Opus 5.5
Anthropic旗舰大语言模型，采用MoE架构，定位高性能推理与多模态任务，以较低定价对标顶级模型
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Jacob 表示，是 Fable 5（以及后来的 5.1）让 Spawn 这种自主程度成为可能；Opus 5.5 对他们来说不够用。
用户将对话迁移到Opus 5.5后，Opus 5.5指出之前的方案存在五大弱点，第一条是“它会毁掉你的数据”。
Opus 5.5并不是Anthropic公开发布的正式型号名称，社区中通常用它泛指比默认Claude更强、推理更深的版本。
不同模型在“逻辑一致性检查”上的差距，主要来自推理深度与工具调用策略：较强模型会在生成命令前先建立设备清单与目标状态的映射，再逐条校验命令的作用对象；较弱模型则倾向于按步骤模板填充，容易在数量对应关系上出错。
视频博主估算Gemini 4比Opus 5.5便宜约70%。
Copilot Fusion在编码智能体指数中得分逼近Opus 5.5 Max，同时成本降低一半、任务耗时减少40%。
Google 将 Gemini 4 Carbon 称为「新的前沿模型」，并强调其独立评估表现。
UP主实测，在提示词写得很细的情况下，DeepSeek与Opus 5.5生成的动画效果几乎一模一样。
Opus 5.5和DeepSeek都能根据自然语言提示直接输出可运行的前端代码（通常为HTML/CSS/JavaScript或Canvas/WebGL动画），提示词越具体，生成结果越稳定。
博主用 Opus 5.5 生成详细提示词后交由 DeepSeek 高思考模式，从零构建了名为 Folio 的 PDF 阅读与批注应用，技术栈为 Electron、React、TypeScript 和 pdf.js。
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
Opus 5.5 在多数任务上达到 Fable 5.1 的水平，但运行成本降低约 40%，速度也更快
80%已验证在Terminal-Bench 4.0上，Claude Opus 5.5以66.4%领先，GPT-6 Astra为61.8%，Argon为57.4%
75%已验证推理时间长并不总是带来更好的结果，模型可能陷入过度思考的陷阱，真正决定输出质量的是模型的基础能力和对齐程度
75%已验证Opus 5.5在终端智能体基准拿到66分，高于Sonnet的55分和Astra的57.9分
70%已验证Anthropic称Opus 5.5典型任务总成本可降低约40%，输出速度提升30%以上
70%已验证Claude Opus 5.5的生成速度比Opus 5快超过30%
70%已验证Claude Duet 由 Claude Opus 5.5 驱动。
65%已验证Mistral Large 4在视觉定位任务上以42%对41%的微弱优势略胜GPT-6 Astra
65%已验证Haiku 5.5可以作为子代理（sub-agent）与Claude Opus 5.5和Sonnet 5.5搭配完成编程工作
65%已验证在深度审计基准中Sonnet 5.5成本约为Opus的一半，得分略高于Opus，耗时约5分钟（Opus近两倍时间）
65%已验证Argon 在 DeepSWE 测试中取得 77.9% 的成绩，刷新纪录
65%已验证Opus 5.5的发布页直接以GPT-6的Astra作为对比对象
65%已验证GPT-6 Astra与以往的模型迭代明显不同，在某些方面强大但在另一些场景下提升不明显甚至像退步
65%已验证缓存读取机制对重复出现的长提示词前缀保留KV缓存，命中时按极低价格计费，Opus 5.5泄露的缓存读取价格约为输入价格的1/20
65%已验证长周期Agent的核心挑战包括任务容易偏离目标、错误会级联放大、资源消耗难以预估
65%已验证Opus 5是Anthropic旗下Claude系列的旗舰模型，以更长的上下文窗口（可处理数十万token的代码库）和更谨慎的输出风格著称
65%已验证评估大模型每任务成本需要同时考虑token单价和完成任务所消耗的token数量，思维链推理模型的输出token消耗可能增加数倍甚至数十倍
65%已验证工具调用的稳健性往往比模型本身的参数规模更能决定agent在真实生产任务中的成功率
65%已验证GPT-6 Sol 与 Anthropic 的 Opus 5.5 同日发布
70%已验证Anthropic在同一时间节点发布了Opus 5.5
65%