高州阳光论坛2026
55.89M · 2026-02-19
2026 年 2 月 5 日,Anthropic 宣布推出 Claude Opus 4.6
这不仅是 Opus 4.5 的常规迭代,更是大模型向 企业级自主 Agent 转型的关键里程碑 。与前代相比,Opus 4.6 在三个维度实现突破:
Opus 4.6 首次在 Opus 级别引入 1M token 上下文窗口(Beta),标准版仍为 200K,但已足够支撑:
关键突破:在 8-needle 1M 基准测试中,Opus 4.6 达到 76% 准确率,而 Opus 4.5 仅为 18.5% [[17]]。这意味着模型真正具备了在超长文本中精准定位关键信息的能力。
Opus 4.6 引入 thinking: {type: "adaptive"} 模式,模型可动态决定思考深度 [[25]]:
| 思考模式 | 适用场景 | 响应速度 | 推理深度 |
|---|---|---|---|
adaptive (默认) | 混合任务 | 智能调节 | 按需分配 |
explicit | 复杂数学/逻辑 | 慢 | 最大化 |
none | 简单问答 | 极快 | 最小化 |
# Claude API 使用示例
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-6",
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": "分析这段代码的并发问题"}],
thinking={"type": "adaptive", "effort": "high"} # 努力级别:low/medium/high/max
)
在 Claude Code 环境中,Opus 4.6 支持构建 Agent Teams —— 多个专业化子 Agent 协同完成复杂任务 [[17]]:
flowchart TD
A[主规划 Agent] --> B[代码分析子 Agent]
A --> C[文档生成子 Agent]
A --> D[测试用例子 Agent]
B --> E[并行执行]
C --> E
D --> E
E --> F[结果整合与验证]
典型应用场景:
Claude Opus 4.6在多项基准测试中的表现,这些测试评估了其软件工程能力、多语言编码水平、长期连贯性、网络安全技能以及生命科学知识。
| 维度 | 传统 LLM | Opus 4.6 |
|---|---|---|
| 交互模式 | 问答式 | 自主规划 + 工具调用 |
| 上下文能力 | 短期记忆 | 全量知识库访问 |
| 任务复杂度 | 单步操作 | 多步骤工作流编排 |
Opus 4.6 标志着大模型从 “超级助手” 向 “数字员工” 的演进。随着 Agent Teams、Context Compaction 等技术的成熟