Claude 3.7 Sonnet — це найдосконаліша модель Anthropic на сьогодні та перший гібридний ШІ для міркувань на ринку. Він пропонує як стандартний, так і розширений режими мислення, причому останній забезпечує прозоре, покрокове міркування. Модель чудово справляється з кодуванням і фронтенд-розробкою, досягаючи передових результатів у тестах SWE-bench Verified і TAU-bench. Доступний через Claude.ai, API Anthropic, Amazon Bedrock і Google Cloud Vertex AI, він задає новий стандарт для інтелектуального вирішення проблем, керованого ШІ.
Веб-сайт Веб-сторінка моделі ШІ | |
Постачальник Організація, яка надає цю модель. | |
Чат Введіть повідомлення, щоб почати спілкування | - |
Дата випуску Дата першого випуску моделі. | 1 рік ago Лют 24, 2025 |
Модальності Типи даних, які може обробляти ця модель | текст зображення |
Постачальники API Постачальники, які пропонують цю модель. (Це не вичерпний список.) | Claude.ai, Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI |
Дата оновлення знань Дата останнього оновлення знань моделі. | - |
Відкритий код Чи доступний код моделі для публічного використання. | Ні |
Вартість введення Вартість обробки токенів у ваших запитах | $3.00 за мільйон токенів |
Вартість виведення Вартість токенів, згенерованих моделлю | $15.00 за мільйон токенів |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Тестує знання з 57 предметів, включаючи математику, історію, право та інше | Недоступно |
MMLU-Pro Більш надійний тест MMLU із складнішими питаннями, орієнтованими на міркування, більшим набором варіантів і зменшеною чутливістю до запитів | Недоступно |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Тестує розуміння тексту, зображень, аудіо та відео | 71.8% Джерело |
HellaSwag Складний тест на завершення речень | Недоступно |
HumanEval Оцінює можливості генерації коду та вирішення задач | Недоступно |
MATH Тестує математичні навички вирішення задач різного рівня складності | 82.2% Джерело |
GPQA Тестує знання на рівні PhD з хімії, біології та фізики через багатозначні питання, що вимагають глибоких знань у галузі | 68% Diamond Джерело |
IFEval Тестує здатність моделі точно дотримуватися явних інструкцій щодо форматування, генерувати відповідні результати та підтримувати послідовне дотримання інструкцій у різних завданнях | 90.8% Джерело |
SimpleQA Оцінка точності простих запитань | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Багатомовний програмний бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для програмування в реальному часі | - |
Global MMLU (Lite) Спрощена версія бенчмарку для оцінки універсальності моделей на глобальному рівні. | - |
MathVista Оцінює математичні здібності ШІ моделей у візуальних контекстах | - |
Мобільний додаток | |
VideoGameBench | |
| Загальний бал | 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. Чат-боти для мобільних застосунків, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.