GPT-4o不香了？OpenAI竞争对手Anthropic发布最强大AI模型Claude 3.5

6月20日周四，OpenAI竞争对手Anthropic发布了公司迄今为止性能最强大的AI模型Claude 3.5 Sonnet。

在覆盖阅读、编程、数学和视觉等领域的多项性能测试中，Claude 3.5 Sonnet的性能略胜一筹，吊打GPT-4o等一众竞争对手的AI模型，且优于自家旗舰模型Claude 3 Opus。当然，也有些测试不能完全反映AI在现实运用的情况，偏小众和个例。

Anthropic的产品负责人Michael Gerstenhaber自信表示道：“对企业来说，重要的是AI是否能帮助他们满足业务需求，而不是AI在性能测试中是否具有竞争力，从这个角度来看，我相信Claude 3.5 Sonnet将领先于我们现有的任何其他产品，也领先于行业中的任何其他产品。”

定价方面，新模型定价与前代3 Sonnet模型相同，即每输入百万token为3美元，每生成百万token为15美元，并具有20万个token的上下文窗口，约合15万个单词。Token是数据的细分单元，例如单词“fantastic”中的“fan”、“tas”和“tic”。

现在，用户可以通过Anthropic的网页客户端和iOS应用免费试用新模型，而订阅了Claude Pro和Claude Team的用户将享受5倍的速率限制。此外，新模型也在Anthropic的API以及亚马逊Bedrock和谷歌云的Vertex AI等托管平台上上线。

今年晚些时候，公司还将推出更大更好的模型，如Claude 3.5 Haiku和Claude 3.5 Opus。后者配备有网络搜索和偏好记忆等功能。

最强视觉模型、速度提升两倍、幽默感增加、内容迭代功能

和前一代模型Claude 3 Opus相比，新模型在多个方面实现了性能上的提升。

例如，与3 Opus相比，Claude 3.5 Sonnet在理解复杂指令和细微差别方面更为出色，甚至能够更好地把握幽默概念，尽管AI在幽默感方面通常表现不佳。

对于需要快速响应的应用程序，如客户服务聊天机器人，3.5 Sonnet的处理速度是Claude 3 Opus的两倍，成本只有其五分之一。

视觉分析方面，3.5 Sonnet能够更准确地解读图表和图形，并能从存在失真和视觉伪影的“不完美”图像中转录文本。

除了新模型的推出，Anthropic还推出了新功能“Artifacts预览版”，这是一个工作空间，允许用户能够编辑和迭代AI模型生成的内容。

想象一下，你在使用一个AI助手来帮你写代码。当你向AI提出你的要求后，AI会生成一段代码。在Artifacts功能中，这段代码不仅仅是显示给你，而是会以一种可以操作和修改的形式出现在你的界面上，就像是一个“工件”或是一个“草稿”。

接下来，你可以对这段代码进行迭代——也就是说，你可以修改它，增加新的功能，或者和 AI 助手“Claude”交流，告诉它你的修改意见或新的需求。AI 会根据你的反馈再次生成代码，你则可以继续这个过程，直到代码达到你的期望，可以被实际运行。

这个过程就像是你和AI一起合作，不断地打磨和完善最终的产品。Artifacts提供了一个平台，让你能够更容易地与AI模型互动，并且对生成的内容进行有效的管理和优化。

目前Artifacts处于预览阶段，Anthropic计划在未来为其增加新功能，比如支持与大型团队协作和知识库存储。

此外，媒体称，Claude 3.5 Sonnet虽然是一个先进的AI模型，但它并不完美，仍然可能会犯错。尽管如此，它的能力可能足以吸引开发者和企业转向Anthropic的平台。毕竟，这才是对Anthropic最重要的。

模型改进部分归功于训练数据，但来源不明

Anthropic的产品负责人Michael Gerstenhaber表示，这些改进归功于模型架构的调整和新的训练数据（包括AI生成的数据）。至于具体是哪些数据带来了这些增强？Gerstenhaber没有透露详细信息。

出于保护商业机密和避免法律挑战的考虑，训练数据的具体细节尚未公开，但Claude 3.5 Sonnet和公司以往AI模型一样，经过了大量文本和图像的训练，并通过人类测试人员的反馈，试图让模型与用户的意图“保持一致”，希望以此防止模型生成有害或有问题的文本。

目前法院尚未做出裁决，即Anthropic等供应商及其竞争对手（如 OpenAI、谷歌、亚马逊等）是否有权使用公共数据（包括受版权保护的数据）进行训练，而无需向这些数据的创作者提供补偿。

新模型对Anthropic和AI生态系统有何意义？

媒体指出，在AI技术的不断演进中，Anthropic公司的Claude 3.5 Sonnet模型虽未带来翻天覆地的变化，却代表了AI模型发展的现阶段现实：在期待重大科研突破的同时，实现逐步的性能提升，即在等待重大研究突破的同时，持续进行小步快跑。

近几个月，包括谷歌的Gemini 1.5 Pro和OpenAI的GPT-4o在内的旗舰产品，仅在基准测试和性能上实现了小幅提升。由于现有模型架构的局限性和训练所需的巨大计算资源，业界尚未再次见证类似从GPT-3到GPT-4的巨大飞跃。

随着生成性AI供应商将重点转向数据整理和许可，投资者对于生成性AI投资回报的预期变得更加审慎。Anthropic得益于亚马逊（以及谷歌的较小程度支持）的有利位置，相对免受这种压力的影响。然而，Anthropic预计到2024年底的营收仅略低于10亿美元，与OpenAI相比仍有较大差距。

Anthropic拥有包括Bridgewater、Brave、Slack和DuckDuckGo等知名品牌在内的不断增长的客户群，但在企业信誉方面仍有提升空间。值得注意的是，普华永道最近选择与OpenAI合作，而非Anthropic，以向企业转售生成性AI产品。

Anthropic意识到，随着模型之间能力差距的缩小，建立一个围绕模型构建生态系统（而不是孤立的模型）是留住客户的关键。

一方面，为了留住客户，Anthropic在加强工具开发。比如允许开发人员深入控制AI模型的内部功能，以及让AI模型能够在应用程序中执行特定的操作。这些工具包括前面提到的Artifacts。

另一方面，公司在扩展团队和市场。Anthropic聘请了Instagram的联合创始人作为产品负责人，这表明公司在产品开发方面的重视。此外，公司在伦敦和都柏林设立了办公室，这有助于扩大其产品的市场覆盖。

当然，成本也很重要。Anthropic产品负责人Michael Gerstenhaber表示：“当你在构建应用程序时，最终用户不需要关心背后使用的模型或优化细节，而工程师则可以利用工具来优化体验，其中成本是一个重要因素。”