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      Claude新模型4.6讓更多飯碗沒了:華爾街財務、編譯器、安全白帽

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      衡宇 夢晨 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      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。



      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。



      官網直接寫到:

      • 在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)



      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,并在“人類最后考試”中領先所有其他前沿模型。



      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。



      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只有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。



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

      以前,使用Claude模型的開發者只能二選一,擴展思考模式要么開,要么關。

      現在,Claude可以自己判斷什么時候需要深度推理。

      (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并替換舊內容,讓長對話和Agent任務更輕松。



      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:



      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。

      從成績背后的實際能力來看,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。



      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。

      寫到這里的時候,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里攝入凌亂的非結構化數據,自行推斷合理的表格結構,一次操作中可處理多個復雜步驟;
      • 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。



      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從聊天框里拉到更多空間里的意思?

      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。

      在多學科復雜推理測試 “人類最后的考試” 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。

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

      難得的是,這種智力的飛躍并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、奉承等負面行為極低。

      Opus 4.6甚至解決了目前AI圈普遍頭疼的“過度拒絕”問題——

      在面對正常的、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。




      目前,Opus 4,6已經在官網、API和所有主流云平臺上線。

      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的時候明確制定模型標識 “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實例并行協作,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。

      這套并行機制讓每個Agent跑在獨立的Docker容器里,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,系統用了一個簡單的鎖機制。

      Agent通過往current_tasks/目錄寫文件來”認領”任務,git的同步機制自動處理沖突。Agent之間沒有專門的通信協議,也沒有編排Agent,每個Claude自己決定下一步干什么。

      Carlini在博客里寫道:

      “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?!?/p>

      解法是引入GCC作為”oracle”對照組,讓每個Agent只編譯內核的隨機子集,通過二分法定位問題文件,這樣并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里的漏洞。

      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。



      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后,Claude自己翻了項目的git提交歷史才挖出來的;
      • 在OpenSC(處理智能卡數據的工具)和CGIF(處理GIF文件的工具)中發現了緩沖區溢出漏洞;在CGIF那個案例里,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制,未來可能會上線實時攔截系統來阻止惡意流量。

      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。



      參考鏈接:
      [1]https://www.anthropic.com/news/Claude-opus-4-6
      [2]https://www.anthropic.com/engineering/building-c-compiler
      [3]https://x.com/i/trending/2019496145987232014
      [4]https://www.axios.com/2026/02/05/anthropic-Claude-opus-46-software-hunting
      [5]https://techcrunch.com/2026/02/05/anthropic-releases-opus-4-6-with-new-agent-teams/
      [6]https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1qwrrn7/Claude_opus_46_is_out/

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