GPT-4.5 vs. Claude 3.7 Sonnet: Um mergulho profundo nos avanços da IA

O cenário da inteligência artificial está evoluindo rapidamente, com dois modelos recentes se destacando: GPT-4.5 e Claude 3.7 Sonnet. Esses modelos avançados de linguagem representam saltos significativos nos recursos de IA, cada um trazendo pontos fortes exclusivos para a mesa.

O GPT-4.5 da OpenAI, embora seja uma atualização menor, apresenta melhorias na redução de alucinações e no aprimoramento de conversas naturais. Por outro lado, o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic chamou a atenção por sua excepcional capacidade de codificação e economia. Ambos os modelos atendem a uma ampla gama de usuários, desde desenvolvedores e pesquisadores até empresas que buscam soluções de IA de ponta.

À medida que esses modelos ultrapassam os limites do que é possível em IA, eles estão remodelando as expectativas e os aplicativos em vários setores, preparando o terreno para avanços ainda mais transformadores no futuro próximo.

Principais recursos do GPT-4.5 e do Claude 3.7 Sonnet

Tanto o GPT-4.5 quanto o Claude 3.7 Sonnet trazem avanços significativos para o cenário da IA, cada um com seus pontos fortes exclusivos. O GPT-4.5, descrito como o “maior e mais experiente modelo da OpenAI até o momento”, concentra-se na expansão do aprendizado não supervisionado para aprimorar o conhecimento de palavras e a intuição, reduzindo as alucinações. Esse modelo é excelente para aprimorar os recursos de raciocínio e melhorar as interações de bate-papo com uma compreensão contextual mais profunda.

Por outro lado, o Claude 3.7 Sonnet apresenta um modelo de raciocínio híbrido inovador, que permite respostas rápidas e raciocínio ampliado, passo a passo. Ele se destaca especialmente na codificação e no desenvolvimento web front-end, apresentando excelentes habilidades de acompanhamento de instruções e raciocínio geral.

Principais aprimoramentos:

  • GPT-4.5: recursos aprimorados de aprendizagem não supervisionada e de conversação
  • Claude 3.7 Sonnet: Raciocínio híbrido avançado e capacidade superior de codificação
  • Ambos os modelos: Recursos multimodais aprimorados e raciocínio adaptativo

Desempenho e avaliação

Tarefa GPT-4.5 (vs 4o) Claude 3.7 Sonnet* (vs 3.5)
Codificação Aprimorado Supera significativamente o desempenho
Matemática Melhoria moderada Melhor nos problemas do AIME’24
Raciocínio Desempenho semelhante Desempenho semelhante
Multimodal Desempenho semelhante Desempenho semelhante

* Sem pensar muito

O GPT-4.5 apresentou melhorias notáveis nas interações de bate-papo e reduziu as alucinações. Os testadores humanos o avaliaram como mais preciso e factual em comparação com os modelos anteriores, tornando-o um parceiro de conversação mais confiável.

Benchmarks do GPT-4.5

O Claude 3.7 Sonnet, por outro lado, demonstra uma eficiência excepcional em aplicativos em tempo real e tarefas de codificação. Ele alcançou um desempenho de ponta no SWE-bench Verified e no TAU-bench, demonstrando sua proeza em engenharia de software e solução de problemas complexos. Além disso, sua maior taxa de transferência em comparação com o GPT-4.5 o torna particularmente adequado para tarefas que exigem respostas rápidas e processamento de grandes quantidades de dados.

Claude 3.7 Benchmarks de soneto

Fonte: Antrópico

Preços e acessibilidade

O GPT-4.5, embora apresente recursos impressionantes, vem com um preço elevado. Seu preço é 75 vezes maior que o de seu antecessor, o GPT-4, sem uma justificativa clara para esse aumento substancial. Essa estratégia de preços pode limitar sua acessibilidade a muitos usuários em potencial.

Em contrapartida, o Claude 3.7 Sonnet oferece uma opção mais econômica. Sua estrutura de preços é significativamente mais competitiva:

  1. 25 vezes mais barato para tokens de entrada em comparação com o GPT-4.5
  2. 10 vezes mais barato para tokens de saída
  3. Preço específico: US$ 3 por milhão de tokens de entrada e US$ 15 por milhão de tokens de saída

Em relação à disponibilidade, o GPT-4.5 está atualmente acessível aos usuários e desenvolvedores do GPT Pro via API, com planos de estender o acesso a usuários Plus, instituições educacionais e equipes. O Claude 3.7 Sonnet, no entanto, oferece acessibilidade mais ampla em todos os planos do Claude (Free, Pro, Team, Enterprise), bem como por meio da API Anthropic, Amazon Bedrock e Vertex AI do Google Cloud.

Essas diferenças de preço e acessibilidade afetam significativamente a adoção potencial e os casos de uso de cada modelo, com o Claude 3.7 Sonnet potencialmente atraente para uma gama maior de usuários devido à sua relação custo-benefício e disponibilidade mais ampla.

Casos de utilização

Tanto o GPT-4.5 quanto o Claude 3.7 Sonnet oferecem recursos exclusivos que atendem a diversas aplicações do mundo real. O GPT-4.5 se destaca como um parceiro de conversação avançado, superando os modelos anteriores em termos de precisão e reduzindo as alucinações. Sua compreensão contextual aprimorada o torna ideal para atendimento ao cliente, criação de conteúdo e experiências de aprendizagem personalizadas.

O Claude 3.7 Sonnet, por outro lado, brilha no campo da codificação e do desenvolvimento de software. Seus recursos de codificação agêntica, demonstrados pelo Claude Code, automatizam tarefas como pesquisa de código, execução de testes e uso de ferramentas de linha de comando. Isso o torna um recurso inestimável para empresas que buscam otimizar seus processos de desenvolvimento.

Perspectivas futuras e conclusão

O lançamento do GPT-4.5 e do Claude 3.7 Sonnet é um marco significativo no desenvolvimento da IA, preparando o terreno para avanços ainda mais revolucionários. Embora o GPT-4.5 seja visto como uma pequena atualização, ele estabelece a base para futuros modelos com recursos de raciocínio aprimorados. O Claude 3.7 Sonnet, com seu modelo de raciocínio híbrido, representa uma mudança dinâmica no cenário da IA, influenciando potencialmente a direção de desenvolvimentos futuros.

À medida que esses modelos continuam a evoluir, podemos prever mais melhorias na aprendizagem não supervisionada, nos recursos de raciocínio e nas otimizações específicas de tarefas. A natureza complementar da aprendizagem não supervisionada e do raciocínio sugere que os futuros modelos de IA provavelmente apresentarão habilidades de solução de problemas ainda mais sofisticadas.

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