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3. März 2025
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Claude 3.7 Sonett vs. Claude 3.5 Opus: Große Fortschritte beim Kodieren und Denken

Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
Inhaltsverzeichnis

Ich suche nach einer Wahl zwischen Claude 3.7 Sonett und Claude 3.5 Opus? Hier ist das kurze Fazit: Claude 3.7 Sonnet bietet schnellere Codierung, intelligentere Argumentation und bessere Kosteneffizienz im Vergleich zu Claude 3.5 Opus. Es ist das Modell der Wahl für die Handhabung komplexer Aufgaben, die Verbesserung der Automatisierung und die Zeitersparnis.

Schlüssel-Höhepunkte:

  • Claude 3.7 Sonett:
    • Genauigkeit: 62.3 % (SWE-Benchmark) vs. 49.0 % für Claude 3.5.
    • Geschwindigkeit: Löst Aufgaben über 45 Minuten schneller.
    • Argumentation: Verfügt über einen „Denkmodus“ zur detaillierten, schrittweisen Problemlösung.
    • Kosten: 3 $ pro Million Eingabetoken gegenüber 15 $ für Claude 3.5.
    • Anwendungsfälle: Codierung im großen Maßstab, komplexes Denken und Low-Code-Automatisierung.
  • Claude 3.5 Opus:
    • Grundlegende Codierungsunterstützung und langsamere Leistung.
    • Am besten für einfache Aufgaben und Allgemeinwissen.

Schneller Vergleich:

Merkmal Claude 3.7 Sonett Claude 3.5 Opus
SWE-Bench-Genauigkeit 62.3% 49.0%
Geschwindigkeit der Aufgabenerledigung Über 45 Minuten gespart Standard
Genauigkeit von Einzelhandelsaufgaben 81.2% 71.5%
Kosten pro Million Token 3 $ (Eingabe), 15 $ (Ausgabe) 15 $ (Eingabe), 75 $ (Ausgabe)

Bottom Line: Wenn Sie erweiterte Codierungs- und Argumentationsfunktionen zu geringeren Kosten benötigen, ist Claude 3.7 Sonnet der klare Gewinner. Lesen Sie den Artikel für detaillierte Vergleiche und Beispiele aus der Praxis.

Verbesserungen bei der Codierung

Claude 3.7 Sonett-Codierungstools

Claude

Claude 3.7 Sonnet bringt neue Tools, die die Codier-Workflows optimieren und verbessern sollen. Claude Code-Befehlszeilentool ermöglicht es Entwicklern, komplexe Aufgaben effektiver zu bewältigen. Denkmodus bietet Einblicke in die Argumentation des Modells während der Codegenerierung und Problemlösung und erleichtert so das Verständnis seines Ansatzes. Dieses Modell ist besonders stark in Bereichen wie testgetriebener Entwicklung, groß angelegtem Refactoring, der Verwaltung komplexer Codebasen und Full-Stack-Updates. Entwickler können den Argumentationsprozess sogar steuern, indem sie ein „Denkbudget“ festlegen, um die Token-Nutzung zu begrenzen. Mit einem 200K-Token-Kontextfenster, Claude 3.7 Sonnet kann große Codebasen mit beeindruckender Präzision verarbeiten.

„Claude ist wieder einmal der Klassenbeste für reale Codieraufgaben, mit signifikanten Verbesserungen in Bereichen von der Handhabung komplexer Codebasen bis hin zur Nutzung fortgeschrittener Tools.“ – Cursor

Sehen wir uns nun an, wie diese erweiterten Funktionen im Vergleich zum früheren Claude 3.5 Opus abschneiden.

Claude 3.5 Opus-Codierungstools

Claude 3.5 Opus konzentriert sich auf die grundlegende Codierungsunterstützung. Es bietet zwar Standardcodevervollständigung und einfache Umstrukturierung, kann jedoch komplexere Entwicklungsanforderungen nicht erfüllen. Diese Version arbeitet nur halb so schnell wie Claude 3.7 Sonnet und hat Probleme mit der Lösung komplexer Probleme. Seine Stärken beschränken sich auf einfache Aufgaben, was es für anspruchsvolle Arbeitsabläufe weniger effektiv macht.

Vergleich von Geschwindigkeit und Genauigkeit

Der Leistungsunterschied zwischen Claude 3.7 Sonnet und Claude 3.5 Opus ist bemerkenswert, wie die folgende Tabelle zeigt:

Metrisch Claude 3.7 Sonett Claude 3.5 Opus
SWE-bench Geprüfte Genauigkeit 62.3% 49.0%
Lösung von Codeproblemen 64% 38%
Verkürzung der Entwicklungszeit Mehr als 45 Minuten pro Aufgabe gespart Standardverarbeitung
Genauigkeit von Einzelhandelsaufgaben 81.2% Nicht verfügbar
Genauigkeit der Aufgaben der Fluggesellschaft 58.4% Nicht verfügbar

„Claude hat durchweg produktionsreifen Code mit hervorragendem Designgeschmack erstellt und die Fehlerquote drastisch gesenkt.“ – Canva

Diese Updates verbessern nicht nur die Codierungseffizienz, sondern unterstützen auch die Automatisierung von Low-Code-Workflows, was sie besonders für Plattformen wie Latenode nützlich macht.

Argumentationsfähigkeiten

Claude 3.7 Sonett-Logiksysteme

Claude 3.7 Sonnet führt eine herausragende Funktion namens „Thinking Mode“ ein, die einen detaillierten, schrittweisen Denkprozess bietet. Dieses System passt seinen Ansatz je nach Aufgabenkomplexität an und wechselt zwischen schnellen Antworten und einer gründlicheren, mehrstufigen Analyse. In diesem erweiterten Modus werden beeindruckende Ergebnisse erzielt: 84.8 % auf GPQA Diamond, 96.5 % Genauigkeit bei PhysikproblemenUnd eine 96.2 % Erfolgsquote in Mathematik .

„Genauso wie Menschen ein einzelnes Gehirn sowohl für schnelle Reaktionen als auch für tiefes Nachdenken verwenden, glauben wir, dass das logische Denken eine integrierte Fähigkeit von Grenzmodellen sein sollte und nicht ein völlig separates Modell.“ – Anthropisch

Dieser integrierte Denkansatz stellt eine deutliche Verbesserung gegenüber früheren Modellen dar.

Claude 3.5 Opus Logiksysteme

Im Gegensatz zu Claude 3.7 Sonnet fehlt in Claude 3.5 Opus ein integriertes mehrstufiges Denksystem. Ohne „Denkmodus“ liefert es direkte Antworten, die bei Aufgaben, die eine detaillierte Analyse oder ein differenziertes Verständnis erfordern, zu kurz greifen können.

Ergebnisse des Genauigkeitstests

Benchmarktests unterstreichen den deutlichen Unterschied in der Denkleistung zwischen den beiden Modellen. Claude 3.7 Sonett-Wertungen 68.0 % im Standardmodus auf GPQA Diamond, das springt zu 84.8 % im erweiterten Denkmodusund übertrifft damit OpenAI o1s 78.0% . Für Aufgaben, bei denen Anweisungen befolgt werden müssen, erreicht es 90.8 % im Standardmodus und 93.2 % im erweiterten Modus . Der erweiterte Denkmodus ist besonders gut und bietet 96.5 % Genauigkeit in Physik und eine 96.2 % Erfolgsquote in Mathematik.

Darüber hinaus reduziert Claude 3.7 Sonett unnötige Ablehnungen durch 45% im Vergleich zu früheren Versionen, wodurch es für eine Reihe von Aufgaben praktischer ist.

„berichtete über die größten Fortschritte in Mathematik, Physik, Wettbewerbscodierung und eingehender Analyse beim Einsatz erweiterter Denkweisen“ – Vasi Philomin, VP of Generative AI bei AWS

Diese Fortschritte haben echte Vorteile: 37.2% der Benutzer Verlassen Sie sich bei komplexen Aufgaben wie Codieren und Lösen mathematischer Probleme auf Claude. Die klaren Denkschritte helfen Benutzern außerdem, Lösungen zu überprüfen und effektiver zu lernen.

Auswirkungen der Low-Code-Automatisierung

Verwendung von Claude mit Latenknoten

Latenknoten

Die Integration von Latenode mit Claude-Modellen hat die Art und Weise verändert, wie Teams mit der Workflow-Automatisierung umgehen. Durch die Verwendung des visuellen Workflow-Builders zusammen mit Claude 3.7 Sonnet nutzt die Plattform erweiterte Funktionen wie Hybrid Reasoning und Claude Code, um eine zuverlässigere Automatisierung zu ermöglichen.

Im Vergleich zu seinem Vorgänger, Claude 3.5 Opus, sind die Verbesserungen bei Claude 3.7 Sonnet deutlich. Beide Versionen verbinden sich über Latenodes API, aber Claude 3.7 Sonnet sticht hervor durch 81.2 % Genauigkeit bei Einzelhandelsaufgaben und 58.4 % Genauigkeit bei Airline-Aufgaben . Auch die Preise sind bahnbrechend: Claude 3.7 Sonnet kostet nur 3 USD pro Million Input-Token und 15 USD pro Million Output-Token und ist damit wesentlich günstiger als Claude 3.5 Opus mit 15 USD bzw. 75 USD. Diese Fortschritte bei Kodierungs- und Logiksystemen helfen Unternehmen, bessere Automatisierungsergebnisse zu erzielen und die Effizienz ihrer Teams zu steigern.

Ergebnisse für Teams

Die Integration von Claude 3.7 Sonnet mit Latenode hat sich spürbar auf die Teamleistung und die Effizienz der Arbeitsabläufe ausgewirkt. Hier ist die Übersicht:

Metrisch Claude 3.7 Sonett Claude 3.5 Opus
Codegenauigkeit (SWE-Bench) 62.3% 49.0%
Geschwindigkeit der Aufgabenerledigung Einzeldurchgang für 45-Minuten-Aufgaben Mehrere Iterationen erforderlich
Unnötige Ablehnungen 45% Ermäßigung Basisreferenz
Kosten pro Million Token (Eingabe) $3.00 $15.00

Teams, die dieses Setup verwenden, berichten von reibungsloseren Automatisierungsabläufen, ohne dass sie über umfassende Programmierkenntnisse verfügen müssen. So ergaben die Analysen von Canva beispielsweise, dass Claude durchgängig Produktionsreifer Code mit besserer Designqualität und weniger Fehler.

Mit besserer Genauigkeit, geringeren Kosten und stärkeren Argumentationsfähigkeiten ist Claude 3.7 Sonnet die intelligentere Wahl für Teams, die an der Automatisierung in Latenode arbeiten. Seine Fähigkeit, sowohl schnelle Antworten als auch detaillierte Analysen zu verarbeiten, zusammen mit einer 62.3 % Genauigkeitswert bei Softwareentwicklungsaufgaben , ermöglicht Teams, zuverlässigere und effizientere automatisierte Systeme zu erstellen.

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Ist Claudes Sonett 3.7 wirklich besser als 3.5?

Test- und Anwendungsbeispiele

Aufbauend auf den zuvor besprochenen Codierungs- und Argumentationsfähigkeiten zeigen praktische Tests und Fallstudien, wie sich Claude 3.7 Sonnet in realen Szenarien schlägt.

Leistungstests

Objektive Tests unterstreichen die verbesserte Leistung von Claude 3.7 Sonnet im Vergleich zu seinem Vorgänger. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Verbesserungen für verschiedene Aufgaben:

Branchenaufgabe Claude 3.7 Sonett Claude 3.5 Opus
Nutzung von Einzelhandelstools 81.2% 71.5%
Airline-Systeme 58.4% 48.7%
Software Engineering 62.3% 49.0%
Code-Problemlösung 64.0% 38.0%

Diese Ergebnisse sind nicht bloß Zahlen – sie lassen sich in spürbare Geschäftsvorteile umsetzen.

Geschäftsbeispiele

Fallstudien liefern Beispiele aus der Praxis, wie Claude 3.7 Sonnet Ergebnisse liefert.

  • Fintech-Projektbeschleunigung: Im Februar 2025 nutzte ein Fintech-Unternehmen das Modell, um sein Zahlungsgateway zu migrieren. Ein Projekt, das ursprünglich auf drei Wochen geschätzt wurde, wurde in nur vier Tagen abgeschlossen. Das Modell analysierte 62 API-Endpunkte über acht Dienste hinweg und bewahrte dabei kritische Idempotenzschlüssel.
  • Wartung von Altsystemen: Ein Einzelentwickler, der an einem älteren Java-System arbeitete, verwendete Claude 3.7 Sonnet, um 150,000 Zeilen Code, 15 Jahre Jira-Historie und 12 problematische Kernklassen zu verarbeiten. Das Modell generierte einen priorisierten Fahrplan zur Behebung technischer Schulden und verbesserte so die Wartungseffizienz erheblich.
  • Kostenoptimierung für die Essenslieferung: Im Februar 2025 sah sich eine App für Essenslieferungen mit steigenden S3-Speicherkosten konfrontiert (+43 % gegenüber dem Vormonat). Claude 3.7 Sonnet bewertete WebAssembly Während Lambda@Edge zur Größenanpassung von Bildern und markierte potenzielle DSGVO-Konformitätsprobleme im Zusammenhang mit EXIF-Daten. Diese Analyse half dem Team, den Speicher zu optimieren und die Konformität sicherzustellen.

Teams, die Claude 3.7 Sonnet verwenden, haben von erheblichen betrieblichen Verbesserungen berichtet, darunter:

  • 70% Ermäßigung in der Zeit zur Lösung kritischer Fehler
  • 3.2x schnellerer Feature-Entwicklung
  • Die Onboarding-Zeit verkürzte sich von sechs Wochen auf nur vier Tage

Diese Beispiele zeigen, wie KI-gesteuerte Lösungen wie Claude 3.7 Sonnet Arbeitsabläufe optimieren, die Effizienz verbessern und die Low-Code-Automatisierung auf Plattformen wie Latenode verbessern können.

Schlussfolgerung

Hauptunterschiede

Der Vergleich zeigt deutliche Fortschritte bei KI-Fähigkeiten und Geschäftsanwendungen. Claude 3.7 Sonnet weist in mehreren Benchmarks eine verbesserte Leistung auf:

Capability Claude 3.7 Sonett Claude 3.5 Opus
SWE-Bank 62.3% 49.0%
Nutzung von Einzelhandelstools 81.2% 71.5%
MATH-Benchmark 82.2% 60.1%
MMMU-Ergebnis 71.8% 59.4%

Im Durchschnitt zeigen diese Kennzahlen eine Leistungssteigerung von 14.4 %. Das hybride Argumentationsmodell, das sowohl schnelle als auch detaillierte Analysen ermöglicht, zeichnet es aus. Es reduziert außerdem die Token-Kosten bei gleichbleibend hoher Ergebnisqualität.

Diese Unterschiede können Ihnen bei der Wahl zwischen den beiden Modellen als Entscheidungshilfe dienen.

Selection Guide (Auswahlhilfe)

Hier finden Sie eine Kurzanleitung, die Ihnen bei der Entscheidung hilft, welches Modell Ihren Anforderungen entspricht. Die Wahl hängt weitgehend von Leistungs- und Kostenaspekten ab.

Claude 3.7 Sonett ist ideal, wenn Sie Folgendes benötigen:

  • Geringere Token-Kosten für die Abwicklung umfangreicher Aufgaben
  • Bessere Ergebnisse bei komplexen Codierprojekten
  • Erweiterte Automatisierung mit erweiterter Token-Verarbeitung
  • Verbesserte Tool-Nutzung, wie etwa Latenode-Integration

Claude 3.5 Opus ist geeignet für:

  • Starke Allgemeinwissensaufgaben mit einem MMLU-Ergebnis von 85.7 %
  • Grundlegende Unterstützung für Codierung und Automatisierung

Treffen Sie Ihre Wahl entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen und Ihrem Budget. Für Unternehmen, die sich auf Codierung oder Automatisierungsworkflows konzentrieren, bietet Claude 3.7 Sonnet eine bessere Leistung und ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis.

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