.png)
.svg){kind=icon}
3 mars 2025
•
8
min lire
Claude 3.7 Sonnet vs. O3 d'OpenAI : quel modèle de raisonnement hybride l'emporte dans les tâches du monde réel ?
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
Vous recherchez le meilleur modèle d'IA pour vos besoins d'automatisation d'entreprise ? Voici une brève description :
Comparaison rapide:
| Fonctionnalité/Tâche | Claude 3.7 Sonnet | O3 d'OpenAI |
|---|---|---|
| Précision de la génération de code | Élevé (62.3 % SWE-bench) | Modéré (49.3%) |
| Intégration du système de vente au détail | 81.2% | Indisponible |
| Fenêtre contextuelle | Jetons 200,000 | Fenêtre GPT standard |
| Coût par jeton de sortie | 15 $/M | 4.40 $/M |
| Idéal pour | Industries réglementées, flux de travail | Analyses avancées, rentabilité |
Claude est plus adapté aux flux de travail complexes et aux industries exigeant de la précision, tandis qu'O3 est plus rentable et excelle dans la résolution de problèmes avancés. Plongez dans l'article pour des informations détaillées !
Claude 3.7 Sonnet est construit sur un réseau neuronal à double chemin avec 128 têtes d'attention réparties sur 96 couches. Cette conception permet un raisonnement hybride avancé et prend en charge les flux de travail avec un fenêtre de contexte dynamique capable de traiter jusqu'à 200,000 XNUMX jetons.
D'autre part, O3 d'OpenAI utilise un raisonnement simulé et une allocation de calcul dynamique. La version o3-mini-high offre 78 % des performances de GPT-4o tout en réduisant les coûts de calcul de 34 % par jeton.
| Fonctionnalité | Claude 3.7 Sonnet | O3 d'OpenAI |
|---|---|---|
| Architecture | Réseau neuronal à double chemin avec vérification | Allocation de calcul dynamique |
| Têtes d'attention | 128 sur 96 couches | À ne pas divulguer |
| Fenêtre contextuelle | Jusqu'à 200 XNUMX jetons | Fenêtre de contexte GPT standard |
| Coût de calcul | Jetons d'entrée de 3 $/M, jetons de sortie de 15 $/M | Jetons d'entrée de 1.10 $/M, jetons de sortie de 4.40 $/M |
Ces différences techniques définissent la manière dont chaque modèle gère le traitement de texte.
Claude 3.7 Sonnet offre une grande précision dans les tâches basées sur du texte. Il atteint 91.7% de précision sur des preuves mathématiques en 100 étapes et maintient un faible taux d'hallucinations de seulement 2.3 % dans la documentation technique. Son système de raisonnement hybride lui permet de passer sans effort de réponses rapides à des analyses approfondies. Cette polyvalence est saluée par Ash Edwards, PDG de Laboratoires de fougères:
« Claude 3.7 Sonnet transforme complètement le développement d'applications en combinant une compréhension du monde réel avec une génération de code exceptionnelle. Pour la création de systèmes d'agents, c'est le premier modèle que j'ai vu capable d'itérer pendant de longues durées sans aucune erreur. »
L'O3 d'OpenAI brille dans des domaines spécialisés, notamment en mathématiques. Il a réussi 96.7% de précision à l'American Invitational Mathematics Examination (AIME), démontrant sa force en raisonnement mathématique.
Les deux modèles excellent dans leurs points forts respectifs, mais leur impact s’étend au-delà de l’automatisation des entreprises.
Claude 3.7 Sonnet et O3 d'OpenAI adoptent des approches différentes de l'automatisation. Claude 3.7 Sonnet s'intègre parfaitement à des plateformes comme Anthropic API, Amazon Bedrock et Google Cloud Vertex IA. Sa capacité à interagir avec les interfaces (à l'aide d'écrans, de curseurs et de boutons) en fait un concurrent sérieux pour les tâches d'automatisation complexes. Par exemple, Tricentis a découvert que Claude 3.7 Sonnet réduisait un processus de test automatisé de 4 heures à seulement 10 minutes, avec moins d’erreurs dans les flux de travail complexes.
O3 d'OpenAI utilise un système de raisonnement à trois niveaux (faible, moyen et élevé), qui permet aux entreprises d'ajuster la puissance de traitement et le temps de réponse en fonction de leurs besoins spécifiques. Cette flexibilité est particulièrement utile pour optimiser les tâches d'automatisation.
Dans les scénarios de test, Claude 3.7 Sonnet a généré des Cadre Django REST implémentations avec la documentation Swagger en seulement trois itérations. En comparaison, O3 a fourni des fonctionnalités API rapide code, mais a nécessité des cycles supplémentaires pour corriger les fonctionnalités d'authentification. Ces résultats soulignent le potentiel des deux modèles pour améliorer les flux de travail opérationnels en entreprise.
Ces résultats montrent comment les modèles fonctionnent dans différentes tâches techniques.
Dans les évaluations d’ingénierie logicielle, Claude 3.7 Sonnet a obtenu un taux de réussite de 62.3 % (passant à 70.3 % avec des échafaudages personnalisés), tandis que O3-mini Le taux de conversion a atteint 49.3 %. Pour une étude de cas sur une page de destination HTML, Claude a généré une page complète en moins de 30 secondes, tandis qu'O3-mini s'est distingué par la création d'un appel à l'action avec compte à rebours.
Lors des tests sur les interactions API, Claude a démontré 81.2% de précision avec des systèmes de vente au détail et 58.4% de précision pour les systèmes des compagnies aériennes. Il a excellé dans l'analyse des dossiers déposés auprès de la SEC avec 99.1% de précision et des revues de contrats terminées 73% plus rapide que les équipes traditionnelles.
Claude utilise un processus de vérification hybride à double voie, particulièrement adapté aux secteurs soumis à des réglementations strictes. D'autre part, O3-mini-haut intègre des contrôles de sécurité qui réduisent les émissions nocives de 38 % tout en conservant 94 % des performances liées aux STEM. Ces distinctions aident à déterminer le modèle à utiliser pour des tâches d'automatisation spécifiques.
| Type de tâche commerciale | Claude 3.7 Sonnet | O3 d'OpenAI |
|---|---|---|
| Génie logiciel | 62.3% de précision | 49.3% de précision |
| Intégration du commerce de détail | 81.2% de précision | Indisponible |
| Vérification de contract | 73 % plus rapide que les équipes humaines | Indisponible |
| Analyse des dossiers déposés auprès de la SEC | 99.1% de précision | Indisponible |
Passant des repères techniques aux scénarios du monde réel, examinons comment ces modèles génèrent des résultats commerciaux.
Des cas d'utilisation récents montrent à quel point ces modèles excellent dans l'automatisation du marketing. Par exemple, en février 2025, une équipe marketing a utilisé Claude 3.7 Sonnet Analyser les données clients. Cela a permis d'identifier cinq nouveaux segments de clientèle, augmentant l'engagement par e-mail de 27 % après une refonte de la campagne. Une autre équipe a exploité ses capacités de raisonnement pour repérer les subtils changements dans les messages des concurrents sur le web et les réseaux sociaux, permettant ainsi d'ajuster ses campagnes en temps opportun. Parallèlement, O3 d'OpenAI s'est avéré efficace pour fournir des interactions clients hyper-personnalisées et créer du contenu à grande échelle, ce qui en fait un atout pour les opérations marketing à haut volume.
Dans le secteur financier, ces modèles répondent aux exigences réglementaires strictes du secteur. Claude 3.7 Sonnet est particulièrement efficace en matière de conformité et d'analyse documentaire. Par exemple, il a atteint un taux de précision de 99.1 % dans l'analyse des documents déposés auprès de la SEC, accélérant ainsi considérablement les processus d'examen réglementaire. Une société financière a par exemple amélioré son modèle d'attribution de campagne en tenant compte des retards et des tendances saisonnières, ce qui a permis d'augmenter de 18 % le retour sur investissement.
« Anthropic cible les industries réglementées où la précision et la transparence commandent des prix élevés. »
Lorsqu'il s'agit de développement de logiciels, Claude 3.7 Sonnet offre un taux de précision de 62.3 % sur SWE-bench Verified, qui peut augmenter jusqu'à 70.3 % avec un échafaudage personnalisé. En comparaison, O3-mini d'OpenAI a obtenu une précision de 49.3 % et a excellé dans les tâches de programmation compétitives.
Ces niveaux de précision ont un impact direct sur l'efficacité du développement, influençant ainsi la productivité des projets logiciels. Les performances des modèles varient en fonction de la tâche :
| Tâche de développement | Claude 3.7 Sonnet | O3 d'OpenAI |
|---|---|---|
| Tâches logicielles du monde réel | 62.3% de précision | 49.3% de précision |
| Intégration du système de vente au détail | 81.2% de précision | Indisponible |
| Intégration des systèmes de compagnies aériennes | 58.4% de précision | Indisponible |
| Temps de réponse | Mode Standard | 24 % plus rapide que les versions précédentes |
Claude 3.7 Sonnet offre une fonctionnalité double mode, permettant aux équipes de passer d'un mode de réponse rapide pour les tâches courantes à un mode de réflexion étendue pour les défis plus complexes. Cette flexibilité en fait un choix judicieux pour des environnements de développement variés.
En comparant les coûts, on constate une différence notable de prix entre les deux plateformes. Claude 3.7 Sonnet facture 3 $ par million de jetons d'entrée et 15 $ par million de jetons de sortie. En revanche, O3-mini d'OpenAI Le prix d'OpenAI est de 1.10 $ par million de jetons d'entrée et de 4.40 $ par million de jetons de sortie. OpenAI propose également des formules d'abonnement pour répondre aux différents besoins des utilisateurs :
Voici une ventilation rapide :
| Facteur de coût | Claude 3.7 Sonnet | O3-mini d'OpenAI |
|---|---|---|
| Jetons d'entrée | 3.00 $/million | 1.10 $/million |
| Jetons de sortie | 15.00 $/million | 4.40 $/million |
| plans mensuels | Gratuit, Pro, Équipe, Entreprise | Plus (20 $), Pro (200 $) |
| Accès API | Oui (plusieurs plateformes) | Oui (API directe) |
« Peut-être que la seule mise en garde importante ici est de comprendre qu'une des raisons pour lesquelles O3 est tellement meilleur est qu'il coûte plus cher à exécuter au moment de l'inférence - la possibilité d'utiliser le calcul au moment des tests signifie que sur certains problèmes, vous pouvez transformer le calcul en une meilleure réponse. » - Jack Clark, cofondateur d'Anthropic
Voyons maintenant en quoi ces plateformes diffèrent dans leurs exigences de configuration.
Claude 3.7 Sonnet est disponible sur plusieurs plateformes, notamment l'API Anthropic, Amazon Bedrock et Vertex AI de Google Cloud. C'est donc une option pratique pour les entreprises qui utilisent déjà ces services.
O3-mini d'OpenAI, quant à lui, propose trois niveaux de raisonnement (faible, moyen, élevé), qui permettent aux organisations d'ajuster l'équilibre entre vitesse, coût et qualité de sortie. O3-mini inclut également des fonctionnalités conviviales pour les développeurs, telles que l'appel de fonctions, les sorties structurées, les messages de développement et les capacités de streaming.
L'utilisation de la version haute performance d'O3 peut s'avérer coûteuse. Pour certaines tâches, les coûts de calcul peuvent dépasser 1,000 XNUMX $, ce qui en fait une solution plus adaptée aux applications spécialisées où la précision prime sur le coût.
« O3 semble trop cher pour la plupart des utilisations. Mais pour les travaux universitaires, financiers et de nombreux problèmes industriels, payer des centaines voire des milliers de dollars pour une réponse efficace ne serait pas prohibitif. S'il est généralement fiable, O3 aura de multiples cas d'utilisation avant même que les coûts ne baissent. » - Ethan Mollick, professeur à Wharton
En revanche, Claude 3.7 Sonnet offre une utilisation des ressources plus cohérente grâce à sa conception de modèle unifiée, capable de gérer à la fois des réponses rapides et des tâches plus détaillées et réfléchies.
Les principaux détails techniques incluent :
Claude 3.7 Sonnet et O3 d'OpenAI présentent chacun des atouts uniques, répondant à différents besoins métiers. Claude 3.7 Sonnet atteint une précision impressionnante de 62.3 % dans les tâches d'ingénierie logicielle, ce qui en fait un choix judicieux pour les entreprises nécessitant des analyses avancées et une automatisation complexe. De son côté, O3-mini délivre 115 jetons par seconde et atteint 78 % des performances de GPT-4o tout en réduisant les coûts de calcul de 34 %, ce qui le rend idéal pour les opérations à budget limité.
Voici une comparaison rapide du meilleur modèle pour différents types d’entreprises :
| Type d'entreprise | Modèle recommandé | Avantage clé |
|---|---|---|
| Entreprises de développement de logiciels | Claude 3.7 Sonnet | 81.2 % de précision dans l'utilisation des outils d'agents de vente au détail |
| Petites et moyennes entreprises | O3-mini | Coût inférieur (1.93 $ pour 1 million de jetons) |
| Organisations d'entreprise | Claude 3.7 Sonnet | Support multimodal et raisonnement plus approfondi |
| Startups/Scale-ups | O3-mini | Rendement et rentabilité accrus |
« Le modèle lui-même devrait reconnaître quand un problème nécessite une réflexion plus intensive et s'adapter, plutôt que de demander aux utilisateurs de sélectionner explicitement différents modes de raisonnement. » - Dianne Penn, responsable produit et recherche chez Anthropic
Pour les entreprises qui adoptent l’automatisation par l’IA, Claude 3.7 Sonnet est un outil remarquable pour les tâches nécessitant à la fois rapidité et raisonnement approfondi. En revanche, O3-mini est une option pratique pour ceux qui ont des budgets plus serrés ou des besoins d’automatisation moins complexes, grâce à son prix abordable et à son efficacité de traitement. Cet aperçu est basé sur les benchmarks et les tests en conditions réelles explorés précédemment.
