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11月25日凌晨,Anthropic发布了其迄今最强大的AI模型Claude Opus 4.5。该公司宣称,新模型在软件工程任务上实现了“最先进性能”,进一步加剧了其与OpenAI、谷歌等对手之间的竞争。
Claude Opus 4.5在Anthropic软件工程测试中表现出色,得分超越Gemini 3 Pro、GPT-5.1等一众对手。
公司数据显示,该模型在SWE-bench Verified(一项评估现实世界软件工程能力的基准测试)中达到了80.9%的准确率,表现超越了OpenAI的GPT-5.1-Codex-Max(77.9%)、Anthropic自家的Sonnet 4.5(77.2%)以及谷歌的Gemini 3 Pro(76.2%)。


图:Claude Opus 4.5在SWE Bench软件工程测试中的性能表现

在核心工程测试中超越所有人类工程师
Claude Opus
4.5在Anthropic内部一项高难度工程评估中创下了新纪录。这项评估本是公司为性能工程师岗位设计的限时编程测试,要求求职者在两小时内完成,旨在考察其技术能力与问题判断力。
Anthropic透露,通过采用“并行测试时计算”技术,即汇总模型的多次解题尝试并筛选最优结果,Opus
4.5的最终得分超越了所有曾参与该测试的人类工程师。
在不限时间的条件下,若在其专用编码环境Claude Code中运行,Claude Opus
4.5的解题表现更是与史上最高分的人类工程师持平。
不过该公司也坦言,这类测试无法衡量其他关键专业技能,例如团队协作、有效沟通,或是经年累月形成的专业直觉。
效率飞跃:核心基准测试token消耗大幅降低76%
除原始性能突破外,Anthropic更将效率提升视为Claude Opus
4.5的核心竞争力。新模型在达成相同甚至更优结果时,所需处理的计算token数量显著减少。
具体数据显示,在“中等”投入级别下,Opus 4.5可在SWE-bench Verified测试中达到与Sonnet
4.5相同的最高分,而输出token消耗量却大幅降低了76%。即便在“高”投入级别追求极限性能时,其表现比Sonnet
4.5再提升4.3个百分点,token使用量仍减少了近一半(48%)。
为赋予开发者更精细的控制权,Anthropic引入了全新的“投入”参数。用户可通过此参数,动态调节模型处理每个任务时所投入的计算工作量,从而在性能、响应速度和成本之间找到最佳平衡点。
GitHub首席产品官马里奥·罗德里格斯也证实了类似发现:“早期测试表明,Opus
4.5在token消耗减半的同时,性能仍超越了我们的内部编码基准,尤其在代码迁移与重构等复杂任务上表现尤为出色。”
阿尔伯特对此现象作出技术解读:Claude Opus
4.5并非直接更新其底层参数,而是在持续优化解决问题的工具与方法。“我们看到它在迭代精进任务技能,通过自主优化执行方式来提升最终效果,”他解释道。
这种自我进化能力已突破编程领域。阿尔伯特透露,在专业文档生成、电子表格处理和演示文稿制作等场景中,模型表现均有显著提升。
产品生态全面升级:深度集成Office与浏览器,突破对话长度限制
伴随新模型的发布,Anthropic同步推出了一系列面向企业场景的重要更新。
专为Excel设计的Claude功能现已向Max、Team及Enterprise用户全面开放,新增了对数据透视表、可视化图表及文件上传的完整支持。同时,Chrome浏览器扩展也已向全体Max用户开放使用。
本次更新最具革命性的当属“无限聊天”功能——该技术通过智能总结长对话中的早期内容,有效突破了传统上下文窗口的限制。“在Claude
AI产品中,凭借我们创新的内容压缩与内存管理技术,用户实际上获得了近乎无限的对话效果,”阿尔伯特解释道。
面向开发者群体,Anthropic推出了更具工程价值的“程序化工具调用”能力,使得Claude能够直接编写并执行可调用外部函数的代码。同时,Claude
Code不仅升级了“计划模式”,更以研究预览版形式推出了桌面客户端,首次支持开发者并行运行多个AI智能体会话。

三强竞逐加速,AI步入“自我进化”与盈利挑战并存新阶段
模型迭代速度正成为竞争焦点。
Opus 4.5距前代Haiku 4.5和Sonnet
4.5发布仅相隔数周,这折射出整个行业的加速态势。2025年间,OpenAI持续推出多个GPT-5变体,并于11月发布可自主运行24小时的Codex
Max模型;谷歌也经过数月打磨,在11月中旬正式推出Gemini 3。
值得注意的是,Anthropic正利用AI技术反哺自身研发。阿尔伯特透露:“无论是产品构建还是模型研究,Claude本身都在为我们提供助力,显著加速了开发进程。”
面对价格战可能带来的利润压力,阿尔伯特持乐观态度:“降价将推动更多初创公司深度集成并主推我们的技术,从而扩大市场基础。”然而,尽管AI市场预计十年内将突破万亿美元规模,主要实验室在巨额投入计算设施与人才的同时,盈利之路依然漫长,尚未有任何供应商确立绝对主导地位。
对企业和开发者而言,这场竞赛正转化为持续提升的性能与不断下降的成本。但随着AI在专业技术任务上逼近甚至超越人类水平,其对各行业工作模式的颠覆已从理论探讨变为现实挑战。
谈及AI在工程测试中超越人类的表现,阿尔伯特坦言:“这无疑是一个值得高度重视的信号。”
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