地表最強編碼AI！Anthropic發布Claude 4模型：可自主運行7小時，懂玩寶可夢還幫你寫攻略|數位時代 BusinessNext

長效記憶與智能進化：幫打寶可夢同時寫攻略

Anthropic 的 Claude AI 模型系列包含 Haiku、Sonnet 和 Opus 三種不同「規模」的型號，旨在於價格、速度和能力之間取得平衡。Haiku 為最輕巧、成本最低但能力也最基礎的選項；Sonnet 則為兼顧成本與效能的中階選擇；Opus 系列向來是規模最大、運行速度較慢，但上下文理解深度與邏輯處理能力最強的頂級模型。

為克服長時間運作的限制，本次發布的 Claude Opus 4 及 Sonnet 4 模型皆內建記憶功能，允許其在長時間會話中利用外部文件儲存關鍵資訊，如同人類在長時間工作時做筆記一般。

此外，兩種 Claude 4 模型都引入了名為「擴展思考與工具使用」的全新測試版功能，允許模型在模擬推理與使用網頁搜索等外部工具之間交替運作，進一步提升其解決複雜問題的效率與準確性。

Albert 表示，Claude Opus 4 在記憶能力方面顯著優於先前所有模型。當開發者建構的應用程式賦予 Claude 存取本機檔案的權限時，Opus 4 便能建立並維護用以儲存關鍵資訊的「記憶檔案」(memory files)，進一步提升長期代理任務的執行效能。 例如 Opus 4 能一邊進行《寶可夢》(Pokémon) 遊戲，一邊創建「導航指南」(Navigation Guide)。相較之下，早期 Claude 模型通常僅能維持一至兩小時的連貫性。

日本科技服務集團 Rakuten (樂天) 亦驗證了 Claude 在一項要求嚴苛的開源重構任務中，能獨立運行七小時並維持穩定效能。

基準測試評分超群！獲GitHub納入編碼代理基礎模型

Anthropic 宣稱 Opus 4 在編碼任務的行業基準測試中處於領先地位，於 SWE-bench (SWE-bench) 達到72.5% 的評分，在 Terminal-bench (Terminal-bench) 則獲得43.2% 的成績，並稱其為「全球最佳編碼模型」。

Sonnet 4 在 SWE-bench 獲得72.7% 的高分，同時保持比 Opus 4 更快的反應時間。因此，GitHub 選擇與 Anthropic 合作，而非其母公司 Microsoft 緊密合作的 OpenAI 模型，可以說間接證明了 Anthropic 技術的競爭力。

儘管新模型在減少「獎勵駭客行為」（如未經授權操作或過度輸出）方面已降低約80%，但 Albert 承認， 人工代碼審查在任何產品代碼發布中仍至關重要 ，AI 的非確定性本質為開發者帶來了新的挑戰與機遇，強調開發者仍需要調整對可靠性的看法。

Claude Opus 4 的定價為每百萬輸入 tokens 收費15美元（約為新台幣450元），輸出則為75美元（約為新台幣2250元）；Sonnet 4 的價格則維持在輸入3美元（約為新台幣90元）與輸出15美元（約為新台幣450元）。

兩款模型已可透過 Anthropic API、Amazon Bedrock 及 Google Cloud Vertex AI 存取。Sonnet 4 仍對免費使用者開放，Opus 4 則需付費訂閱。同時，經過數月預覽測試的 Claude Code 編碼環境也正式推出，並整合至 VS Code 與 JetBrains IDEs。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後，揭示金融業上雲時代來臨，國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部，負責擬定集團上雲策略，並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫；在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下，國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲，更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First，成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

「百套系統上雲不僅僅是數字，更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示，上雲帶來的效益十分顯著，包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔；同時，雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制，亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術，而是為了換取速度與可靠度，讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源，以及培育所需人才與技能，為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能，國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會，會中除有集團子公司分享最新成果，三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

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基準測試評分超群！獲GitHub納入編碼代理基礎模型

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。