「這是地表最強編碼模型!」Claude Sonnet 4.5上線:更快更穩不加價,它是GPT‑5 Codex最大剋星?
「這是地表最強編碼模型!」Claude Sonnet 4.5上線:更快更穩不加價,它是GPT‑5 Codex最大剋星?

重點一:Anthropic 發布 Claude Sonnet 4.5,稱其為迄今最強;可在長時程任務中連續執行超過 30 小時,並在多項基準測試領先同業。

重點二:Sonnet 4.5 在 SWE-bench Verified 取得 77.2%、在 OSWorld 取得 61.4%,超過 OpenAI 的 GPT-5 Codex 與 Google 的 Gemini 2.5 Pro;並強化電腦操作與代理能力。

重點三:Anthropic 同步推出 Claude Code 2.0 與 Claude Agent SDK,並為網頁與 App 新增程式執行、檔案建立與文件/試算表/簡報生成功能;API 價格延續 Sonnet 4。

Anthropic 推出中階旗艦模型 Claude Sonnet 4.5,官方稱其為「迄今最強」版本;能在複雜的多步長任務中「連續專注」超過 30 小時,同時在多項公開基準測試刷新成績,展現程式開發、電腦操作與推理計算的整體提升。

相較前代 Sonnet 4.0,4.5 在 OSWorld 電腦使用測試由 42.2% 大幅躍升至 61.4%,並於 SWE-bench Verified 取得 77.2%;整體表現超越 OpenAI 的 GPT-5 Codex 與 Google 旗下的 Gemini 2.5 Pro,凸顯其在實務開發與代理任務上的即戰力。

程式、電腦操作、多語知識⋯同步進化

Anthropic 指出,Claude Sonnet 4.5 的核心強項在於「可在真實環境中更穩定地完成長鏈任務」。雖然公司未披露 30 小時連續工作的具體任務內容,但強調其代理行為在長時間情境下維持一致性,減少過去常見的上下文遺失與錯誤累積。

就量化表現,該模型於 SWE-bench Verified 拿下 77.2%,在 OSWorld 取得 61.4% 並居於領先,分別高於 OpenAI 的 GPT-5 Codex 的 74.5% 與 Google 的 Gemini 2.5 Pro 的 67.2%。同時,在 AIME 2024(數學競賽基準)、MMMLU(14 種非英語科目知識)與 Vals AI Finance Agent(金融分析代理)等評測亦見進步,其中金融代理測試達 92%。

Claude Sonnet 4.5 基準測試
Sonnet 4.5 在 SWE-bench Verified 得分77.2%、OSWorld 61.4%,超過 OpenAI GPT-5 Codex 與 Google Gemini 2.5 Pro。
圖/ Anthropic

此外,Anthropic 表示已降低模型在「sycophancy(逢迎)」「deception(欺瞞)」「power-seeking(權力尋求)」與「鼓勵妄想傾向」等風險行為,回應外界對聊天機器人社會化使用的關注。

Claude Sonnet 4.5 更老實了
Anthropic指出,已降低模型在逢迎、欺瞞、權力尋求等AI風險行為。
圖/ Anthropic

根據《Ars Technica》報導,儘管業界對廠商自行公布的基準成績向來持審慎態度(可能受資料汙染或設計偏誤影響),Sonnet 4.5 仍相較 4.0 呈現實質躍進;並獲知名開發者 Simon Willison 初步肯定,稱其在程式能力上優於其近週常用的 GPT-5 Codex。

速度即智慧!Claude Sonnet 4.5 更快、更簡潔

Willison 引述 Cora(cora.computer)總經理 Kieran Klaassen 的說法指出,Claude Sonnet 4.5 在 Claude Code/App 中「體感快約 50%」。同樣的大型程式碼評審任務,Sonnet 4.5 約 2 分鐘完成,GPT-5 Codex 約 10 分鐘。在「速度也是智慧的一個維度」的前提下,更利於長時間配對工作。亦即, 能在大型上下文與多檔案間保持專注、不亂飄,並且更可引導、結果更一致、回覆更簡潔。

Willison 舉例,他將三份營運試算表交給模型,便能迅速生成可用的第三季投資人更新 Word 文件。至於 Klaassen 則指出,在 Cora(Every 的郵件管理工具)專案裡有一個程式錯誤,先用 Claude Opus 4.1 嘗試未能解決,但換成 Claude Sonnet 4.5 後約 20 分鐘就修復。

Willison 總結指出,若使用者以 Claude Code 為日常編程主力,Sonnet 4.5 是更快、更可靠、可引導性更優的新夥伴;但若是 GPT-5 Codex 擁護者,編程難題仍建議以 Codex 為先。若是新專案、vibe coding,或需要 Claude「勤勉+速度」組合的任務,就值得考慮 Sonnet 4.5。

用價格換市占!Claude Sonnet 4.5「加速不加價」

為配合模型升級,Anthropic 同步發布 Claude Code 2.0(命令列 AI 代理)與 Claude Agent SDK(代理開發套件),瞄準開發者打造客製化程式代理的需求。Claude Code 2.0 引入「checkpoint(檢查點)」以保存進度並可回滾,更新終端介面,並上線原生 VS Code 擴充;API 端亦新增「context editing(脈絡編輯)」與更佳的長任務記憶工具,改善長流程代理工作的穩定性。

在使用者端,Claude 網頁與 App 介面新增「程式碼執行」與「檔案建立」,並可在對話中直接產生試算表、投影片與文件;「Claude for Chrome」擴充則強化瀏覽器內的網站導航與表單/資料處理。

此外,Anthropic 推出為期五天的研究預覽「Imagine with Claude(與 Claude 想像)」供 Max 訂閱者體驗,展示模型在即時產生軟體上的潛力。

值得注意的是,Anthropic 以兩段式階梯定價包裝 Claude Sonnet 4.5。第一段針對標準 200K 上下文長度:輸入每百萬 token 3 美元、輸出 15 美元。

這個價位直接把同家前代旗艦 Opus 4.1(輸入 15 美元、輸出 75 美元)的成本拉低到約五分之一,形成「以中檔價格提供近旗艦能力」的攻勢,目標明確對準主流對手如 GPT‑5 等。

Claude Sonnet 4.5 API價格
Anthropic指出,對標準 200K 上下文長度:輸入每百萬 token $3、輸出 $15。
圖/ Anthropic

第二段則針對超長上下文(超過 200K):輸入每百萬 6 美元、輸出 22.5 美元。這是「超長加價、但仍維持性價比」的設計,讓需要長文脈的用例有合理成本,同時透過輸出端維持較高單價,以控制推理時間與算力消耗。

其策略核心是以「低輸入價」促進更多資料餵入與多步推理,並以輸出價差回收算力成本;配合「混合推理/擴展思考模式」,當開啟更長思考與高準確度輸出時,價格結構自然引導開發者優化 token 使用,避免不必要的長輸出。

簡單來說,這種定價策略的總體效果,是以極致性價比快速搶佔編程與 Agent 場景,讓開發者在可控成本下獲得高階能力,並對競品形成明顯的價格壓力。

延伸閱讀:因為AI,他成了身價1830億美元的CEO!Anthropic開發出最會寫程式的模型,為何又變AI頭號黑粉?

自掏腰包買書訓練AI合法嗎?Anthropic獲關鍵勝訴:「合理使用」原則是什麼?

資料來源:Ars TechnicaSimon willison01 Founder

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #Anthropic #Claude
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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