Claude 3.7 Sonnet es el modelo más avanzado de Anthropic hasta la fecha y la primera IA de razonamiento híbrido en el mercado. Ofrece modos de pensamiento estándar y extendido, este último proporcionando un razonamiento transparente y paso a paso. El modelo sobresale en codificación y desarrollo web front-end, logrando resultados de vanguardia en SWE-bench Verified y TAU-bench. Disponible a través de Claude.ai, la API de Anthropic, Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI, establece un nuevo estándar para la resolución inteligente de problemas impulsada por IA.
„Llama 3.3 70B Instruct“, creado por Meta, es un modelo de lenguaje grande y multilingüe afinado específicamente para tareas basadas en instrucciones y optimizado para aplicaciones conversacionales. Es capaz de procesar y generar texto en varios idiomas, con una ventana de contexto que admite hasta 128.000 tokens. Lanzado el 6 de diciembre de 2024, el modelo supera a numerosos chatbots de código abierto y propietarios en diversas pruebas comparativas de la industria. Utiliza Grouped-Query Attention (GQA) para mejorar la escalabilidad y ha sido entrenado con un conjunto de datos diverso que incluye más de 15 billones de tokens de fuentes públicas. El conocimiento del modelo está actualizado hasta diciembre de 2023.
| Claude 3.7 Sonnet | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Feb 24, 2025 1 mes ago | Dec 06, 2024 4 meses ago |
Modalidades | texto imágenes | texto |
Proveedores de API | Claude.ai, Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Fecha de Corte de Conocimiento | - | 12.2024 |
Código Abierto | No | Sí |
Costo de Entrada | $3.00 por millón de tokens | $0.23 por millón de tokens |
Costo de Salida | $15.00 por millón de tokens | $0.40 por millón de tokens |
MMLU | No disponible | 86% 0-shot, CoT Fuente |
MMLU Pro | No disponible | 68.9% 5-shot, CoT Fuente |
MMMU | 71.8% Fuente | No disponible |
HellaSwag | No disponible | No disponible |
HumanEval | No disponible | 88.4% pass@1 Fuente |
MATH | 82.2% Fuente | 77% 0-shot, CoT Fuente |
GPQA | 68% Diamond Fuente | 50.5% 0-shot, CoT Fuente |
IFEval | 90.8% Fuente | 92.1% Fuente |
Aplicación Móvil | - |
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