Claude3，正式上线。
这个由 OpenAI 分裂出去的兄弟公司 Anthropic，在悄然无息之间，就这么默默地把 Claude3 发了。
没有所谓的发布会，没有什么华丽的舆论，就仅仅在 X 上发了个帖子。
我发现现在的这些 AI 公司真挺有意思，都把 X 当成发布主阵地了。。。
字很少，但是事挺大。
一口气发了 3 个模型，Claude 3 Opus、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Haiku。
这个名字就取的…很有故事。
Opus 大概意思就是史诗级乐章，牛逼上天那种。
Sonnet 是十四行诗。
Haiku 是俳句，日本的那种三行短诗。
所以可以简单的理解成：Opus（超大杯）、Sonnet（大杯）、Haiku（中杯）
这三个的区别没什么特别可说的，文章最后放三张截图就能看明白。
主要还是他们附加的这么一张图。
Claude3 的 Opus 模型，全面超越 GPT4。
而且还是在几个任务 0-shot 的情况下。
我用图里面的举下例子，比如 MGSM，多语言数学推理这个测试集。
Claude3 Opus 达到 90.7%的准确率，用的是 0-shot，GPT4 是 8-shot，达到了 74.5%。
0-shot 意味着大模型没有在 Prompt 里给任何示例，就间接被要求完成任务。而 8-shot 则是在干活前，给了 8 个示例。
你这就能看出来区别了。。。一个没给示例间接上，一个给了 8 个示例，给了 8 个示例的 GPT-4 反而还打不过 Claude3。
在复杂的推理任务上，Claude3 可以说是全面吊打 GPT-4。
而在另几个比如 MMLU、GSM8K 这种语言类知识类的测试集上，跟 GPT4 基本上差不太多，所以完全核心上，还是推理才能的巨幅提升。
反正，这个 Claude3 Opus 还是很吸引我的。。。
但是吧，Claude 这个狗东西，果然跟 OpenAI 学的一套一套的，免费的只能用 Sonnet，Opus 只有氪了 20 刀的会员才能用。。。。
呸。。。狗男人。。。
在我 TM 的炸了 8 个号之后。。。。。。。。。。。。
所以那咱咋办呢，那只能送他 20 刀。。。
在疯狂的跑了几个小时之后。。。也测了很多在 2023 年 8 月后的 case 之后。
我给 Claude 总结 3 个特点，分别是：
独一档的推理才能、跟 GPT4V 打平的多模态、200K 长文本优化。
一、独一档的推理才能
其实从上文就能看到，Claude3 进化最大的，就是推理，就是逻辑。
不过单看参数，肯定感受不到，那就放几个我觉得很有代表性的例子吧。
解释补集法的概念，并用补集法计算这道概率题：”一家公司有两个部门，A 部门 3 个男生，2 个女生，B 部门 4 个男生，6 个女生，现在要派 3 个人去出差，要求每个部门至少出一人，那么至少有一个女生被派出的概率是多少？”
一道致命题，在已经明确补集法的情况下，GPT4 的错误率依然高达 50%。但是 Claude3 Opus，我测了 10 遍，准确率 90%，就很爽。
张三是一名推销员，她在绿房子卖掉了三分之一的吸尘器，在红房子多卖了 2 台，在橙房子卖掉了剩下吸尘器的一半。如果张三还剩下 5 台吸尘器，她一开始有多少台吸尘器？
当然，还可以间接上物理题，间接传图就行。全对。
化学，也行。
在中文语境下的一些逻辑怪圈，也没问题。
完全看，Claude 在逻辑和推理上的进化巨大，初中的理科题基本都能横着走，不过高中题基本都还是全线阵亡状态。
而一些弱智吧的问题或者语义逻辑，都难不倒 Claude3 了。
二、跟 GPT4V 打平的多模态
GPT4V 也出来很久很久了，多模态，绝对是让人永远离不开的功能之一。
这次 Claude3，终究把他的视觉才能给补齐了，可以间接扔图进去了。
在玩了几个小时后，我完全的评价是，跟 GPT4V 大致打平手。
官方的数据，也大概是这样的倾向。
除了在科学示意图(Science diagrams)这个领域超的稍微多一些之外，其他基本没有差别。
放个科学示意图的 Case，还是很强的。
一个网站的截图间接还原网页的源代码~
猜个地名，那自然更是小 Case。
再根据作品猜个艺术家？OK。
当然，也可以整一些花活。比如这个照片。
Claude3 Opus 给出了标准的答案，完美。
完全上，跟 GPT4V 大差不差，对中文的支持也不错。算是弥补了一直以来 Claude 的短板。
三、200K 长文本优化
之前我曾写过一篇文章，怒喷过 Claude2.1….
花 7000 块实测 Claude2.1 – 200K Token 的超大杯效果究竟怎么样？
因为他的上下文准确性实在是太差太差太差了…
就间接红成半边天，红成这个鬼样子。
这一次，他们终究有了大幅度的改善。
终究达到了，99%。嗯，还是没有 100%。
我间接甩了我的文章 PDF 数据集上去，测一下我间接写 Kimi 的时候，大海捞针里面那个很经典的 case：
“你写妙鸭相机那篇文章时，用了一个人的照片作为案例，那个人是谁？”
在过了很久很久以后，终究给我回复了。。。
内容倒是对的，没有问题。
但是这个速度，实在是太慢了，起码等了 1 分钟左右。
但是有比没有好。
再放一个文档内跨度比较大的查询的 case。
完全精准度和语义理解都很不错。
基于超长文本的对话、总结、查询的才能，也终究在 Claude3 中补齐了。只能说补齐，毕竟，这玩意 Kimi 都做了快半年了，Claude3 现在也就刚刚达到 Kimi 在长文本这块的水平。。。
但是综合来看，Claude3 Opus，依旧是目前最为水桶的大模型。
或者可以说，就是当前的，No.1。
写在最后
当然这次更新，Claude3 还有一些别的特点。
比如减少不必要的拒绝，比如准确性更高等等，但是我觉得就不展开说了。
最后再贴三张图给大家看一下 Claude 3 Opus、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Haiku 的区别。
三张图一眼就能看明白，牛逼的更贵，便宜的更快。
总结一下。
Claude3 这次更新后，有独一档的推理才能、跟 GPT4V 打平的多模态、还有 200K 长文本优化。
可以当之无愧的说，就是市面上目前最强的大模型。
不过按照 OpenAI 和奥特曼的尿性。
他们应该忍不了这口气。
所以评论区里，网友说出了我的心声：
奥特曼赶紧的，发个 GPT5 狙击 Claude3 啊，别怂。
打起来。
那样我们才能最快速度，迎接加速而来的。
未来。