Claude 3.7 Sonnet

Fiche modèle · Anthropic · claude-3-7-sonnet-20250219

The most intelligent Claude model and the first hybrid reasoning model on the market. Claude 3.7 Sonnet can produce near-instant responses or extended, step-by-step thinking that is made visible to the user. Shows particularly strong improvements in coding and front-end web development.

Identité

OrganisationAnthropic
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-02-24
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte200 000
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
Paramètres actifs (session)—
Source des paramètres actifs—
Curation des paramètres actifs—
Prix par session—
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)—
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-05-07T16:53:27.527525Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:32.073329Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/claude-3-7-sonnet-20250219

Prix par fournisseur

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
chat0.90
instruction_following0.90
language0.90
math0.80
multimodal0.80
physics0.80
reasoning0.70
structured_output0.90
frontend_development0.70
general0.70
healthcare0.80
agents0.40
biology0.80
chemistry0.80
code0.50
communication0.70
tool_calling0.70
vision0.80

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aime-2024math0.801.000.80nonoui2026-11-04T06:04:32.083405Z
aime-2025math0.551.000.55nonoui2026-11-04T06:04:32.093254Z
gpqareasoning0.851.000.85nonoui2026-11-04T06:04:32.103105Z
ifevalchat0.931.000.93nonoui2026-11-04T06:04:32.113415Z
math-500math0.961.000.96nonoui2026-11-04T06:04:32.122983Z
mmmlulanguage0.861.000.86nonoui2026-11-04T06:04:32.129673Z
mmmumultimodal0.751.000.75nonoui2026-11-04T06:04:32.132993Z
swe-bench-verifiedreasoning0.701.000.70nonoui2026-11-04T06:04:32.139831Z
tau-bench-airlinereasoning0.581.000.58nonoui2026-11-04T06:04:32.142977Z
tau-bench-retailchat0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:04:32.152976Z
terminal-benchreasoning0.351.000.35nonoui2026-11-04T06:04:32.159136Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
chat100.9027.712trueskill2026-11-04T08:08:43.789169Zrankings
agents163—4.931trueskill2026-10-19model_history
code150—13.462trueskill2026-10-19model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04