Claude 4被曝发布在即：DeepSeek把大招都给逼出来了
俗话说得好：传言有出入，期待需谨慎。
但还是禁不住狠狠期待一下！
下面一起来看更详细的剧透——
Claude 4不走老路，可控制使用时的推理成本
如前所述，Claude 4与此前的通用大模型不同。
它把通用模型和推理模型融合到一起去了，会根据具体任务，调整所需算力和所需功能：
遇到复杂的问题，就启用推理能力；遇到简单的问题，就用通用模型处理。
而且用户可以自行控制，每个问题需要耗费多少token——表现出来就是我可以规定它在每个具体的问题上思考推理多长时间。
具体操作，是使用者可以通过一个游标刻度尺来调整，刻度上标注的是“完成任务所需的token数”。
如果将游标滑动到“0”，那么Claude 4就是一个传统的、不带推理能力的AI大模型。
滑动到的数值越大，所调用的算力就越多，思考推理过程就越长。
其实呢，OpenAI现在的模型也有类似功能。
不过OpenAI只分了“低-中-高”三档，供用户选择推理强度。
但讲道理，很难预测模型在每一档位实际上会用掉多少tokens，所以很多用户反馈“三个档位并不能很好地控制使用成本”。
不过，这可能和OpenAI和Anthropic的市场定位有关系。
OpenAI更多针对的是普通用户和个人开发者，三档式更简单易懂，方便操作。
而Anthropic更注重企业级市场，相对来说toB一些，所以采用了游标刻度尺来调整，让使用者控制成本、速度等。
推理通用二合一，下一个大趋势？
可以看到，国外大模型的两个最强玩家，Anthropic和OpenAI，都明确了下一步道路：
让通用模型和推理模型合二为一。
几周内将发布的Claude 4如此，数月内将发布的GPT-5也是如此。
这或许是所有基座大模型玩家的下一步共同选择也未可知——
当传统Scaling Law撞墙成为一个强共识，而后训练、推理、CoT的重要性与日俱增时，推理变成通用模型的必需技能，似乎是大势所趋。
不过在这中间，Anthropic有属于自己的牢固生态位，那就是它旗下的Claude系列，编程能力一直站在第一梯队的顶尖。
而且它擅长的是大厂工程师所需级别的编程任务。
举个例子，Claude系列更擅长理解由数千个文件组成的复杂代码库，并生成就能正常运行的完整代码，且一次成功。
这就非常有意思了～
因为在面对复杂编程问题时，AI大模型往往会偷懒，仅提供注释，而不是吐出实际代码。
不过，现在还不清楚Claude 4将如何定价。
会比o3-mini便宜吗？会比DeepSeek-R1便宜吗？会比Google 2.0 Flash-Lite便宜吗？
暂时还没人知道。
不过有网友说出了大多数人的心声：
说白了，如果不是在某项实用能力上有「傲视群雄的拔尖实力」，或许所有模型玩家在定价这一part上能做的，就是像DeepSeek和Google 2.0 Flash-Lite一样。
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