I. Introdução

Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, a concorrência entre os principais modelos linguísticos intensificou-se. Desde as simples perguntas e respostas iniciais até aos actuais cenários de aplicações colaborativas multimodais e multitarefas, todos os fornecedores estão constantemente a atualizar os seus produtos. O Claude conseguiu regressar ao topo após um período de precipitação tecnológica e ajustes de otimização. Com uma otimização eficiente dos algoritmos, uma compreensão semântica profunda e uma capacidade flexível de multitarefas, o Claude lançou o Claude 3.7 Sonnet e o Claude Code, que esmagaram de forma abrangente o GPT-o3, o Grok3 e o Deepseek-r1 em todos os indicadores principais. Este documento analisará a posição de liderança do Claude através da comparação de dados e da apresentação de gráficos, e discutirá as suas amplas perspectivas no mercado futuro.

II. Comparação dos principais dados de desempenho e das suas principais actualizações

Para demonstrar mais visualmente as diferenças de desempenho entre os principais modelos, as comparações de dados entre Claude, GPT-4, Grok3 e Deepseek nas principais métricas de desempenho são listadas abaixo:

Principais actualizações

Em 25 de fevereiro de 2025, a Anthropic lançou o marco Claude 3.7 Sonnet, o primeiro modelo de raciocínio híbrido do mundo. Esta tecnologia inovadora não só permite respostas instantâneas, como também mostra um raciocínio lógico profundo através do "pensamento visual". Os programadores podem até controlar com precisão a duração do raciocínio do modelo através de uma API, melhorando ainda mais a sua flexibilidade e facilidade de utilização. Ao mesmo tempo, a Anthropic também introduziu a ferramenta de linha de comando Claude Code, que revoluciona o processo de desenvolvimento, actuando como um "agente de colaboração de ponto final". A ferramenta suporta operações de pilha completa, como pesquisa de código, execuções de testes, commits do GitHub, etc. Testes reais mostram que a eficiência do desenvolvimento aumentou em 300%. Além disso, o Claude 3.7 Sonnet tem um bom desempenho em benchmarks como o SWE-bench e o TAU-bench, o que prova ainda mais o seu poderoso desempenho e fiabilidade.

1. alargar a mente: o modelo de raciocínio híbrido de Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 O Sonnet é o primeiro modelo de raciocínio híbrido do mercado, destacando-se a capacidade de alternar livremente entre a resposta em tempo real e o raciocínio profundo. Esta conceção permite que o modelo ajuste automaticamente o seu tempo de raciocínio de acordo com os requisitos da tarefa, permitindo-lhe processar rapidamente consultas simples, bem como efetuar um raciocínio profundo em problemas complexos. Os utilizadores podem até controlar com precisão o tempo de raciocínio do modelo através da API, o que aumenta consideravelmente a flexibilidade dos cenários de aplicação.

No modo Extended Thinking, o Claude 3.7 Sonnet destaca-se em tarefas como matemática, física, seguimento de instruções e codificação. De acordo com dados oficiais do Anthropic, a sua precisão em tarefas de raciocínio de nível superior é tão elevada como78.2%O desempenho do Anthropic neste domínio excede os 77,01 TP3T do Deepseek-r1 e compete fortemente com os modelos mais recentes da OpenAI. Esta capacidade é possível graças à otimização da arquitetura do modelo Anthropic, que lhe permite "abrandar e pensar" quando necessário, melhorando assim a sua capacidade de resolver problemas complexos.

Para demonstrar mais visualmente as vantagens do Soneto de Claude 3.7 na expansão da mente, comparamos o seu desempenho com o GPT-o3, Grok3 e Deepseek-r1 em tarefas de raciocínio através da tabela seguinte:

analisadoClaude 3.7 O Sonnet, com o seu modelo de raciocínio híbrido, ficou cerca de 1-3 pontos percentuais à frente dos outros modelos na tarefa de raciocínio. Esta diferença pode parecer pequena, mas é suficiente para demonstrar a sua capacidade superior de esticar a mente em tarefas difíceis.

2. Claude Code: um assistente de programação inteligente para programadores

O Claude Code é a ferramenta de IA da Anthropic para programadores, concebida para melhorar a eficiência da programação através de meios inteligentes. As suas principais caraterísticas incluem:

• Pesquisa e compreensão de códigosA capacidade de analisar e compreender automaticamente toda a base de código e localizar rapidamente o código relevante.
• Modificação e otimização automáticasIdentificar erros no código e corrigi-los automaticamente, optimizando o desempenho.
• teste automatizadoGerar e executar casos de teste para garantir a qualidade do código.
• Integração com o GitHubSuporte para envio automático de código e push para simplificar o processo de versionamento.

Estas caraterísticas fazem do Claude Code não só uma ferramenta de geração de código, mas também um assistente de programação completo, que pode reduzir significativamente o trabalho repetitivo dos programadores e melhorar a eficiência do desenvolvimento. Os assistentes de programação existentes no mercado, como o GitHub Copilot, são poderosos, mas o Claude Code tem a vantagem em termos de automatização e profundidade de compreensão do código. A tabela abaixo compara as principais caraterísticas de ambos:

3. melhoria das competências de programação: Claude 3.7 Excelência do soneto

Os dados de referência demonstram que a capacidade de programação é um dos principais indicadores da utilidade de um modelo de IA. O Claude 3.7 Sonnet tem um bom desempenho nos testes de referência para várias tarefas de programação, especialmente no teste de codificação SWE (Software Engineering), obtendo uma pontuação de **70%**, que é muito superior à de outros modelos. A tabela seguinte compara em pormenor o desempenho do Claude 3.7 Sonnet com o GPT-o3, Grok3 e Deepseek-r1 em tarefas de programação

analisadoO Claude 3.7 Sonnet está 10-20 pontos percentuais à frente dos outros modelos no teste de codificação SWE, mostrando a sua esmagadora superioridade em termos de poder de programação. Mesmo no teste LiveCodeBench, o seu desempenho está próximo do Deepseek-r1 na posição de topo.

III. valor de aplicação prática e seus casos

1. custos de formação e rapidez de raciocínio

O custo de formação e a velocidade de inferência de um modelo de IA afectam diretamente a sua aplicação comercial. O deepseek-r1 é conhecido pelo seu baixo custo, mas o Claude 3.7 Sonnet domina a velocidade de inferência e a experiência do utilizador. A tabela seguinte compara os dados relacionados com os quatro modelos em pormenor:

analisadoO Deepseek-r1 é o mais vantajoso em termos de custo de formação, mas o Claude 3.7 Sonnet ganha com maior velocidade de inferência (120 tokens/seg) e pontuação de experiência do utilizador (9,0) para cenários que exigem uma resposta rápida.

2. experiência do utilizador e facilidade de utilização

A API do Claude 3.7 Sonnet foi concebida para ser limpa e fácil de integrar, enquanto o Claude Code fornece uma interface intuitiva e uma integração perfeita com o GitHub, permitindo que os programadores comecem a trabalhar rapidamente. Este foco na experiência do utilizador torna a série Claude ainda mais popular em aplicações do mundo real!

3. processos

1. Sugestão: Crie um ficheiro HTML com CSS e JavaScript para gerar um cartão meteorológico animado. O cartão deve representar visualmente as seguintes condições climatéricas com diferentes animações: Vento: (por exemplo, nuvens em movimento, árvores a balançar ou linhas de vento) Chuva: (por exemplo, gotas de chuva a cair, formação de poças) Sol: (por exemplo, raios de luz brilhantes, fundos luminosos) Neve: (por exemplo, flocos de neve a cair, neve acumulada) Apresente todos os cartões climatéricos lado a lado O cartão deve ter um fundo escuro. Forneça todo o código HTML, CSS e JavaScript neste ficheiro O JavaScript deve incluir uma forma de alternar entre as condições meteorológicas (por exemplo, uma função ou um conjunto de botões) para demonstrar a animação de cada condição meteorológica.