Claude 3.7 Sonnet与DeepSeek R1
Anthropic发布的Claude 3.7 Sonnet与DeepSeek对比谁更好？相信大家对这个问题都很好奇，这里简单列了一些对比项。
以下是Anthropic发布的Claude 3.7 Sonnet与DeepSeek R1的对比表格：
| 特性/指标 | Claude 3.7 Sonnet | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| 发布时间 | 2025年2月24日 | 2025年2月25日 |
| 推理模式 | 混合推理（标准模式+扩展思考模式） | 仅支持扩展推理链 |
| 编程能力 | SWE-bench Verified: 70.3%（行业第一） | SWE-bench Verified: 49.2% |
| 数学能力 | MATH 500: 96.2% | AMIE 2024: 97.3%（竞赛题优化） |
| 成本 | 输入：3美元/百万Token，输出：15美元/百万Token | 输入：0.55美元/百万Token，输出：2.19美元/百万Token |
| 透明度 | 展示完整思考链（部分安全编辑） | 黑箱输出，部分展示推理步骤 |
| 应用场景 | 企业级任务（如代码协作、复杂决策） | 数学、逻辑密集型任务 |
| 多模态能力 | 显著提升，处理多模态任务潜力大 | 未明确提及 |
| 指令遵循能力 | IFEval测试：93.2% | 未明确提及 |
| 扩展思考模式 | 支持，通过自我反思提升复杂任务表现 | 仅支持扩展推理链 |
| 思考预算控制 | API用户可限制思考Token数量（最高128K） | 未明确提及 |
| 市场定位 | 面向需要深度推理和企业级应用的用户 | 面向数学竞赛、低成本部署的用户 |
这里简单的总结一下，Claude 3.7 Sonnet 的核心优势在于其混合推理模式，支持快速响应与深度思考的灵活切换，尤其在编程领域表现卓越（SWE-bench 测试准确率 70.3%），并可通过 API 精确控制推理成本；其配套工具 Claude Code 实现了终端级开发协作，显著提升编码效率。然而，其在数学竞赛任务（如 AIME 2024）中略逊于 DeepSeek R1，且定价较高。
DeepSeek R1 则以垂直领域深度优化见长，在数学推理（如 GPQA 测试）和中文场景中表现突出，且凭借开源策略和 MoE 架构实现高性价比，训练成本仅为同类模型的 1%。但其编程能力依赖多模型协作，综合编码表现弱于 Claude。两者差异体现为：Claude 适用于需平衡速度与深度的企业级开发，而 DeepSeek 更适合数学密集型任务及预算有限的中文场景。
国内怎么使用Claude 3.7 Sonnet
详细参考：Anthropic开发的Claude AI国内怎么注册使用？
国内外还有那些AI大模型？
详细参考：国内外AI大模型合合集
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