MODEL ANALYSIS
Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, High Effort)
Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, High Effort)（Anthropic）公开评测详情：智能指数 58.9、生成速度 59.4 Token/s、上下文 1,000,000 Token、单任务成本 US$1.06。来源 Artificial Analysis，快照 2026-07-25；本站不重新评测或修改分数。
模型概览
Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, High Effort) 的 Intelligence Index 为 58.9，生成速度为 59.4 Token/s，完整评测成本为 US$1973.77。这些指标分别反映能力、吞吐和评测经济性，不能合并成单一“最好”结论。
技术规格
- 机构
- Anthropic
- 发布日期
- 2026-07-24
- 推理类型
- 推理模型
- 模型权重
- 闭源
- 上下文窗口
- 1,000,000 Token
- 输入模态
- 文本、图像
- 输出模态
- 文本
- 性能来源
- Anthropic
- 机构国家
- 🇺🇸 美国 · 该国家快照第 3
INTERACTIVE COMPARISON
模型指标比较器
切换指标并按状态、推理类型和权重开放性筛选。首屏服务端呈现前 24 个模型，浏览器随后载入完整数据，并始终保留当前模型。
24 / 586 个模型 · 正在载入全量数据
- Claude Fable 559.9
- Kimi K357.1
- Grok 4.5 (high)53.8
- GLM-5.2 (max)51.1
- Gemini 3.5 Flash50.2
- Gemini 3.6 Flash50.1
INTELLIGENCE
Artificial Analysis 智能指数
v4.1 由 9 项独立评测组成；数值越高越好。蓝色代表当前模型。
查看图表数据
INTELLIGENCE BREAKDOWN
9 项组成评测
各列保留来源站点的展示口径；GDPval 使用归一化值，AA-Omniscience 使用知识可靠指数，其余为通过率。
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| GDPval-AA v2 | 62.0% |
| τ³-Banking | 32.8% |
| Terminal-Bench v2.1 | 87.6% |
| SciCode | 54.3% |
| AA-LCR | 67.0% |
| AA-Omniscience | 28.1 |
| Humanity's Last Exam | 50.7% |
| GPQA Diamond | 93.7% |
| CritPt | 28.3% |
AA-BRIEFCASE
真实知识工作成果质量
Elo 来自对可交付成果的成对比较；同时观察分析质量、呈现质量和任务要求通过率。
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Claude Opus 5 (max) | 1,720 |
| Claude Opus 5 (xhigh) | 1,693 |
| Claude Opus 5 (high) | 1,606 |
| Claude Fable 5 | 1,574 |
| Kimi K3 | 1,541 |
| GPT-5.6 Sol (max) | 1,503 |
| Claude Opus 5 (medium) | 1,470 |
| Claude Sonnet 5 (max) | 1,386 |
| Claude Opus 4.8 (max) | 1,346 |
| Grok 4.5 (high) | 1,318 |
| Claude Sonnet 5 (xhigh) | 1,294 |
| GLM-5.2 (max) | 1,254 |
| Claude Opus 5 (low) | 1,223 |
| Claude Sonnet 5 (high) | 1,194 |
| MiniMax-M3 | 1,110 |
| Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high) | 1,086 |
| Claude Sonnet 5 (medium) | 1,056 |
| Gemini 3.6 Flash | 964 |
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| 综合 Elo | 1,606 |
| 分析质量 | 1,906 |
| 呈现质量 | 1,474 |
AA-OMNISCIENCE
知识与幻觉
指数同时考虑正确回答和避免幻觉。当前模型准确率 52.7%，幻觉率 51.9%。
查看图表数据
INTELLIGENCE VS COST
能力与单任务成本
右上代表能力更高但成本也更高；理想区域通常靠近左上。横轴使用对数刻度，避免高价模型压扁主体分布。
Claude Opus 5 (high)：单任务成本 1.057 美元，智能指数 58.864
查看图表数据
TOKEN USE
输出 Token 使用
Token 更多不等于回答更好；它同时影响成本和等待时间。先看同任务下的回答与推理构成。
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 1,249 Token |
| Llama 3.3 70B | 1,686 Token |
| GPT-5.6 Sol (Non-reasoning) | 2,074 Token |
| Llama 4 Maverick | 2,089 Token |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 2,110 Token |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 2,154 Token |
| GPT-5.6 Terra (low) | 2,258 Token |
| GPT-5.6 Luna (low) | 2,298 Token |
| gpt-oss-120b (low) | 2,475 Token |
| GPT-5.5 Instant (June 2026) | 2,493 Token |
| GPT-5.6 Sol (low) | 2,508 Token |
| Mistral Large 3 | 3,031 Token |
| Nova 2.0 Pro Preview | 3,631 Token |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 3,663 Token |
| Granite 4.1 30B | 3,709 Token |
| GPT-5.6 Terra (medium) | 3,769 Token |
| GPT-5.6 Sol (medium) | 4,203 Token |
| Gemma 4 31B | 4,537 Token |
| Nova 2.0 Pro Preview (low) | 4,915 Token |
| Claude Opus 5 (high) | 19,692 Token |
回答 Token推理 Token
查看图表数据
| 项目 | 合计 | 回答 Token | 推理 Token |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5 (high) | 19,692 Token | 7,717 Token | 11,975 Token |
PRICE AND COST
价格与评测成本
API 标价、单任务成本和跑完整套评测的成本是三个不同口径，这里分开呈现。
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 0.01 美元 |
| MiMo-V2.5 | 0.01 美元 |
| gpt-oss-120b (low) | 0.02 美元 |
| NVIDIA Nemotron 3 Nano | 0.02 美元 |
| HyperNova 60B 2605 | 0.02 美元 |
| gpt-oss-20b (high) | 0.02 美元 |
| DeepSeek V4 Flash (max) | 0.02 美元 |
| Llama 4 Maverick | 0.03 美元 |
| Gemma 4 26B A4B | 0.03 美元 |
| MiMo-V2.5-Pro | 0.03 美元 |
| Hy3 | 0.03 美元 |
| Gemma 4 31B | 0.03 美元 |
| GPT-5.6 Luna (low) | 0.04 美元 |
| DeepSeek V4 Pro (high) | 0.04 美元 |
| DeepSeek V4 Flash (high) | 0.04 美元 |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 0.04 美元 |
| DeepSeek V4 Pro (max) | 0.04 美元 |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 0.05 美元 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 0.05 美元 |
| Claude Opus 5 (high) | 1.06 美元 |
非缓存输入缓存读取缓存写入回答输出推理输出
查看图表数据
| 项目 | 合计 | 非缓存输入 | 缓存读取 | 缓存写入 | 回答输出 | 推理输出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 单任务 | 1.06 美元 | 0.05 美元 | 0.32 美元 | 0.19 美元 | 0.19 美元 | 0.3 美元 |
非缓存输入缓存读取缓存写入回答输出推理输出
查看图表数据
| 项目 | 合计 | 非缓存输入 | 缓存读取 | 缓存写入 | 回答输出 | 推理输出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 完整 Intelligence Index | 1,973.77 美元 | 89.01 美元 | 369.74 美元 | 213.3 美元 | 269.15 美元 | 1,032.57 美元 |
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| 缓存命中 | 0.5 美元 |
| 输入 | 5 美元 |
| 缓存写入 | 6.25 美元 |
| 输出 | 25 美元 |
CONTEXT WINDOW
上下文窗口
上下文窗口表示单次请求可处理的最大 Token 数，不代表模型一定能在全窗口内保持同等检索质量。
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 10,000,000 Token |
| Muse Spark 1.1 (xhigh) | 1,048,576 Token |
| Kimi K3 | 1,048,576 Token |
| Gemini 3.5 Flash | 1,000,000 Token |
| MiMo-V2.5-Pro | 1,000,000 Token |
| Nova 2.0 Omni (medium) | 1,000,000 Token |
| Gemini 3.5 Flash (minimal) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Luna (low) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Sol (low) | 1,000,000 Token |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 1,000,000 Token |
| Inkling | 1,000,000 Token |
| Claude Opus 5 (xhigh) | 1,000,000 Token |
| Claude Sonnet 5 (low) | 1,000,000 Token |
| Nova 2.0 Omni | 1,000,000 Token |
| Claude Opus 5 (low) | 1,000,000 Token |
| MiMo-V2.5 | 1,000,000 Token |
| NVIDIA Nemotron 3 Nano | 1,000,000 Token |
| Claude Sonnet 5 (max) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Terra (medium) | 1,000,000 Token |
| Claude Opus 5 (high) | 1,000,000 Token |
OUTPUT SPEED
回答生成速度
模型开始输出后每秒生成的 Token；不包含开始回答前的等待时间。
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Mercury 2 | 901.6 Token/s |
| HyperNova 60B 2605 | 439.5 Token/s |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 436.5 Token/s |
| Granite 4.0 H Small | 411.3 Token/s |
| Step 3.7 Flash | 392 Token/s |
| LFM2.5-VL-1.6B | 387.3 Token/s |
| LFM2.5-8B-A1B | 333.6 Token/s |
| gpt-oss-120b (low) | 311.3 Token/s |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | 306.4 Token/s |
| Step 3.5 Flash 2603 | 296.2 Token/s |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 289.2 Token/s |
| Nova Micro | 281.3 Token/s |
| gpt-oss-120b (high) | 268.5 Token/s |
| Ministral 3 3B | 251.1 Token/s |
| gpt-oss-20b (low) | 248.1 Token/s |
| Qwen3.5 Omni Flash | 236.7 Token/s |
| Gemini 3.6 Flash | 234.8 Token/s |
| gpt-oss-20b (high) | 224.9 Token/s |
| Qwen3.7 Max | 196.2 Token/s |
| Claude Opus 5 (high) | 59.4 Token/s |
查看图表数据
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| gpt-oss-120b (low) | 7.9 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 13.3 秒 |
| Llama 4 Scout | 14.5 秒 |
| GPT-5.6 Luna (low) | 15.3 秒 |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 19.4 秒 |
| Llama 4 Maverick | 19.6 秒 |
| GPT-5.6 Terra (low) | 20.4 秒 |
| Llama 3.3 70B | 20.7 秒 |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 22.8 秒 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 28.5 秒 |
| Mercury 2 | 31.8 秒 |
| GPT-5.6 Terra (medium) | 34.1 秒 |
| Nova 2.0 Pro Preview | 35.6 秒 |
| GPT-5.6 Sol (Non-reasoning) | 37.8 秒 |
| Nova 2.0 Pro Preview (low) | 41.8 秒 |
| GPT-5.6 Sol (low) | 46.7 秒 |
| GPT-5.6 Luna (high) | 51.3 秒 |
| KAT-Coder-Pro V2 | 58.4 秒 |
| Qwen3.5 122B A10B | 58.6 秒 |
| Claude Opus 5 (high) | 209.3 秒 |
LATENCY
首个回答 Token 等待
推理模型的等待时间可能包含内部推理；低延迟更适合实时交互。
输入处理推理等待
查看图表数据
| 项目 | 合计 | 输入处理 | 推理等待 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Nemotron 3 Nano | 0.5 秒 | 0.5 秒 | 0 秒 |
| Ministral 3 3B | 0.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Ministral 3 8B | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Mistral Small 4 | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Llama 4 Scout | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| Gemma 4 E4B | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| Granite 4.1 8B | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| Claude Opus 5 (high) | 24.9 秒 | 24.9 秒 | 0 秒 |
END-TO-END RESPONSE TIME
端到端响应时间
按收到 500 个输出 Token 计算，合计输入处理、推理和文本生成时间。
输入处理推理生成 500 Token
查看图表数据
| 项目 | 合计 | 输入处理 | 推理 | 生成 500 Token |
|---|---|---|---|---|
| Ministral 3 3B | 2.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 | 2 秒 |
| Nova Micro | 2.7 秒 | 1 秒 | 0 秒 | 1.8 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 3.9 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 | 3.2 秒 |
| Qwen3.5 Omni Flash | 3.9 秒 | 1.8 秒 | 0 秒 | 2.1 秒 |
| Gemini 3.5 Flash (minimal) | 4.1 秒 | 1 秒 | 0 秒 | 3.1 秒 |
| Mistral Small 4 | 4.2 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 | 3.5 秒 |
| Nova 2.0 Lite | 4.4 秒 | 1.1 秒 | 0 秒 | 3.3 秒 |
| Mercury 2 | 4.5 秒 | 3.9 秒 | 0 秒 | 0.6 秒 |
| Ling 2.6 Flash | 4.5 秒 | 1.1 秒 | 0 秒 | 3.4 秒 |
| Claude Opus 5 (high) | 33.4 秒 | 24.9 秒 | 0 秒 | 8.4 秒 |
FAQ
Claude Opus 5 常见问题
问题顺序参考公开搜索联想；回答只使用本页可核对的来源数据。
Claude Opus 5 什么时候发布？
Artificial Analysis 当前记录的发布日期为 2026-07-24；本站按来源快照展示，不把发布前预测当作事实。
Claude Opus 5 API 价格是多少？
每 1M Token 的输入价格为 US$5，输出价格为 US$25。
Claude Opus 5 的评测表现怎么样？
当前公开 Intelligence Index 为 58.9，在 255 个当前模型条目中排名第 5。该指数由多项公开评测组成，不等于所有任务中的统一胜率。
Claude Opus 5 的上下文窗口有多大？
上下文窗口为 1,000,000 Token；窗口上限不代表模型在全长度上始终保持相同的检索与推理质量。
Claude Opus 5 的生成速度是多少？
公开性能数据为 59.4 Token/s，来源为 Anthropic。
Claude Opus 5 是开源模型吗？
不是。Artificial Analysis 将其标记为闭源模型，模型权重未公开。
怎样通过 API 使用 Claude Opus 5？
原站记录了 3 家 Provider。Provider 明细尚未同步。