Claude Sonnet 4.5 (latest)

Anthropic的全部模型 →国外视觉模型综合智力第 90 名

天价、记性不错、会看图的模型

聪明世界#90
编程偏弱
记性200K
便宜$15

记性换算成体感:一次能读完一本《三体》

Claude Sonnet 系列的视觉模型 · 按发布时间

共 10 个 · 这里是相邻的 7 个 · Anthropic的全部模型 →

她的房间

编程能力:一台笔记本
电脑
71.3% · SWE-bench Verified · Epoch AI 统一复跑
上下文窗口
书架
3 层 · 记忆 200K tokens
数学与科学推理成绩
黑板
数学与科学推理
知识截止日期
日历
知识停在 2025-07-31
上下文缓存
冰箱
支持上下文缓存,能存记忆
闭源
门禁
闭源,权重不公开

身世

发布日期
2025 年 9 月 29 日models.dev
知识截止
2025-07-31
参数量
体型为估算值,官方从未公布参数量
开放权重
否
开源许可
暂无数据
上下文窗口
200K tokens
单次最大输出
64K
输入价格
$3.00 / 百万 tokens
输出价格
$15 / 百万 tokens
模型类型
视觉除了文字还能看图片或视频,输出文字
支持的输入
图像、文件、文字 → 文字
工具调用
是
深度思考
是
提示缓存
是

战绩

综合智力
147.6
AIME 数学
77.8%
GPQA Diamond 科学
82.3%
ARC-AGI-2 抽象推理
3.8%
Fiction.liveBench 长文本
未参评

综合智力、数学、科学、抽象推理与长文本数据来自 Epoch AI(CC-BY 4.0)。写「未参赛」的项目表示该模型没有被这项评测收录, 不代表它做不到——本站不会用估算值填补空缺。

编程战绩(按赛制分列)

  • 从真实 GitHub 仓库里挑出的 500 个 issue,看模型能不能提交出通过测试的补丁。业界最通行的编程标尺。这一列由 Epoch AI 用统一脚手架复跑。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • 同一个思路但难度高得多的版本,题目更长、依赖更复杂。分数普遍比 Verified 低三十分左右,两者不可直接比较。第三方实测
    https://labs.scale.com/leaderboard/swe_bench_pro_public
  • Terminal-Bench 的第二代题库,任务更长更杂。与 1.0 的分数不可直接比较。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • ALE-Bench796
    AtCoder 启发式算法竞赛题,考的是给一个没有标准答案的优化问题找出尽量好的解。分数是 137–2177 的评分标度,不是百分比。和「修 bug」是两种能力。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • AlgoTune1.52×
    给定一段算法实现,让模型把它调得更快。分数是加速倍率(约 1.3–2 倍),不是百分比。考的是性能调优而不是功能实现。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • GSO12.7%
    代码性能优化测试:在保持功能不变的前提下把真实项目跑得更快。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • WebDev Arena1391 Elo
    让两个模型各写一个网页,由人来投票选哪个更好,按对战胜负算 Elo 分。考的是前端开发的实际观感,和「能不能修复一个后端 bug」不是一回事。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks

这些分数不可互相比较。同一个模型换一套评测脚手架就能差二三十分: SWE-bench Verified 的中位数是 75.7,而难度更高的 SWE-Bench Pro 只有 41.0。 广场上的能力条因此显示的是「在同一把尺子下排第几」,而不是分数本身。

全部成绩(按榜单分列)

名次的分母是在同一个榜、由同一类测量方测过的模型数,不是全站模型数。不同榜的分数不可互相比较。

综合
数学
知识与推理
  • HLE 终极考试13.7%第 29 / 62
    Humanity's Last Exam,各学科专家出的刁钻题,专为难住模型而设计。能过四成就是当今顶尖。第三方实测
    https://lastexam.ai/
  • GPQA 科学82.3%第 96 / 218
    博士级别的物理、化学、生物选择题,题目设计到「谷歌也搜不到答案」。随机乱猜是 25 分。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • ARC-AGI-23.8%第 91 / 125
    看几组图形样例找规律的智力题,人类轻松、模型艰难。专门测「没见过的题会不会做」。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • ARC-AGI(第一代)63.7%第 69 / 124
    ARC-AGI 的第一代题库,已被第二代取代。第三方实测
    https://arcprize.org/
  • SimpleQA 事实问答30.7%第 80 / 112
    一问一答的冷门事实题,测的是「知不知道」和「会不会瞎编」。分数低的模型更容易一本正经地胡说。第三方实测
  • 深度研究52.6%第 6 / 38
    给一个开放的研究课题,让模型上网查资料写出报告,由人评质量。第三方实测
    https://drb.futuresearch.ai
  • CritPt 物理1.1%第 97 / 194
    研究级别的物理问题,由在职物理学家出题。测的是能不能做前沿科研级的推理。第三方实测
  • WeirdML47.7%第 65 / 151
    一批刻意古怪的小型机器学习任务,模型要自己写代码训练并拿到成绩。考的是解决陌生问题的能力。第三方实测
    https://htihle.github.io/weirdml.html
智能体
  • 独立工作时长2.0 小时第 14 / 54
    METR 的时间跨度:模型能可靠独立完成的任务,换成人来做要花多久。单位是时间,越长说明能独立干越大的活。第三方实测
    https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/
  • OSWorld 操作电脑62.9%第 5 / 10
    在真实的电脑桌面上点鼠标敲键盘完成任务,比如改表格、发邮件。考的是能不能替你操作电脑。第三方实测
    https://os-world.github.io/
  • 经营售货机$3,839第 47 / 103
    Vending-Bench:让模型经营一台虚拟售货机一整年——进货、定价、付租金。分数是最后账上的钱,考的是长期不犯糊涂。第三方实测
    https://andonlabs.com/evals/vending-bench
  • 联网搜索竞技场1159 Elo第 39 / 55
    带联网能力的模型回答时效性问题,真人盲选谁查得准、答得实在。第三方实测
  • GDPval 职业任务42.5%第 8 / 21
    OpenAI 出的一组覆盖多个行业的真实职业任务,由专家把模型的产出与人类专业人士的成果盲比。分数是胜率。第三方实测
  • 远程工作指数2.1%第 17 / 24
    Remote Labor Index:从自由职业平台上取的真实外包项目,看模型能独立交付多少。分数普遍很低,说明离「替代远程工作者」还远。第三方实测
  • Cybench 网络安全60.0%第 4 / 20
    夺旗赛(CTF)风格的网络安全题,测攻防能力。第三方实测
长文本
  • 文档理解竞技场1449 Elo第 25 / 50
    丢一份文档进去提问,真人盲选谁读得更明白。第三方实测
多模态
  • 看图猜地点60.0%第 38 / 49
    GeoBench:给一张街景照片猜出在哪个国家。测的是视觉细节与地理知识。第三方实测
  • 视觉物理预测39.8%第 23 / 38
    VPCT:看一张小球与斜坡的图,预测球会滚进哪个杯子。测视觉直觉物理。第三方实测
    https://cbrower.dev/vpct
游戏与谜题
其他