2026年2月5日，Anthropic 正式发布了旗舰模型 Claude Opus 4.6。这不只是一次常规升级——它在编程、推理、长文本理解等核心能力上实现了质的飞跃。本文用大白话带你看懂这次更新。
一句话总结：这次升级意味着什么？
如果把 AI 模型比作一个员工，之前的 Claude 是一个聪明但偶尔会走神的实习生，而 Opus 4.6 则是一个能独当一面、持续工作、极少出错的资深专家。
它的核心进步体现在三个方面：
- 更会写代码 —— 在业界最难的编程测试中拿下最高分
- 更能持久工作 —— 能处理相当于一本百万字小说长度的上下文
- 更会自主思考 —— 能拆解复杂任务，自我纠错，像真正的专家一样工作
能力一：编程水平大幅提升
Terminal-Bench 2.0 编程测试成绩
在名为 Terminal-Bench 2.0 的编程能力测试中，Opus 4.6 拿下了所有 AI 模型中的最高分。
这个测试不是让 AI 写个简单的排序算法，而是模拟真实的软件工程师日常：阅读大型代码库、定位 Bug、规划修复方案、然后动手改代码。
想象你让 AI 去一个有几十万行代码的大项目里找 Bug 并修好它——Opus 4.6 在这件事上做得比所有其他 AI 都好。
多语言编码能力
此外，它的多语言编程能力也显著增强，不管是 Python、JavaScript、Go 还是 Rust，都能流畅编写。
能力二：推理能力登顶
推理能力对比
在被称为"人类最后的考试"（Humanity's Last Exam）的超难推理测试中，Opus 4.6 ==领先所有其他前沿模型==。
这个测试汇集了各学科最顶尖的难题——数学、物理、哲学、法律等等——专门用来考验 AI 的深度思考能力。
[!info] 什么是"推理能力"？ 简单说，推理能力就是 AI 不只是背答案，而是真正"想明白"问题的能力。比如给它一道从没见过的数学题，它能一步步推导出正确答案。
能力三：能读"一整本书"的超长上下文
长上下文检索性能
Opus 4.6 支持 100 万 token 的上下文窗口（目前为测试版），这大约相当于 75 万个中文字。
更重要的是，它不只是"能放进去"，还能"真正记住"。在长文本检索测试（MRCR v2）中：
| 模型 | 准确率 |
|---|---|
| Opus 4.6 | 76% |
| Sonnet 4.5 | 18.5% |
差距是碾压级的。Opus 4.6 的长文本理解能力是上一代的 4 倍以上。
你可以把整个项目的代码、一整本书、或者几个月的会议记录一次性丢给它，它不仅能读完，还能从中精准找到你需要的信息。
能力四：知识工作的"超级打工人"
GDPval-AA 知识工作评估
在模拟金融分析、法律审查等知识工作的 GDPval-AA 评估中，Opus 4.6 领先 GPT-5.2 达 144 个 Elo 分。
用下棋来类比：144 个 Elo 分的差距，大概是一个业余高手和一个职业选手之间的距离。
长期一致性测试
在另一项"虚拟经营"测试中，Opus 4.6 比前代 多赚了 3,050 美元——这说明它在长时间执行复杂任务时，能保持更好的策略一致性和判断力。
能力五：科学研究的新利器
在计算生物学、结构生物学、有机化学等生命科学领域的测试中，Opus 4.6 的性能相比前代 ==提升了接近 2 倍==。
网络安全漏洞检测
在网络安全漏洞检测方面同样表现出色，能更精准地发现代码中潜在的安全隐患。
能力六：办公office领域下场
其次，Opus 4.6也在积极入侵传统办公领地。 对于办公用户，Anthropic更新了Excel集成，并发布了PowerPoint集成作为研究预览。
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。
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。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。
感觉，Anthropic有点想把Claude从聊天框里拉到更多空间里的意思？
