数据来源非线智能Nonelinear 非线智能团队，维护着GitHub上的开源项目 chinese-llm-benchmark，目前 6,000+ Stars，长期占据中文LLM商业评测类项目Star数第一
Anthropic发布了Claude Opus 4.8，并将其描述为一次"温和但可感知"的升级：相较Claude Opus 4.7，新版本重点提升了编码、智能体任务、知识工作和诚实性表现，同时在Claude Code中引入更动态的工作流支持。我们对其API版本claude-opus-4.8进行了全面评测，测试其在准确率、响应时间、token消耗和调用花费等关键指标上的表现。
需要说明的是，本次评测的是claude-opus-4.8非思考模式，并未测试Claude Opus 4.8的思考模式或Fast版本。本文所有"实测"数据均指非思考模式下的结果，评测维度覆盖教育、医疗、金融、法律、推理数学、语言指令、Agent工具调用以及coding等板块。
claude-opus-4.8非思考模式版本表现：
测试题数：约1.5万
总分（准确率）：71.5%
平均耗时（每次调用）：9s
平均token（每次调用消耗的token）：819
平均花费（每千次调用的人民币花费）：99.4
1、新旧对决
对比历史版本claude-opus-4.6，claude-opus-4.8非思考模式的变化并不是单纯的全面提升，而是呈现出非常明确的能力侧重：推理、Agent和coding维度上行，响应速度显著变快，但部分中文垂直领域出现回调。数据如下：
*数据来源：非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
*输出价格单位： 元/百万token
整体性能小幅提升：新版本准确率从70.0%提升至71.5%，提升了1.5个百分点，榜单排名从第20位升至第11位。
推理与数学计算提升最明显：推理与数学计算从71.8%提升至76.6%，提升了4.8个百分点，是本次迭代中提升幅度最大的维度。这与官方强调更强复杂任务处理能力的方向基本一致。
Coding和Agent能力同步改善：coding从65.2%提升至69.5%（+4.3%），agent与工具调用从69.1%提升至73.1%（+4.0%）。这两项是Claude Opus 4.8官方最重视的方向，也是在本次ReLE细分数据中最能体现代际变化的部分。
医疗与语言维度小幅提升：医疗与心理健康从81.5%微增至82.1%（+0.6%），语言与指令遵从从63.0%提升至64.0%（+1.0%）。这两项变化幅度不大，更多体现为稳定补强。
部分中文垂直领域出现回调：教育从63.0%降至56.4%（-6.6%），金融从79.0%降至74.5%（-4.5%），法律与行政公务从82.7%降至79.0%（-3.7%）。这说明新版本的能力调整并没有均匀覆盖所有中文任务，尤其是知识密集和规则密集型题目仍存在一定波动。
响应速度显著提升：平均耗时从15s缩短至9s，降幅约40%。在总分提升的同时，响应时间明显下降，这是claude-opus-4.8非思考模式在本次实测中最突出的工程表现。
Token和成本基本稳定：平均token从794增至819，增加约3.1%；输出价格仍为175.0元/百万token。最终每千次调用花费从96.5元增至99.4元，增幅约3.0%。
2、横向对比
在当前主流大模型竞争格局中，claude-opus-4.8非思考模式作为Anthropic最新Opus系列模型表现如何？我们从三个维度进行横向对比分析：
*数据来源：非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
同成本档位对比
同成本档位：claude-opus-4.8（71.5%，99.4元）正好落在90至110元/千次区间。这个区间里有qwen3.7-max（76.9%，99元）、kimi-k2.6（72.9%，100.4元）、claude-opus-4.6（70.0%，96.5元）、gpt-5.2-high（67.3%，94.1元）和ERNIE-5.0（67.2%，89.2元）。仅看总分，Opus 4.8非思考模式不是这一档的最高分；它超过了上一代Opus和部分老旗舰，但与qwen3.7-max、kimi-k2.6仍有差距。
速度是最强差异化变量：claude-opus-4.8非思考模式平均耗时仅9s，是当前总榜前列模型中非常快的一档。相比同成本附近的qwen3.7-max（51s）、kimi-k2.6（175s）、claude-opus-4.6（15s），Opus 4.8非思考模式的低延迟优势非常明显。对于需要频繁调用、快速交互和多轮工具执行的Agent场景，这一指标更值得关注。
向上对比：相比gpt-5.5（75.3%，15s，158.5元）和gemini-3.5-flash（73.9%，13s，151.2元），claude-opus-4.8准确率分别低3.8和2.4个百分点，但花费低约三分之一，速度也更快。相比gemini-3.1-pro-preview（75.2%，53s，250.5元），Opus 4.8的准确率差距为3.7个百分点，但调用花费和响应时间都低得多。
向下看低成本替代方案：qwen3.5-plus（73.3%，22.9元）、Doubao-Seed-2.0-pro（72.8%，22.5元）、deepseek-v4-pro（71.7%，54.3元）等模型以更低成本取得了接近或更高的中文综合准确率。仅从中文文本准确率和调用成本看，claude-opus-4.8并不是成本效率比最突出的选择，如果任务更依赖快速多轮调用、代码协作和Agent工作流，它的速度优势才更容易体现价值。
新旧模型对比
Anthropic自身代际改善明确：claude-opus-4.8（71.5%）相比claude-opus-4.6（70.0%）提升1.5个百分点，排名从第20位升至第11位；相比claude-opus-4.5（64.2%）则提升7.3个百分点。
产品线更聚焦：当前榜单中，claude-opus-4.8（71.5%，第11位）是Anthropic表现最好的模型，其次是claude-opus-4.6（70.0%，第20位）、claude-sonnet-4.5-thinking（66.2%，第39位）和claude-opus-4.5（64.2%，第52位）。
与近期新模型对比：claude-opus-4.8（71.5%）低于qwen3.7-max（76.9%）、gpt-5.5（75.3%）、gemini-3.5-flash（73.9%）、kimi-k2.6（72.9%）、deepseek-v4-pro（71.7%），但高于mimo-v2.5-pro（71.4%）等模型。
开源VS闭源对比
闭源阵营中的低延迟高端模型：在闭源模型中，claude-opus-4.8非思考模式准确率高于mimo-v2.5-pro（71.4%）、gemini-3-flash-preview（71.2%）、Doubao-Seed-2.0-lite（70.5%）和claude-opus-4.6（70.0%），但低于qwen3.7-max、qwen3.6-max-preview、gpt-5.5、gemini-3.1-pro-preview、gemini-3.5-flash等头部模型。
开源阵营的成本效率比压力明显：qwen3.5-plus（73.3%，22.9元）、kimi-k2.6（72.9%，100.4元）、deepseek-v4-pro（71.7%，54.3元）、Qwen3.5-122B-A10B（70.9%，32.3元）等开源模型已经在榜单前列形成密集分布。其中qwen3.5-plus以不到四分之一的花费取得更高总分，deepseek-v4-pro也以约一半成本取得略高总分。对于纯中文文本任务和成本敏感场景，开源阵营仍然有很强吸引力。
选型逻辑看任务形态：Anthropic官方对Opus 4.8的定位更偏复杂代码协作、长程Agent任务、知识工作和诚实性。从本次ReLE结果看，Opus 4.8非思考模式在agent与工具调用、coding、推理数学三个方向都有明确提升，同时平均耗时降至9s。对于需要多轮快速迭代的Agent系统，这种能力结构可能比单轮总分更接近真实使用价值。
3、官方评测
根据Anthropic官方博客（https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8），Claude Opus 4.8是一款面向编码、智能体任务和知识工作的升级版模型。官方称其相较Opus 4.7并非大版本重构，而是一次"modest but tangible improvement"，重点体现在基准测试、真实使用反馈、诚实性和Claude Code工作流上。
编码、Agent与知识工作基准
官方披露，Claude Opus 4.8在多项主流基准上相较Claude Opus 4.7有稳定提升，并与GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro进行了对比：
SWE-Bench Pro：69.2%，高于Claude Opus 4.7的64.3%，也高于GPT-5.5的58.6%和Gemini 3.1 Pro的54.2%。这是官方最能体现代码仓库级问题修复能力的指标之一。
Terminal-Bench 2.1：74.6%，高于Claude Opus 4.7的66.1%和Gemini 3.1 Pro的70.3%，但低于GPT-5.5的78.2%。官方同时注明，在Codex CLI环境下，GPT-5.5可达到83.4%。
Humanity's Last Exam：无工具条件下，Claude Opus 4.8为49.8%，高于Opus 4.7的46.9%、GPT-5.5的41.4%和Gemini 3.1 Pro的44.4%；带工具条件下，Opus 4.8为57.9%，同样高于上述对比模型。
OSWorld-Verified：Claude Opus 4.8达到83.4%，略高于Opus 4.7的82.8%，并高于GPT-5.5的78.7%和Gemini 3.1 Pro的76.2%。这一基准主要衡量模型在真实计算机环境中的任务执行能力。
GDPval-AA：Claude Opus 4.8得分1890，高于Opus 4.7的1753、GPT-5.5的1769和Gemini 3.1 Pro的1314，体现其在知识工作任务中的竞争力。
Finance Agent v2：Claude Opus 4.8为53.9%，高于Opus 4.7的51.5%、GPT-5.5的51.8%和Gemini 3.1 Pro的43.0%。
诚实性与安全表现
Anthropic在博客中强调，Claude Opus 4.8在诚实性上有明显改善。官方称，在一次长程代码库迁移测试中，Opus 4.8对于引入的缺陷保持沉默的概率比Opus 4.7低4倍左右。这类指标与传统准确率不同，更关注模型是否会在协作过程中隐瞒问题、过度承诺或忽略已知风险。
官方同时提到，Opus 4.8在高风险滥用相关评估中表现更稳，尤其在网络安全和生化安全相关防护上有所改进。对于企业Agent和代码协作场景，模型是否能如实报告限制、风险和失败状态，会直接影响真实部署中的可控性。
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