Claude新模型4.6来了!更多饭碗没了:华尔街财务、编译器、安全白帽、PPT…通通失守

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Claude新模型4.6来了!更多饭碗没了:华尔街财务、编译器、安全白帽、PPT…通通失守
5729点击    2026-02-06 12:17

一睁眼,Anthropic上新模型,让Claude Opus 4.6来给您拜!年!了!


消息一出,金融数据服务商FactSet最惨盘中暴跌10%,S&P Global、穆迪、纳斯达克公司纷纷下跌,各大指数全线跳水。


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这已经是Anthropic你小子本周第二次搅动市场了


几天前,它旗下一款自动化法律工作的插件悄悄上线,直接引爆了万亿美元级别的软件股暴跌。


投资者的恐慌聚焦在一个问题:谁能保证几年内不被AI颠覆?不能就抛售。


想不到今天的Anthropic更狠。


今天以前,大家对Claude的印象,就是编程能力断档性的强。


Claude Opus 4.6冷笑一声,梆梆一拳打破这个印象:俺在更多的领域都很强!


至少就官方说法而言,财务分析、研究,以及Office三件套,Claude Opus 4.6都可以玩儿得贼溜。


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官网直接写到:


在GDPval-AA(一项评估金融、法律和其他领域经济价值知识工作任务的性能指标)上,Opus 4.6比行业下一最佳模型OpenAI GPT-5.2高出144个Elo哟


(这意味着Claude Opus 4.6在大约70%的情况下在这个评估中获得比GPT-5.2更高的分数,50%的情况下意味着分数相当)


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当然,编程这块它依旧独领风骚。


在Agent编程评估Terminal-Bench 2.0中取得了最高分,并在“人类最后考试”中领先所有其他前沿模型。


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好消息是加量不加价,Opus 4.6的定价保持原有标准:每百万token输入/输出,价格是5美元/25美元


(为了方便阅读,以下简称新模型为Opus 4.6)


带着 1M 上下文和自适应思考杀回巅峰


Opus 4.6最直观的进步就是有了1M Token超大上下文,这是Claude首次在Opus级别模型中引入这个长度的上下文窗口。


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这极大改善了Opus 4.6在处理长文本时会出现的“上下文衰减”情况。


在MRCR v2 8-needle 1M基准测试——大海捞针——中,Opus 4.6得分76%,而Claude Sonnet 4.5只有18.5%。


伴随而来的结果是搜索能力的提升。


在BrowseComp评测(评估在线检索难获取信息的能力)中,Opus 4.6排名行业第一,深度多步骤代理式搜索表现最佳,能精准定位分散在长文档中的关键信息。


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Opus 4.6还引入了自适应思考(Adaptive Thinking)功能。


以前,使用Claude模型的开发者只能二选一,扩展思考模式要么开,要么关。


现在,Claude可以自己判断什么时候需要深度推理。


(讲真,这一步比ChatGPT慢了哈,下次请搞快点上这种好功能)


配套的effort参数提供四档选择——low、medium、high、max——,默认high,遇到模型过度思考的情况可以手动调低。


另一个实用功能是上下文压缩(Context Compaction)


当对话接近上下文窗口上限时自动摘要并替换旧内容,让长对话和Agent任务更轻松。


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编码、知识工作、搜索、推理等核心场景,杀爆了


官方博客显示,Opus 4.6一出,几乎无模型能与其争锋。


在编码、知识工作、搜索、推理等核心场景,Opus 4.6有显著突破


多项评测成绩超越前代及行业竞品,be like:


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看完有了个大概印象,我们再一个一个掰开说。


首先是编程能力。


Opus 4.6在Terminal-Bench 2.0中拿到了最高分。


从成绩背后的实际能力来看,Opus 4.6能更周密地进行任务规划,可在大型代码库中稳定运行,代码审查与调试精度提升。


而且能自主发现自身错误。


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另一点是Opus 4.6支持多语言编码,能处理跨语言软件工程问题。


它能像高级工程师一样完成数百万行代码库迁移,且用时实打实少一半那种。


写到这里的时候,我不禁在想:


工程师们看到这个消息到底是高兴得头发都不掉了,还是会掉更快呢……(陷入沉思.jpg)


其次,Opus 4.6也在积极入侵传统办公领地。


这次它对Office三件套狠狠出手了。


  • 能直接在Excel里摄入凌乱的非结构化数据,自行推断合理的表格结构,一次操作中可处理多个复杂步骤;


  • 能铭记你公司的PPT模板,包括字体和布局风格也记住,确保生成的PPT没啥AI味,让老板以为是你熬夜框框一顿做的。


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在Cowork环境下,Opus 4.6可以代表用户自主多任务运行,一边跑财务分析,一边把研究成果整理成文档


感觉,Anthropic有点想把Claude从聊天框里拉到更多空间里的意思?


第三,我们来说说它在推理能力上的进步


先上个总结:


Opus 4.6在跨领域推理上,更强了。


在多学科复杂推理测试 “人类最后的考试” 中,Opus领先所有前沿模型。


在法律领域,Opus 4.6在40%为满分的BigLaw Bench上,得分90.2%。


在金融、法律等经济价值导向任务评测GDPval-AA 中,Opus 4.6以144 Elo超越“行业竞品”OpenAI GPT-5.2。


无论是复杂的法律、金融专业知识还是刁钻的学术研究,它的推理理解深度都达到了目前frontier models的顶峰。


难得的是,这种智力的飞跃并没有以牺牲安全性为代价


在Anthropic最看重的自动化行为审计中,Opus 4.6的对齐水平极高,同时,欺骗、奉承等负面行为极低


Opus 4.6甚至解决了目前AI圈普遍头疼的“过度拒绝”问题——


在面对正常的、无害的请求时,它比以往任何模型都更少地表现出那种死板的拒绝。


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目前,Opus 4,6已经在官网、API和所有主流云平台上线。


加量不加价,Opus 4.6的定价保持原有标准:每百万token输入/输出,价格是5美元/25美元


不过在10M token上下文测试版本中,提示词超过200k token的话会有额外付费。


划!重!点!


想要使用Opus 4.6的话,需要在调用API的时候明确制定模型标识 “Claude-opus-4-6”。


更多饭碗没了


16个Agent两周写完C编译器,运行毁灭战士


Opus 4.6带来的一项核心能力升级是Agent Teams,即多个Claude实例并行协作,无需人类实时监督。


Anthropic安全团队的研究员Nicholas Carlini拿它做了个压力测试:让16个Agent从零开始用Rust写一个能编译Linux内核的C编译器。


两周时间,近2000次Claude Code会话,烧掉20亿输入Token和1.4亿输出Token,总成本不到2万美元。


最终产出是一个10万行的编译器,能在x86、ARM和RISC-V三个架构上编译Linux 6.9,还能跑Doom。


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这套并行机制让每个Agent跑在独立的Docker容器里,共享一个git仓库。


为了防止多个Agent撞车,都屁颠屁颠跑去解决同一个问题,系统用了一个简单的锁机制。


Agent通过往current_tasks/目录写文件来”认领”任务,git的同步机制自动处理冲突。Agent之间没有专门的通信协议,也没有编排Agent,每个Claude自己决定下一步干什么。


Carlini在博客里写道:


“当Agent开始编译Linux内核时曾一度卡住,因为这是一个巨型单体任务,16个Agent全撞在同一个bug上互相覆盖。”


解法是引入GCC作为”oracle”对照组,让每个Agent只编译内核的随机子集,通过二分法定位问题文件,这样并行能力才真正发挥出来。


500个零日漏洞,开箱即挖


Opus 4.6在网络安全领域的表现让Anthropic自己都有点意外。


在发布前的测试中,Anthropic的前沿红队把Opus 4.6扔进一个沙箱环境,给它Python和常规漏洞分析工具(fuzzer、debugger那些),没有任何专门指令或领域知识,让它自己去找开源代码里的漏洞。


结果它挖出了超过500个此前未知的高危零日漏洞


每一个都经过了Anthropic团队成员或外部安全研究员的验证的哦。


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具体案例包括:


  • 在GhostScript(一个处理PDF和PostScript文件的常用工具)中发现了一个可导致崩溃的漏洞,而且是在传统fuzzing和人工分析都没找到问题之后,Claude自己翻了项目的git提交历史才挖出来的;


  • 在OpenSC(处理智能卡数据的工具)和CGIF(处理GIF文件的工具)中发现了缓冲区溢出漏洞;在CGIF那个案例里,Claude甚至主动写了PoC(概念验证代码)来证明漏洞真实存在。


Anthropic前沿红队负责人Logan Graham说,如果这成为未来开源软件安全审计的主要方式之一,他一点也不惊讶。


不过Anthropic也承认,这种能力可能被滥用。


为此,团队加了六套新的网络安全探测机制,未来可能会上线实时拦截系统来阻止恶意流量。


One More Thing


官网显示,Anhtropic现在已经是“用Claude构建Claude”。


自家工程师每天都在用Claude Code编写代码,每个新模型首先都在自己的工作环境中进行测试。


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参考链接:

[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/


文章来自于“量子位”,作者 “衡宇 梦晨”。

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【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

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2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0