I. Einleitung

In den letzten Jahren hat sich mit der raschen Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz der Wettbewerb zwischen den wichtigsten Sprachmodellen verschärft. Von den anfänglichen einfachen Fragen und Antworten bis hin zu den heutigen multimodalen und multitaskingfähigen kollaborativen Anwendungsszenarien entwickeln alle Anbieter ihre Produkte ständig weiter.Claude hat sich nach einer Phase der technischen Überarbeitung und Optimierung erfolgreich wieder an die Spitze gesetzt. Mit einer effizienten Algorithmus-Optimierung, einem tiefgreifenden semantischen Verständnis und einer flexiblen Multitasking-Fähigkeit hat Claude 3.7 Sonnet und Claude Code herausgebracht, und sie haben GPT-o3, Grok3 und Deepseek-r1 in allen Kernindizes vollständig verdrängt. Dieser Artikel wird die innere treibende Kraft der führenden Position von Claude analysieren und seine Vorteile durch den Vergleich der Daten und die Darstellung der Diagramme diskutieren. und seine weitreichenden Aussichten auf dem zukünftigen Markt erkunden.

II. ein Vergleich der wichtigsten Leistungsdaten und ihrer wichtigsten Aktualisierungen

Zur besseren Veranschaulichung der Leistungsunterschiede zwischen den wichtigsten Modellen werden im Folgenden Datenvergleiche zwischen Claude, GPT-4, Grok3 und Deepseek in Bezug auf die wichtigsten Leistungsmetriken aufgeführt:

Wichtige Updates

Am 25. Februar 2025 veröffentlichte Anthropic das bahnbrechende Claude 3.7 Sonnet, das erste hybride Denkmodell der Welt. Diese innovative Technologie ermöglicht nicht nur sofortige Antworten, sondern zeigt auch tiefgreifende logische Überlegungen durch "visuelles Denken". Entwickler können sogar die Länge des Denkens des Modells über eine API genau steuern, was seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit weiter erhöht. Gleichzeitig stellte Anthropic das Kommandozeilen-Tool Claude Code vor, das den Entwicklungsprozess revolutioniert, indem es als "Endpoint Collaboration Agent" fungiert. Das Tool unterstützt Full-Stack-Operationen wie Codesuche, Testläufe, GitHub-Commits usw. Aktuelle Tests zeigen, dass die Entwicklungseffizienz um 300% gestiegen ist. Darüber hinaus schneidet Claude 3.7 Sonnet in Benchmarks wie SWE-bench und TAU-bench gut ab, was seine starke Leistung und Zuverlässigkeit weiter unter Beweis stellt.

1. den Verstand erweitern: Claude 3.7 Sonnets hybrides Argumentationsmodell

Claude 3.7 Sonnet ist das erste hybride Reasoning-Modell auf dem Markt. Der Clou ist die Möglichkeit, frei zwischen Echtzeit-Antworten und Deep Reasoning zu wechseln. Dieses Design ermöglicht es dem Modell, seine Denkzeit automatisch an die Anforderungen der Aufgabe anzupassen, so dass es sowohl einfache Abfragen schnell bearbeiten als auch tiefgreifendes Reasoning bei komplexen Problemen durchführen kann. Die Nutzer können sogar die Denkzeit des Modells über die API genau steuern, was die Flexibilität der Anwendungsszenarien erheblich verbessert.

Im Modus "Erweitertes Denken" glänzt Claude 3.7 Sonnet bei Aufgaben wie Mathematik, Physik, Befolgen von Anweisungen und Programmieren. Offiziellen Angaben von Anthropic zufolge liegt seine Genauigkeit bei Denkaufgaben auf Hochschulniveau bei bis zu78.2%Die Leistung von Anthropic in diesem Bereich übertrifft die Leistung von Deepseek-r1 (77,01 TP3T) und konkurriert stark mit den neuesten Modellen von OpenAI. Ermöglicht wird diese Fähigkeit durch die Optimierung der Modellarchitektur von Anthropic, die es ihm ermöglicht, bei Bedarf "langsamer zu werden und zu denken" und so seine Fähigkeit zur Lösung komplexer Probleme zu verbessern.

Um die Vorteile von Claude 3.7 Sonnet bei der Erweiterung des Verstandes anschaulich zu demonstrieren, vergleichen wir seine Leistung mit der von GPT-o3, Grok3 und Deepseek-r1 bei logischen Aufgaben anhand der folgenden Tabelle:

analysiertClaude 3.7 Sonnet lag mit seinem hybriden Denkmodell bei der Denkaufgabe etwa 1-3 Prozentpunkte vor den anderen Modellen. Dieser Vorsprung mag gering erscheinen, aber er reicht aus, um seine überlegene Denkleistung bei schwierigen Aufgaben zu demonstrieren.

2) Claude Code: ein intelligenter Programmierassistent für Entwickler

Claude Code ist das KI-Tool von Anthropic für Entwickler, das die Effizienz der Programmierung durch intelligente Mittel verbessern soll. Zu seinen wichtigsten Funktionen gehören:

• Code-Suche und -VerständnisDie Fähigkeit, die gesamte Codebasis automatisch zu scannen und zu verstehen und relevanten Code schnell zu finden.
• Automatische Änderung und OptimierungIdentifizieren Sie Fehler im Code und beheben Sie sie automatisch, während Sie die Leistung optimieren.
• automatisierte PrüfungGenerieren und Ausführen von Testfällen zur Sicherstellung der Codequalität.
• GitHub-IntegrationUnterstützung für automatisierte Codeübermittlung und Push zur Vereinfachung des Versionsprozesses.

Diese Funktionen machen Claude Code nicht nur zu einem Tool für die Codegenerierung, sondern auch zu einem Allround-Programmierassistenten, der die sich wiederholende Arbeit von Entwicklern erheblich reduzieren und die Entwicklungseffizienz verbessern kann. Auf dem Markt erhältliche Programmierassistenten wie GitHub Copilot sind leistungsstark, aber Claude Code ist in Bezug auf die Automatisierung und die Tiefe des Codeverständnisses im Vorteil. Die folgende Tabelle vergleicht die wichtigsten Funktionen der beiden:

3 Verbesserung der Programmierfähigkeiten: Claude 3.7 Sonnet Excellence

Claude 3.7 Sonnet schneidet in Benchmark-Tests bei einer Reihe von Programmieraufgaben gut ab, insbesondere im SWE (Software Engineering) Codierungstest, und erreicht eine Punktzahl von **70%**, die weit über der anderer Modelle liegt. Die folgende Tabelle vergleicht im Detail die Leistung von Claude 3.7 Sonnet mit GPT-o3, Grok3 und Deepseek-r1 bei Programmieraufgaben

analysiertClaude 3.7 Sonnet liegt im SWE-Codetest 10-20 Prozentpunkte vor den anderen Modellen und zeigt damit seine überwältigende Überlegenheit bei der Programmierleistung. Auch im LiveCodeBench-Test ist seine Leistung nahe an der Spitzenposition von Deepseek-r1.

III. praktischer Anwendungswert und seine Fälle

1. die Ausbildungskosten und die Geschwindigkeit des Denkens

Die Trainingskosten und die Schlussfolgerungsgeschwindigkeit eines KI-Modells wirken sich direkt auf seine kommerzielle Anwendung aus. deepseek-r1 ist für seine niedrigen Kosten bekannt, aber Claude 3.7 Sonnet dominiert bei der Schlussfolgerungsgeschwindigkeit und der Benutzererfahrung. In der folgenden Tabelle werden die Daten zu den vier Modellen im Detail verglichen:

analysiertDeepseek-r1 ist in Bezug auf die Trainingskosten am vorteilhaftesten, aber Claude 3.7 Sonnet gewinnt mit einer höheren Inferenzgeschwindigkeit (120 Token/Sek.) und einer höheren Nutzererfahrung (9.0) für Szenarien, die eine schnelle Reaktion erfordern.

2. die Benutzererfahrung und Benutzerfreundlichkeit

Die API von Claude 3.7 Sonnet ist sauber und einfach zu integrieren, während Claude Code eine intuitive Benutzeroberfläche und eine nahtlose GitHub-Integration bietet, die es Entwicklern ermöglicht, schnell loszulegen. Dieser Fokus auf die Benutzerfreundlichkeit macht die Claude-Serie in realen Anwendungen noch beliebter!

3. fälle

1 Tipp: Erstellen Sie eine HTML-Datei mit CSS und JavaScript, um eine animierte Wetterkarte zu erzeugen. Die Karte sollte die folgenden Wetterbedingungen mit verschiedenen Animationen visuell darstellen: Wind: (z.B. sich bewegende Wolken, schwankende Bäume oder Windlinien) Regen: (z.B. fallende Regentropfen, sich bildende Pfützen) Sonne: (z.B. leuchtende Lichtstrahlen, helle Hintergründe) Schnee: (z.B. fallende Schneeflocken, sich ansammelnder Schnee) Alle Wetterkarten nebeneinander anzeigen Die Karte sollte einen dunklen Hintergrund haben. Stellen Sie den gesamten HTML-, CSS- und JavaScript-Code in dieser Datei bereit. JavaScript sollte eine Möglichkeit zum Umschalten zwischen den Wetterbedingungen enthalten (z. B. eine Funktion oder eine Reihe von Schaltflächen), um die Animation der einzelnen Wetterbedingungen zu demonstrieren.