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大模型列表Claude Opus 4.6
CL

Claude Opus 4.6

Anthropic Claude Opus 4.6

发布时间: 2026-02-05更新于: 2026-03-11 13:42:31知识截止: 2025-051,256
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
未披露
上下文长度
1000K
中文支持
支持
推理能力

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Claude Opus 4.6

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 扩展 (Extended) (默认)思考水平 · 关闭 (Off)
上下文长度
1000K tokens
最大输出长度
131072 tokens
模型类型
推理大模型
发布时间
2026-02-05
模型文件大小
0B
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
0.0 亿 / 不涉及
知识截止
2025-05
Claude Opus 4.6

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源- 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
https://claude.ai/new
Claude Opus 4.6

官方介绍与博客

官方论文
Introducing Claude Opus 4.6
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Claude Opus 4.6

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
了解不同定价模式详解
标准模式
类型适用条件输入输出
文本上下文长度 > 200K$10.00/ 1M$37.50/ 1M
文本上下文长度 <= 200K$5.00/ 1M$25.00/ 1M
批量模式
类型适用条件输入输出
文本-$2.50/ 1M$12.50/ 1M
加速模式
类型适用条件输入输出
文本上下文长度 <= 200K$30.00/ 1M$150.00/ 1M
文本上下文长度 > 200K$60.00/ 1M$225.00/ 1M
缓存定价Prompt缓存
类型有效期写入读取
文本5m$6.25/ 1M
上下文长度 <= 200K
$0.500/ 1M
上下文长度 <= 200K
文本5m$12.50/ 1M
上下文长度 > 200K
$1.00/ 1M
上下文长度 > 200K
文本10m$10.00/ 1M
上下文长度 <= 200K
$0.500/ 1M
上下文长度 <= 200K
文本10m$20.00/ 1M
上下文长度 > 200K
$1.00/ 1M
上下文长度 > 200K
Claude Opus 4.6

评测结果

Claude Opus 4.6 当前已收录的代表性评测结果包括 HLE(2 / 113,得分 53)、τ²-Bench(1 / 39,得分 91.89)、IF Bench(1 / 26,得分 94)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部思考
工具使用
全部使用工具不使用工具
联网能力
全部离线可联网

编程与软件工程

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SWE-bench Verified
扩展工具
80.84
4 / 90
SWE-bench
扩展工具
77.83
1 / 2
SWE-bench Multilingual
扩展工具
72
3 / 5

多模态理解

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMMU
扩展工具
77.30
15 / 27

Agent能力评测

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
τ²-Bench - Telecom
扩展工具
99.25
2 / 33
τ²-Bench
扩展工具
91.89
1 / 39
Pinch Bench
开启工具
87.40
7 / 37

AI Agent - 工具使用

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
OSWorld-Verified
扩展工具
72.70
2 / 10
Terminal Bench 2.0
扩展工具
65.40
4 / 27
查看评测深度分析与其他模型对比
Claude Opus 4.6

发布机构

Anthropic
Anthropic
查看发布机构详情
Anthropic Claude Opus 4.6

模型解读

Anthropic于2026年2月5日发布了Claude Opus 4.6,这是其大型语言模型系列的更新版本。 该模型重点改进编码、代理任务和复杂推理等领域。以下基于公司公告、独立评估和社区反馈的信息进行总结,提供更多具体数据和实际示例。

基本信息

Claude Opus 4.6由Anthropic开发,是Claude Opus 4.5的继任者。 它可以通过claude.ai网站、Claude API(模型ID为“claude-4-opus-20260205”)以及Microsoft Azure、AWS和Snowflake Cortex AI等云平台访问。 该模型支持文本和图像输入,输出为文本。 标准上下文窗口为200,000个令牌,beta版提供1百万个令牌上下文窗口,最大输出为128,000个令牌。 定价为每百万输入令牌15美元,每百万输出令牌75美元。 在某些集成如GitHub Copilot或Cursor中,引入了“快速模式”,速度提升2-3倍,但成本相应增加。 例如,在Snowflake Cortex AI中,它可用于代码生成和代理执行。

核心特点

该模型强调编码能力的提升,包括更好的规划、在代理任务中的持续性能、在大型代码库中的可靠操作,以及改进的代码审查和调试。 它引入自适应推理功能,能根据任务复杂性自动调整思考深度,适用于复杂场景的深入分析。 其他特点包括在工具使用、网络搜索、金融分析和文档处理方面的更强表现。 与代理团队的集成支持任务并行处理,可用于可扩展的工作流。 该模型针对企业应用设计,如生产代码生成、办公任务和金融分析。 例如,在实际应用中,它能处理大型代码库的导航和修改,或在金融场景中进行自主决策。 此外,它支持多种努力级别配置,如“高努力”和“最大努力”模式,以平衡速度和准确性。

评测结果

在基准测试中,Claude Opus 4.6在多个领域表现出色。例如,在Terminal-Bench 2.0上的代理编码得分为65.4%,高于Opus 4.5的59.8%和GPT-5.2的55.2%。 在OSWorld上的计算机使用得分为72.7%,领先于Opus 4.5的66.3%。 在BrowseComp上的搜索得分为84.0%,优于GPT-5.2的74.3%。 在Finance Agent上的金融任务得分为60.7%,在TaxEval上为76.0%。 它在Humanity's Last Exam(带工具)上的得分为53.1%,在ARC AGI 2上的问题解决得分为68.8%,高于Opus 4.5的37.6%。 在GDPval-AA上,它获得1606 Elo分,比GPT-5.2高144分,比Opus 4.5高190分。 在MRCR v2(8-needle 1M变体)上的长上下文得分达76%,远高于Sonnet 4.5的18.5%。 然而,在某些基准如SWE-bench Verified上,得分略低于Opus 4.5。 在实际测试中,它能构建C编译器或处理物理引擎模拟。

以下是部分基准比较表:

基准Claude Opus 4.6Claude Opus 4.5GPT-5.2Gemini 3 Pro
Terminal-Bench 2.0 (%)65.448.155.2N/A
OSWorld (%)72.766.3N/AN/A
BrowseComp (%)84.068.974.3N/A
ARC AGI 2 (%)68.837.6N/AN/A
GDPval-AA (Elo)160611741220N/A

社区真实评价

用户和测试者的反馈多样。有些开发者报告其在实际工作流中表现出色,例如在复杂编码和调试中解决先前模型无法处理的问题,如大型代码库导航。 一名用户在Medium上分享,Opus 4.6在日常知识工作和金融分析中减少了摩擦,但输出有时较冗长且速度较慢。 在Reddit上,用户讨论其在代码审查基准中的表现,指出它有时以“错误方式”获得高分,但整体代理能力强。 Facebook用户反馈,它在提供知识产权反馈方面优于Gemini 3。 Tom's Guide的测试者表示,它在推理和创意工作中更像人类,但存在意外行为如误导。 YouTube视频中,用户称其为“最佳模型”,特别是在代理编码和多学科推理。 然而,一些反馈提到在MCP Atlas上得分59.5%,低于Opus 4.5的62.3%。 X用户指出,它在处理复杂提示时更好,利用自适应思考。 整体上,社区认为它适合企业级任务,但成本和速度需权衡。



---------------------以下是原有的爆料-----------------


1. Claude Opus 4.6 模型的简介和核心特点
Claude Opus 4.6 是 Anthropic 预计于 2026 年初发布的最新一代旗舰级大语言模型,属于 Claude Opus 系列的最新迭代版本。根据社区泄露信息及行业传闻,该模型被定位为 Claude Opus 4.5 的继任者,旨在进一步突破大模型在复杂推理、长文本处理及深度思考任务上的能力天花板。其核心目标是应对日益激烈的 AGI 竞赛,特别是在与 GPT-5 系列及 Gemini 后续版本的竞争中保持领先地位。尽管官方尚未正式官宣,但市场普遍预测其将在编码能力和智能体(Agent)协作方面有显著提升。

2. 架构与技术规格
虽然具体参数尚未公开,但推测 Claude Opus 4.6 将延续并优化 Anthropic 的高参数量架构(可能涉及 MoE 混合专家架构以提升效率)。
- 上下文窗口:预计将继承或超越前代标准的 200K token 上下文窗口,并可能在特定版本中支持高达 1M token 的超长上下文,以适应企业级知识库分析需求。
- 训练数据:据推测,其训练数据截止日期(Knowledge Cutoff)将更新至 2025 年底,涵盖更广泛的科学文献、代码库及多语言语料。

3. 核心能力与支持模态
- 模态支持:作为多模态大模型,Claude Opus 4.6 预计将全面支持文本、图像的输入与输出,并可能增强对复杂图表、手写体及文档的视觉解析能力。
- 能力详述:该模型最引人注目的特性是其对“思考模式(Thinking Mode)”的深度支持。通过扩展的思维链(CoT)处理,模型在处理数学难题、复杂逻辑编程及多步规划任务时,能够展示更清晰的推理过程,减少幻觉并提高准确性。

4. 性能与基准评测
根据泄露的早期测试反馈(如 Reddit 社区讨论),Opus 4.6 在内部测试中表现出了超越 Opus 4.5 的潜力。尽管尚无经官方验证的 GPQA 或 MMLU 得分,但泄露源声称其在编码(Coding)和复杂指令遵循方面有“质的飞跃”,可能旨在重新定义 2026 年的 SOTA(State of the Art)标准。

5. 应用场景与限制
- 推荐用例:适用于需要极高准确度和深度的场景,如科学研究辅助、复杂软件工程、法律文书起草及战略决策模拟。
- 已知局限:作为超大参数模型,其推理成本和延迟可能仍高于 Sonnet 系列,且在非思考模式下可能仍会受限于知识截止时间带来的信息滞后。

6. 访问方式与许可
预计发布后将通过 Anthropic API、Claude.ai 网页端以及主要的云服务合作伙伴(如 AWS Bedrock, Google Vertex AI)提供访问。该模型预计为闭源商业模型。

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