
La version GPT-4.5 d’OpenAI, bien qu’il s’agisse d’une mise à jour mineure, présente des améliorations en matière de réduction des hallucinations et d’amélioration de la conversation naturelle. D’autre part, le Claude 3.7 Sonnet d’Anthropic a attiré l’attention pour ses capacités de codage exceptionnelles et son rapport coût-efficacité. Les deux modèles s’adressent à un large éventail d’utilisateurs, depuis les développeurs et les chercheurs jusqu’aux entreprises à la recherche de solutions d’IA de pointe.
En repoussant les limites de ce qui est possible en matière d’IA, ces modèles redéfinissent les attentes et les applications dans divers secteurs, préparant le terrain pour des avancées encore plus transformatrices dans un avenir proche.
Caractéristiques principales de GPT-4.5 et Claude 3.7 Sonnet
GPT-4.5 et Claude 3.7 Sonnet apportent tous deux des avancées significatives dans le domaine de l’IA, chacun avec ses propres atouts. GPT-4.5, décrit comme le “modèle le plus grand et le plus compétent d’OpenAI à ce jour”, se concentre sur l’expansion de l’apprentissage non supervisé afin d’améliorer la connaissance des mots et l’intuition tout en réduisant les hallucinations. Ce modèle excelle dans l’amélioration des capacités de raisonnement et des interactions de chat grâce à une meilleure compréhension du contexte.
D’autre part, Claude 3.7 Sonnet introduit un modèle de raisonnement hybride révolutionnaire, permettant à la fois des réponses rapides et une réflexion approfondie, étape par étape. Il brille particulièrement dans le codage et le développement de sites web, montrant d’excellentes capacités de suivi des instructions et de raisonnement général.
Améliorations clés :
- GPT-4.5: Amélioration de l’apprentissage non supervisé et des capacités de conversation
- Claude 3.7 Sonnet: Raisonnement hybride avancé et prouesses de codage supérieures
- Les deux modèles: Amélioration des capacités multimodales et du raisonnement adaptatif
Performance et évaluation
Tâche | GPT-4.5 (vs 4o) | Claude 3.7 Sonnet* (vs 3.5) |
---|---|---|
Codage | Amélioré | Des performances nettement supérieures |
Mathématiques | Amélioration modérée | Meilleur sur les problèmes AIME’24 |
Raisonnement | Performances similaires | Performances similaires |
Multimodalité | Performances similaires | Performances similaires |
* Sans réflexion approfondie
GPT-4.5 a montré des améliorations notables dans les interactions de chat et une réduction des hallucinations. Les testeurs humains l’ont jugé plus précis et factuel que les modèles précédents, ce qui en fait un partenaire de conversation plus fiable.
Claude 3.7 Sonnet, quant à lui, fait preuve d’une efficacité exceptionnelle dans les applications en temps réel et les tâches de codage. Il a atteint des performances de pointe sur SWE-bench Verified et TAU-bench, démontrant ses prouesses en matière d’ingénierie logicielle et de résolution de problèmes complexes. En outre, son débit plus élevé que celui du GPT-4.5 le rend particulièrement adapté aux tâches nécessitant des réponses rapides et le traitement de grandes quantités de données.

Source : Anthropic
Prix et accessibilité
Le GPT-4.5, bien que doté de capacités impressionnantes, est vendu à un prix élevé. Son prix est 75 fois supérieur à celui de son prédécesseur, le GPT-4, sans justification claire de cette augmentation substantielle. Cette stratégie de prix risque de limiter son accessibilité à de nombreux utilisateurs potentiels.
En revanche, Claude 3.7 Sonnet offre une option plus abordable. Sa structure de prix est nettement plus compétitive :
- 25 fois moins cher pour les jetons d’entrée par rapport à GPT-4.5
- 10 fois moins cher pour les jetons de sortie
- Tarification spécifique : 3 dollars par million de jetons d’entrée et 15 dollars par million de jetons de sortie.
En ce qui concerne la disponibilité, GPT-4.5 est actuellement accessible aux utilisateurs et développeurs de GPT Pro via l’API, avec des plans pour étendre l’accès aux utilisateurs Plus, aux institutions éducatives et aux équipes. Claude 3.7 Sonnet, cependant, offre une accessibilité plus large à travers tous les plans Claude (Free, Pro, Team, Enterprise), ainsi qu’à travers l’API Anthropic, Amazon Bedrock, et Google Cloud’s Vertex AI.
Ces différences de prix et d’accessibilité ont un impact significatif sur l’adoption potentielle et les cas d’utilisation de chaque modèle, Claude 3.7 Sonnet pouvant intéresser un plus grand nombre d’utilisateurs en raison de son rapport coût-efficacité et de sa plus grande disponibilité.
Cas d’utilisation
Le GPT-4.5 et le Claude 3.7 Sonnet offrent tous deux des capacités uniques qui répondent à diverses applications du monde réel. GPT-4.5 excelle en tant que partenaire conversationnel avancé, surpassant les modèles précédents en termes de précision et réduisant les hallucinations. Sa compréhension améliorée du contexte le rend idéal pour le service client, la création de contenu et les expériences d’apprentissage personnalisées.
Claude 3.7 Sonnet, en revanche, brille dans le domaine du codage et du développement de logiciels. Ses capacités de codage agentique, démontrées par Claude Code, automatisent des tâches telles que la recherche de code, l’exécution de tests et l’utilisation d’outils de ligne de commande. Cela en fait un atout inestimable pour les entreprises qui cherchent à rationaliser leurs processus de développement.
Perspectives d’avenir et conclusion
La publication de GPT-4.5 et de Claude 3.7 Sonnet marque une étape importante dans le développement de l’IA, ouvrant la voie à des avancées encore plus révolutionnaires. Bien que GPT-4.5 soit considéré comme une mise à jour mineure, il jette les bases de futurs modèles dotés de capacités de raisonnement améliorées. Claude 3.7 Sonnet, avec son modèle de raisonnement hybride, représente un changement dynamique dans le paysage de l’IA, influençant potentiellement l’orientation des développements futurs.
Au fur et à mesure de l’évolution de ces modèles, nous pouvons nous attendre à de nouvelles améliorations en matière d’apprentissage non supervisé, de capacités de raisonnement et d’optimisations spécifiques à certaines tâches. La nature complémentaire de l’apprentissage non supervisé et du raisonnement suggère que les futurs modèles d’IA présenteront probablement des capacités de résolution de problèmes encore plus sophistiquées.