CoT Quelle |
MMMU | 71.8% Quelle | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | 88.4% pass@1 Quelle |
MATH | 82.2% Quelle | 77% 0-shot, CoT Quelle |
GPQA | 68% Diamond Quelle | 50.5% 0-shot, CoT Quelle |
IFEval | 90.8% Quelle | 92.1% Quelle |
Mobile Anwendung | - |
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