Claude 3在2024年3月4日发布的。Claude 3包含三个模型：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus，能力递增

Claude2024-06-18 01:14:29137

最近一直在出差和开会，没能及时跟进最新的AI动态。今天，试用了已经火了一段时间的Claude 3。

Claude 3在2024年3月4日发布的。Claude 3包含三个模型：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus，能力递增。

功能/模型	Opus	Sonnet	Haiku
描述	最智能的模型，在高度复杂任务上的性能是市场上最好的	实现了智能与速度之间的理想平衡，特别是对于企业工作负载	最快速、最紧凑的模型，能够提供近乎即时的响应性
输入成本价格 /million tokens	$15	$3	$0.25
输出成本价格 /million tokens	$75	$15	$1.25
上下文窗口 tokens	200K，同时针对特定用例提供1M	200K	200K
潜在应用	任务自动化、研发、策略	数据处理、销售、节省时间的任务	客户互动、内容审核、节省成本的任务
特点	提供市场上其他所有模型都无法比拟的高智能	相比其他类似智能的模型更经济，更适合大规模应用	在其智能类别中更聪明、更快速、更经济
前端页面使用	Claude.ai Pro 订阅者	claude.ai 免费用户	马上上线
API 调用	支持	支持	马上上线
第三方云平台支持	AWS Bedrock/Google Vertex AI Model Garden	马上上线	马上上线

多个能力基准测试比较

评估包括本科级专家知识（MMLU）、研究生级专家推理（GPQA）、基础数学（GSM8K）等。

Claude 3 Opus在复杂任务上展现出接近人类的理解和流畅度。所有Claude 3模型在分析和预测、细腻的内容创作、代码生成，以及使用西班牙语、日语和法语等非英语语言进行交流方面的能力都有所增强。

推理速度

Claude 3模型能够支持实时的客户聊天、自动补全和数据提取任务，这些任务需要即时和实时的响应。

Haiku是市场上同类智能模型中最快速和最具成本效益的。它能在不到三秒的时间内阅读一个信息和数据密集的arXiv研究论文（约10000个Token）及其图表和图形。随着产品的推出，预计性能将进一步提升。

对于大多数工作负载而言，Sonnet的速度是Claude 2和Claude 2.1的两倍，而且智能水平更高。擅长需要快速响应的任务，如知识检索或销售自动化。

Opus的速度与Claude 2和2.1相似，但智能水平要高得多。

视觉能力比较

Claude 3模型具有与其他领先模型相当的复杂视觉能力。它们能够处理各种视觉格式，包括照片、图表、图形和技术图解。可以理解各种格式编码，如PDF、流程图或演示幻灯片的知识库。

肉眼可见的聪明

以往的Claude模型经常做出不必要的拒绝回应，这暗示了对上下文的理解不足。相比下，Opus、Sonnet和Haiku在接近系统安全边界的提示上拒绝回答的可能性大大降低。如下所示，Claude 3模型对请求展现了更加细腻的理解，能够识别真正的危害，并且在面对无害的提示时较少拒绝回答。

将回答分为正确答案、错误答案（或幻觉）和不确定性承认，其中，不确定性承认是指模型声明它不知道答案，而不是提供错误信息。与Claude 2.1相比，Opus在这些具有挑战性的开放式问题上展现了两倍的准确性改进（或正确答案），同时还显示出减少的错误答案水平。除了产生更可信的回应之外，很快还将在Claude 3模型中启用引用功能，使它们能够指向参考材料中的确切句子来验证其答案。

上下文窗口

Claude 3系列模型在初次发布时提供20万个上下文窗口。然而，所有三个模型都能够接受超过100万个token的输入，可能会向需要增强处理能力的特定客户提供这一功能。

为了有效处理长上下文提示，模型需要强大的回忆能力。Claude 3采用了大海捞针'（NIAH）来进行评估。NIAH，或“大海捞针”（Needle In A Haystack），是一个评估模型的能力，特别是在从大量数据中准确提取特定信息的能力。在人工智能和机器学习领域，这种评估通常用于测试模型能否有效地从庞大、复杂的数据集中检索出极为细微或特定的信息片段。

通过使用每个提示中的30个随机针/问题对之一，并在一个多样化的众包文档语料库上测试，增强了这一基准测试的稳健性。Claude 3 Opus不仅实现了近乎完美的回忆，准确率超过了99%，而且在某些情况下，它甚至识别了评估本身的局限性，认识到“针”句似乎是人为插入到原始文本中的。

安全和隐私

设有多个专门团队来追踪和减轻广泛的风险，包括错误信息、儿童色情材料（CSAM）、生物误用、选举干预和自主复制技能。团队还在继续开发如宪法式AI等方法，以提高模型的安全性和透明度，并已调整我们的模型以减轻新模态可能引发的隐私问题。如模型卡片所示，根据问题回答偏见基准测试（BBQ），Claude 3模型显示的偏见少于之前的模型。团队致力于推进减少偏见和促进模型更大中立性的技术，确保它们不偏向任何特定的政治立场。

虽然Claude 3模型家族在生物学知识、网络相关知识和自主性方面相比以往模型有所进步，但根据负责任扩展政策，它仍处于AI安全级别2（ASL-2）。红队评估（按照团队对白宫的承诺和2023年美国行政命令进行）已得出结论，模型目前的灾难性风险潜力可以忽略不计。我们将继续仔细监控未来的模型，评估它们与ASL-3阈值的接近程度。