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这个讨论围绕Claude 3.7在人工分析编码基准测试中排名低但被认为是编码最佳展开。有人质疑基准测试能否代表实际能力，有人分享Claude 3.7的使用体验，包括输出代码量、任务处理能力等，也有人对Claude 3.7存在的问题进行分析，整体氛围较为理性和平和。

👍 编码基准测试侧重于竞争性编程问题，不能代表优秀软件工程师
- 支持理由：大多数编码基准测试的内容局限性，擅长竞赛不代表是优秀软件工程师
- 反对声音：无
🔥 实际使用体验比基准测试结果更重要
- 正方观点：Claude 3.7单次输出代码量多、能完成复杂任务等实际优势
- 反方观点：无
💡 Claude 3.7在Livebench编码排名第二
- 解释：仅次于o3 - mini - high这一事实可以解释它在特定基准测试中的排名情况
🤔 Claude 3.7能输出更多功能性代码但不确定是否有效
- 解释：虽然有更多功能性代码输出，但没有经过高难度思维任务测试无法确定有效性
💪 大多数编码基准测试存在问题
- 解释：举例说明如swe - bench被利用，很多测试不能准确衡量能力

“😂因为大多数编码基准测试侧重于竞争性编程问题，这并不能代表一个优秀的软件工程师。”
- 亮点：指出编码基准测试存在局限性的本质原因
“🤔I don’t care what the benchmarks say - it outputs 3x more code in a single shot than anything else on the market (as in, entire repos) and can do some wildly complex things that no other AI has pulled off for me.”
- 亮点：强调Claude 3.7在实际使用中的优势，突出实际体验的重要性
“👀this is a bs benchmark.”
- 亮点：简洁地表达对基准测试意义的否定态度
“😎Claude requires less fixing and clean up then any other LLM I’ve used.”
- 亮点：从对比角度说明Claude使用时的优势
“🤓You’re misspelling words in your prompt and your grammar is badly off, I’m impressed it understood at all.”
- 亮点：指出提问提示中的问题对模型理解的影响

总体情感倾向为中性偏质疑。主要分歧点在于基准测试是否有意义以及Claude 3.7是否真的是最佳编码AI。可能的原因是不同人对基准测试的重视程度不同，有些人更看重实际使用体验，有些人则认为基准测试有一定的参考价值。

详细内容：

《关于Claude 3.7在编码领域表现的热门讨论》

在Reddit上，一个题为“If claude 3.7 is the best for coding then why is it ranked low on artificial analysis coding benchmarks?”的帖子引发了热烈关注，获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要探讨了Claude 3.7在编码方面被认为是最佳的，但在一些人工分析编码基准测试中排名却较低的现象。讨论方向主要集中在对基准测试的有效性、Claude 3.7的实际表现以及与其他模型的比较等方面。

讨论焦点与观点分析：有人认为大多数编码基准测试侧重于竞争编程问题，不能代表成为一名优秀软件工程师的能力，相信编码基准测试将很快更新以更关注现实场景。还有人表示如果能有相关论文的网址或标题就太好了。

有人认为Claude 3.7是目前市场上最好的编码AI，它能一次性输出比其他任何产品都多3倍的代码，能完成非常复杂的任务。但也有人提出质疑，认为写更多代码不一定意味着编码能力强。有人分享自己的经历，称Claude 3.7在某些方面表现不佳，而其他模型能处理得很好。

有人用Claude 3.7对自己国家的税收系统进行建模和蒙特卡罗模拟，感觉比其他模型好，代码往往首次运行就能成功。也有人指出帖子中的一些基准测试对Claude 3.7禁用了推理功能，其主要优势在于思考过程。

有人认为模型在收到完全混乱的提示时会有困难，还有人觉得基准测试很差，应亲自尝试每个模型来确定哪个更适合自己的应用。

总之，关于Claude 3.7在编码领域的表现，大家观点各异，讨论热烈。但也有共识，即不能完全依赖基准测试来评价其性能，实际应用中的效果更为重要。

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