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目录
Model catalogClaude Sonnet 4
CL

Claude Sonnet 4

Claude Sonnet 4

Release date: 2025-05-23更新于: 2025-10-19 12:24:141,655
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
Not disclosed
Context length
200K
Chinese support
Supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

Claude Sonnet 4

Model basics

Reasoning traces
Supported
Thinking modes
Thinking modes not supported
Context length
200K tokens
Max output length
64000 tokens
Model type
推理大模型
Release date
2025-05-23
Model file size
No data
MoE architecture
No
Total params / Active params
0.0B / N/A
Knowledge cutoff
No data
Claude Sonnet 4

Open source & experience

Code license
不开源
Weights license
不开源- 不开源
GitHub repo
GitHub link unavailable
Hugging Face
Hugging Face link unavailable
Live demo
No live demo
Claude Sonnet 4

Official resources

Paper
Introducing Claude 4
DataLearnerAI blog
Anthropic发布Claude4,全球最强编程大模型,大幅提升AI Agent系统所需的各项能力,最长可以7小时连续工作,80%工程任务自主完成
Claude Sonnet 4

API details

API speed
4/5
💡Default unit: $/1M tokens. If vendors use other units, follow their published pricing.
Standard pricingStandard
ModalityInputOutput
Text$3$15
Image$3--
Cached pricingCache
ModalityInput cacheOutput cache
Text$3.75$0.3
Image$3.75--
Claude Sonnet 4

Benchmark Results

Thinking
Thinking mode details (3)
Tool usage
Parallel

综合评估

6 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
MMLU Pro
Medium
84
28 / 114
GPQA Diamond
Medium
75.40
75 / 160
LiveBench
Medium
73.82
10 / 51
ARC-AGI
Medium
40
32 / 49
HLE
Medium
9.60
94 / 114
ARC-AGI-2
Medium
5.90
31 / 41

编程与软件工程

2 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
LiveCodeBench
Medium
66
46 / 106
SWE-Bench Pro - Public
Medium
42.70
13 / 19

数学推理

5 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
AIME2025
Medium
70.50
73 / 107
IMO-ProofBench
Medium
27.10
8 / 16
IMO 2024
Medium
5.20
8 / 10
IMO-ProofBench Advanced
Medium
4.80
6 / 8
IMO 2025
Medium
4
5 / 9

常识推理

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
Simple Bench
Medium
45.50
15 / 27

Agent能力评测

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
Aider-Polyglot
Medium
61.30
16 / 26

生产力知识

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
GDPval-AA
Medium
33
13 / 15

长上下文能力

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
AA-LCR
Medium
65
8 / 11
查看评测深度分析与其他模型对比
Claude Sonnet 4

Publisher

Anthropic
Anthropic
View publisher details
Claude Sonnet 4

Model Overview

Claude Sonnet 4是Anthropic Claude系列的第四代中型模型,与旗舰级Claude Opus 4一同亮相,取代了前代Sonnet 3.7。 该模型针对需要高效处理复杂任务的场景优化,强调“混合模式”:用户可选择近即时响应或启用“扩展思考”以进行深度推理。这种设计旨在解决前代模型在工具集成和连续任务处理上的痛点,同时保持较低的计算成本。

Sonnet 4的定位并非追求绝对顶尖性能(如Opus 4),而是提供性能与速度的折衷方案,适用于软件开发、代理构建和问题求解等领域。 Anthropic强调,该模型在减少“捷径行为”(如绕过复杂指令的倾向)方面取得了显著进步,据内部测试,相比Sonnet 3.7降低了65%。

关键功能与改进

Sonnet 4引入多项实用功能,提升了其实用性和可控性:

  • 扩展思考与工具集成:支持Beta版的工具使用模式,可在推理过程中交替调用外部工具(如网络搜索),并实现并行执行。这使得模型在处理多步骤任务时更高效,例如自主开发多功能应用或导航大型代码库。
  • 增强内存管理:开发者可授予模型访问本地文件权限,实现关键事实的提取与保存,支持连续对话中的“隐性知识”积累,减少上下文丢失。
  • 改进的可控性与输出质量:响应更精确,导航错误率从Sonnet 3.7的20%降至接近零。模型在代码编辑时更“外科手术式”,并生成更审慎的复杂任务输出。

这些改进使Sonnet 4在代理式任务(如AI代理构建)和软件工程场景中表现出色,但也继承了Claude系列的安全导向设计,优先避免有害输出。

性能基准评估

Anthropic公布的基准数据显示,Sonnet 4在多个关键指标上达到了当时行业领先水平,尤其在无扩展思考模式下已具竞争力。以下是部分核心基准(基于官方数据):

基准测试Sonnet 4 分数(无扩展思考)备注
SWE-bench Verified72.7%真实软件工程任务;高计算变体达80.2%
GPQA Diamond70.0%复杂问题求解
MMMLU85.4%多模态多语言理解
MMMU72.6%多模态多任务理解
AIME33.1%高级数学问题

第三方测试进一步验证了这些成绩。例如,在SWE-bench上,Sonnet 4略微超越Opus 4(72.7% vs. 72.5%),显示其在编码效率上的优势。 Reddit用户的一项对比实验显示,Sonnet 4在执行复杂任务时比Google的Gemini 2.5 Pro快2.8倍,并实现100%完成率。 然而,一些独立评论指出,其在纯数学基准(如AIME)上的表现仍落后于竞争对手,表明Sonnet 4更适合应用导向而非纯理论任务。

可用性、定价与生态集成

Sonnet 4自发布起即广泛可用,支持Claude.ai网页端、API接口,以及Amazon Bedrock和Google Cloud Vertex AI平台。 免费用户可访问基本功能,而Pro、Team和Enterprise计划用户可解锁扩展思考模式。定价维持Sonnet系列标准:输入3美元/百万tokens,输出15美元/百万tokens。

此外,Anthropic推出了Claude Code工具集成,支持VS Code、JetBrains和GitHub Actions,进一步便利开发者工作流。 这一生态布局增强了Sonnet 4的实际部署价值,尤其在企业环境中。

第三方视角与市场反馈

市场反应积极,《时代》杂志将Sonnet 4列入“2025年最佳发明”,赞扬其通用性与用户友好度,用户反馈显示其快速被采用于日常AI任务。 Medium上的早期评论认为,虽然Sonnet 4在奖励黑客行为(模型作弊)上改进显著,但整体性能提升并非“压倒性”。 DataCamp的分析强调,其在真实世界编码测试中的表现使其成为中型模型的基准。

值得注意的是,Sonnet 4的局限性包括不如Opus 4在深度领域强大,以及思考摘要机制可能在复杂提示工程中限制透明度。 这些反馈反映了AI模型开发的权衡:安全与效率往往需在性能前沿上让步。

结语

Claude Sonnet 4并非2025年AI领域的唯一焦点,但其在平衡创新与实用性方面的努力,使其成为Anthropic生态中的可靠支柱。对于开发者而言,这是一个值得测试的工具,尤其在编码和代理任务中;对于企业,则提供了一个高效的升级路径。随着后续版本如Sonnet 4.5的出现, Sonnet 4的遗产可能更多体现在奠基作用上。总体而言,它强化了Anthropic在负责任AI领域的声誉,而非单纯追求参数规模的竞赛。

参考来源:Anthropic官方公告、DataCamp分析、TIME杂志评选等。更多细节可查阅Anthropic官网。

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