# Claude 3.7 Sonnet

> Fiche du modèle de langage Claude 3.7 Sonnet sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Claude 3.7 Sonnet (Anthropic) : score IA de 68,3, 122e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/claude-3-7-sonnet/
Origine : Anthropic · États-Unis · sorti le 24 février 2025

## Score général

- Score IA : 68,3 (marge à 90 % : de 65,5 à 71,1)
- Rang : 122 (Groupe 10, ex æquo)
- Couverture : 95 % du poids des tâches, 25 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 69,3 | Rang 80 · 56 % |
| Code | 70,1 | Provisoire · 23 % |
| Agents | 70,1 | Provisoire · 22 % |
| Usage | 67,5 | Rang 139 · 100 % |
| Maths | 64,6 | Provisoire · 38 % |
| Sciences | 70,4 | Rang 68 · 60 % |
| Français | 63,8 | Rang 83 · 56 % |
| Vision | 68,0 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 71,4 | Rang 109 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Claude 3.7 Sonnet (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-3-7-sonnet-thinking) | 17,7 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | non publié |
| [Claude 3.7 Sonnet (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/claude-3-7-sonnet) | 15,3 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 3 $ / 15 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/claude-3-7-sonnet-thinking

## Exécution locale

Non. Claude 3.7 Sonnet est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 2,63 € / 13,2 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 200 000 jetons (environ 150 000 mots)
- Entrées : Texte, image, PDF
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Octobre 2024

## Où le trouver

- Par API : [API Anthropic](https://docs.anthropic.com)
- L'essayer : [Claude](https://claude.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 94,7 % | 55,4 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 94,2 % | 50,1 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MATH Level 5 | Maths | 91,2 % | 67,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MATH Level 5 | Maths | 90 % | 66,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 87,8 % | 74,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MATH Level 5 | Maths | 86,3 % | 63,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Fiction.LiveBench | Données | 83,3 % | 78,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 8,11 | 74,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 7,94 | 70,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 79 % | 67,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench | Hors tâche | 76,1 % | 70,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, code | Code | 74,5 % | 69,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 79,7 % | 72,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 71,4 % | 67,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 69,4 % | 64,8 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 76,8 % | 70,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 76,8 % | 70,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 68,4 % | 73,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MATH Level 5 | Maths | 68,2 % | 55,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GeoBench | Vision | 68 % | 66,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, code | Code | 67,5 % | 64,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 66,5 % | 50,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 66 % | 59,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 65,6 % | 63,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LiveBench | Hors tâche | 65,6 % | 61,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 65,3 % | 44,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GeoBench | Vision | 65 % | 61,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Aider Polyglot | Code | 64,9 % | 69,9 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 63,3 % | 58,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SWE-bench Verified | Code | 61 % | 70,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Aider Polyglot | Code | 60,4 % | 68,4 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| METR Time Horizons (taux de réussite) | Agents | 60 % | 71,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 57,8 % | 64,5 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| METR Time Horizons (taux de réussite) | Agents | 55,8 % | 67,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 66 % | 63,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CadEval | Vision | 54 % | 68,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 53,3 % | 63,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 393,2 Elo | 75,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 377,5 Elo | 71,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 452,7 Elo | 71,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Fiction.LiveBench | Données | 50 % | 59,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 411,7 Elo | 68,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 388,3 Elo | 66,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 431,4 Elo | 66,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 385,5 Elo | 66,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 46,7 % | 61,4 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, texte | Usage | 1 372,5 Elo | 63,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 390,3 Elo | 64,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 192,8 Elo | 67,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 386,9 Elo | 62,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 363,1 Elo | 61,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| DeepResearch Bench | Agents | 43,6 % | 69,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions en français | Français | 1 376,5 Elo | 60,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 175,2 Elo | 63,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 42,6 % | 51,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 39,8 % | 45,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OSWorld | Agents | 35,8 % | 69,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 46,4 % | 74,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 46,4 % | 74,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OSWorld | Agents | 35,6 % | 69,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| SpatialViz-Bench | Vision | 33,9 % | 51,9 | archivé | https://arxiv.org/abs/2507.07610 |
| SimpleBench | Raisonnement | 44,9 % | 72,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| TheAgentCompany | Agents | 30,9 % | 68,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 28,6 % | 68,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OSWorld | Agents | 27,1 % | 65,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TheAgentCompany | Agents | 26,3 % | 66,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ForecastBench | Raisonnement | 61,8 % | 94,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 21,9 % | 53,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 21,2 % | 66,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Cybench | Sécurité | 20 % | 65,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 13,6 % | 63,1 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 11,6 % | 62,0 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 39 % | 71,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 4,1 % | 64,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 3,4 % | 63,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 3,1 % | 63,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 3,1 % | 63,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EnigmaEval | Raisonnement | 4,2 % | 69,4 | actif | https://labs.scale.com/leaderboard/enigma_eval |
| GSO | Code | 3,8 % | 69,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSO | Code | 3,8 % | 69,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 8 % | 58,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| VPCT (Visual Physics Comprehension Test) | Vision | 35 % | 66,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EnigmaEval | Raisonnement | 2,3 % | 62,8 | actif | https://labs.scale.com/leaderboard/enigma_eval |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0,9 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0,7 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0,4 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 0 % | 64,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Claude 3.7 Sonnet ?** Claude 3.7 Sonnet obtient un score IA de 68,3, avec une marge de 65,5 à 71,1, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 122e sur 246 modèles, à partir de 25 mesures.

**Dans quelles tâches Claude 3.7 Sonnet est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont écriture (71,4) et sciences (70,4). Sa tâche la plus faible est français (63,8).

**Claude 3.7 Sonnet peut-il tourner en local ?** Non. Claude 3.7 Sonnet est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Claude 3.7 Sonnet ?** 2,63 € par million de jetons en entrée et 13,2 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Claude 3.7 Sonnet ?** Claude 3.7 Sonnet est édité par Anthropic (États-Unis), et il est sorti le 24 février 2025. C'est un modèle fermé.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com