Anthropic发布Claude-3-5-sonnet-20241022,开启计算机操作新时代 附使用地址

在人工智能领域,Anthropic公司的最新力作——Claude-3-5-sonnet-20241022模型,以其革命性的功能和卓越的性能,引起了业界的广泛关注。以下是对这一模型的详细介绍。

Claude-3-5-sonnet-20241022模型概述

Anthropic公司在2024年10月22日发布了Claude-3-5-sonnet的新版本,代号为claude-3-5-sonnet-20241022。这一新版本模型最大的亮点在于加入了计算机使用功能,现在通过API可用,开发者可以指导Claude像人类一样操作计算机,包括查看屏幕、移动光标、点击按钮和输入文本。Claude 3.5 Sonnet是首个在公开测试中提供计算机使用功能的前沿AI模型。尽管这一功能仍处于实验阶段,但已经显示出其巨大的潜力和应用前景。

性能测评

官方数据显示,Claude 3.5 Sonnet模型在关键学术和实践技能上的比较表现有了显著提升。同时,官方还评估了Claude 3.5 Sonnet在需要理解图像和图表等视觉任务上的表现。第三方数据也显示,刚发布的10月新版本在所有模型中的综合排名情况,显示出其在行业中的领先地位。

行业领先的软件工程技能

更新版的Claude 3.5 Sonnet在行业基准测试中显示出广泛的改进,特别是在智能体编码和工具使用任务上取得了显著的提升。在编码方面,其在SWE-bench Verified上的性能从33.4%提高到49.0%,得分高于所有公开可用的模型——包括像OpenAI o1-preview这样的推理模型和专为智能体编码设计的专门系统。它在TAU-bench上的表现也有所提升,这是一个智能体工具使用任务,在零售领域的得分从62.6%提高到了69.2%,在更具挑战性的航空领域则从36.0%提高到了46.0%。

Claude 3.5 Haiku:SOTA技术与性价比和速度的结合

Claude 3.5 Haiku是Anthropic最快的模型的下一代,它将SOTA技术与性价比和速度完美结合。

为什么说这个功能很重要?

操作计算机需要查看和解释图像的能力——这里的图像就是指计算机屏幕。如果能让AI像人类一样直接与计算机软件交互,将解锁大量当前一代AI助手无法实现的应用。Anthropic表示,他们之前在工具使用和多模态方面的工作为这些新的计算机使用技能奠定了基础。

结论

Claude-3-5-sonnet-20241022模型的发布,标志着人工智能领域的又一重大突破。它不仅增强了前身的能力,还引入了计算机使用这一突破性的功能,为AI的发展开辟了新的可能性。随着官方的持续改善和优化,我们可以期待Claude-3-5-sonnet-20241022模型在未来将带来更多的创新和变革。

使用平台

目前智创聚合API已接入支持,官网转发更快速度、更高质量,详情百度搜索进入官方平台使用。

<think>好的,我现在要解决用户关于如何使用Claude3-7的问题。首先,我需要确认用户提到的Claude3-7是否正确,因为根据提供的引用内容,Claude 3系列有Sonnet、Haiku和Opus三个模型,而没有提到Claude3-7这个名称。可能用户是误写或者混淆了版本号。 接下来,我需要查看用户提供的三个引用内容,从中提取关于Claude 3系列的使用方法。引用1提到了Claude 3.5Sonnet和Haiku,引用2提到通过Lambda环境变量控制使用Opus、Sonnet和Haiku,引用3提到了Claude-API的使用教程和示例脚本。因此,用户可能想了解的是Claude 3系列模型的使用方法,而不是不存在的Claude3-7。 接下来,我需要整理安装和使用的步骤。根据引用3,安装可能涉及Python包,比如使用pip安装claude-api,然后设置API密钥。引用2提到通过环境变量选择模型,所以需要指导用户如何配置环境变量或代码中的模型参数。此外,运行示例脚本是验证安装的重要步骤,这也需要提及。 还要考虑用户可能的错误,比如模型名称是否正确,环境变量设置是否正确,API密钥的获取方式等。需要提醒用户注意这些方面,并参考官方文档。此外,引用1和2提到的不同模型适用场景,可能需要说明如何根据需求选择模型,比如Sonnet适用于平衡场景,Haiku适合快速响应,Opus适合复杂任务。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步了解Claude 3的其他方面,如API参数、错误处理、模型区别和价格等。确保回答结构清晰,步骤明确,并且所有信息基于提供的引用内容,避免引入外部知识。</think>以下是根据提供的引用内容整理的Claude 3系列模型使用方法指南(注:Claude 3系列目前包含Sonnet/Haiku/Opus模型,暂未发布"Claude3-7"版本): ### 一、环境准备 1. **安装SDK** ```python pip install anthropic # 官方Python SDK # 或 pip install claude-api # 第三方API客户端[^3] ``` 2. **获取API密钥** 登录Anthropic控制台创建API密钥,建议通过环境变量配置: ```bash export ANTHROPIC_API_KEY=&#39;your-api-key&#39; ``` ### 二、基础调用示例 ```python from anthropic import Anthropic client = Anthropic() response = client.messages.create( model="claude-3-sonnet-20240229", # 可选模型:haiku/sonnet/opus[^2] max_tokens=1000, temperature=0.7, system="你是有帮助的AI助手", messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算"}] ) print(response.content) ``` ### 三、模型选择策略 | 模型类型 | 适用场景 | 响应速度 | 成本 | |---------|---------|---------|-----| | Haiku | 实时交互/简单查询 | ★★★★★ | $0.25/M tokens[^2] | | Sonnet | 平衡场景/数据分析 | ★★★☆☆ | $3.00/M tokens | | Opus | 复杂推理/科研计算 | ★☆☆☆☆ | $15.00/M tokens | ### 四、进阶配置 1. **流式响应** ```python with client.messages.stream(...) as stream: for chunk in stream: print(chunk.content, end="") ``` 2. **多模态处理(需API支持)** ```python response = client.messages.create( model="claude-3-opus", messages=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "描述这张图片"}, {"type": "image", "source": {"data": base64_image}} ] }] ) ``` ### 五、注意事项 1. 配额管理需通过Anthropic控制台申请[^2] 2. 错误处理建议添加重试机制 3. 生产环境建议使用异步调用
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