Notas sobre la actualización del modelo Sonet 3.7 de Anthropic

Introducción

• Modelo: Sonet 3.7
• Desarrollador: Anthropic
• Fase: Segunda fase de modelos razonadores.
• Características: Capacidad para dedicar tiempo de computación a obtención de mejores resultados.

Modelos de Anthropic

• Catálogo de modelos:
  • Haiku: Modelo más pequeño.
  • Sonet: Modelo intermedio (actualmente 3.7).
  • Opus: Modelo más grande y capaz, aún en desarrollo.
• Evolución: A partir de la versión 3.5, se ha mantenido la popularidad de Sonet en la comunidad de programadores.

Cambios en Sonet 3.7

• Razonamiento: Integración de un modelo razonador.
• Diferencia con otros modelos:
  • Enfoque unificado: Un solo modelo para respuestas rápidas y reflexiones profundas.
  • No se separan las arquitecturas como en otros modelos (ej. GPT).
• Modo de operación:
  • Normal: Respuestas rápidas.
  • Extendido: Proceso de razonamiento más detallado.

Comparativa de rendimiento

• Evaluaciones: Modificaciones en el desempeño a partir del modo racional.
• Resultados notables:
  • Mejoras en preguntas de razonamiento (10% más de precisión).
  • Razonamiento matemático: salto de 23.3% a 61.3%.

Benchmarking y capacidades agentic

• S Bench Verified: Mide capacidades para tomar decisiones y razonamiento.
• Resultados:
  • Sonet 3.7 logra 70.3 en tareas de ingeniería de software, mejorando significativamente.
  • Comparación con modelos anteriores y OpenAI.

Introducción de Cloud Code

• Proyecto Cloud Code: Herramienta experimental para tareas de software.
• Funciones: Refactorización, creación de nuevo código, evaluación de pruebas.
• Recomendaciones: Utilizar en combinación con herramientas como Cursor o Windsurf para una experiencia óptima.

Ejemplos de tests y comparativas de modelos

• Pruebas realizadas: Juegos y tareas de programación complejas (ej. visualizador de redes neuronales).
• Resultados comparativos:
  • Sonet 3.7 ofreció un buen desempeño aunque con algunos errores en tiempo de ejecución.
  • Comparativa con otros modelos (Grok, O3 mini, Dipsi R1).

Conclusiones

• Valoración del modelo Sonet 3.7:
  • Potente y capaz, ideal para programar.
  • La comunidad sigue apoyando su uso.
• Competencia:
  • Crecimiento del sector con modelos como O3 mini, Grok 3, y Dipsi R1 que ofrecen buena competencia.
• Expectativas futuras:
  • Lanzamiento esperado de GPT 4.5 por OpenAI.
• Recomendación final: Prueba directa de los modelos para evaluar su rendimiento.