主要功能
Claude Opus 4.5的工具鏈全面升級,包括開發者平台、
Claude Code、Chrome 外掛程式、
Excel和桌面端改造。其對模糊需求理解力提升,能自行定位複雜 bug,在軟體工程測試 SWE-Bench Verified 中得分超 80%,在8種程式語言中有7種的表現位列榜首。該模型對新興的AI原生程式語言
MoonBit提供原生支持,處理能力已達到與主流語言相當的水平,支持批量翻譯其他程式語言代碼到MoonBit,效率非常高。GitHub上已積累1000萬行MoonBit代碼,作為大模型的語料。該模型在SWE-bench Multilingual測試中7種程式語言實現性能領先,並破解高難度Agent測評基準τ2-bench。
根據METR最新報告,Claude Opus 4.5的50%任務完成時間跨度約為4小時49分鐘,為迄今公布的最長記錄;80%時間跨度為27分鐘。與競爭模型GPT-5.1-Codex-Max(50%時間跨度2小時53分鐘)相比,在長任務上展現出差異化優勢。同時,AI編碼智慧型體的任務時長呈現指數級增長,2019-2024年每7個月翻倍,2024-2025年每4個月翻倍。
Claude Opus 4.5的能力超越部分評測標準,在智慧型體能力測試中展現出創造性解決問題的能力。
Claude Code進行了重大更新,計畫模式可生成更精確的執行計畫,並已登入桌面套用支持並行運行多個本地及遠程會話。Claude 套用的長對話功能支持200K tokens上下文視窗,實現用戶呼籲的“無盡對話”。該模型單次生成3500行代碼實現《我的世界》遊戲復刻,包含不同生物群系、透明方塊、物品欄合成系統及首次出現的雲朵特效。
Claude Opus 4.5通過多模態增強實現跨模態理解與生成,Plan Mode功能可自動規劃執行路徑。前端開發者平台
Vercel執行長通過單次生成實現包含四個高級感Hero Section的購物網站,展示模型在網頁布局設計與字型排版領域的突破。底層升級使其在解決問題時更高效,API新增 effort 參數可根據需求平衡時間和成本與模型能力,在中等努力度設定下輸出tokens用量減少76%,最高強度設定下性能超越前代4.3個百分點。
開發者平台更具可組合性,提供模組化構建能力。其定價為每百萬tokens 5美元(輸入)/25美元(輸出),僅為前代價格的1/3,在Vending-Bench測試中任務完成收益較前代高出29%。Claude Opus 4.5與前代模型相比,擅長編程和系統級操作,未來選擇模型需綜合考慮其“性格”與需求匹配度。
該模型新增思考強度控制參數,結合上下文壓縮功能實現更持久複雜任務處理,在內部評估中抵禦提示詞注入攻擊的成功率優於
GPT-5.1和Gemini 3 Pro。
發展歷程
2025年11月,人工智慧行業迎來密集發布期,谷歌發布
Gemini 3、OpenAI推出
GPT-5升級版。當地時間2025年11月24日,
Anthropic發布其模型Claude Opus 4.5,該模型在編碼、智慧型代理和計算機套用方面表現較為突出,已在Anthropic套用、API以及多個雲平台開放使用。微軟同期宣布將在Microsoft Foundry、
GitHub Copilot付費計畫及Microsoft Copilot Studio中集成該模型。此次發布獲得了亞馬遜與谷歌的支持。該模型已在AWS、
谷歌雲和微軟Azure三大雲平台上線。
2025年12月21日,METR公布的報告稱,Claude Opus 4.5能夠持續自主編碼長達5小時,其50%任務完成時間跨度達到4小時49分鐘,為當時已公布的最長記錄。
2026年1月,在升級後的LiveBench榜單中,Claude Opus 4.5排名第一。
社會影響與未來展望
馬斯克斷言2026年為
技術奇點之年,並將
Claude Code等AI工具的出現視為重要推動力。AI正在改變
軟體工程師的工作方式,使其從編寫代碼轉向使用提示詞定義邏輯、審查AI生成的代碼、理解遺留代碼,角色轉變為“效率倍增器”。衡量“生產力”的標準已經被整體抬高,拒絕使用AI可能意味著落後。奧特曼預測“每個人都會成為軟體工程師”,自然語言成為新的編程語法,軟體開發自動化可能蔓延至其他領域。
套用實例
Claude Opus 4.5單次生成3500行代碼實現《我的世界》遊戲復刻,包含不同
生物群系、透明方塊、物品欄合成系統及首次出現的雲朵特效。
前端開發者平台Vercel執行長Guillermo通過單次生成實現包含四個高級感Hero Section的購物網站,展示模型在網頁布局設計與字型排版領域的突破。
該模型支持並行運行本地與遠程會話的多智慧型體協同工作,可同時執行代碼修復、GitHub研究及文檔更新任務。
日本樂天公司測試顯示,基於該模型的AI代理僅用4次疊代即達到峰值性能,其他模型在10次疊代後仍無法匹配該質量水平。
金融建模公司Fundamental Research Labs使用該模型後報告顯示,準確率提升20%,效率提高15%,複雜任務完成能力顯著增強。
AGI與記憶挑戰
記憶被視為實現
通用人工智慧(
AGI)的最後關鍵難題,業界普遍認為記憶是通用智慧型最後但最關鍵的一塊拼圖。
當前AI模型缺乏長期記憶,主要依賴主動記憶系統如
RAG,但需要被動記憶系統。
未來12個月AI行業預計在被動記憶系統上取得顯著進展,一旦記憶問題取得突破,AI能力或將再次爆發,實現從工具到數字同事的轉變。