Claude 3.7 Sonnet - Extended Thinking

Claude 3.7 Sonnet — это самая передовая модель ИИ от Anthropic на сегодняшний день и первая гибридная система для рассуждений на рынке. Он предлагает как стандартный, так и расширенный режимы мышления, причем последний обеспечивает прозрачное, пошаговое рассуждение. Модель демонстрирует значительные улучшения в кодировании и фронтенд-разработке, достигая передовых результатов в тестах SWE-bench Verified и TAU-bench. Доступный через Claude.ai, API Anthropic, Amazon Bedrock и Google Cloud Vertex AI, он задает новый стандарт для интеллектуального решения проблем, управляемого ИИ.

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

Llama 3.1 Nemotron 70B от NVIDIA — это мощная языковая модель, оптимизированная для предоставления точных и информативных ответов. Построенная на архитектуре Llama 3.1 70B и улучшенная с помощью обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF),она достигает высочайших результатов в тестах на автоматическое выравнивание. Разработанная для приложений, требующих высокой точности в генерации ответов и полезности, эта модель идеально подходит для широкого спектра пользовательских запросов в различных областях.

Claude 3.7 Sonnet - Extended ThinkingLlama 3.1 Nemotron 70B Instruct
Веб-сайт ?
Провайдер ?
Чат ?
Дата выпуска ?
Модальности ?
текст ?
изображения ?
текст ?
Поставщики API ?
Claude.ai, Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI
OpenRouter
Дата актуальности знаний ?
-
-
Открытый исходный код ?
Нет
Да
Стоимость ввода ?
$3.00 за миллион токенов
$0.35 за миллион токенов
Стоимость вывода ?
$15.00 за миллион токенов
$0.40 за миллион токенов
MMLU ?
Недоступно
85%
5-shot
Источник
MMLU-Pro ?
Недоступно
Недоступно
MMMU ?
75%
Источник
Недоступно
HellaSwag ?
Недоступно
Недоступно
HumanEval ?
Недоступно
75%
Источник
MATH ?
96.2%
Источник
71%
Источник
GPQA ?
84.8%
Diamond
Источник
Недоступно
IFEval ?
93.2%
Источник
Недоступно
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
-
-
AIME 2025
-
-
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
-
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
Мобильное приложение
-

Сравнение LLM

Добавить комментарий


10%
Наш сайт использует cookies

Этот сайт использует файлы cookie. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с их использованием.