Anthropic最新發布的Claude 4到底有多強？

如果說目前有哪個領域讓世界瞠目結舌，那非生成式人工智慧莫屬。每天都有新的 LLM 傲視群雄，這次輪到 Claude 了！Anthropic 剛剛釋出了 Anthropic Claude 4 型號系列。此次釋出包括兩個高階型號：Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4。這些模型是現有所有 LLM 的升級版，將與谷歌和 OpenAI 的頂級模型展開激烈競爭。Claude 4 模型在編碼和複雜推理任務中均表現出色。除此之外，Claude 4 模型還具有擴充套件思維的人工智慧模式，使它們在所有可能的方面都優於其前輩。在本文中，我們將探討 Claude 4 的兩種新模型：Opus 和 Sonnet，以及它們的功能、效能和應用。

什麼是Claude Opus 4和Sonnet 4模型？

Anthropic 的 Claude 4 型號系列包括兩個新一代 LLM：Opus 和 Sonnet。這兩款模型採用混合思維，具有卓越的編碼、高階推理和人工智慧代理構建能力。根據查詢內容的不同，這兩種型號可以從簡單任務的閃電響應速度切換到複雜任務的深入推理的擴充套件思維。

什麼是Claude Opus 4？

該模型是作為領先的人工智慧編碼模型提出的。Claude Opus 4 能有效處理時間長、要求高的任務。它能在多個步驟中保持專注。報告顯示，Claude Opus 4 在 SWE-bench 等基準測試中以 72.5% 的成績遙遙領先。它在 Terminal-bench 中的得分也高達 43.2%。在複雜推理任務方面，這些分數超過了競爭對手，包括 GPT-4.1 和 谷歌的 Gemini 2.5 Pro。該模型可在涉及多個步驟的複雜任務中提供持續效能，並能不受阻礙地執行數小時，以提供更高的效能。

什麼是Claude Sonnet 4？

該模型是 Sonnet 3.7 的升級版。它在效能和成本效益之間實現了良好的平衡。Sonnet 4 具有強大的編碼和推理能力。它在 SWE-bench 上獲得了 72.7% 的分數。該模型設計用於一般用途，精度更高。它還受益於擴充套件思維的人工智慧原理。該模型在各種用例的效能和效率之間實現了更大的平衡，併為更好地執行程式碼帶來了更好的可控性。雖然該模型在效能上低於 Opus 4，但它兼顧了能力和實用性。

Claude 4模型Opus 4和Sonnet 4的主要特點

Anthropic Claude 4 型號具有幾個重要的增強功能。這些功能提高了它們的實用性和效能。

1. 使用工具擴充套件思維（測試版）：兩款模型現在都具有測試版功能。這使它們能夠使用外部工具，如網路搜尋。這種工具的使用發生在長時間的推理過程中。擴充套件思維人工智慧允許模型在推理和使用工具之間切換。這一過程有助於提高其反應的準確性。這是處理複雜推理任務的一個關鍵進展。
2. 改進的記憶體處理：當模型可以訪問本地檔案時，它們的記憶體會大大提高。它們可以提取並儲存重要事實。這有助於保持對話的連續性。這還能讓它們隨著時間的推移積累知識。這一改進對 Claude Opus 4 及其應用程式至關重要。
3. Claude Code的可用性：Claude Code 是 Anthropic 的命令列互動工具。它現在已普遍可用。該工具支援使用 GitHub Actions 在後臺執行任務。它還能與 VS Code 和 JetBrains 等開發環境連線。這種連線使結對程式設計更加順暢，增強了這種人工智慧編碼模式的實用性。
4. 新的 API 功能：Anthropic 還發布了四個新的 API 功能。其中包括程式碼執行工具和 MCP 聯結器。此外，還提供檔案 API 和長達一小時的提示快取。這些工具增強了開發人員的能力。他們可以使用 Anthropic Claude 4 構建更強大的人工智慧代理。

Claude 4模型Opus和Sonnet：實際操作

現在，讓我們試用一下 Claude 4，看看它在實際應用中的表現如何。在本節中，我們將探討 Claude 4 模型可顯著提高開發和解決問題效率的三個核心領域：

任務 1：設計一個多模式密室逃脫謎題

提示詞：

“Imagine you’re tasked with designing a virtual escape room that integrates various sensory elements—textual clues, auditory hints, and visual puzzles. The theme is ‘Time Traveler’s Dilemma,’ where players must navigate through different historical eras to prevent a temporal catastrophe. Outline the sequence of challenges, the type of puzzles in each era, and how they interconnect to form a cohesive narrative. Ensure the puzzles require logical reasoning, pattern recognition, and historical knowledge.”

輸出：

Claude 4 創作了一個令人印象深刻的故事和一條可玩的時間線。這說明了 Claude 4 在創意方面的出色表現。其成果非常吸引人，同時也很有吸引力。

任務 2：為即時語言翻譯設計一種新演算法

提示：

“Develop an algorithm that enables real-time translation of sign language into spoken words using wearable technology. Consider the challenges of gesture recognition, context understanding, and speech synthesis. Provide a high-level overview of the system architecture, the machine learning models involved, and how the system ensures accuracy and latency requirements are met.”

輸出：

在這裡，我們看到了一個工件錯誤，也許是生成的 React 程式碼中存在語法錯誤。但從解釋中，我們可以看到 Claude 4 已經徹底新增了每個功能，並提供了適當的理由。

任務 3：複雜的物理問題

提示詞：

“Using the Schwarzschild solution of general relativity, derive the relativistic perihelion precession Δφ of a test particle in a bound orbit around a central mass M. Your derivation should:

1. Start from the Schwarzschild metric and write down the effective potential for radial motion.
2. Obtain the equation for the orbit u(φ)=1/r(φ) and perform a perturbative expansion to first order in GM/(c²a(1–e²)),
3. Show that the extra advance per orbit is

Δϕ  =  6π G Ma (1−e2) c2 , \Delta\phi \;=\; \frac{6\pi\,G\,M}{a\,(1-e^2)\,c^2}\,,Δϕ=a(1−e2)c26πGM​,

1. Finally, compute the numerical value of Δφ per century for Mercury, using

• M⊙=1.9885×1030 kgM_{\odot}=1.9885\times10^{30}\,\mathrm{kg}M⊙​=1.9885×1030kg
• a=5.79×1010 ma=5.79\times10^{10}\,\mathrm{m}a=5.79×1010m
• e=0.2056e=0.2056e=0.2056
• Mercury’s orbital period ≈ 88 days.

Present your work step by step, then state the final numeric result in arcseconds per century at the very end.”

輸出：

實際答案：42.7′′（弧秒/世紀）

Claude 4 答案：43.1弧秒/世紀。

我們可以看到，Claude 4 的推理能力值得稱讚；它生成了一個有詳細解釋的逐步解題方案。它的最終答案几乎接近實際答案，但所採用的方法完全沒有問題。

Claude 4 模型：效能評估

Claude Opus 4 和 Sonnet 4 效能卓越。這些資料彰顯了它們的實力。

• Claude Opus 4：該模型在 SWE-bench 中的得分率為 72.5%。它在 Terminal-bench 中也取得了 43.2% 的成績。這些結果顯示了它在高要求編碼任務和複雜推理任務中的優勢。作為人工智慧編碼模型，Claude Opus 4 樹立了很高的標準。
• Claude Sonnet 4：該模型在 SWE 測試獲得了 72.7% 的分數。這表明它具有處理一般編碼的能力。它在高效推理任務方面也表現出色。該模型得益於與擴充套件思維人工智慧類似的方法

Claude 4

顯然，Claude 4 模型在 SWE-bench Verified（真實軟體工程任務的效能基準）上處於領先地位。

Claude 4

Claude 4 模型在各種任務中的表現均優於 OpenAI 的 GPT-4.1 和 Gemini 2.5 Pro，並在編碼、推理、多模態能力和代理任務方面表現出色。

訪問Claude 4 和定價資訊

要訪問 Claude Sonnet 4，只需登入 https://claude.ai/。Sonnet 4 現已上市。

人類學 Claude 4 模型，包括 Claude Opus 4 和 Sonnet 4，均可訪問。它們可透過多個平臺獲得。

• Anthropic API
• Amazon Bedrock
• Google Cloud’s Vertex AI

定價結構與之前的模型相同。

• Opus 4：每百萬輸入 token 的成本為 15 美元。輸出 token 成本為每百萬枚 75 美元。
• Sonnet 4：每百萬個輸入 token 的成本為 3 美元。輸出 token 成本為每百萬枚 15 美元。

免費使用者可以訪問 Claude Sonnet 4。擴充套件功能需要 Pro、Max、Team 或 Enterprise 計劃。這種結構使高階人工智慧編碼模型更容易使用。

行業使用和實際應用

一些領先的公司已經在使用 Anthropic Claude 4 模型。他們正在將這些模型整合到自己的業務中。

• GitHub：該公司計劃使用 Claude Sonnet 4。它將成為 GitHub Copilot 中新編碼代理的基礎模型。這顯示了該公司對其人工智慧編碼模型能力的信心。
• Replit：他們報告稱 Claude Opus 4 的精確度更高。Replit 指出在跨多個檔案的複雜變更方面取得了重大進展。
• Rakuten：這家公司測試了 Claude Opus 4 的能力。它使用了一個具有挑戰性的開源重構模型。該模型獨立執行了 7 個小時，效能穩定。
• Sourcegraph：他們觀察到 Sonnet 4 能更長時間地完成任務。它能更深入地理解問題。它還提供了更優雅的程式碼質量，對複雜的推理任務非常有用。

這些採用表明了 Anthropic Claude 4 的實用價值。

競爭格局一覽

OpenAI 的 GPT-4.1 系列也在人工智慧領域取得了進展。它側重於智慧、推理和效率。然而，Anthropic 的 Anthropic Claude 4 模型樹立了新的基準。Claude Opus 4 尤其擅長編碼和複雜的推理任務。Claude 4 結合了擴充套件思維人工智慧、工具使用和更好的記憶力，是一個強有力的替代選擇。

小結

Anthropic 的 Claude 4 模型是人工智慧領域的一大進步。它在編碼和複雜推理任務方面表現出了特別的優勢。擴充套件的人工智慧思維、工具整合和改進的記憶體等功能都非常重要。Claude 4 模型，尤其是 Claude Opus 4，將重塑人工智慧應用。隨著人工智慧的發展，Claude 4 將成為一個強大的工具。它有利於尋求先進人工智慧解決方案的開發人員和組織。這種人工智慧編碼模型提供了新的可能性。