Claude Sonnet 3.7：パフォーマンス、アクセス方法など

Anthropic's Claude 3.7 Sonnet：ハイブリッド推論革命

AnthropicはClaude 3.7 Sonnetを発表しました。これは、最初の2025年のリリースであり、AIでの大幅な前進です。 2024年7月にコーディング中心のソネット3.5のリリースに基づいて、Claude 3.7 Sonnetは、市場初のハイブリッド推論モデルとして宣伝されています。 これは、インスタント近くの応答と、詳細な段階的な推論プロセスのユーザーに示す機能の両方を提供することを意味します。 APIユーザーは、モデルの「思考時間」を正確に制御し、カスタマイズされた速度と分析の深さを可能にします。 このモデルは、コーディングとフロントエンドのWeb開発の大幅な改善を誇っています。その機能、アクセス方法を調べ、パフォーマンスをテストしましょう。

目次

ギャップの橋渡し：実用的なフロンティアの推論
Claude Sonnet 3.7：パフォーマンスベンチマーク
Claude Sonnet 3.7へのアクセス：ChatBotとAPI
• チャットボットアクセス
  apiアクセス
テストの実行：チェスの位置の分析
ユーザーエクスペリエンスと例
結論

ギャップの橋渡し：実用的なフロンティアの推論

Claude 3.7 Sonnetは、迅速な応答と詳細な推論を単一の統一モデルに統合します。 標準の大型言語モデル（LLM）と専用の推論エンジンの両方として機能します。標準モードはClaude 3.5ソネットを改善しますが、拡張された思考モードでは、自己反映、数学、物理学、コーディングなどの領域でのパフォーマンスの向上が可能になります。

APIユーザーは、速度と応答の品質のバランスをとるために、「トークン予算」を調整できます。主に競争力のあるベンチマークに焦点を当てたモデルとは異なり、Sonnet 3.7は実際のアプリケーションとビジネスユーティリティを優先します。

Claude Sonnet 3.7：パフォーマンスベンチマーク

最初のテストでは、Claude 3.7 Sonnetの例外的なコーディング能力が明らかになります。 Cursor、Cognition、Vercel、Replit、Canvaなどの企業は、エラーを減らし、設計を改善した複雑なコードベース、フルスタック開発、エージェントワークフロー、および生産対応コードの業界をリードする結果を報告しています。

このモデルは、実際のソフトウェアエンジニアリングの課題を処理するAIの能力を評価するベンチマークであるSWEベンチ検証で最高のパフォーマンスを実現します。 （足場の詳細については、付録を参照してください）

同様に、それはタウ・ベンチで優れており、ユーザーとツールの相互作用を含む複雑な現実世界のタスクでAIエージェントを評価します。 （付録には足場情報が含まれています）

これらのベンチマークを超えて、Claude 3.7 Sonnetは、一般的な推論、マルチモーダル機能、およびエージェントコーディングの指示における強力なパフォーマンスを示しています。 その拡張思考モードは、数学的および科学的な問題解決能力を大幅に向上させます。 驚くべきことに、それはポケモンゲームプレイテストで以前のすべてのモデルよりも優れていました。

Claude Sonnet 3.7へのアクセス：ChatBotとAPI

アクセスは、チャットボットとAPIの両方のインターフェイスの両方で利用できます。

チャットボットアクセス

claude.aiにアクセスして、gmailアカウントまたはgithubを使用して登録してください。

Claude 3.7 Sonnetモデルを選択して、相互作用を開始します

apiアクセス

登録とAPIキー：

Anthropic Webサイト（anthropic.com）にアカウントを作成します アカウントダッシュボードのAPIセクションからAPIキーを取得します。

• pythonライブラリのインストール：
PIPを使用して、必要な人為的なPythonパッケージをインストールします：

環境のセットアップ：

APIキーを安全に保存することは、できれば環境変数として：

<code>pip install anthropic</code>

サンプルpythonコード

この例は、APIを介してClaude 3.7 Sonnetモデルを使用していることを示しています：

<code>export ANTHROPIC_API_KEY='your-api-key-here'</code>

テストの実行：チェスの位置の分析

プロンプト：

「このチェスボードの位置を分析します。白が黒をチェックメイトしてあなたの推論を説明するための最良の動きを提案します。

<code>import anthropic
import os

client = anthropic.Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))

response = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-20250225",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello! What's the weather like today?"}
    ]
)

print(response.content[0].text)</code>

claude sonnet 3.7出力：

Grok、Deepseek、O3-Mini、およびO1との比較：

観察：この画像分析テストでは、Grok 3、Deepseek R1、Openai's O1、およびO3-Miniはすべて、正しいソリューションを提供できませんでした。 Claude 3.7 Sonnetの正確で迅速な対応は注目に値します

ユーザーエクスペリエンスと例

（ここに言い換えられたTwitterの例を含めて、元の感情と重要な情報を維持します。）

結論

Claude 3.7 Sonnetは、速度と詳細な問題解決を組み合わせた、ハイブリッド推論の大きな進歩を表しています。 コーディング、現実世界のタスク、さらにはPokémonゲームプレイなどの専門的なテストにおける優れたパフォーマンスは、AIランドスケープの主要な候補として位置付けられています。 将来の分析では、Deepseek R1、Grok 3、OpenaiのO1およびO3-Miniなどの他のトップ推論モデルとその機能を比較します。 特にチェスの例での最初のパフォーマンスは、競合他社を上回る可能性があることを示唆しています。 モデルのAPIの柔軟性と実用的なアプリケーションに焦点を当てているため、市場で破壊的な力になります。

以上がClaude Sonnet 3.7：パフォーマンス、アクセス方法などの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。