Claude Opus 4.6vsOpus 4.1
在 6 个共同 benchmark 中，Claude Opus 4.6 整体领先：Claude Opus 4.6 领先 6 项，Opus 4.1 领先 0 项，持平 0 项，平均分差 +21.82。
Claude Opus 4.6
Anthropic · 2026-02-05 · 推理大模型
Opus 4.1
Anthropic · 2025-08-06 · 推理大模型
Claude Opus 4.66 项(100%)(0%)0 项Opus 4.1
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 6 项。
Math and Reasoning
Claude Opus 4.6 领先 3/3| 评测项 | Claude Opus 4.6 | Opus 4.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| FrontierMath | 40.707 / 60最高（无工具） | 5.9035 / 60Normal (No Tools) | +34.80 |
| AIME2025 | 99.797 / 106Extended (no tools) | 7860 / 106Extended (no tools) | +21.79 |
| FrontierMath - Tier 4 | 22.9012 / 80最高（无工具） | 4.2040 / 80Thinking (No Tools, 32K Budget) | +18.70 |
Coding and Software Engineer
Claude Opus 4.6 领先 1/1| 评测项 | Claude Opus 4.6 | Opus 4.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 80.849 / 108Extended (with tools) | 74.5036 / 108Extended (with tools) | +6.34 |
General Knowledge
Claude Opus 4.6 领先 1/1| 评测项 | Claude Opus 4.6 | Opus 4.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 91.3114 / 178Extended (no tools) | 8169 / 178Extended (no tools) | +10.31 |
Instruction Following
Claude Opus 4.6 领先 1/1| 评测项 | Claude Opus 4.6 | Opus 4.1 | 分差 |
|---|---|---|---|
| IF Bench | 941 / 29Extended (no tools) | 5522 / 29Extended (with tools) | +39 |
规格对比
| 字段 | Claude Opus 4.6 | Opus 4.1 |
|---|---|---|
| 发布机构 | Anthropic | Anthropic |
| 发布时间 | 2026-02-05 | 2025-08-06 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | 稠密模型 | 稠密模型 |
| 参数规模 | 暂无数据 | 暂无数据 |
| 上下文长度 | 1000K | 200K |
| 最大输出 | 64K | 32K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | Claude Opus 4.6 | Opus 4.1 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $0.5 / 1M tokens | $15 / 1M tokens |
| 文本输出 | $25 / 1M tokens | $75 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.5 / 1M tokens | $1.5 / 1M tokens |
| 缓存写入 | $10 / 1M tokens | $18.75 / 1M tokens |
小结
- Claude Opus 4.6在以下类目领先:Math and Reasoning (3/3)、Coding and Software Engineer (1/1)、General Knowledge (1/1)、Instruction Following (1/1)
6 个共同 benchmark 上，Claude Opus 4.6 平均高出 21.82 分。
单项差距最大的 benchmark：IF Bench — Claude Opus 4.6 94，Opus 4.1 55（分差 +39）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。