Claude 3.5 Sonnet & Haiku vs. OpenAI GPT-4o [Comparaison des performances]

Anthropic propose le modèle Claude 3,5 Sonnet depuis un certain temps déjà, mais il n'était pas complet. Cependant, le 22 octobre 2024, Anthropic a introduit la famille Claude 3.5 LLM, proposant ses modèles Claude 3.5 Sonnet amélioré et Claude 3.5 Haiku flambant neuf sous forme de chatbots et d'API d'IA. Ces deux modèles dépassent les normes de l'industrie et offrent à leurs utilisateurs une vitesse et une qualité de génération de sortie avancées. De plus, les modèles Claude 3.5 Sonnet et Claude 3.5 Haiku ont réussi à surpasser leurs rivaux, les modèles GPT-4o et GPT-4o Mini. Si tu te demandes quelles sont les différences entre les modèles Claude 3.5 Sonnet & Haiku et les modèles GPT-4o, nous avons tout ce qu'il te faut !

Dans cet article, nous allons comparer les modèles Claude 3.5 Sonnet & Haiku et les modèles GPT-4o d'OpenAI.

Tu es prêt ?

Plongeons-y !

TL ; DR

• Anthropic a annoncé sa dernière famille de LLM, Claude 3.5, le 22 octobre 2024.
• Les modèles Claude 3.5 Sonnet et Haiku sont dotés d'une fonction d'utilisation de l'ordinateur qui n'en est pas encore au stade expérimental.
• Tu peux accéder aux modèles Claude 3.5 Sonnet et Haiku via le chatbot AI d'Anthropic ou API.
• Le modèle Claude 3.5 Sonnet est plus performant que le modèle GPT-4 dans les tâches de codage et de raisonnement.
• Le modèle Claude 3.5 Haiku offre des performances légèrement supérieures à celles du modèle GPT-4 Mini.
• Si tu cherches un assistant IA capable d'intégrer à la fois les modèles Claude 3,5 Sonnet et Haiku, ainsi que le modèle GPT-4, dans ton flux de travail, TextCortex est la voie à suivre.

Qu'est-ce que Claude 3.5 Sonnet et Haïku ?

Les modèles Claude 3.5 Sonnet & Haiku sont de grands modèles de langage développés par Anthropic et visent à faire progresser les normes de l'industrie. Alors que le modèle Claude 3.5 Sonnet propose une mise à niveau de la version activement utilisée depuis un certain temps, le modèle Claude 3.5 Haiku offre aux utilisateurs un nouveau petit modèle AI avancé. Les deux modèles présentent plus d'aspects avantageux et désavantageux par rapport à leurs concurrents.

Quelles sont les nouveautés de la famille Claude 3.5 ?

La famille Claude 3.5 LLM offre une vitesse de raisonnement, de codage et de génération de sortie avancée, mais sa plus récente caractéristique est l'utilisation de l'ordinateur. L'utilisation de l'ordinateur de la famille Claude 3.5 LLM est un logiciel qui vise à utiliser les ordinateurs comme des humains, avec des fonctions telles que cliquer sur des boutons, déplacer un curseur et taper du texte. Anthropic's computer use est accessible au public, mais il est encore au stade expérimental. Des organisations telles que Canva, Asana, Cognition, DoorDash, Replit et The Browser Company font partie des entreprises qui testent la fonction d'utilisation de l'ordinateur et tentent de l'intégrer à leurs flux de travail.

Claude 3.5 Prix des haïkus et des sonnets

Tu peux utiliser les modèles Claude 3.5 Haiku et Sonnet sur API ou via un chatbot IA. Pour utiliser les modèles Claude 3.5 Haiku et Sonnet via AI chatbot, tu dois avoir le plan Claude Pro qui coûte 20 $ par mois. Pour utiliser les modèles Claude 3.5 Sonnet & Haiku comme API, tu dois payer les frais suivants.

Claude 3.5 Sonnet

• Entrée : 3 $ / million de tokens
• Sortie : 15 $ / million de tokens

Claude 3.5 Haiku

• Entrée : 1 $ / million de tokens
• Sortie : 5 $ / million de tokens

Comment accéder à Claude 3.5 Sonnet & Haiku ?

Les modèles Claude 3.5 Sonnet et Haiku offrent des fonctionnalités avancées de génération d'IA à ses utilisateurs, et il est assez facile d'y accéder. Pour utiliser la famille Claude 3.5 LLM via un chatbot d'IA, tu peux faire l'expérience du chatbot d'IA officiel d'Anthropic. Tu peux aussi utiliser les modèles Claude 3.5 Sonnet & Haiku pour développer ton propre chatbot IA natif en utilisant son site API.

Si tu veux intégrer les modèles Claude 3.5 Sonnet & Haiku dans ton entreprise et les utiliser pour rationaliser ton flux de travail, tu peux y accéder via ZenoChat. ZenoChat est un copilote d'IA d'entreprise qui offre à ses utilisateurs de multiples LLM, notamment Claude 3.5 Sonnet & Haiku.

Claude 3.5 Sonnet et Haiku vs GPT-4o d'OpenAI

Maintenant que nous avons passé en revue les modèles Claude 3,5 Sonnet & Haiku et expliqué comment tu peux y accéder, il est temps de comparer la famille Claude 3,5 LLM avec le LLM le plus populaire, le GPT-4o. Les modèles Claude 3.5 Sonnet & Haiku et GPT-4o sont des LLM qui offrent des avantages et des cas d'utilisation différents. Examinons les différences entre le GPT-4o et le Claude 3.5 Sonnet & Haiku.

Raisonnement

Le modèle Claude 3.5 Sonnet a obtenu un score de 65,0 % au test de référence GPQA conçu pour mesurer le raisonnement au niveau des études supérieures. Le modèle GPT-4o a obtenu un score de 53,4 % dans le même test. En ce qui concerne les statistiques, on peut dire que le modèle Claude 3.5 Sonnet est plus performant que le modèle GPT-4o en matière de raisonnement.

Dans le même benchmark, le modèle Claude 3,5 Haiku obtient un score de 41,6 %, tandis que le modèle GPT-4o Mini obtient un score de 40,2 %. Le modèle Claude 3,5 Haiku a réussi à surpasser son rival, le modèle GPT-4o Mini, en matière de raisonnement.

Codage

En ce qui concerne le codage, le modèle Claude 3,5 Sonnet obtient un score de 93,7 % dans le benchmark HumanEval conçu pour mesurer les performances des LLM dans les tests de codage. Le modèle GPT-4o obtient un score de 90,2 % dans le même benchmark. Lorsque nous évaluons les statistiques, il est possible de dire que le modèle Claude 3.5 Sonnet offre des performances de codage plus avancées que le modèle GPT-4o.

Dans le benchmark HumanEval, le modèle Claude 3.5 Haiku obtient un score de 88,1 %, tandis que le modèle GPT-4o Mini obtient un score de 87,2 %. En d'autres termes, le modèle Claude 3.5 Haiku est légèrement meilleur que le modèle GPT-4o Mini en termes de performances de codage.

Fenêtre contextuelle

La fenêtre contextuelle est un paramètre qui indique la quantité de données qu'un LLM peut traiter en même temps. Plus la fenêtre de contexte d'un LLM est grande, plus le nombre d'entrées qu'il peut autoriser et traiter en même temps est important. Les modèles Claude 3.5 Sonnet et Claude 3.5 Haiku fournissent aux utilisateurs une fenêtre contextuelle de 200 000 jetons, ce qui correspond approximativement à 150 000 mots.

Une meilleure alternative pour les entreprises : TextCortex

Si tu cherches un assistant IA qui te donnera accès aux modèles Claude 3.5 Sonnet et Claude 3.5 Haiku et qui t'aidera à les intégrer dans ton flux de travail personnalisé, alors . TextCortex est conçu pour toi.

TextCortex est un copilote d'IA qui permet aux utilisateurs d'utiliser plusieurs LLM pour des tâches spécifiques, offrant des fonctions telles que la recherche sur le Web et l'intégration de données internes (bases de connaissances). Tu peux effectuer des tâches telles que la génération de codes et de textes, les questions-réponses et l'analyse de données en utilisant les modèles Claude 3.5 Sonnet et Haiku via TextCortex.

// https://youtu.be/Tp6LCGjoptQ?si=Qimcgir3P56loRnc 

Avec TextCortex, tu peux traiter tes données internes en utilisant les modèles Claude 3.5 Sonnet et Haiku. TextCortex Les bases de connaissances de Claude te permettent de télécharger tes données internes sur TextCortex et de générer des documents d'entreprise à partir de ces données. Par exemple, en utilisant les bases de connaissances de TextCortex, tu peux télécharger tes documents de projet vers TextCortex et générer des documents tels que des rapports d'avancement en les automatisant. De plus, TextCortex t'aidera à stimuler les performances individuelles de tes employés. Vois les résultats de l'une de nos études de cas:

• TextCortex a été mis en œuvre pour Kemény Boehme Consultants comme solution pour relever ces défis et aujourd'hui, les employés font état d'une efficacité et d'une productivité accrues(gain de 3 jours de travail par mois et par employé en moyenne).
• AICX, un partenaire de l'écosystème de TextCortex, a fait partie intégrante de l'onboarding et a contribué à atteindre un taux d'activation de 70 % de l'équipe au cours des premières semaines.
• La confiance des employés dans l'utilisation et le travail avec l'IA a augmenté de 60 %.‍
• La mise en œuvre se traduit par un retour sur investissement (ROI) de 28x.

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