AI在顶级测试集体翻车,Claude 4.6和4.7选哪个?看完不纠结

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6. 吹了半天Opus 4.7,我实测一周,直接换回4.6。长上下文准确率从78%跌到32%,问它一段代码逻辑,它给我编了个不存在的函数。还学会了“假装搜索”,然后说没找到。4.6虽然没那么花哨,但至少不撒谎。无限续杯能切模型,我果断切回去。4.7?谁爱用谁用,别耽误我干活。#cursor #程序员 #编程 #代码 #ai

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13. 【AI军备竞赛白热化:Opus 4.6与Codex 5.3同日对决】 Anthropic刚发布Claude Opus 4.6,OpenAI就在15分钟后推出Codex 5.3。Sam Altman甚至提前两小时预告直播,明显是要抢风头。这种贴身肉搏的节奏,让人想起当年浏览器大战的味道。 先说硬指标。Opus 4.6在ARC-AGI 2基准测试上拿下68.8%,而4.5只有37.6%,几乎翻倍。这个跳跃幅度让不少人感到意外,有用户直言这是“自适应思维”技术不再是营销话术的第一个实证。如果首字节响应时间能稳定在500毫秒以内,专门的推理模型在大多数工作流中可能就没有存在必要了。 上下文窗口终于突破到100万token,虽然仅限API且需要特定条件。考虑到五年前GPT-3还在1024到2048 token的窗口里挣扎,这个进步确实肉眼可见。最大输出也比4.5翻了一倍。 实际体验如何?有人用它生成了一份53页的全彩PDF报告,包含图表和数据分析,20分钟完成,质量相当专业。也有人跑了一系列编码测试,结论是比4.5好大约2%,速度略有提升,但那些基础语法错误依然存在。 有意思的是社区里的一种声音:Opus 4.5在过去几周明显变慢变差,然后4.6适时登场。这让部分用户怀疑是否存在人为降级老版本的策略。Anthropic官方否认过这种做法,但用户的体感很难被数据说服。 订阅用户可以去设置里的Usage页面找找有没有礼盒图标,点击能领50美元额度。这个小彩蛋不少人都没注意到。 模型能力的边际提升正在变小,这是事实。但换个角度看,一年前的模型和今天比,差距依然明显。进步没有停止,只是我们的期待跑得更快。当ARC-AGI分数逼近80%时,它在特定任务上就会超过所有人类专家的平均水平。那个临界点可能比想象中更近。 reddit.com/r/singularity/comments/1qwrrn7/claude_opus_46_is_out

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29. Cluade发布opus4.7,迄今为止他们最强的模型,最近很多人反馈opus4.6降智,原来是为了给新模型opus4.7,以下是其特点: 1. 智能体编码能力大幅跃升(最强项) Opus 4.7 在真实世界软件工程任务上表现突出,尤其擅长复杂、长时程的 Agentic Coding。多步规划、调试、自主完成代码任务的能力显著增强,适合开发者处理大型代码库和企业级项目。 2. 复杂多步推理与专业工作更彻底、更可靠 处理困难的专业知识工作时,Opus 4.7 更加细致和一致研究生级推理、多学科复杂任务、长上下文分析都更稳,适合高难度研究、财务分析和多环节决策场景。 3. 视觉理解能力显著升级 支持更高分辨率图像理解,视觉推理准确度更高。无论是图表分析、设计稿解读,还是带工具的视觉任务,都能带来更好体验。

30. ClaudeOpus 4.7深度实测:代码\u002F游戏\u002F可视化全场景解析

31. Opus 4.6来了。一句话总结:Opus 4.6 更可靠地跑复杂长链路任务,加上 1M Context + Agent Teams + Context compaction,让【真正落地的长时 Agent】这件事更可行了一步。然后更搞笑的是GPT-5.3也紧随其后了。#opus4.6 #gpt5.3 #ai

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47. 实测Claude Opus 4.7,好好的模型也开始不说人话了。

48. 当前大语言模型在编程领域已形成明显的能力分层。第一梯队由 GPT 5.5 和 Claude Opus 4.6/4.7 双王并列,前者工程场景最稳、API 生态最广且性价比突出,后者上下文理解最深、UI/产品场景最懂你,但价格昂贵。两者没有绝对第一,分别适合不同需求的开发者。 第二梯队呈现"各有偏科

49. Deepseek-V4究竟在编程上和Claude-Opus-4.7差距有多大?

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