Claude 3.7 Sonnet to najbardziej zaawansowany model Anthropic i pierwsza hybrydowa AI do rozumowania na rynku. Oferuje zarówno standardowy, jak i rozszerzony tryb myślenia, przy czym ten drugi zapewnia przejrzyste, krok po kroku rozumowanie. Model wyróżnia się w kodowaniu i front-endowym tworzeniu stron internetowych, osiągając najnowocześniejsze wyniki w testach SWE-bench Verified i TAU-bench. Dostępny przez Claude.ai, API Anthropic, Amazon Bedrock i Google Cloud Vertex AI, wyznacza nowy standard inteligentnego rozwiązywania problemów napędzanego AI.
Strona internetowa Strona internetowa modelu AI | |
Dostawca Podmiot dostarczający ten model. | |
Czat Wpisz wiadomość, aby rozpocząć czat | - |
Data wydania Kiedy model został po raz pierwszy wydany. | 1 rok ago Lut 24, 2025 |
Modalności Rodzaje danych, które ten model może przetwarzać | tekst obrazy |
Dostawcy API Dostawcy oferujący ten model. (To nie jest wyczerpująca lista.) | Claude.ai, Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy Kiedy wiedza modelu była ostatnio aktualizowana. | - |
Open Source Czy kod modelu jest dostępny do publicznego użytku. | Nie |
Cena za wejście Koszt przetwarzania tokenów w Twoich promptach | $3.00 za milion tokenów |
Cena za wyjście Koszt za tokeny wygenerowane przez model | $15.00 za milion tokenów |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Testuje wiedzę z 57 dziedzin, w tym matematyki, historii, prawa i innych | Niedostępne |
MMLU-Pro Bardziej zaawansowane benchmarki MMLU z trudniejszymi pytaniami skupionymi na rozumowaniu, większym zestawem wyborów i zmniejszoną wrażliwością na prompty | Niedostępne |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Testuje rozumienie tekstu, obrazów, dźwięku i wideo | 71.8% Źródło |
HellaSwag Wymagające benchmarki uzupełniania zdań | Niedostępne |
HumanEval Ocenia możliwości generowania kodu i rozwiązywania problemów | Niedostępne |
MATH Testuje umiejętności rozwiązywania problemów matematycznych na różnych poziomach trudności | 82.2% Źródło |
GPQA Testuje wiedzę na poziomie doktorskim z chemii, biologii i fizyki poprzez pytania wielokrotnego wyboru wymagające głębokiej wiedzy specjalistycznej | 68% Diamond Źródło |
IFEval Testuje zdolność modelu do dokładnego przestrzegania wyraźnych instrukcji formatowania, generowania odpowiednich wyników i utrzymania spójnego przestrzegania instrukcji w różnych zadaniach | 90.8% Źródło |
SimpleQA Ocena dokładności prostych pytań | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Wielojęzyczny benchmark programistyczny. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark programowania w czasie rzeczywistym | - |
Global MMLU (Lite) Uproszczona wersja benchmarku do oceny uniwersalności modeli na poziomie globalnym. | - |
MathVista Ocenia zdolności rozumowania matematycznego modeli AI w kontekstach wizualnych | - |
Aplikacja mobilna | |
VideoGameBench | |
| Łączny wynik | 0% |
| Doom II | 0% |
| Dream DX | 0% |
| Awakening DX | 0% |
| Civilization I | 0% |
| Pokemon Crystal | 0% |
| The Need for Speed | 0% |
| The Incredible Machine | 0% |
| Secret Game 1 | 0% |
| Secret Game 2 | 0% |
| Secret Game 3 | 0% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.