Claude 3.7 Sonnet
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Anthropic
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 24 February 2025
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language, Vision, Multimodal
- Tâche
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation, Instruction interpretation, Visual question answering
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 3.4 × 10²⁵ FLOP
- Plage plausible
- 1 × 10²⁵ – 1 × 10²⁶ FLOP
https://docs.google.com/spreadsheets/d/10bhwdVrfHI8tysVIz62ZxtvQ30L-HojYvmU18_b-WIM/edit?gid=0#gid=0
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- API access
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Training cost
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Claude 3.7 Sonnet
- Dernière mise à jour
- 24 April 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Claude 3.7 Sonnet a été publié par Anthropic, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2025. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, Vision, Multimodal, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation, Instruction interpretation, Visual question answering.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé environ 3.4 × 10²⁵ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. training cost.
Réponses
Claude 3.7 Sonnet — questions courantes
Claude 3.7 Sonnet— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, Vision, Multimodal, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Translation, Instruction interpretation, Visual question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Claude 3.7 Sonnet— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.4 × 10²⁵ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
Claude 3.7 Sonnet— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Claude 3.7 Sonnet— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Claude 3.7 Sonnet— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Claude 3.7 Sonnet— qui l'a créé ?
Il a été publié par Anthropic, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Claude 3.7 Sonnet— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 2025.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.