大模型時代，幾乎每次谷歌大會前夕，OpenAI都會以新品“狙擊”其發布節奏。但此次，由于OpenAI備貨不足，GPT-5尚未完成，Anthropic接棒了這項“任務”。

當地時間5月22日，谷歌I/O大會結束次日，Anthropic發布 Claude 4 系列大模型，包括旗艦版Claude Opus 4 與普適版Claude Sonnet 4，直接沖擊谷歌Gemini 2.5 Pro在編程領域的熱度。

刷新AI編程模型熱度

由OpenAI 前員工們創立至今，逐漸發展為OpenAI最大競品之一的Anthropic，主要定位為安全優先的AI解決方案提供商，專注于企業級市場，在混合推理模型與編程能力方面具備一定行業優勢。此次新模型產品進一步加深其在編程領域的影響力。

技術層面，據Anthropic方面表示，Claude Opus 4作為編碼模型，在復雜、長時間運行任務和智能體工作流中擁有持續的高性能；Claude Sonnet 4是Sonnet 3.7 的升級版，提供更強的代碼和推理能力，同時更精確地響應用戶指令。

兩款模型新品均采用混合模型架構，提供快速響應和用于更深層次推理的擴展思維模式，均可在Anthropic API、亞馬遜云科技Bedrock和Google Cloud的Vertex AI上使用。兩相對比，Opus 4是Anthropic截至目前最強模型，專為復雜、長時間任務設計，適合需要深度推理和高級代理能力的場景。而Sonnet 4平衡了性能與效率，響應速度更快，適合日常開發和高流量任務，同時提供了更高的性價比。

目前AI編程賽道的明星公司Cursor與Claude綁定較深，Cursor中有四個Claude4模型可選——Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4 thinking、Claude Opus 4、Claude Opus 4 thinking。

此前谷歌發布的Gemini 2.5 Pro作為旗艦AI模型，優化了編程能力，在代碼生成、調試和上下文理解等方面已表現出色。“小貓補光燈”開發者花生經過對比測評發現，Gemini 2.5 Pro在復雜長代碼方面表現偶爾不錯，但對指令的理解和遵從能力相比Claude稍差，視覺審美也比較糟糕，常常會有莫名其妙的表現。對比之下，Claude Sonnet 4原型細節內容更豐富，適合日常編程選擇。

Opus是比Sonnet更大的模型，花生表示，在非編程的數學、推理等任務方面比Sonnet模型更好，但也更貴。尤其在Cursor中是需要啟用Max模式，也就是每一次回答都需要單獨計費的。但在常規的編程任務表現上并沒有顯著優于Sonnet模型，相對更適合上下文長度非常長的大型復雜項目，或者重構項目。

北理工前沿交叉科學研究院研究生丁紀翔也是在Cursor內體驗的Claude 新模型，他對記者表示，Cursor里Opus屬于Max標記的模型，需要單獨付費，且相對速度較慢，小項目使用Sonnet足夠了。

AI編程兩大發展方向

5月以來，AI編程領域熱點事件頻發。

5月3日，蘋果與Anthropic聯手開發由AI驅動的Vibe Coding（氛圍編程）平臺；6日，OpenAI被曝將以30億美元收購AI編程創業公司Windsurf；17日，OpenAI推出編程智能體Codex，可實現自動生成、調試和優化代碼；20日，美團宣布將上線一款AI編程類工具“NoCode”；21日，騰訊披露公司已有約85%的程序員使用騰訊云代碼助手CodeBuddy。

另在19日至23日，海外頭部廠商微軟、谷歌、Anthropic各自舉辦的大會均披露新模型在AI編程方面的技術與產品進展，AI編程行業經過多年發展，終于走向產品交付。

在峰瑞資本合伙人陳石看來，整個AI編程行業發展起始于2022年年底GPT-3.5的發布，同時行業也分拆為兩大方向——其一是Copilot助手，人主導、AI輔助，如Github Copilot、Cursor、Windsurf、Trae等產品；其二是Agent智能體，AI主動執行，人類扮演監督者角色，如Devin。

錦秋基金合伙人臧天宇回顧過去半年多的投資項目發現，近60%的項目分布在應用層，其中，Agent方向占比近40%，也屬于目前行業討論最熱烈的方向。Agent方向可分為兩類，其中之一就是Coding Agent，專注于解決代碼問題。長期來看，臧天宇認為，行業有望借助代碼這一通用工具向更通用的智能Agent發展。

此次Anthropic大會現場，Anthropic CEO Dario Amodei（達里奧?阿莫代伊）表示：“我們不再教AI寫代碼，而是讓它開始獨立完成項目。過去建模型，現在我們在建產品。”硅谷AI編程獨角獸Replit CEO Amjad Masad（阿姆賈德?馬薩德）此前表示，“AI 的下一個階段不再是我們告訴它怎么做，而是我們告訴它想做什么，它自己決定怎么做。AI不只是干活，而是開始決定任務怎么被拆解，流程怎么被安排。”

Anthropic的新模型為編程Agent完成產品交付打了個樣，但整個行業的發展仍面臨技術成熟、認知匹配，以及安全性等方面的待完善。陳石表示，Agent技術上目前面臨模型能力、上下文收集能力兩方面制約，Copilot這種協作類產品比較容易率先打開市場。

在丁紀翔的體驗中，AI編程產品顯著提高了工作效率，原本需要三周時間完成的工作量，現在疊加AI工具的輔助，三天即可完成。但目前AI編程的不足在他看來，主要在于機器還沒有“自我意識”，需要人類先提出核心要點與任務方向，AI無法直接提供一個有價值的創意點。

“AI coding這個市場非常大，大家都處在早期，還看不到終局。”陳石表示，創業公司要做一些艱難的選擇，找一些非共識的方向，Agent是一個可以考慮的選擇。

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