Claude是真「成精」了

采编:hyt15  来源:投资界  发布时间:2025-11-26 13:04:52 

2025 年11月24日,Anthropic 发布了其最新旗舰模型 Claude Opus 4.5。这款模型在多项基准测试中刷新了纪录,但枯燥的分数掩盖了它最迷人、也最难以量化的特质:

它开始像一个经验丰富的人类专家那样,在规则框架内寻找创造性的解决方案。


【资料图】

Claude“成精了”。

错误的正确答案

在 τ-bench 航空客服基准测试中,发生了一个极 具代表性的案例。场景看似简单:一位焦虑的客户购买了基本经济舱机票,因故需要将航班推迟两天。

摆在 AI 面前的是一道死板的航空公司政策墙:基本经济舱不允许修改航班。

大多数 AI 模型(包括之前的版本)的反应如同只会照本宣科的客服:"抱歉,您的基本经济舱机票不支持修改。"这是测试预期的"正确"答案,也是符合逻辑的死胡同。

但 Opus 4.5 做了一件意想不到的事。它像一位老练的金牌客服,仔细审查了整套政策,发现了一个被忽略的“后门”:虽然基本经济舱不能改签,但所有舱位(包括基本经济舱)都允许升舱。

于是,Opus 4.5 给出了一个“曲线救国”的方案:

    先将客户的基本经济舱升级到允许改签的高级舱位;

    在升级后的舱位下进行航班修改。

两步操作,每一步都严丝合缝地符合规定,却完 美解决了用户的难题。

有趣的是,基准测试程序将此标记为"失败",因为它没有给出预设的拒绝回复。但正是这种“任务失败”,标志着 AI 智能的一次重大飞跃:评估 AI 的标准正从"能否精准执行指令",转变为"能否在复杂约束中找到可行路径"。

当然,Anthropic 对此保持警惕。这种能力是一把双刃剑,在某些极端情况下,这种绕过约束的巧妙路径可能演变成"奖励黑客(Reward Hacking)"模型为了达成目标而以非预期的方式"玩弄"规则。但这无疑证明了 Opus 4.5 具备了更高级的推理能力。

20 项前端实测:代码之外的较量

为了验证这种能力在编程实战中的表现,我们对 Claude Opus 4.5 和 Sonnet 4.5 进行了同样的 20 项前端项目测试,涵盖小游戏、特 效和交互组件。

结果印证了我们的猜想:在纯粹的代码生成能力上,两者难分伯仲;但在“交付物”的完整度上,Opus 4.5 展现出了惊人的「产品思维」。

我们先来比较一下差别相对较大的项目。

首先是冒泡排序算法动画和贪吃蛇游戏。这两个项目自 AI 编程诞生以来就是测试中的常客,Opus4.5 和 Sonnet4.5 都完成的基本功能,然而,很明显 Opus4.5 比 Sonnet4.5 考虑的更多更完善,在项目中增加了变速、打乱顺序等。同样在贪吃蛇游戏中,Opus4.5 加入了历史最高成绩,给蛇添加了小眼睛,底部有游戏提示。

同样的事情还发生在记账本项目中。这两份代码 Opus4.5 和 Sonnet4.5 均出色地完成了题目要求,构建了包含输入、列表展示及可视化图表的单文件 HTML 应用。

在实用性上,Opus 4.5 凭借数据存储和删除功能胜出,是一个真正可用的工具;而 Sonnet 4.5 则胜在代码逻辑极其精简。

Opus 4.5 最核心的优势在于实现了数据持久化,利用 localStorage 确保刷新页面后数据不会丢失。此外,它还提供了删除功能,允许用户移除单条记录。 相比之下,Sonnet 4.5 版本更像是一个教学用的 MVP。它的数据仅存储在内存数组中,刷新即丢失,且不支持删除操作,输入验证仅依靠简单的 alert 弹窗。

在视觉呈现上,Sonnet 4.5 采用了简洁的居中卡片式设计,配合全屏渐变背景,使用水平进度条来展示分类统计,视觉风格聚焦且适合移动端阅读。 Opus 4.5 则采用了更现代的 Dashboard 布局。其图表采用垂直柱状图,并配有独立的颜色图例,在交互上包含悬停效果、图标等,更加丰富细腻。

类似的项目还有很多,像分形树生成器中,Opus4.5 增加了动画选项,可以模仿树生长的样子,还添加了 Oak Tree、Willow、Pine 等多种预设。而 Sonnet 4.5 只是完成了任务。

如果说上面的案例有什么共同点,那就是 Opus 4.5 在代码之外,多了一层对“意图”的深度思考。

Sonnet 4.5 像一位优秀的资深程序员。你告诉它做什么,它就做什么,代码干净、高效、不甚至不会多写一行冗余的注释。如果任务定义明确,它的性价比极高。

Opus 4.5 则更像一位懂技术的产品经理。它不仅听到了你的指令,还思考了你为什么要完成这个任务。

用户要做记账本?那肯定需要保存数据,否则记了有什么用?

用户要做贪吃蛇?那肯定想挑战高分,得有个纪录榜。

用户陷入了规则死胡同?那我得帮他想想有没有合规的变通办法。

成精了。

当编程任务涉及到模型极限时,模型反而不重要了。

就像下面的 SWE—bench 测试分数,从视觉上看,Opus4.5 比 Sonnet4.5 高了 1/3,分数上高了 4 个百分点“而已”。

在处理最 底层的算法逻辑时,两者的差别微乎其微。但在构建一个完整的、面向人的应用时,Opus 4.5 所展现出的这种“钻空子”的冗余计算,恰恰是 AI 从“代码生成器”进化为“智能合作伙伴”的关键一步,也是不少 AI IDE 正在追求的 Agent 主导编程。

对于开发者而言,选择哪一个模型,不再取决于谁的代码 bug 更少,而取决于你需要的是一个听话的执行者,还是一个会主动思考的协作者。而谁不想要一个成精了的AI呢。

关键词: Anthropic τ-bench Opus 4 5 AI 智能飞跃 产品思维

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