旗舰版Sonnet、Opus 4：专为复杂编程场景量身打造

作为新一代旗舰模型，Claude Opus 4在处理复杂编程任务方面实现了显著突破：

多文件协同编辑：模型具备深度理解项目架构的能力，能够在不同文件间实现智能同步修改，有效避免遗漏问题；

高级指令理解：在解析包含多重条件和分层步骤的复杂需求时表现卓越；

持久化任务执行：拥有强大的上下文记忆机制，特别适合处理需要长时间持续的开发流程；

逻辑推理优化：在多步骤推理过程中显著减少了跳跃式思维和模板化回复的现象。

从公开的基准测试结果来看，Claude Opus 4的表现令人瞩目：在SWE-bench测试中获得72.5%的成绩，Terminal-bench达到43.2%。这两项指标均超越了GPT-4.1（54.6%/30.3%）和Gemini 2.5 Pro（63.2%/25.3%）。

有趣的是，Claude Sonnet 4在SWE-bench中的得分为72.7%，略微领先于Opus 4。作为Sonnet 3.7的升级版本，新模型在响应速度和执行精确度方面都有显著提升，完全可以在现有应用场景中无缝替换旧版本。

使用方式：

核心能力革新：不仅仅是性能提升

除了模型本身的优化，Claude 4系列还引入了几项关键的功能增强：

工具调用机制（测试版）：模型能够在执行过程中动态调用各种工具（包括网络搜索、本地文件访问、代码运行等），用于信息补充或指令执行，完美适配各类Agent工作流程。

并发工具操作：支持多个工具同时运行，大幅提升任务分解和执行效率，特别适合处理复杂的任务路径或并发指令。

记忆系统强化：在开发者授权访问本地文件后，模型可以建立"记忆档案"，记录关键的上下文信息，确保长期任务的一致性和连续性。

反作弊机制：Anthropic表示，Claude 4系列在容易产生"偷懒"行为的任务中，跳过中间步骤的概率降低了65%，使多步骤任务执行更加稳定可控。

以下是一个典型的"偷懒"代码示例，新版本已能有效避免：

def square_numbers(numbers):
    result = []
    for n in numbers:
        # ...省略：计算平方
        result.append(n)  # 应该是 result.append(n ** 2)
    return result

# 测试
nums = [1, 2, 3, 4]
print("Squared:", square_numbers(nums))  # 输出 [1, 2, 3, 4]，正确应为 [1, 4, 9, 16]

虽然这些改进无法在跑分中直接体现，但在编程自动化领域将发挥巨大价值。

Claude Code正式开放：深度融入开发生态

Claude Code已正式向开发者开放，旨在将Claude更深层次地整合到日常开发工作中：

GitHub Actions集成：Claude可作为后台智能体执行各类代码任务；

IDE原生支持：提供VS Code和JetBrains插件，Claude的修改建议将以"行内注释"形式直接显示在代码中，无需额外切换界面；

Claude Code SDK：开发者可利用此工具包定制专属Agent或构建AI协作平台；

GitHub协作功能：支持@Claude Code参与Pull Request审查，自动提供修改建议、修复CI错误等。

实战测试：突破以往局限

我一直希望完成这样一个任务，但无论是GPT、Gemini还是之前版本的Claude都无法胜任：生成3D演示动画，展示四冲程发动机的工作原理（类似中学物理教学演示）。

令人惊喜的是，这次在Claude 4中成功实现了这个目标！

不过需要提醒的是，新版本的额度消耗似乎比较快，基础Pro套餐可能需要频繁充值。

历史性时刻：国产工具获官方认可

在此次发布中，Anthropic引用了多个第三方开发工具的反馈，包括GitHub、Sourcegraph、Augment Code等知名平台。特别值得关注的是，国产Agent工具Manus的评价也被正式收录：

"Manus强调了其在遵循复杂指令、清晰推理和美观输出方面的改进。"

这是迄今为止首次有中国本土Agent工具出现在Anthropic的正式发布文档中。考虑到Anthropic长期以来对中国市场相对保守的公开立场，这一引用显得格外有意义。