"在浩瀚无垠的科技海洋中，每一次浪潮都可能预示着一个新庞然大物的觉醒。 今天，我们正在见证一个新的庞然大物——克劳德 3 的崛起。 "Anthropic 刚刚正式宣布：克劳德 3 来了！ 作为OpenAI最强的竞争对手，它此次发布的新型号系列，以最强版Claude 3 OPUS为代表“已经实现了近乎人类的理解。”
在推理、数学、编码、多语言理解和视觉方面，全面超越包括GPT-4在内的所有大型模型，直接重新树立行业标杆的那种。
看一眼这份成就清单，就很抢眼
一些数学评估是用 0-shot 来衡量的，超过了 GPT-4 的 4-8 shot。
最重要的是，以长窗口而闻名的克劳德（Claude）为全系列大型模型提供了200k的上下文窗口，并接受了它超过 1,000,000 个代币进入
gemini 1.5 Pro：嗯？
目前，您可以免费体验第二强的十四行诗，最强版本的Opus可供Claude Pro付费用户使用，但大型模型竞技场也可以免费使用。 于是，网友们开始疯狂玩了。 _（doge）_
此外，OPUS 和 SONNET 也是开放的 API 访问，因此开发人员可以立即使用它们。
有人直接 艾特奥特曼：好的，你现在可以发布GPT-5了。
不过，奥特曼可能还是被马斯克的诉讼......所困扰
克劳德 3 系列由三种型号组成：小型俳句、中型十四行诗和大型 Opus，成本和性能不断提高。
首先，在性能参数Claude 3 在许多方面都得到了全面改进。 其中，OPUS在MMLU、GPQA、GSM8K等评估基准中领先于所有其他型号
在视觉能力方面，它可以处理多种视觉格式，包括**、图表、图形和技术图表。
对于这样的性能结果，一些专业人士发表了自己的意见。
例如，爱丁堡大学的一名博士生，也是中国大型模型知识评估基准C-eval的提出者之一傅瑶换句话说，像MMLU GSM8K Humaneval这样的基准测试已经严重饱和：所有模型的性能都相同。
他认为，模型性能基准的真正区别在于：math and gpqa
此外，克劳德3在拒绝回答人类问题方面向前迈出了一大步，拒绝回答的可能性大大降低。
在上下文和记忆方面，他们使用大海捞针（NIAH）来评估大型模型从大量数据中准确调用信息的能力。
结果不仅实现了近乎完美的召回率，准确率超过99%。 在某些情况下，它甚至可以识别出“针”句似乎是人为地插入到原文中，从而确定了评估本身的局限性。
在生物知识、网络相关知识等方面也取得了进步，但出于负责任的原因，它们仍处于人工智能安全级别 2 （ASL-2）。
其次，在响应时间，Claude 3 被大幅缩短到近乎实时。
据官方统计，即将发布的一小杯俳句可在三秒内阅读并理解 ARXIV** 带有长度约为 10k 个代币的图表。
而中杯十四行诗能够建立更高水平的智力，比克劳德 2 和克劳德 2 更快1 是 2 倍的速度，尤其擅长需要快速响应的任务，例如知识检索或自动销售。
Big Cup Opus 具有最高级别的智能，但速度丝毫没有减弱，Claude 2 和 Claude 2大约1个。
三款车型的官方车型也有明确的定位。
Big Opus：比其他型号更智能。 适用于复杂任务自动化、研发和战略制定; 中杯十四行诗：比其他类似型号更实惠。 更适合规模化。 非常适合数据处理，RAG，在中等复杂度的工作流程中节省时间; 小杯俳句：比同类型号更快、更实惠。 非常适合与用户进行实时交互，并在简单的工作流程中节省成本; 在方面，最便宜的小杯子价格为01M 代币输入为 25 美元，最昂贵的大杯子为 75 美元，用于 1M 代币输入。
与GPT-4 Turbo相比，大杯**确实高了很多，这也说明Anthropicai对这个模型非常有信心。
在这种情况下，让我们免费试用吧
现在官方页面已经更新，Claude 展示了理解和处理图像的能力，包括建议样式改进、从图像中提取文本、将 UI 转换为前端**、理解复杂的方程式、转录手写笔记等等。
《克劳德3》发布后，网友@op7418第一次尝试了《克劳德3》作品，并做了三次测试。
网友首先测试了Claude 3 Opus的翻译能力，挑战了复杂的英文文本。 结果表明，Opus 的翻译不仅组织良好，而且分段和格式也很好，从而大大改善了阅读体验。 不过，在翻译的流畅性和准确性方面，GPT-4还是略有优势的。
此外，网友们还用一张复杂设计稿的截图来测试Opus还原细节的能力。 在网友明确指出需要还原风格后，Opus准确把握了设计元素，整体表现优于GPT-4。
图像多模态能力也是opus值得关注的关键点。 它不仅能读懂学术**的精髓，又能清晰地呈现分析结果。 然而，与 GPT-4 相比，OPUS 在信息丰富度方面似乎有一定的增长空间。
网友@mlpowered向 API 提供了两个小时的文字记录和关键屏幕的精选截图，并成功制作了一篇内容丰富的 HTML 格式的博文。
网友@7oponaut用 Opus 和 GPT-4 玩井字游戏，可惜 Opus 无法流畅地绘制网格。 ，GPT-4 宣布成功。
我们还测试了 Claude 3 的一些效果，例如查看图片以识别配方。
图像来解释方程式。
image 来提取 JSON 文件。
即使是模糊的时间顺序文档也可以准确地进行OCR识别：
上面写着：你正在使用他们第二智能的模型，克劳德 3 十四行诗。
然而，鹅，可能是人太多的原因，尝试了几次，都表现出来了“failed”
不过，网友们也蹦出了一些测试效果，比如让十四行诗解谜。
给它一些例子，让它找到数字之间的关系，比如“1 dimitris 2 q 3”，意思是 3 是 1 和 2 相加的结果。
结果，十四行诗成功求解了-11 加 8 等于 69，所以“x”的值应该是69：
有网友发现十四行诗现在也能读ASCII码了，并大喊：这是 GPT-4++ 级别
在编程任务方面，先不说谁先写了**，Claude 3 至少不会像 GPT-4 那样懒惰。
也有体验过opus的玩家，**为模型挖坑，但opus非常适合躲避，不上当：
乍一看，感觉还行。 这个时候，应该是 Aite OpenAI： GPT-5 在**？
英伟达资深科学家 Jim Fan 已经对 GPT-5 的出现充满期待。
好，有兴趣的可以点击下面的链接体验一下
参考链接：1]。