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Anthropic公司于2024年的3月初发布超越GPT4大模型Claude3，那么Claude3有哪些优点使其超越GPT4成为现阶段的模型之王呢？

Claude相较于GPT4上下文连贯性更强了，例如当你连续发很多中文的对话忽然跟GPT4说goodjob，GPT4可能会回答你以英文，但Claude可能就会考虑到语境，上下文后继续回复中文。

详细讲解，耐心答疑。一个不知疲倦，更不会嫌你「问题太傻」的优秀助教。

Claude 3 推出之后，风头正劲。其中的「超大杯」Opus 号称可以在各项指标上碾压 GPT-4。这不，最近有一篇关于 Claude 3 在各个科学领域应用的文章我的朋友圈里刷屏了。文章提到了 Claude 3 在材料学、物理学和数学等领域研究的应用，让人感到非常振奋。仿佛有了这款新的大语言模型，科研工作都可以交给它来完成。这篇文章引起了广泛关注，但也有不少人持怀疑态度。由于我对材料学了解不多，我也把文章分享到朋友圈，想听听大家的意见。

结果朋友们众说纷纭。有人认为有用，也有人认为没用。与其纠结于这些争论，不如我们亲自动手试一试。

我决定让 Claude 3 帮我解答一些微积分题目，看看它在高等数学方面的表现如何，能否给出正确答案。我从 可汗学院找了一些微积分的练习题。

第一题是求一个定积分，涉及求导和根号等操作。

这题目让我感到很熟悉，毕竟大学学过，但现在让我解题确实有难度，需要重新复习。与其自己花时间做题，不如直接把题目交给 Claude 3。

Claude 3 给出了完整的解题步骤，从已知条件出发，先求导数，再计算定积分，最后得出答案为 3。

我半信半疑，把题目输入可汗学院，没想到 Claude 3 的答案居然正确。

我怀疑这是不是碰巧蒙对了，于是又尝试了第二道题。

这次我直接把题目截图发给 Claude 3，它很快给出了详细的解题步骤，最终得出答案为 -9。

我把答案提交到可汗学院，结果依然正确。

两道题下来，已经很难说 Claude 3 是在乱猜了。至少对于可汗学院上的这些定积分练习题，它能够通过 OCR 识别题目，列出清晰的解题步骤，讲明原理，并给出准确答案。

除了高数题，我还让 Claude 3 尝试解答数独题。起因是去年我带学生参加了华为杯研究生数学建模大赛，最后获得了数模之星提名奖（一等奖 200 名中的前 12）。

大赛颁奖典礼，场馆里有个有趣的环节叫做「数学文化互动」。

大家聚在一起解各种数学题，从微积分到数独，应有尽有。

我对数独不太在行，当时就想到把题目拍照发给 ChatGPT 求解。

它虽然尝试分析，但最终没能解出来，我也没拿到奖品。

今年 3 月 10 日，我再次尝试，把同样的题目发给了网页版 ChatGPT。

它还是尝试分析题目，但我看到它开始编程时就知道不妙。

ChatGPT 的英文 OCR 能力虽然不错，对中文还有欠缺。但它编程来进行 OCR ，能力就立即下降一大截。因为这些 Python 包比起 ChatGPT 的 OCR 能力，差得太远了。果不其然，最后 ChatGPT 只识别出了 8、7、4 三个数字，根本没法解题。

于是它就开始执拗地继续尝试识别，识别出来的结果是这样的：

以及这样的：

总之，对于解题来说，ChatGPT 的这些努力毫无助益。

于是我把同样的题目发给了 Claude 3。令人惊喜的是，它直接给出了最终答案，没有任何迟疑。

然而，我仔细一看就发现答案有问题。比如答案中的左上角填入了数字 5，可其实 5 已经出现在了第一行第二列，所以这显然不对。后来我又测试了几道数独题，Claude 3 的表现都不尽如人意，没有一题答对。

为了找出问题所在，我让 Claude 3 展示 OCR 识别结果。

这一下，我立即找到了原因。

我发 Claude 3 虽然能准确识别每行数字，但对于空格的位置经常出错。比如第 3 行的正确填法是「x 3 x」。

但 Claude 3 却识别成「3 x x」。

数独题中，哪怕只有一个空格位置错了，也会导致整个答案出错。不能准确把握输入，相当于考试的时候审题出错，后续结果也就可想而知了。看来 OCR 中的空白位置识别失误，是 Claude 3 无法准确解答数独问题的短板。

我把实验的结果做成了视频，很快就有观众留言，反馈了自己测试的结果。

这证明了我的判断还是准确的。

通过这些实验，我们可以得出以下结论：Claude 3 在识别数学公式方面表现出色，能够准确识别数字和符号，理解公式含义，并给出正确解答。然而，它在数独题的空格位置识别上还存在问题，导致答案频频出错。

虽然 Claude 3 在理科题目的自动求解上还称不上完美，但在辅助自学方面，它的潜力不容小觑。想想看，以前我们做题时，还需要专门购买题目精讲手册，来详细讲解答案，帮助我们解除疑惑。现在有了 Claude 3，它能够根据你拍照输入的题目，提供详尽的解题步骤。遇到疑惑的地方，你还可以随时提问，却不用担心问题「太傻」，有损自己睿智的人设。这对于自学和课业辅导来说，是一个非常好的工具。

我目前只测试了定积分和数独题。至于 Claude 3 在其他理科题上的表现如何，还有待进一步探索。我相信，只要给它足够的准确知识作为上下文，Claude 3 在文科题目上也能有所斩获。欢迎大家都来尝试一下，更希望你能把测试结果分享到评论区，让我们共同探索人工智能在教育领域的应用前景。

祝 AI 辅导数学练习愉快！

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Claude 最实在的一点是即使是普通用户，也能用到上传文件、上传图片这些功能（只是用的模型比付费版性能差一些，对普通用户开放的是 Sonnet 版本，付费用户是 Opus 版本）。

但是 ChatGPT 就不行，免费的 GPT-3.5 就真的只有最基本的对话功能，所有高级的功能都需要订阅解锁 GPT-4 才行。

所以如果从免费版本的角度看，现在 Claude 3 是比 GPT-3.5 好用的。免费版本这方面，现在的 ChatGPT 已经没有任何优势了，像 claude，kimi 这些都要比 GPT3.5 好用，功能也多。ChatGPT 主打的还是 GPT-4。

	Claude 3 Sonnet	Claude 3 Opus	GPT-3.5	GPT-4
价格	免费	20美元/月	免费	20美元/月
上传文件	√	√	×	√
多模态	√	√	×	√
联网	×	×	×	√
绘图	×	×	×	√（DALL·E 3）

不过，虽然普通版 Claude 支持上传文件，但是我发现自打上线了 Claude 3，它支持的上下文长度被削弱了很多，很多时候一篇普通的论文都上传不上去，被提示超出长度限制。

↓ 一篇19页的论文提示我超出 173% 。

而且到底具体上下文长度是多少也是不清楚的，官方的文档说“上下文窗口和消息限制可能会根据当前需求而变化”。

反正我试了一下几篇以前可以上传的文档，现在都不行，所以感觉更新之后反而不如以前好用了。

对话数量也有限制，多用几次就会有提醒。

不过总体来说，Claude 还是很值得试试的，尤其是没有订阅 GPT-4 的用户，Claude 3 Sonnet 跟 GPT-4 在很多场景下也是不分上下的。

另外，Claude 网页端在使用体验上也比 ChatGPT 好一点，一些小细节，比如 Claude 支持历史对话搜索，个人比较喜欢。

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