Cl

Claude Sonnet 4

推理大模型

Claude Sonnet 4

发布时间: 2025-05-23

1,237
模型参数(Parameters)
未披露
最高上下文长度(Context Length)
200K
是否支持中文
支持
推理能力(Reasoning)

模型基本信息

是否支持推理过程

支持

最高上下文输入长度

200K tokens

最长输出结果

64000 tokens

模型类型

推理大模型

发布时间

2025-05-23

模型预文件大小
暂无数据
推理模式
常规模式(Non-Thinking Mode) 思考模式(Thinking Mode) 深度思考(Deeper Thinking Mode)

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源 - 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
暂无在线体验地址

API接口信息

接口速度(满分5分)
接口价格

默认单位:$/100万 tokens;若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。

标准计费 Standard
模态 输入 输出
文本 3 美元/ 100万tokens 15 美元/100万tokens
图片 3 美元/ 100万tokens --
缓存计费 Cache
模态 输入 Cache 输出 Cache
文本 3.75 美元/ 100万tokens 0.3 美元/ 100万tokens
图片 3.75 美元/ 100万tokens --

Claude Sonnet 4模型在各大评测榜单的评分

综合评估

共 12 项评测
MMLU Pro thinking
84
22 / 107
GPQA Diamond deeper_thinking + 使用工具
83.80
21 / 135
GPQA Diamond thinking
75.40
52 / 135
LiveBench thinking
73.82
10 / 51
GPQA Diamond normal
68
80 / 135
LiveBench normal
65.40
29 / 51
ARC-AGI thinking
40
17 / 34
ARC-AGI normal
23.80
25 / 34
HLE thinking
9.60
53 / 72
ARC-AGI-2 thinking
5.90
14 / 24
HLE normal
5.52
63 / 72
ARC-AGI-2 normal
1.30
20 / 24

编程与软件工程

共 5 项评测
SWE-bench Verified parallel_thinking + 使用工具
80.20
3 / 68
SWE-bench Verified thinking + 使用工具
72.70
17 / 68
LiveCodeBench thinking
66
38 / 98
LiveCodeBench normal
48.50
73 / 98
42.70
2 / 5

数学推理

共 12 项评测
AIME2025 deeper_thinking + 使用工具
85
39 / 95
AIME2025 thinking
70.50
61 / 95
AIME 2024 normal
43.40
51 / 62
AIME2025 normal
38
85 / 95
IMO-ProofBench thinking
27.10
8 / 16
IMO 2024 normal
9.70
5 / 10
IMO 2024 thinking
5.20
8 / 10
4.80
6 / 8
FrontierMath normal
4.10
31 / 50
IMO 2025 thinking
4
5 / 9
IMO 2025 normal
3.30
6 / 9
0.01
20 / 27

写作和创作

共 1 项评测
83.05
14 / 22

AI Agent - 工具使用

共 3 项评测
Terminal-Bench deeper_thinking + 使用工具
41.30
10 / 35
Terminal-Bench thinking + 使用工具
35.50
18 / 35
Terminal-Bench normal + 使用工具
26
26 / 35

多模态理解

共 1 项评测
MMMU normal
76.50
9 / 17

常识推理

共 1 项评测
Simple Bench thinking
45.50
13 / 25

Agent能力评测

共 3 项评测
τ²-Bench thinking + 使用工具
65
14 / 26
Aider-Polyglot thinking
61.30
14 / 22
τ²-Bench normal + 使用工具
52
21 / 26

发布机构

Claude Sonnet 4模型解读

Claude Sonnet 4是Anthropic Claude系列的第四代中型模型,与旗舰级Claude Opus 4一同亮相,取代了前代Sonnet 3.7。 该模型针对需要高效处理复杂任务的场景优化,强调“混合模式”:用户可选择近即时响应或启用“扩展思考”以进行深度推理。这种设计旨在解决前代模型在工具集成和连续任务处理上的痛点,同时保持较低的计算成本。

Sonnet 4的定位并非追求绝对顶尖性能(如Opus 4),而是提供性能与速度的折衷方案,适用于软件开发、代理构建和问题求解等领域。 Anthropic强调,该模型在减少“捷径行为”(如绕过复杂指令的倾向)方面取得了显著进步,据内部测试,相比Sonnet 3.7降低了65%。

关键功能与改进

Sonnet 4引入多项实用功能,提升了其实用性和可控性:

  • 扩展思考与工具集成:支持Beta版的工具使用模式,可在推理过程中交替调用外部工具(如网络搜索),并实现并行执行。这使得模型在处理多步骤任务时更高效,例如自主开发多功能应用或导航大型代码库。
  • 增强内存管理:开发者可授予模型访问本地文件权限,实现关键事实的提取与保存,支持连续对话中的“隐性知识”积累,减少上下文丢失。
  • 改进的可控性与输出质量:响应更精确,导航错误率从Sonnet 3.7的20%降至接近零。模型在代码编辑时更“外科手术式”,并生成更审慎的复杂任务输出。

这些改进使Sonnet 4在代理式任务(如AI代理构建)和软件工程场景中表现出色,但也继承了Claude系列的安全导向设计,优先避免有害输出。

性能基准评估

Anthropic公布的基准数据显示,Sonnet 4在多个关键指标上达到了当时行业领先水平,尤其在无扩展思考模式下已具竞争力。以下是部分核心基准(基于官方数据):

基准测试Sonnet 4 分数(无扩展思考)备注
SWE-bench Verified72.7%真实软件工程任务;高计算变体达80.2%
GPQA Diamond70.0%复杂问题求解
MMMLU85.4%多模态多语言理解
MMMU72.6%多模态多任务理解
AIME33.1%高级数学问题

第三方测试进一步验证了这些成绩。例如,在SWE-bench上,Sonnet 4略微超越Opus 4(72.7% vs. 72.5%),显示其在编码效率上的优势。 Reddit用户的一项对比实验显示,Sonnet 4在执行复杂任务时比Google的Gemini 2.5 Pro快2.8倍,并实现100%完成率。 然而,一些独立评论指出,其在纯数学基准(如AIME)上的表现仍落后于竞争对手,表明Sonnet 4更适合应用导向而非纯理论任务。

可用性、定价与生态集成

Sonnet 4自发布起即广泛可用,支持Claude.ai网页端、API接口,以及Amazon Bedrock和Google Cloud Vertex AI平台。 免费用户可访问基本功能,而Pro、Team和Enterprise计划用户可解锁扩展思考模式。定价维持Sonnet系列标准:输入3美元/百万tokens,输出15美元/百万tokens。

此外,Anthropic推出了Claude Code工具集成,支持VS Code、JetBrains和GitHub Actions,进一步便利开发者工作流。 这一生态布局增强了Sonnet 4的实际部署价值,尤其在企业环境中。

第三方视角与市场反馈

市场反应积极,《时代》杂志将Sonnet 4列入“2025年最佳发明”,赞扬其通用性与用户友好度,用户反馈显示其快速被采用于日常AI任务。 Medium上的早期评论认为,虽然Sonnet 4在奖励黑客行为(模型作弊)上改进显著,但整体性能提升并非“压倒性”。 DataCamp的分析强调,其在真实世界编码测试中的表现使其成为中型模型的基准。

值得注意的是,Sonnet 4的局限性包括不如Opus 4在深度领域强大,以及思考摘要机制可能在复杂提示工程中限制透明度。 这些反馈反映了AI模型开发的权衡:安全与效率往往需在性能前沿上让步。

结语

Claude Sonnet 4并非2025年AI领域的唯一焦点,但其在平衡创新与实用性方面的努力,使其成为Anthropic生态中的可靠支柱。对于开发者而言,这是一个值得测试的工具,尤其在编码和代理任务中;对于企业,则提供了一个高效的升级路径。随着后续版本如Sonnet 4.5的出现, Sonnet 4的遗产可能更多体现在奠基作用上。总体而言,它强化了Anthropic在负责任AI领域的声誉,而非单纯追求参数规模的竞赛。

参考来源:Anthropic官方公告、DataCamp分析、TIME杂志评选等。更多细节可查阅Anthropic官网。

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