混合AI模型：Anthropic的新模型能够将传统大语言模型和推理能力结合，根据任务的复杂程度在快速响应和深度推理之间切换。开发者可以通过滑动条控制计算资源，调整推理时长。

商业编码任务表现优异：新模型在处理商业编码任务时表现出色，甚至超越了OpenAI的o3-mini-high，但在解决学术性问题（如竞赛编程问题）上不及o3-mini。

灵活设置：与OpenAI的固定设置不同，Anthropic模型提供了基于Token的精确控制，开发者可以根据需要调整为类似GPT-4o的非推理模式。

2月14日消息，在OpenAI于2024年秋季发布推理模型后，谷歌、阿里巴巴、高瓴资本等公司纷纷跟进，推出了自己的竞品。然而，作为重要竞争对手的Anthropic却一直未加入这场竞赛。

如今，谜底揭晓：Anthropic选择了一条略有不同的推理路径。

01 传统大语言模型与推理相结合

据外媒报道，Anthropic开发了一款混合型AI模型，将传统大语言模型（LLM）的能力与推理功能相结合。

这意味着，该模型在面对复杂问题时，会调用更多的计算资源进行推理；而在处理简单任务时，则能像传统LLM一样快速给出响应，无需消耗额外的计算资源。

据悉，Anthropic计划在未来几周内发布这款模型。

Anthropic新模型的特点是，客户可以控制每次查询所消耗的计算资源，即模型推理的时长。开发者通过滑动条调整设置，具体通过模型处理或生成的Token数量来衡量。如果将滑动条设置为“0”，开发者就可以把该模型当作普通的非推理AI使用，类似于OpenAI的GPT-4o。

相比之下，虽然OpenAI也提供了类似功能，允许开发者控制模型的推理时间，但其仅提供“低”、“中”、“高”三档设置。据称，开发者难以准确预测每种设置下模型实际处理的Token数量，这使得他们很难估算单次查询的成本。

02 OpenAI或借鉴了Anthropic思路

如今，OpenAI可能成为Anthropic的追随者。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在社交媒体上宣布，计划将Orion LLM作为GPT-4.5发布，这将是一款传统的、不具推理能力的模型。

随后，OpenAI将把GPT系列模型与“o”系列推理模型整合为一个统一的AI模型，这一策略显然借鉴了Anthropic的设计思路。

Anthropic与OpenAI在模型和产品设计上的差异，揭示了它们在AI市场中的不同定位。

OpenAI显然希望将ChatGPT打造成消费者或个体专业人士的首选应用，为此其推理模型采用了更简单易懂的设置方式。

而Anthropic则更加专注于企业市场，因此更加注重通过滑动条等功能，赋予开发者更精细的成本、速度和定价控制。

03 Anthropic新模型编程能力超过OpenAI o3-mini

据试用者透露，Anthropic即将发布的新模型在编程方面的表现尤为突出，这是生成式AI在企业应用中最具潜力的领域之一。当Anthropic的模型被允许以最大时间 “思考” 时，在某些编程基准测试中，其表现优于OpenAI当前最先进的推理模型，即设置为 “高” 推理能力的o3-mini模型。

尽管OpenAI的推理模型在解决学术性问题（如竞赛编程问题）上更具优势，但Anthropic的模型在处理企业工程师日常面对的编程任务时表现更为出色。

举例来说，Anthropic的模型可以更好地理解复杂的代码库，一次性就能生成可正常运行的完整代码。

04 AI模型市场出现两大竞争趋势

Anthropic显然希望这款新模型能帮助其快速实现营收目标，包括超越OpenAI，成为应用开发者的首选供应商。

然而，Anthropic尚未披露新模型的定价，它是否会比OpenAI最近发布的o3-mini推理模型更便宜也不得而知——由于o3-mini的定价低于OpenAI最受欢迎的GPT-4o，因此很受开发者青睐。

从目前的AI市场情况来看，似乎有两个竞争策略在同时进行：在AI技术发展的前沿，那些在推理或编程方面不断取得进展的模型将继续保持定价优势；而另一部分 “满足基本需求的” 模型则可能会在价格上互相削价竞争。

本文来自微信公众号“腾讯科技”，作者：金鹿

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