2025 年8月6日，Anthropic 对旗下旗舰模型 Claude Opus 进行迭代，发布升级版 Claude Opus 4.1。官方公告指出，Opus 4.1 是对 Claude Opus 4 在“代理任务”(agentic tasks)、真实代码编写以及推理能力上的全面升级，针对真实世界编码、深度研究与数据分析任务进行了定向优化。作为一款付费模型，它面向 Claude Pro 用户、Claude Code 订阅者以及通过 API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 集成的开发者开放，同时保持与 Opus 4 相同的定价（输入价格：15 美元/百万 Token；输出价格：75 美元/百万 Token）。

一、Claude Opus 4.1 的主要功能

Claude Opus 4.1 在核心技术上沿用了前一代混合推理模型，并继续支持长上下文和“扩展思考”(Extended Thinking) 模式，可根据任务难度调整“思考预算”，最长可处理 64K token 的输入。以下功能是其亮点：

• 改进的代码生成和调试：新版本在开源 SWE‑bench Verified 基准测试中的软件工程准确率达到 74.5%，显著高于 Opus 4 的 72.5% 和较小模型 Sonnet 3.7 的 62.3%。官方强调，模型对于多文件代码重构、跨文件调试的能力有明显提升。
• 增强的代理任务能力：Opus 4.1 通过改进链式推理和工具调用策略，在需要多步规划和执行的任务上更可靠。例如完成全自动研究、数据整理或复杂流程操作时，模型能够自主搜索并跟踪细节。
• 高质量的深入研究与分析：新版本改善了对长文档信息的跟踪与整合能力，可生成更系统的报告、概述和数据分析，适合研究人员和商业分析场景。
• 安全性提升：安全评测显示，Opus 4.1 在拒绝不符合政策的请求方面达到 98.76%，相比 Opus 4 的 97.27% 有所提高，且过度拒绝率保持在 0.08%，同时没有出现偏见或儿童安全方面的明显退步。

二、技术原理与架构

Claude Opus 4.1 采用 混合推理模型（Hybrid reasoning model）的架构，这种模式结合了基于语言模型的推理与任务规划控制器，能在使用扩展思考模式时进行长序列“自反思”。系统卡指出，模型默认通过基本工具组合（例如 Bash 命令行和文件编辑工具）就能完成 SWE‑bench 的任务，而在更复杂的任务中会启用额外的规划组件以实现长期记忆与目标分解。这种模块化设计使模型可以根据任务需要调整推理深度和思考成本。

此外，Opus 4.1 仍然提供长上下文支持（最多 64K token），可在无需扩展思考的情况下完成大多数基准测试，并在需要详细分析时开启扩展思考。官方文档建议，只有当任务非常复杂或者需要详细推理时才启用扩展思考，否则会增加延迟和计算成本。

三、相较于 Claude Opus 4 的升级点

相比 2024 年发布的 Opus 4，Opus 4.1 有三个明显的改进：

• 代码与调试性能提升：SWE‑bench Verified 准确率从 72.5% 提升到 74.5%，并得到 GitHub 等合作伙伴反馈称，在跨文件重构和调试大型代码库时准确性更高。
• 长链代理任务效果更佳：Opus 4.1 在多步规划任务（如 TAU‑bench）中表现更稳定，能够自主分解目标并调用工具执行，适合 AI 代理相关场景。
• 安全与拒绝策略优化：安全评测表明，模型在拦截不当请求方面更加可靠，拒绝率从 97.27% 提升到 98.76%，过度拒绝率保持极低。

综合来看，这些升级使 Opus 4.1 在真实开发流程、复杂研究与工具调用任务上比前一代更为可靠。

四、适用场景

由于其混合推理架构和广泛的工具适配，Claude Opus 4.1 能够覆盖从代码到知识工作的多种场景：

• AI 代理与自动化工作流程：Opus 4.1 能在不间断的多任务流程中执行数千步操作，适合构建自动化研究助手、任务分派系统或客服机器人等长程 AI 代理。
• 高级编程与调试：其代码生成能力和 32K 输出 token 支持使模型适用于大型软件项目的原型开发、代码重构和单元测试编写。
• 深入研究与数据分析：模型能够自动搜索资料、归纳信息并生成详细报告，适合学术综述、商业决策分析等任务。
• 内容生成与多模态制作：除了文字，Opus 4.1 还能通过内置工具生成表格、编写文档草稿，辅助用户进行创意写作、产品描述或企划文档。

五、使用建议与注意事项

尽管 Opus 4.1 是迄今最强大的 Claude 模型之一，但使用时仍需注意：

• 利用扩展思考会显著提升推理深度，但也会增加成本与响应时间，适用于需要高准确性和全局视角的任务。
• 代理类任务应谨慎设置边界和规则，避免模型在执行命令时偏离预期或引发安全风险。
• 对于特定行业的专业知识需求，可能需要结合企业内部工具或知识库才能发挥最大效能。

六、Claude Opus 4.1的项目地址

• 项目官网：https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-1
• 技术论文：https://assets.anthropic.com/m/4c024b86c698d3d4/original/Claude-4-1-System-Card.pdf

总结

Claude Opus 4.1 可以视为 Anthropic 在 2025 年的重要迭代，它在软件工程准确率、多文件代码处理能力和长链推理上较 Opus 4 有明显提升。通过混合推理架构和可调节的扩展思考，模型既能适应快速交互，也能胜任深入研究与复杂编码工作。同时，其安全策略更稳健，拒绝不当请求的能力提高了一个百分点。对于需要在社交媒体运营、科研分析或复杂代码项目中使用 AI 助手的个人或团队而言，Opus 4.1 提供了更加可靠且灵活的选择。

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