上海
在中國新模型持續(xù)以低價和高性價比沖擊市場、企業(yè)客戶也開始重新審視AI支出的背景下，Anthropic率先將“降本增效”推向了高端模型市場。
美東時間24日周五，Anthropic發(fā)布新一代Claude Opus模型Opus 5，稱其在多個任務上的性能已經(jīng)逼近公司最先進的Fable 5，但API價格只有后者的一半。Anthropic預計，Opus 5將成為企業(yè)日常辦公、軟件開發(fā)、科學研究和AI智能體工作流中的默認模型，稱它是Claude Max的默認模型，也是Claude Pro平臺的最強模型。
Anthropic此次“上新”意味著，AI模型的價格戰(zhàn)正在進入新階段：競爭焦點不再只是推出更強大的旗艦模型，而是如何將接近旗艦級的能力以更低成本大規(guī)模部署。因為Opus 5并不是一個單純的便宜模型，而是試圖將接近旗艦級的能力下沉到更廣泛的企業(yè)日常任務。
媒體評論稱，Anthropic的勁敵OpenAI、Meta等大舉投入AI的硅谷公司也在加快推出更具成本效率的模型，而中國AI公司則通過低價和開放權重模型進一步加劇了這一競爭。
當中國模型以低價追趕、企業(yè)客戶開始重新計算AI投入產(chǎn)出比，AI行業(yè)的下一場競爭可能不再是“誰能訓練出最強模型”，而是：誰能以最低成本提供足夠強的模型。
Opus 5某些測試成績接近或超過Fable 5 成本遠低于后者
Anthropic此次對Opus 5的定位并非“絕對旗艦”，而是一個面向大規(guī)模使用的高性能通用模型。
公司稱，Opus 5在軟件工程、知識工作和復雜問題解決等多個測試中達到行業(yè)領先水平，同時以與上一代Opus 4.8相同的價格提供服務。
在軟件工程方面，Anthropic稱，Opus 5在Frontier-Bench測試中超過其他模型，表現(xiàn)較Opus 4.8翻倍以上；在CursorBench 3.2測試中，Opus 5最高努力等級下的成績距離Fable 5峰值僅相差0.5%，但單任務成本只有后者的一半。
在知識工作和自動化任務方面，Opus 5同樣表現(xiàn)突出。Anthropic稱，在ARC-AGI 3測試中，其得分約為下一名模型的3倍；在Zapier AutomationBench中，以相同任務成本計算，其通過率約為下一名模型的1.5倍；在OSWorld 2.0電腦操作測試中，Opus 5以略高于Fable 5三分之一的成本，超過了Fable 5的最佳成績。
Anthropic還強調(diào)，Opus 5在科學研究任務上的能力明顯提升，尤其是在有機化學和蛋白質(zhì)相關任務上。
從價格來看，Opus 5的API價格為每百萬Token輸入5美元、輸出25美元，與Opus 4.8相同。而Anthropic當前旗艦模型Fable 5的定價為每百萬Token輸入10美元、輸出50美元。
換言之，Anthropic正在嘗試提供一種新的產(chǎn)品組合：接近旗艦級的能力，但價格只有旗艦模型的一半。
從代碼開發(fā)到科學研究：Opus 5到底強在哪里？
Opus 5的一個重要變化，是Anthropic開始強調(diào)模型的“計算效率”，而不僅僅是最終答案的質(zhì)量。
公司稱，新模型能夠更好地檢查自己的工作、發(fā)現(xiàn)邏輯錯誤并反復迭代。在部分測試中，Opus 5達到類似表現(xiàn)所需的推理Token數(shù)量明顯低于上一代。
這意味著，模型能力提升的衡量標準正在發(fā)生變化。
過去，模型之間的競爭主要看誰能夠在Benchmark上取得更高分；如今，對于企業(yè)客戶而言，另一個問題同樣重要：完成同一個任務，模型到底需要消耗多少Token？
在軟件工程場景中，Opus 5重點提升了代碼理解、代碼修改和復雜任務執(zhí)行能力。Anthropic稱，模型在相關測試中的表現(xiàn)大幅超過上一代，并且在接近Fable 5能力的情況下顯著降低了單項任務成本。
在知識工作和自動化領域，Opus 5則瞄準了企業(yè)日常流程。
從處理文檔、分析信息，到調(diào)用工具、操作電腦和執(zhí)行多步驟任務，模型的目標不再只是生成一段文本，而是完成一個完整的工作流程。
Anthropic稱，在ARC-AGI 3、Zapier AutomationBench和OSWorld 2.0等測試中，Opus 5均表現(xiàn)出較強的任務執(zhí)行能力。
在科學研究方面，Anthropic稱，Opus 5在有機化學任務上的得分較Opus 4.8提高10.2個百分點，在預測蛋白質(zhì)序列變化影響方面提高7.7個百分點。
這意味著，Anthropic正在將Opus 5從一個“更強的聊天模型”推向一個更廣泛的專業(yè)工作工具。
模型越強，安全邊界越重要：網(wǎng)絡安全能力接近Mythos 5
隨著模型能力提升，Opus 5的網(wǎng)絡安全能力也成為此次發(fā)布的重要看點。
Anthropic稱，Opus 5在發(fā)現(xiàn)軟件漏洞方面的能力已經(jīng)接近更高階的Mythos 5，但在將漏洞轉(zhuǎn)化為實際攻擊工具方面仍明顯落后。
公司同時強調(diào)，和上一代Opus 4.8一樣，Opus 5并未針對網(wǎng)絡安全任務進行專門訓練。
Anthropic表示，模型在網(wǎng)絡安全任務上的能力提升，主要源于其通用能力增強。
在安全限制方面，Anthropic稱，Opus 5的安全分類器相比Fable 5“明顯更寬松”，安全機制的干預次數(shù)將大幅減少，但仍會阻止二進制漏洞掃描、滲透測試和漏洞利用代碼生成等高風險任務。
這一變化反映出AI模型能力提升帶來的兩面性。
一方面，模型需要具備足夠強的能力，才能真正用于企業(yè)網(wǎng)絡安全、科學研究和復雜工程任務；另一方面，模型越強，如何控制其在高風險領域的使用邊界也越困難。
因此，Anthropic此次發(fā)布Opus 5，實際上不僅是在降低模型價格，也是在探索如何讓更強大的模型以更少的安全限制進入真實工作場景。
AI行業(yè)開始重新計算“每個Token的價值”
Opus 5發(fā)布的背后，是企業(yè)客戶對AI支出回報率越來越強烈的關注。
報道稱，一些企業(yè)客戶已經(jīng)因為AI支出快速增加而收緊員工使用限制，并重新評估AI工具的投入產(chǎn)出比。
Anthropic負責研究產(chǎn)品管理的Dianne Penn表示，公司正在回應企業(yè)客戶關于“如何創(chuàng)造更多價值”的反饋。
這說明，AI行業(yè)正在進入一個新的階段。
在早期階段，企業(yè)客戶更關注一個模型是不是全球最強？而當AI開始進入企業(yè)日常工作流程后，企業(yè)開始關注：完成同一個任務，我為什么要多花一倍的錢？
這也使得模型的實際成本變得越來越重要。
一個模型即使在Benchmark上領先，如果完成同樣任務需要消耗更多Token，最終的企業(yè)使用成本也可能更高。
反過來，一個性能略低但推理效率更高、價格更便宜的模型，可能更適合大規(guī)模部署。
于是，AI行業(yè)的競爭指標正在從單一的模型能力，變成：模型能力 × 推理效率 × 單位成本。
Opus 5正是Anthropic針對這一變化推出的產(chǎn)品。
中國模型不斷“卷”價格 美國AI巨頭被迫提高性價比
如果說企業(yè)客戶的成本壓力推動了AI模型價格重新評估，那么中國AI模型的競爭則進一步加速了這一過程。
7月16日上周四，月之暗面正式發(fā)布2.8萬億參數(shù)的全球最大開源模型Kimi K3，已公布的測評結(jié)果顯示，該模型的整體能力僅落后于Fable 5和OpenAI的GPT-5.6。
DeepSeek此前也已經(jīng)通過低價策略和開放權重模式，推動全球AI模型價格持續(xù)下探。
中國模型的競爭意義不一定在于已經(jīng)在所有前沿能力上超越美國頂級模型，而在于它們正在改變市場對AI模型價格的預期。
過去，企業(yè)可能接受“更強的模型就該更貴”這種說法，可是，隨著越來越多高性能模型以更低價格提供服務，這種價格邏輯正在發(fā)生變化。
如果一個更便宜的模型已經(jīng)能夠完成企業(yè)80%甚至90%的日常任務，那么客戶是否還愿意為剩余的性能差距支付兩倍甚至數(shù)倍的價格，就成為現(xiàn)實問題。
這也是Anthropic、OpenAI、Meta等公司都在加快推進更具成本效率模型的原因之一。
從這個角度看，中國模型的競爭與企業(yè)自身的降本壓力正在形成疊加效應。
一邊是中國模型不斷以低價追趕，另一邊是美國企業(yè)客戶開始要求AI投入產(chǎn)生更高回報。兩股力量共同推動全球AI模型市場重新計算“性能究竟值多少錢”。
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