क्लॉड 3.7 सॉनेट एन्थ्रोपिक का अब तक का सबसे उन्नत एआई मॉडल है और बाजार में पहला हाइब्रिड रीजनिंग सिस्टम है। यह स्टैंडर्ड और एक्सटेंडेड थिंकिंग मोड दोनों प्रदान करता है, जिसमें बाद वाला पारदर्शी, चरण-दर-चरण तर्क प्रदान करता है। यह मॉडल कोडिंग और फ्रंट-एंड वेब डेवलपमेंट में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है, और SWE-बेंच वेरिफाइड और TAU-बेंच पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है। क्लॉड.एआई, एन्थ्रोपिक एपीआई, अमेज़न बेडरॉक और गूगल क्लाउड के वर्टेक्स एआई के माध्यम से उपलब्ध, यह इंटेलिजेंट एआई-पावर्ड समस्या-समाधान के लिए एक नया मानक स्थापित करता है।
वेबसाइट एआई मॉडल वेब पेज | |
प्रदाता इस मॉडल को प्रदान करने वाली इकाई। | |
चैट चैट शुरू करने के लिए एक संदेश दर्ज करें | - |
रिलीज तिथि मॉडल पहली बार कब रिलीज हुआ था। | 1 वर्ष ago फर 24, 2025 |
मोडलिटीज इस मॉडल द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले डेटा के प्रकार | टेक्स्ट छवियां |
एपीआई प्रदाता वे प्रदाता जो इस मॉडल को प्रदान करते हैं। (यह एक पूर्ण सूची नहीं है।) | Claude.ai, Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI |
ज्ञान समाप्ति तिथि मॉडल का ज्ञान अंतिम बार कब अपडेट किया गया था। | - |
ओपन सोर्स क्या मॉडल का कोड सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध है। | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट आपके प्रॉम्प्ट में टोकन प्रोसेसिंग की लागत | $3.00 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट मॉडल द्वारा उत्पन्न टोकन की लागत | $15.00 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू मैसिव मल्टीटास्क भाषा समझ - गणित, इतिहास, कानून और अन्य सहित 57 विषयों में ज्ञान का परीक्षण | उपलब्ध नहीं |
एमएमएलयू-प्रो अधिक मजबूत एमएमएलयू बेंचमार्क जिसमें कठिन, तर्क-केंद्रित प्रश्न, बड़ा विकल्प सेट, और कम प्रॉम्प्ट संवेदनशीलता शामिल है | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू मैसिव मल्टीटास्क मल्टीमॉडल समझ - टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो में समझ का परीक्षण | 75% स्रोत |
हेलास्वैग एक चुनौतीपूर्ण वाक्य पूर्णता बेंचमार्क | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल कोड जनरेशन और समस्या-समाधान क्षमताओं का मूल्यांकन करता है | उपलब्ध नहीं |
मैथ विभिन्न कठिनाई स्तरों पर गणितीय समस्या-समाधान क्षमताओं का परीक्षण | 96.2% स्रोत |
जीपीक्यूए रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और भौतिकी में पीएचडी-स्तर के ज्ञान का बहुविकल्पीय प्रश्नों के माध्यम से परीक्षण जो गहरे डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता रखते हैं | 84.8% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल मॉडल की स्पष्ट स्वरूपण निर्देशों का सटीक पालन करने, उपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करने, और विभिन्न कार्यों में लगातार निर्देश अनुपालन बनाए रखने की क्षमता का परीक्षण | 93.2% स्रोत |
SimpleQA साधारण प्रश्नों की सटीकता का आकलन | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot बहुभाषी प्रोग्रामिंग बेंचमार्क। | - |
LiveCodeBench v5 रीयल-टाइम प्रोग्रामिंग के लिए बेंचमार्क | - |
वैश्विक MMLU (लाइट) वैश्विक स्तर पर मॉडलों की सार्वभौमिकता का आकलन करने के लिए बेंचमार्क का सरलीकृत संस्करण। | - |
MathVista दृश्य संदर्भों में AI मॉडलों की गणितीय तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन | - |
मोबाइल एप्लिकेशन |
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