ZT Claude新模型來了!更多飯碗沒了:華爾街財務、編譯器等通通失守

一睜眼,Anthropic上新模型,讓Claude Opus 4.6來給您拜!年!了!

消息一出,金融數據服務商FactSet最慘盤中暴跌10%,S&P Global、穆迪、納斯達克公司紛紛下跌,各大指數全線跳水。

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這已經是Anthropic你小子本周第二次攪動市場了

幾天前,它旗下一款自動化法律工作的插件悄悄上線,直接引爆了萬億美元級別的軟件股暴跌。

投資者的恐慌聚焦在一個問題:誰能保證幾年內不被AI顛覆?不能就拋售。

想不到今天的Anthropic更狠。

今天以前,大家對Claude的印象,就是編程能力斷檔性的強。

Claude Opus 4.6冷笑一聲,梆梆一拳打破這個印象:俺在更多的領域都很強!

至少就官方說法而言,財務分析、研究,以及Office三件套,Claude Opus 4.6都可以玩兒得賊溜。

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官網直接寫到:

GDPval-AA(一項評估金融、法律和其他領域經濟價值知識工作任務的性能指標)上,Opus 4.6比行業下一最佳模型OpenAI GPT-5.2高出144個Elo喲

(這意味著Claude Opus 4.6在大約70%的情況下在這個評估中獲得比GPT-5.2更高的分數,50%的情況下意味著分數相當)

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當然,編程這塊它依舊獨領風騷。

在Agent編程評估Terminal-Bench 2.0中取得了最高分,並在“人類最後考試”中領先所有其他前沿模型。

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好消息是加量不加價,Opus 4.6的定價保持原有標準:每百萬token輸入/輸出,價格是5美元/25美元

(為了方便閱讀,以下簡稱新模型為Opus 4.6)

帶著 1M 上下文和自適應思考殺回巔峰

Opus 4.6最直觀的進步就是有了1M Token超大上下文,這是Claude首次在Opus級別模型中引入這個長度的上下文窗口。

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這極大改善了Opus 4.6在處理長文本時會出現的“上下文衰減”情況。

在MRCR v2 8-needle 1M基準測試——大海撈針——中,Opus 4.6得分76%,而Claude Sonnet 4.5隻有18.5%。

伴隨而來的結果是搜索能力的提升。

在BrowseComp評測(評估在線檢索難獲取信息的能力)中,Opus 4.6排名行業第一,深度多步驟代理式搜索表現最佳,能精準定位分散在長文檔中的關鍵信息。

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Opus 4.6還引入了自適應思考(Adaptive Thinking)功能。

以前,使用Claude模型的開發者隻能二選一,擴展思考模式要麽開,要麽關。

現在,Claude可以自己判斷什麽時候需要深度推理。

(講真,這一步比ChatGPT慢了哈,下次請搞快點上這種好功能)

配套的effort參數提供四檔選擇——low、medium、high、max——,默認high,遇到模型過度思考的情況可以手動調低。

另一個實用功能是上下文壓縮(Context Compaction)。

當對話接近上下文窗口上限時自動摘要並替換舊內容,讓長對話和Agent任務更輕鬆。

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編碼、知識工作、搜索、推理等核心場景,殺爆了

官方博客顯示,Opus 4.6一出,幾乎無模型能與其爭鋒。

在編碼、知識工作、搜索、推理等核心場景,Opus 4.6有顯著突破

多項評測成績超越前代及行業競品,be like:

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看完有了個大概印象,我們再一個一個掰開說。

首先是編程能力。

Opus 4.6在Terminal-Bench 2.0中拿到了最高分。

從成績背後的實際能力來看,Opus 4.6能更周密地進行任務規劃,可在大型代碼庫中穩定運行,代碼審查與調試精度提升。

而且能自主發現自身錯誤。

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另一點是Opus 4.6支持多語言編碼,能處理跨語言軟件工程問題。

它能像高級工程師一樣完成數百萬行代碼庫遷移,且用時實打實少一半那種。

寫到這裏的時候,我不禁在想:

工程師們看到這個消息到底是高興得頭發都不掉了,還是會掉更快呢……(陷入沉思.jpg)

其次,Opus 4.6也在積極入侵傳統辦公領地。

這次它對Office三件套狠狠出手了。

  • 能直接在Excel裏攝入淩亂的非結構化數據,自行推斷合理的表格結構,一次操作中可處理多個複雜步驟;

  • 能銘記你公司的PPT模板,包括字體和布局風格也記住,確保生成的PPT沒啥AI味,讓老板以為是你熬夜框框一頓做的。

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在Cowork環境下,Opus 4.6可以代表用戶自主多任務運行,一邊跑財務分析,一邊把研究成果整理成文檔

感覺,Anthropic有點想把Claude從聊天框裏拉到更多空間裏的意思?

第三,我們來說說它在推理能力上的進步

先上個總結:

Opus 4.6在跨領域推理上,更強了。

在多學科複雜推理測試 “人類最後的考試” 中,Opus領先所有前沿模型。

在法律領域,Opus 4.6在40%為滿分的BigLaw Bench上,得分90.2%。

在金融、法律等經濟價值導向任務評測GDPval-AA 中,Opus 4.6以144 Elo超越“行業競品”OpenAI GPT-5.2。

無論是複雜的法律、金融專業知識還是刁鑽的學術研究,它的推理理解深度都達到了目前frontier models的頂峰。

難得的是,這種智力的飛躍並沒有以犧牲安全性為代價

在Anthropic最看重的自動化行為審計中,Opus 4.6的對齊水平極高,同時,欺騙、奉承等負麵行為極低

Opus 4.6甚至解決了目前AI圈普遍頭疼的“過度拒絕”問題——

在麵對正常的、無害的請求時,它比以往任何模型都更少地表現出那種死板的拒絕。

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目前,Opus 4,6已經在官網、API和所有主流雲平台上線。

加量不加價,Opus 4.6的定價保持原有標準:每百萬token輸入/輸出,價格是5美元/25美元

不過在10M token上下文測試版本中,提示詞超過200k token的話會有額外付費。

劃!重!點!

想要使用Opus 4.6的話,需要在調用API的時候明確製定模型標識 “Claude-opus-4-6”。

更多飯碗沒了

16個Agent兩周寫完C編譯器,運行毀滅戰士

Opus 4.6帶來的一項核心能力升級是Agent Teams,即多個Claude實例並行協作,無需人類實時監督。

Anthropic安全團隊的研究員Nicholas Carlini拿它做了個壓力測試:讓16個Agent從零開始用Rust寫一個能編譯Linux內核的C編譯器。

兩周時間,近2000次Claude Code會話,燒掉20億輸入Token和1.4億輸出Token,總成本不到2萬美元。

最終產出是一個10萬行的編譯器,能在x86、ARM和RISC-V三個架構上編譯Linux 6.9,還能跑Doom。

這套並行機製讓每個Agent跑在獨立的Docker容器裏,共享一個git倉庫。

為了防止多個Agent撞車,都屁顛屁顛跑去解決同一個問題,係統用了一個簡單的鎖機製。

Agent通過往current_tasks/目錄寫文件來”認領”任務,git的同步機製自動處理衝突。Agent之間沒有專門的通信協議,也沒有編排Agent,每個Claude自己決定下一步幹什麽。

Carlini在博客裏寫道:

“當Agent開始編譯Linux內核時曾一度卡住,因為這是一個巨型單體任務,16個Agent全撞在同一個bug上互相覆蓋。”

解法是引入GCC作為”oracle”對照組,讓每個Agent隻編譯內核的隨機子集,通過二分法定位問題文件,這樣並行能力才真正發揮出來。

500個零日漏洞,開箱即挖

Opus 4.6在網絡安全領域的表現讓Anthropic自己都有點意外。

在發布前的測試中,Anthropic的前沿紅隊把Opus 4.6扔進一個沙箱環境,給它Python和常規漏洞分析工具(fuzzer、debugger那些),沒有任何專門指令或領域知識,讓它自己去找開源代碼裏的漏洞。

結果它挖出了超過500個此前未知的高危零日漏洞

每一個都經過了Anthropic團隊成員或外部安全研究員的驗證的哦。

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具體案例包括:

  • 在GhostScript(一個處理PDF和PostScript文件的常用工具)中發現了一個可導致崩潰的漏洞,而且是在傳統fuzzing和人工分析都沒找到問題之後,Claude自己翻了項目的git提交曆史才挖出來的;

  • 在OpenSC(處理智能卡數據的工具)和CGIF(處理GIF文件的工具)中發現了緩衝區溢出漏洞;在CGIF那個案例裏,Claude甚至主動寫了PoC(概念驗證代碼)來證明漏洞真實存在。

Anthropic前沿紅隊負責人Logan Graham說,如果這成為未來開源軟件安全審計的主要方式之一,他一點也不驚訝。

不過Anthropic也承認,這種能力可能被濫用。

為此,團隊加了六套新的網絡安全探測機製,未來可能會上線實時攔截係統來阻止惡意流量。

One More Thing

官網顯示,Anhtropic現在已經是“用Claude構建Claude”。

自家工程師每天都在用Claude Code編寫代碼,每個新模型首先都在自己的工作環境中進行測試。

 

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