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1.服務商優勢

? 市場表現強勁：網站流量達到4.5M。
? 全球業務覆蓋：美國流量占比11.31%。

Anthropic

Anthropic截圖

1.服務商優勢

? 網站流量表現優秀：日均訪問量達640萬。
? 多國市場覆蓋：美國流量占比16.4%，覆蓋多個國家。
? 全天候在線客服：支持24小時在線服務。
? SEM評分良好：SEM評分為57，排名8K。
? 業務范圍廣泛：涵蓋五個國家的用戶流量。

以上僅列舉了這幾家服務商的部分優勢數據。若想獲取更多關于網站流量、排名及權重的完整詳細信息。請點此查看報表詳情??

Gemini-2.5-Pro是谷歌發布的多模態大型語言模型，具有強大的推理和編碼能力。它支持文本、圖像、音頻、視頻、代碼的協同處理，上下文容量達100萬token，能處理超長文檔。該模型在多項基準測試中表現優異，如在LMArena的編碼排行榜上排名第一，在LiveCodeBench測試中超越Claude 3.7 Sonnet。其“深度思考”模式可權衡多種假設后回應，目前可通過Google AI Studio等平臺預覽。

claude3.7 sonnet 20250219

Claude 3.7 Sonnet20250219是首創混合推理模式，可在快速響應與深入推理間切換。支持200K令牌上下文窗口，輸出最高128K令牌。編碼能力顯著提升，SWE-bench Verified達70.3%，TAU-bench零售任務81.2%。新增Claude Code工具，優化開發流程。定價為輸入$3/百萬令牌，輸出$15/百萬令牌，廣泛應用于編碼、數據分析、客服自動化等領域。

了解了這些服務商的整體市場表現后，接下來我們將深入到它們提供的核心API產品層面，具體看看gemini-2.5-Pro、claude3.7 sonnet 20250219這兩款大模型在價格、基礎參數、和性能基準測試中的對比差異。

AI大模型多維度對比分析

1.基礎參數對比

API模型名稱	輸入方式	輸出方式	上下文長度(Token)	上下文理解	文檔理解	是否支持流式輸出	是否支持聯網搜索	是否開源	多模態支持
Google Gemini	文本、代碼、圖片、音頻、視頻	文本	100 萬個 token	?	?	?	?	?	?
Anthropic	文本、圖片	文本	200K	?	?	?	?	?	?

Google Gemini具備多模態支持，擁有極高的上下文長度和流式輸出能力，適合復雜多維度內容生成。Anthropic則在文檔理解方面表現突出，適合高效文本處理。整體對比顯示，Google Gemini更適合多模態應用場景，而Anthropic更擅長文本密集型任務。兩者均支持聯網搜索，提高信息獲取能力。

2.API模型價格對比

API模型名稱	免費試用額度	輸入價格（緩存命中）	輸入價格（緩存未命中）	輸出價格
Google Gemini	每分鐘最多 60 個請求，每小時 3,000 個請求，每天 30 萬個代幣（提示 + 響應）	￥0.00125/千Token (￥1.25/1M Tokens), 提示小于等于 20 萬個令牌￥0.00250/千Token (￥2.50/1M Tokens), 提示大于 20 萬個令牌	￥0.00031/千Token (￥0.31/1M Tokens), 提示數量小于等于 20 萬個令牌￥0.000625/千Token (￥0.625/1M Tokens), 提示數量大于 20 萬個￥4.50/每小時 1,000,000 個令牌	￥0.01500/千Token (￥15.00/1M Tokens), 提示詞不超過 20 萬個令牌
Anthropic	免費用戶每天可發送約20-50條短消息	￥0.003/千Token (￥3.00/1M Tokens)	￥0.003/千Token (￥3.00/1M Tokens)	￥0.015/千Token (￥15.00/1M Tokens)

Google Gemini提供更高的請求額度和較低的輸入價格，適合高頻訪問和大規模數據處理；Anthropic則通過簡單的定價和免費消息支持小型交互。整體對比顯示，Gemini更適合需要大量數據處理的企業，而Anthropic適用于簡單信息交流。兩者都提供相似的輸出價格，適合廣泛應用場景。

3.性能基準測試對比

數學推理能力 (GSM8K/MATH基準)

Gemini 2.5 Pro
在數學領域表現突出，尤其在復雜數學問題（如代數、幾何）的符號推理和多步驟計算中準確率顯著高于Claude 3.7 Sonnet。其SWE Bench編碼測試中數學相關子任務通過率達63.8%，且能處理高難度動態數學模擬（如物理引擎實現）。
Claude 3.7 Sonnet
數學推理能力稍遜，GSM8K測試中準確率約為62.3%，但在基礎算術和統計問題中表現穩定。對長上下文數學問題的解析存在局限性（如200k token窗口限制影響多公式推導）。

科學推理能力 (MMLU/AGI Eval科學子集)

Gemini 2.5 Pro
多模態科學理解能力領先，可整合文本、圖像和代碼數據（如化學分子結構可視化、物理實驗模擬）。在AGI Eval科學類任務中，其跨學科綜合得分比Claude高約5%，尤其在生物學和地球科學領域優勢明顯。
Claude 3.7 Sonnet
更擅長純文本科學文獻解析（如PubMedQA醫療問答），但在需要多模態輸入的實驗設計任務中表現較弱。MMLU科學子測試中準確率落后Gemini約3%。

代碼生成能力 (HumanEval/AGI Eval編程子集)

Gemini 2.5 Pro
當前最強編碼模型，支持百萬級上下文窗口（2M token即將推出），可一次性生成完整項目（如JavaScript飛行模擬器、Three.js實現的3D魔方求解器）。在SWE Bench硬核測試中通過率63.8%，且能處理4D空間編程挑戰（如旋轉超立方體碰撞檢測）。
Claude 3.7 Sonnet
代碼生成穩定性較差，在復雜任務中易出現邏輯錯誤（如Rubik’s Cube求解器顏色錯亂）。但代碼可讀性更優，適合快速原型開發。

多步驟推理能力 (AGI Eval/MMLU綜合)

Gemini 2.5 Pro
超長上下文支持使其在多步驟推理（如法律案例分析、醫學診斷流程）中表現卓越。AGI Eval多跳問答測試中，其答案連貫性比Claude高7%，且能自動修正中間推理錯誤。
Claude 3.7 Sonnet
推理步驟超過5步時準確率下降明顯（受限于上下文長度），但在結構化邏輯推理（如數學歸納法）中仍具競爭力。

事實準確性 (C-Eval/MMLU事實核查)

Gemini 2.5 Pro
事實核查綜合準確率89%，尤其在時效性數據（如2025年科技動態）和跨語言事實（中英雙語對照）驗證中表現最佳。但存在過度生成風險（可能補充未驗證細節）。
Claude 3.7 Sonnet
保守性事實校驗策略使其在敏感領域（如法律條文）錯誤率更低，但應對新興科技術語時更新延遲（如部分2025年模型參數描述不準確）。