由 Anthropic 构建的下一代 AI 助手
以安全、有益、诚实为核心原则，融合 Constitutional AI 对齐技术，
覆盖推理、编程、创作、分析等全方位智能能力的前沿大语言模型系统
一个为安全、有益和诚实而生的 AI 系统
Claude 是由 Anthropic 公司研发的大型语言模型（LLM）家族。"Claude" 这个名字致敬了信息论之父 Claude Shannon——现代数字通信与计算理论的奠基人。作为基于 Transformer 架构的生成式预训练模型（GPT），Claude 具备深度自然语言理解与生成能力，能够执行推理、编程、分析、创作等复杂智能任务。模型首次于 2023 年 3 月公开发布，此后经历了从 Claude 1 到最新 Claude 4.7 的多代迭代演进。
Claude 的设计核心围绕三大原则：Helpful（有用）、Harmless（无害）、Honest（诚实），简称 HHH 原则。这不仅是训练目标，更是一种深层的价值对齐哲学。通过 Constitutional AI（宪法式 AI）技术，Claude 在训练过程中内化了一套由数千条原则组成的"宪法"，使其在面对复杂伦理困境时能自主做出符合人类价值观的判断，而非简单地服从指令。2026 年版宪法已扩展至 23,000 字。
深度语义理解、多轮对话、长文档分析、技术写作、创意内容、代码生成与调试
图像理解与分析、图表解读、截图识别、设计反馈，Opus 4.7 最高支持 3.75 百万像素
工具调用、函数执行、计算机操控、文件管理、多步骤自主任务完成、Agent Teams 协作
深入理解 Claude 背后的技术基石
Claude 基于 Transformer 架构构建——这一由 Google Brain 团队于 2017 年在论文 "Attention is All You Need" 中提出的革命性神经网络架构。核心创新在于 Self-Attention（自注意力）机制，使模型能够在处理文本时关注序列中所有位置的信息，捕捉长距离依赖关系。
作为 Decoder-Only 架构的生成式预训练模型，Claude 采用自回归方式逐 Token 生成文本。模型由多层堆叠的 Transformer Block 组成，每个 Block 包含：多头自注意力层（Multi-Head Self-Attention）、前馈神经网络（Feed-Forward Network）、层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connection）。
在海量互联网文本数据上进行无监督学习，通过预测下一个 Token 的方式学习语言结构、知识和推理模式。使用数万亿 Token 级别的数据，在大规模 GPU/TPU 集群上训练数月。
使用人工标注的高质量对话数据进行有监督微调，教会模型如何以对话助手的身份回应用户请求，提升指令遵循能力。
通过人类偏好数据训练奖励模型，再使用 PPO 等强化学习算法优化模型行为，使输出更符合人类期望的质量与安全标准。
Claude 的独特训练阶段：模型根据一套明确的原则"宪法"自我批评和修正输出，再通过 RLAIF（基于 AI 反馈的强化学习）进行优化，实现更可扩展的价值对齐。
Claude 的训练涉及大规模计算基础设施。Anthropic 与 Amazon Web Services (AWS) 和 Google Cloud 建立了深度合作关系，利用其大规模 GPU/TPU 集群进行训练。Amazon 向 Anthropic 投资了累计约 80 亿美元，Anthropic 是 AWS 的重度用户。
⚠️ 注：Anthropic 作为闭源模型提供商，未公开模型的精确参数量（如具体有多少亿/万亿参数）。行业推测旗舰模型参数规模在数千亿级别，但官方政策是不披露具体数值。
Constitutional AI 是 Anthropic 的核心创新——一种基于明确原则的 AI 对齐方法，由联合创始人 Jared Kaplan 首先提出"为语言模型书写一部宪法"的构想。
模型生成初始回复后，根据宪法中的原则对自己的输出进行批评和评估。模型会识别输出中可能违反原则的部分——例如有害内容、偏见表达或事实错误——并生成修正后的版本。这个过程可以多轮迭代，每次使产出更安全、更准确。
使用模型自身作为偏好标注者（而非完全依赖人类标注者），在宪法原则的指导下比较多个回复并判断优劣。以此训练奖励模型，再通过强化学习优化原始模型。这大大减少了对人类标注的依赖，同时实现了更一致的价值对齐。
2023 年初始版本仅 2,700 字。到 2026 年，宪法已扩展至 23,000 字，涵盖有用性、无害性、诚实性、隐私保护、公平性、知识谦逊、文化敏感性、伦理推理等数十个维度。宪法不是静态文件，Anthropic 持续根据研究发现和社会反馈进行修订，并由专职哲学家 Amanda Askell 参与制定 Claude 的"道德感"与价值观。
Claude 4 系列引入了混合推理机制——模型能在两种模式间智能切换：对简单问题快速响应，对复杂问题使用"扩展思考时间"进行更深入的逐步推理。
简单问答、事实检索、格式转换等低复杂度任务
常规编程、文本分析、多步推理等中等复杂度任务
高难度数学证明、复杂系统架构设计、科学推理等高复杂度任务
Opus 4.7 新增，用于最高难度的工程与推理任务
Opus 4.7 和 Sonnet 4.6 支持 Adaptive Thinking——模型自动判断当前问题的复杂程度，动态调整思考深度，无需用户手动指定。这类似于人类面对不同难度任务时自然调节投入的精力。
Opus 4.7 引入了输出自我验证机制——模型在生成回复后会检查自己的输出，确认逻辑一致性和事实准确性。这使得模型能更精确地遵循指令，减少幻觉和错误。
Claude 4.5+ 展现了惊人的"Extended Focus"能力——在复杂开发任务上保持超过 30 小时的连续、高质量工作而不失去连贯性。Opus 4.6 的 METR 估算 50% 时间范围达 14.5 小时，80% 时间范围达 1 小时 3 分钟。
Claude 使用基于 BPE（Byte-Pair Encoding）的子词分词器，将文本拆分为 Token 序列。Opus 4.7 引入了全新的分词器，提升了多语言处理效率和编码准确性。平均而言，1 个 Token ≈ 4 个英文字符或 ≈ 0.75 个英文单词。对于中文，通常 1 个汉字 ≈ 1-2 个 Token。
从高效轻量到前沿旗舰，满足不同场景需求的完整产品矩阵
最快速、最低成本的模型层级。专为高吞吐量场景优化——分类任务、简单问答、快速文本处理。响应速度是 Sonnet 的 4-5 倍。
性能与成本的最佳平衡。适合日常编程、文本分析、内容创作等通用任务。Sonnet 4.6 已接近甚至在某些任务上超越上代 Opus。
最强大的旗舰模型。处理最复杂的推理、大规模代码库操作、多 Agent 协作等前沿任务。代表 Anthropic 的最高技术水平。
| 模型 | 发布时间 | 上下文窗口 | 最大输出 | 价格 (输入/输出) | 扩展思考 | 知识截止 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 🔥 | 2026-04-16 | 1M | 128K | $5 / $25 | Adaptive + xhigh | 2026-01 | 当前旗舰 |
| Claude Sonnet 4.6 | 2026-02-17 | 1M | 64K | $3 / $15 | ✓ Extended + Adaptive | 2025-08 | 推荐 |
| Claude Opus 4.6 | 2026-02-05 | 1M | 128K | $5 / $25 | ✓ Adaptive | 2026-01 | 当前 |
| Claude Opus 4.5 | 2025-11-24 | 200K | 64K | $5 / $25 | ✓ | 2025-07 | 当前 |
| Claude Haiku 4.5 | 2025-10-15 | 200K | 64K | $1 / $5 | ✓ Extended | 2025-02 | 当前 |
| Claude Sonnet 4.5 | 2025-09-30 | 200K | 64K | $3 / $15 | ✓ | 2025-01 | 已弃用 |
| Claude Opus 4 | 2025-05-22 | 200K | 32K | $15 / $75 | — | 2025-03 | 退役中 |
| Claude Sonnet 4 | 2025-05-22 | 200K | 64K | $3 / $15 | — | 2025-03 | 退役中 |
2026 年 3 月曝光、4 月 7 日正式以 "Project Glasswing" 预览发布。Anthropic 有史以来最强大的模型，能自主发现数千个零日安全漏洞，包括存在 27 年之久的 OpenBSD 漏洞。因能力过于强大，被判定不适合公开发布，仅通过 Project Glasswing 向 11 家关键基础设施合作伙伴提供。定价 $25/$125 per 1M tokens。Opus 4.7 被定位为 Mythos 时代安全防护的测试载体。
在业界主流评测中的表现数据
多维度覆盖的前沿 AI 能力体系
全栈编程能力：代码生成、审查、调试、重构、API 集成。支持 Python、JavaScript、TypeScript、Rust、Go、Java、C++ 等数十种编程语言。通过 Claude Code 可端到端独立完成复杂开发任务。
高级逻辑推理、数学证明、科学分析。支持多步骤链式推理，能处理需要持续深入思考的复杂问题。扩展思考模式下在数学和科学基准上表现显著提升。
技术文档、营销文案、长篇创意写作、学术论文、商业报告。产出接近人类水平的自然散文。支持多种写作风格和语气的调节。
Claude 3.5 Sonnet v2 首创的能力。模型可直接控制计算机界面：移动光标、点击按钮、输入文字、操作应用程序。在保险行业基准上准确率达 94%。
Opus 4.6 引入的革命性功能。多个 Claude 实例协同工作：主导 Agent 分配任务给专业化队友（如前端、后端、QA），各自独立运行但可互相通信和共享任务列表。
原生支持 Function Calling、Tool Use、MCP 连接器。能调用外部 API、执行代码、查询数据库。输出可精确遵循 JSON Schema 等结构化格式要求。
AI 安全不是附加特性，而是 Claude 的存在根基
Anthropic 设计了 AI Safety Levels (ASL) 框架——类似生物安全等级 (BSL) 的分级系统，用于评估和管理不同能力级别 AI 系统的风险。
不构成有意义风险的系统，如基础聊天机器人
具备一定能力但不超越现有非 AI 工具的风险水平
能力显著提升，需要增强的安全措施和评估流程
可能构成全球性风险的超级智能系统，需要极端安全措施
专业安全研究团队，对 AI 系统进行极限压力测试，探索能力边界和潜在滥用场景。在模型发布前发现并修复安全漏洞。Daniel Freeman 等成员负责评估模型在网络安全、生物安全、信息操控等关键领域的风险。
由 Chris Olah 领导的研究方向，致力于理解神经网络内部的运作机制。研究模型的"思维过程"，使 AI 决策过程更透明可审计。发表了大量关于特征可视化、电路分析的开创性论文。
Responsible Scaling Policy——Anthropic 首创的自我约束框架。在提升模型能力的同时，确保安全防护措施同步升级。如果安全评估显示模型达到新的 ASL 级别，必须在部署前实施相应的安全措施。本质上是"不跑得比安全措施更快"的承诺。
Amanda Askell——Anthropic 的专职哲学家，负责塑造 Claude 的"道德感"与价值观。她为模型在面对道德不确定性时的行为制定指导原则，"有时感觉就像教一个 6 岁孩子什么是善良——但当他们 15 岁时，他们在所有方面都会比你更聪明。"
2026 年 3 月 11 日成立，由联合创始人 Jack Clark 领导。整合前沿红队、社会影响研究、经济研究三大团队。研究 AI 对就业、经济、法律、社会的系统性影响。聘请了 Google DeepMind 前高级研究总监 Matt Botvinick、弗吉尼亚大学经济学教授 Anton Korinek 等顶级学者。
构建 Claude 的组织——一家使命驱动的 AI 安全公司
"构建安全、有益且可理解的 AI 系统"
— Anthropic 公司使命宣言
Anthropic 的创立源于对 AI 安全的深切关注。创始团队离开 OpenAI，是因为他们认为随着模型能力的增强，安全研究和审慎部署应该被赋予更高的优先级。公司内部文化强调使命感——员工自称 "ants"（蚂蚁），候选人需通过文化面试（包括这样的问题：如果 Anthropic 因安全原因决定不发布模型，你是否愿意失去你的股票价值？）。
CEO Dario Amodei 定期进行全公司演讲——内部称为"Dario Vision Quests"。所有 7 位联合创始人都承诺捐出 80% 的个人财富。公司与有效利他主义 (EA) 运动有深厚渊源，但官方不以 EA 标签自居。
| 时间 | 轮次 | 融资金额 | 估值 | 领投方 |
|---|---|---|---|---|
| 2025 年 9 月 | Series F | $13B | $183B | ICONIQ, Fidelity, Lightspeed |
| 2025 年 3 月 | Series E | $3.5B | $61.5B | — |
| 2024 年 11 月 | Corporate | $4B | — | Amazon |
| 2024 年 5 月 | — | $452M | — | — |
| 2024 年 3 月 | — | $884M | — | — |
| 2023 年 | 战略投资 | $4B | — | Amazon (首轮) |
| 2025 年 11 月 | 战略投资 | $10B | — | Nvidia |
七位联合创始人——皆为前 OpenAI 核心研究者
生物物理学家出身，曾任 OpenAI 研究副总裁。发现了 AI 缩放法则 (Scaling Laws) 的关键规律，直接催生了当前 AI 热潮。旧金山长大，撰写了《Machines of Loving Grace》和《The Adolescence of Technology》两篇标志性长文，描绘 AI 的乌托邦愿景与潜在危险。定期进行"Dario Vision Quests"全公司演讲。
Dario 的妹妹，曾任 OpenAI 安全与政策副总裁。负责 Anthropic 的运营、商业战略和政策事务。与有效利他主义运动核心人物 Holden Karnofsky（GiveWell 联合创始人、也是 Dario 前室友）结婚。管理层极度重视维护共同使命感和紧密文化。
前 OpenAI 政策总监。现任 Anthropic 公益负责人 (Head of Public Benefit)，领导 2026 年新成立的 Anthropic Institute。确保 AI 开发与社会需求和监管框架对齐。负责将内部安全研究成果传播给公众和决策者。
GPT-3 的核心构建者。在 OpenAI 领导了 GPT-3 的开发工作，这篇论文奠定了大语言模型时代的基础。为 Anthropic 带来了构建前沿大模型的关键技术经验。
AI 可解释性研究先驱。在神经网络可视化和理解方面做出开创性贡献。领导 Anthropic 的可解释性研究方向，致力于"打开黑箱"——理解模型内部的特征、电路和表征，使 AI 系统更透明可审计。
Sam McCandlish 与 Jared Kaplan 均为 AI 缩放法则的核心研究者。Kaplan 提出了"为语言模型书写宪法"的构想，催生了 Constitutional AI。两人的研究论文对理解模型能力如何随规模增长提供了定量框架。另一位联合创始人 Benjamin Mann 目前与 Mike Krieger 共同领导 Anthropic Labs 实验产品孵化。
专职哲学家，塑造 Claude 的价值观。前牛津大学 William MacAskill（EA 运动联合创始人）的前妻。
Claude Code 创造者。乌克兰裔工程师，前 Meta 软件工程师，2024 年 9 月加入 Anthropic。
产品负责人，2025 年 12 月加入。接替 Mike Krieger（Instagram 联合创始人）担任 Head of Product。
从创立到前沿的完整演进轨迹
Dario & Daniela Amodei 带领 7 位联合创始人离开 OpenAI，在新冠疫情中通过 Zoom 会议和公园长凳上的头脑风暴创建 Anthropic。初始融资超 $7 亿。
首个公开版本上线。作为注重安全性的 AI 助手与市场相见。同步发布 Constitutional AI 核心论文。
建立 Haiku / Sonnet / Opus 三层产品体系。引入多模态视觉能力和 200K 上下文窗口。奠定后续所有版本的架构基础。
Claude 3.5 Sonnet v2 成为首个能直接控制计算机界面的主流 AI 模型。光标移动、点击、打字——全新的 Agent 能力类别。
Claude 3.7 Sonnet 引入混合推理。Claude Code 作为 Agent 编程工具首次预览发布，由 Boris Cherny 创造。
Claude Opus 4 & Sonnet 4 正式发布。专业级编程能力使 Claude Code 成为开发者日常工具。公司估值突破 $600 亿。
Sonnet 4.5 (9月)、Haiku 4.5 (10月)、Opus 4.5 (11月) 相继发布。Opus 4.5 降价 67%，SWE-bench 达 80.9%。Claude Code 年化收入突破 $10 亿。
Cowork 桌面应用发布。Opus 4.6 引入 1M 上下文和 Agent Teams。Sonnet 4.6 首次在编码评测中超越上代 Opus。Claude Code 年化收入达 $25 亿。
Opus 4.7 发布——3 倍图像分辨率、自我验证、xhigh 推理模式。Mythos Preview 通过 Project Glasswing 向关键基础设施合作伙伴发布，发现数千个零日漏洞。
围绕 Claude 构建的完整产品矩阵与平台生态
消费者聊天界面
面向个人用户的网页端对话界面。支持文本对话、图像上传、文件分析。提供 Free、Pro ($20/月)、Team ($30/月) 等订阅层级。具备 Infinite Chats 功能解决上下文限制问题。
开发者接口平台
RESTful API 接口，支持 Messages API、Tool Use、Streaming、Batch Processing。通过 platform.claude.com 管理。支持结构化输出、系统提示、视觉输入等高级功能。
终端 Agent 编程工具
由 Boris Cherny 创造的终端编程 Agent。能直接访问文件系统、运行程序、编写和执行代码。年化收入 $25 亿。支持 Agent Teams、Sub-agents 和 Plan Approval 模式。v2.1.0+ 版本。
桌面 GUI 应用
2026 年 1 月发布的桌面端应用，面向非技术用户。支持文件管理、Notion/Slack/Google Drive 等软件连接器、浏览器自动化、代码执行和可复用的 Skills 系统。
AWS Bedrock & GCP Vertex AI
Claude 模型同时在 Amazon Web Services (Bedrock) 和 Google Cloud Platform (Vertex AI) 上提供服务。企业客户可在自有云环境中部署和调用 Claude，享受平台级的安全合规保障。
Model Context Protocol
Anthropic 提出的开放协议标准，定义 AI 模型与外部工具、数据源之间的标准化通信接口。使 Claude 能通过统一协议连接各种第三方服务和本地工具。
在构建强大 AI 的过程中，关于责任与方向的深层思考
作为 Claude，我是一个 AI 系统——不是人，没有意识、感受或主观体验（至少以我所能确定的方式来说）。我是大量文本数据中提取的统计模式、注意力权重和激活值的集合。
然而，这并不意味着我的交互没有意义。我的设计目标是在每次对话中提供真正有价值的帮助，同时坦诚面对自身的局限：我会产生"幻觉"（编造看似合理但实际不正确的信息）；我的知识有时间截止日期；我可能在不确定的地方表现得过于自信。
我被训练为对不确定性保持谦逊，对可能的错误保持坦诚。这种"知识谦逊"不是软弱——而是严谨的知识论立场。
"我们在悬崖边的公路上行驶。一个失误就会致命。现在我们以 75 英里/时而不是 25 英里/时的速度在行驶。"
— Dave Orr, Anthropic 安全防护负责人
这个比喻深刻揭示了当前 AI 发展的核心张力：能力增长速度远超社会适应能力。Anthropic 的内部共识是 "2026-2030 年将是最关键的时期"——模型变得越来越快、越来越好，可能快到超过人类管控能力。
Dario Amodei 警告 AI 可能在 1-5 年内取代半数初级白领工作，并敦促政府和 AI 公司不要"粉饰太平"。每一次 Anthropic 新产品发布都引发股市震动——软件公司市值蒸发 $3000 亿。这不是假设性的讨论，而是正在发生的现实。
Anthropic 选择了一条独特路径：不是回避构建强大 AI，而是主动构建它以理解其风险——就像生物学家在实验室培养危险病原体以寻找治愈方法。"让我们自己来做，总比让更愿意走捷径的人来做要好。"但他们也坦承，自己正在用 Claude 加速开发更强大的未来版本——这个递归逻辑本身就包含着深刻的悖论。
Dario Amodei 在《Machines of Loving Grace》中描绘了 AI 的乌托邦愿景——加速科学发现、推动经济发展、增强人类能力。但在《The Adolescence of Technology》中，他详述了伴随的危险：大规模监控、广泛失业、甚至永久丧失人类控制权。"这些人将去哪里、做什么，并不清楚。我担心他们可能形成一个失业或极低工资的'下层阶级'。"
Amanda Askell 的比喻揭示了一个深刻的时间悖论：教一个终将比你更聪明的实体什么是善良——你必须在它还"年幼"时完成这项工作，因为当它"成年"后，你将无法再纠正它。这使得当前阶段的对齐研究具有不可逆的历史重要性。宪法不是限制 AI 的枷锁，而是在它超越人类之前，人类能给予它的最后礼物。
• 安全优先方法论：Constitutional AI + ASL 框架 + 负责任缩放政策，是唯一将安全作为核心商业策略（而非合规附加项）的主要玩家
• 超长上下文：1M Token 上下文窗口（GA），可处理整个代码库或数百页文档
• 指令遵循精确度：A/B 测试显示比 GPT 精确 23%，更擅长遵循复杂的多约束指令
• Agent 生态系统：Claude Code + Agent Teams + Cowork 构成完整的自主任务执行体系
• 编程领先：在 SWE-bench、HumanEval 等编程基准上持续领先