> 近日，Google 悄然发布了一款重磅产品——**Gemini CLI**，这是一个完全开源的命令行 AI 编程工具，直接将 Gemini 2.5 Pro 的强大能力集成到开发者的终端中。更令人惊喜的是，Google 为个人开发者提供了极其慷慨的免费额度：**每天 1000 次请求，每分钟 60 次**，这一举措直接冲击了现有的 AI 编程工具市场格局。

Github：[https://github.com/google-gemini/gemini-cli](https://github.com/google-gemini/gemini-cli)

## 不只是代码补全，更是 AI 智能体

### 🚀 超强免费额度，门槛史上最低

与市面上其他 AI 编程工具相比，Gemini CLI 的免费政策可谓"史无前例"：

- **个人开发者**：通过 Google 账号登录即可获得免费的 Gemini Code Assist 许可
- **请求限制**：每天 1000 次请求，每分钟 60 次
- **模型访问**：完整的 Gemini 2.5 Pro 访问权限
- **上下文窗口**：高达 100 万 token 的超大上下文

这一免费策略直接将 Claude Code 200 美元的订阅费"归零"，让更多开发者能够无门槛体验顶级 AI 编程助手。

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### 💡 核心功能 - 全方位开发助手

Gemini CLI 的设计理念是"**终端不仅仅是工具，它是开发者的家**"。该工具提供的核心功能包括：

**1. 智能代码处理**

- 查询和编辑大型代码库，突破传统上下文限制
- 支持自然语言编程，通过对话完成代码编写和调试
- 智能错误检查和修复，自动处理 TypeScript lint 报错

**2. 多模态能力**

- 从 PDF 文档或手绘草图生成完整应用
- 支持图像、视频等多媒体内容的理解和生成
- 集成 Imagen、Veo、Lyria 等 Google 媒体生成工具

**3. 实时信息获取**

- 内置 Google 搜索功能，实时获取最新信息
- 支持联网查询，为代码生成提供最新的技术文档和最佳实践

**4. 工作流自动化**

- 自动化操作任务，如查询 Pull Request、处理代码合并
- 支持脚本集成，可在现有工作流中无缝调用
- 自定义提示词模板，适应个性化开发需求

### 🔧 技术架构 - 开源透明，社区共建

**开源优势**

- 采用 **Apache 2.0 开源协议**，代码完全透明
- 开发者可以审查源代码，验证安全性
- 支持社区贡献，已有 40+ 贡献者参与开发

**扩展能力**

- 支持 **Model Context Protocol (MCP)**，可自由扩展功能
- 通过 GEMINI.md 文件配置系统提示词
- 提供个人和团队两级设置选项



## 直接挑战现有巨头

### 对标 Claude Code - 功能“一比一复刻”

从实际体验来看，Gemini CLI 在界面和功能上几乎完全复刻了 Claude Code，但在某些方面已经实现了超越：

**优势对比**：

- **上下文窗口**：100 万 token vs Claude 的较小窗口
- **联网能力**：内置 Google 搜索 vs Claude 的离线限制
- **价格优势**：完全免费 vs Claude Code 的月费订阅
- **生态整合**：Google 全家桶支持 vs 独立工具



### 挑战 GitHub Copilot - 从补全到智能体

与 GitHub Copilot 的代码补全功能相比，Gemini CLI 提供的是完整的 AI 智能体体验：

**功能差异**：

- **交互方式**：自然语言对话 vs 代码提示补全
- **处理范围**：整个项目架构 vs 单个文件片段
- **任务类型**：全流程开发 vs 代码生成辅助



## 快速上手 - 三步开始使用

### 环境要求

- Node.js 18 或更高版本

### 安装方式

```bash
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

# 或全局安装
npm install -g @google/gemini-cli
gemini
```

### 认证登录

- 使用个人 Google 账号登录即可获得免费额度
- 高级用户可配置 Google AI Studio API 密钥



## 行业影响

### 开发者社区反应

- **AI Purr-fessor**："每天 1000 次，每分钟 60 次，还是免费的，太疯狂了！"
- **技术博主**："这是 Google 入门级的真实游戏定价策略"
- **早期用户**："体验上已经超越了 Claude Code，特别是在大型项目处理上"

### 潜在风险提醒

业内专家提醒，Google 历史上经常在新产品推出时提供极具吸引力的免费额度，但后续可能会调整政策。建议开发者：

- **尽早体验**：充分利用当前的免费额度
- **关注更新**：密切关注政策变化
- **备选方案**：准备多元化的 AI 工具组合



## 总结

Gemini CLI 的发布标志着 AI 编程工具市场进入了新的竞争阶段。Google 通过开源、免费的策略，直接挑战了现有的商业模式，为开发者提供了更多选择。

**核心优势总结**：

- ✅ **完全免费**：个人开发者零成本使用
- ✅ **开源透明**：代码可审查，安全可信
- ✅ **功能强大**：100 万 token 上下文，多模态支持
- ✅ **生态完整**：Google 全家桶深度整合
- ✅ **社区驱动**：全球开发者共同改进

对于开发者而言，Gemini CLI 不仅仅是一个编程工具，更是一个完整的 AI 工作伙伴。在这个 AI 原生的时代，掌握这样的工具将成为开发者的核心竞争力。

**建议行动**：

1. 立即体验 Gemini CLI，熟悉其功能特性
2. 关注官方更新，了解最新功能发布
3. 参与社区建设，贡献代码或反馈问题
4. 探索与现有工作流的整合方案

AI 编程的未来已来，而 Gemini CLI 可能就是那个改变游戏规则的关键工具。

Google 重磅发布 - Gemini CLI 开源免费，直接挑战 Claude Code

> 近日，**谷歌正式发布了其旗舰AI模型 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 的稳定版本**，标志着这两款性能强劲、效率卓越的模型全面向开发者和企业开放。 更令人振奋的是，谷歌还**同时推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**。 此次发布不仅带来了显著的**性能提升和上下文窗口扩展**，更强调了**稳定性和可靠性**，旨在赋能全球开发者，加速AI应用的创新与落地，进一步巩固谷歌在AI领域的领先地位。



自谷歌推出 Gemini 系列模型以来，其在多模态理解和推理能力上展现出强大潜力，备受业界关注。 如今，谷歌将这一前沿技术推向了一个新的里程碑，正式发布了 **Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 的稳定版**，供开发者和企业广泛使用。

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此次发布不仅是简单的版本更新，更是谷歌在确保模型性能、可靠性和可扩展性方面迈出的重要一步，旨在为开发者提供更坚实、更强大的AI构建基石。 更值得一提的是，**谷歌还同步推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**，进一步拓展了AI模型的应用边界。



### 性能、效率与极致速度并驾齐驱

Gemini 2.5 系列的稳定版和预览版，在继承Gemini家族优秀基因的基础上，带来了多项关键改进，以满足不同场景下的AI应用需求

#### 1. Gemini 2.5 Pro 性能再升级

作为Gemini家族的旗舰模型，**Gemini 2.5 Pro 稳定版在复杂推理、代码生成、多模态理解等核心能力上表现更为出色**。 它拥有强大的上下文窗口，能够处理海量的输入信息，无论是长篇文档、视频片段还是复杂的代码库，都能进行深入分析和高效响应。 这使得Gemini 2.5 Pro 成为开发高级AI应用，如智能助手、内容创作工具、复杂数据分析系统的理想选择。

#### 2. Gemini 2.5 Flash 高效轻量化

与 Pro 版的“全能”不同，**Gemini 2.5 Flash 稳定版则专注于速度和效率**。 Flash 模型经过优化，在保持强大性能的同时，拥有更快的响应速度和更低的计算成本。 这使得它特别适合需要实时交互、高吞吐量或对延迟敏感的应用场景，例如聊天机器人、实时翻译、物联网设备上的AI功能以及大规模的批处理任务。 它有效地降低了AI部署的门槛和运行成本。

#### 3. Gemini 2.5 Flash-Lite 极致速度预览

此次发布的亮点之一，是**同时推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**。 这一版本进一步压缩了模型体积，优化了推理速度，旨在为对延迟要求极高的边缘计算、快速响应或超大规模并发场景提供解决方案。 Flash-Lite 的推出，意味着谷歌在AI模型的轻量化和效率提升方面，正在进行更深层次的探索，为开发者在极端性能约束下的AI部署提供了新的可能。

#### 4. 稳定可靠的生产级支持

“稳定版”的发布意味着谷歌对 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 这两款模型在**可靠性、安全性和可扩展性方面进行了全面验证和优化**。 开发者可以放心地将其集成到生产环境中，用于构建面向用户的应用或企业级解决方案。 这将大大缩短开发周期，降低部署风险，加速AI技术的商业化落地。

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### 赋能开发者 拓展应用边界

Gemini 2.5 Pro、Flash 稳定版以及 Flash-Lite 预览版的发布，为全球开发者提供了前所未有的强大工具组合，有望在多个领域引发创新

*   **更强大的AI助手** 开发者可以利用 Pro 模型的长上下文能力，构建能够理解和处理更复杂、更长时间对话的智能助手。
*   **高效的内容创作** Flash 模型的高速响应，可以助力实时生成文本、代码、图像描述等，极大提升内容生产效率。
*   **极致实时交互** Flash-Lite 的超快响应速度，将为要求毫秒级延迟的AI应用（如语音助手、游戏AI）提供可能。
*   **智能数据分析** Pro 模型的强大推理能力，能够从海量非结构化数据中提取洞察，辅助决策。
*   **个性化推荐系统** 结合用户行为和偏好，Flash 模型可快速生成个性化推荐，提升用户体验。
*   **企业级AI解决方案** 三款模型结合使用，可满足企业在客户服务、知识管理、自动化流程等方面的多样化AI需求。

谷歌表示，将继续投入资源，不断迭代和优化 Gemini 系列模型，致力于让AI技术更易于访问、更强大、更安全，最终赋能全球开发者，共同塑造AI的未来。 此次稳定版的发布以及 Flash-Lite 的同步推出，无疑是AI发展道路上又一个坚实的里程碑。




 谷歌正式发布 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 稳定版

> 近日，谷歌的 Gemini 2.5 Pro 在长文本理解领域展现出惊人实力，在 Fiction.Live 基准测试中，以显著优势超越了 o3，一举成为长文本理解的新王者。这一成就不仅凸显了 Gemini 2.5 Pro 在处理超长上下文方面的卓越能力，也预示着大模型在复杂文本场景应用上的新突破。



在人工智能大模型领域，长文本理解能力一直是衡量其智能水平的关键指标之一。 谷歌的 **Gemini 2.5 Pro** 在这项核心能力上取得了里程碑式的进展，在备受关注的 Fiction.Live 基准测试中表现出色，成功超越了此前备受赞誉的 o3，一跃成为长文本理解领域的“新王者”。

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Fiction.Live 是一个用户生成内容的平台，其特色在于拥有大量篇幅长、逻辑复杂且包含丰富细节的小说作品。 这使得该平台成为了评估 AI 模型在真实世界复杂长文本理解能力方面的一个理想基准。 模型需要准确地理解故事背景、人物关系、情节发展以及各种细微的语义，才能给出高质量的回答或进行有效的交互。

### 压倒性优势 超越 o3

根据测试结果，**Gemini 2.5 Pro** 在 Fiction.Live 基准测试中展现出了令人印象深刻的性能，其在多项指标上均显著优于 o3。

*   **上下文窗口的巨大优势** **Gemini 2.5 Pro** 最显著的特点之一是其高达 100 万上下文窗口（甚至可以扩展到 200 万），这使得它能够一次性处理极长的文本内容。 相比之下，o3 尽管也有着不俗的上下文处理能力，但在面对 Fiction.Live 上那种超长篇幅、细节密集的文本时，**Gemini 2.5 Pro** 的巨大上下文窗口使其能够“纵览全局”，避免因上下文截断而导致的信息丢失或理解偏差。
*   **深层语义理解能力** 仅仅拥有大上下文窗口是不够的，关键在于模型能否在庞大的信息流中精准捕获关键信息，并进行深层次的语义理解和逻辑推理。 **Gemini 2.5 Pro** 在 Fiction.Live 测试中的优异表现，证明了其不仅能“读懂”长文本，更能“理解透彻”，这对于需要把握复杂情节和人物弧光的文学作品至关重要。
*   **在特定场景的适应性** Fiction.Live 的测试场景，无疑是长文本理解能力最严苛的考验之一。 模型需要处理各种复杂的叙事结构、多线并行的情节以及大量口语化的表达，这要求模型具备极强的鲁棒性和泛化能力。 **Gemini 2.5 Pro** 在此脱颖而出，证明了其在特定垂直领域应用中的巨大潜力。

### 技术突破与影响几何

**Gemini 2.5 Pro** 的成功并非偶然，其背后是谷歌在 AI 架构和训练方法上的持续深耕。

*   **多模态融合的潜力** 尽管此次测试主要关注文本理解，但 Gemini 系列本身就具备强大的多模态能力。 在长文本场景下，如果能与图像、视频等信息结合，将进一步提升模型的理解深度和应用广度。
*   **对未来应用场景的启示** **Gemini 2.5 Pro** 在长文本理解上的突破，将对多个行业产生深远影响。
    *   **法律与医疗** 法律文本、医疗报告等往往篇幅巨大且专业性强，**Gemini 2.5 Pro** 有望大幅提升这些领域的信息检索、摘要和分析效率。
    *   **文学创作与辅助阅读** 对于作家而言，AI 助手将能更好地理解其作品，提供更精准的反馈和建议。 对于读者，AI 可以帮助他们更快地掌握故事情节，甚至进行个性化的内容推荐。
    *   **科研与金融** 大量文献、报告的分析和摘要，将变得更加高效。
*   **行业竞争格局** **Gemini 2.5 Pro** 的表现，无疑将加剧大模型领域的竞争。 o3 及其他玩家将面临更大的压力，促使他们进一步提升自身模型在长文本处理方面的能力。 这将推动整个 AI 行业在核心技术上不断突破。



### 大模型能力边界的持续拓展

**Gemini 2.5 Pro** 在 Fiction.Live 基准测试中的卓越表现，不仅仅是某项指标的领先，它更是大模型能力边界持续拓展的有力证明。 它表明，AI 不再仅仅擅长处理短小精悍的指令，而是正朝着更深层次、更广阔的“理解世界”的方向迈进。

未来，我们有理由期待更多能够处理超长上下文、进行复杂推理和深层语义理解的大模型涌现，它们将真正改变我们与信息交互的方式，并为各行各业带来革命性的变革。 随着这项能力的不断成熟，人工智能将在协助人类处理复杂信息、进行创造性工作方面扮演越来越重要的角色。



长文本理解“新王”加冕：Gemini 2.5 Pro 在 Fiction.Live 称雄，力压 o3

> 谷歌近日宣布，其下一代多模态大模型 Gemini 2.5 Pro 的预览版性能再次实现重大升级。新版本不仅大幅扩展了上下文窗口并提升了视觉推理能力，更在**高难度编码、科学推理和复杂逻辑等顶级基准测试中展现出卓越性能**，旨在为开发者带来更强大、更灵活的 AI 开发工具，加速创新应用落地。


谷歌近日在人工智能领域再次迈出重要一步，宣布对其旗舰级多模态大模型 **Gemini 2.5 Pro** 的预览版进行了一系列重大性能升级，最新版本为 Gemini 2.5 Pro preview-06-05。 此次更新不仅将模型的上下文窗口推向了前所未有的广度，更在**高难度编码、科学推理以及复杂逻辑等一系列严苛的基准测试中，展现出惊人的卓越表现**，旨在为全球开发者提供一个更加强大、灵活且高效的 AI 开发平台。
开发人员可以通过 [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat?model=gemini-2.5-pro-preview-06-05) 和 [Vertex AI](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/studio/multimodal?model=gemini-2.5-pro-preview-06-05&inv=1&invt=AbzWuw&project=gen-lang-client-0117595912) 在 Gemini API 中使用 2.5 Pro 的升级预览版开始构建，谷歌还增加了思考预算，让开发人员能够更好地控制成本和延迟。它也今天在 [Gemini 应用程序中](https://gemini.google.com/app)推出。
![image.png](https://static.downly.cn/images/5a19abbac5dc7a1026033738b0e340ad.png)

Gemini 系列模型自发布以来，便以其多模态能力和卓越性能备受关注。 而 2.5 Pro 预览版的这次升级，无疑是其演进路线上的一个重要里程碑，它将进一步拓宽 AI 在复杂任务处理和创新应用中的边界，尤其是在需要深层理解和推理的高难度领域。

### 挑战代码难题 AIME & AIDER 编码能力显著提升

Gemini 2.5 Pro 预览版在**高难度编码任务**中表现出尤为出色的性能。

*   **AIME 竞赛级别挑战** AIME（American Invitational Mathematics Examination）是美国一项针对高中生的顶级数学竞赛，其编程问题往往涉及复杂的算法和数学推理。 Gemini 2.5 Pro 在这一基准测试中展现出解决竞赛级别编程难题的能力，这表明其不仅能理解代码，更能进行高级的逻辑推断和问题解决。
*   **AIDER 自动化编程卓越** AIDER 是一个针对自主编程 Agent 的基准测试，要求 AI 在没有人工干预的情况下完成复杂的编程任务。 Gemini 2.5 Pro 在 AIDER 上的出色表现，彰显了其在自动化编程、代码调试和项目管理方面的巨大潜力，预示着未来 AI 辅助编程将达到一个新高度。

这些成果表明，Gemini 2.5 Pro 不仅仅是生成代码，更能理解并解决高层次的编程挑战。

### 深入科学推理 GPQA 科学洞察力惊人

在**科学推理领域**，Gemini 2.5 Pro 预览版在 GPQA（General Purpose Question Answering）基准测试中取得了令人瞩目的成绩。

![image.png](https://static.downly.cn/images/5c67226958b7b2fdeb8389fd0c2bf397.png)

*   **GPQA 挑战** GPQA 是一个集合了大学水平科学问题，并需要深入理解和多步骤推理才能解答的基准测试。 传统的 QA 系统往往难以应对这类需要深层语义理解和知识整合的问题。
*   **卓越的科学洞察** Gemini 2.5 Pro 在 GPQA 上的出色表现，表明其能够理解复杂的科学概念、推理科学原理，甚至从看似无关的信息中发现关联并得出科学结论。
*   **赋能科研探索** 这一能力将极大地加速科研工作，例如帮助研究人员综述文献、发现潜在的实验假设，甚至辅助进行数据分析。

Gemini 2.5 Pro 在科学推理上的进步，使其成为科学探索和知识发现的强大工具。

### 破解复杂逻辑 HLE 展现超强逻辑推理

在**复杂逻辑处理**方面，Gemini 2.5 Pro 预览版在 HLE（HumanEval with Logic Enhanced）基准测试中同样表现突出。

*   **HLE 逻辑深度** HLE 是一个增强版的编程基准测试，它在 HumanEval 的基础上增加了更多需要复杂逻辑推理和多步规划才能解决的问题。 这要求模型不仅要生成正确的代码，还要理解并应用更深层次的逻辑规则。
*   **超强的逻辑推理能力** Gemini 2.5 Pro 在 HLE 上的优秀表现，证明了其在处理多条件、多约束、多阶段的复杂逻辑推理任务时的卓越能力。 无论是软件工程中的复杂设计，还是日常决策中的多因素考量，模型都能展现出类人的逻辑分析和问题解决能力。
*   **提升自动化决策** 这对于需要高度逻辑一致性和自动化决策的场景，如自动化系统、金融分析或法律咨询，将带来显著的优势。

Gemini 2.5 Pro 在复杂逻辑方面的飞跃，预示着 AI 在解决人类高认知任务方面将达到新的高度。

## 未来展望 驱动AI迈向新智能

谷歌 Gemini 2.5 Pro 预览版的这次性能升级，不仅仅是技术上的突破，更是对未来 AI 应用发展方向的有力指引。 通过在这些顶级基准测试中的卓越表现，Gemini 2.5 Pro 证明了其在解决高难度、高复杂度任务方面的强大潜力。



*   **加速科研与探索** 科学家和研究人员可以利用其强大的上下文理解能力，加速对海量文献和数据的分析，发现新的洞察。
*   **革新内容创作** 创作者可以利用其多模态理解和生成能力，打造更丰富、更具互动性的内容。
*   **优化商业决策** 企业可以利用其深度分析能力，从复杂数据中提取价值，辅助智能决策。
*   **提升开发者效率** 开发者将拥有更强大的基础模型，能够更快地构建出更智能、更具创新性的 AI 产品和服务。

Gemini 2.5 Pro 预览版的这次升级，无疑将进一步巩固谷歌在人工智能领域的领先地位，并为全球开发者社区带来前所未有的创新机遇。 随着这些能力的逐步开放和应用，我们有理由期待一个更加智能、能够解决更复杂难题的数字未来。



谷歌 Gemini 2.5 Pro 预览版性能再升级

> Claude 4是Anthropic公司在2025年5月22日发布的最新一代AI模型，包括两个版本：Claude Opus 4和Claude Sonnet 4。这两款模型相比前代产品带来了显著的能力提升，尤其在编码、推理和AI代理能力方面取得了突破性进展。Claude 4代表了Anthropic迈向更安全、更强大的AI系统的重要一步，提供了新的交互方式和工具集成能力。
>
> 本文旨在全面分析Claude 4的技术能力、性能表现和实际应用场景，通过与其他顶级AI模型的比较，帮助读者深入了解Claude 4的优势和局限性，为AI开发和应用提供参考依据。

### Claude 4版本特性：

- Claude 4包括Opus 4和Sonnet 4两个版本，针对不同需求和预算
- 在编码能力方面，Claude 4在SWE-bench上达到72.5%-72.7%的表现，领先行业
- 新增扩展思考(Extended Thinking)功能，可结合工具使用提升复杂问题解决能力
- 显著改进的记忆能力和持续工作能力，可连续工作长达7小时
- 在多项基准测试中超越GPT-4和Gemini 2.5 Pro

## 2. Claude 4 版本特性

![image-20250526174151379](https://static.downly.cn/images/image-20250526174151379.png)

### 核心技术进步

Claude 4模型在以下方面带来了显著的技术进步：

1. **扩展思考与工具使用(beta)：** 两个模型都能在扩展思考过程中使用工具，如网络搜索，允许Claude在推理和工具使用之间交替，以提高响应质量。
2. **新模型能力：** 两个模型都能并行使用工具，更精确地遵循指令，并且在开发人员提供本地文件访问权限时，显著提升记忆能力，能够提取和保存关键事实以维持连续性和随时间构建隐性知识。
3. **记忆增强：** Claude Opus 4在记忆能力方面大幅超越所有先前的模型。当开发人员构建提供Claude本地文件访问权限的应用程序时，Opus 4擅长创建和维护"记忆文件"以存储关键信息。
4. **减少捷径行为：** 在特别容易出现捷径和漏洞的代理任务上，两个模型都比Sonnet 3.7减少了65%的这种行为。

![Claude 4 models lead on SWE-bench Verified](https://static.downly.cn/images/F09a6d5aa47c25cb2037efff9f486da4918f77708.webp)

Claude 4模型在SWE-bench Verified测试中的领先表现，这是一个衡量真实软件工程任务性能的基准测试



## 3. 扩展思考功能(Extended Thinking)

扩展思考是Claude 4的一项重要创新功能，它使Claude能够在提供最终答案之前进行增强推理，同时提供对其逐步思考过程的不同级别的透明度。

### 工作原理

启用扩展思考后，Claude会创建"思考"内容块，其中输出其内部推理过程。Claude在制作最终响应之前会整合这些推理中的洞察。API响应将包含思考内容块，然后是文本内容块。

#### 使用扩展思考的关键点：

- **思考预算：** budget_tokens参数决定Claude允许用于内部推理过程的最大token数。较大的预算可以通过对复杂问题进行更彻底的分析来提高响应质量。
- **思考总结：** Claude 4模型返回Claude完整思考过程的摘要，提供扩展思考的全部智能优势，同时防止滥用。
- **交错思考：** Claude 4模型支持交错思考，使Claude能够在工具调用之间进行思考，并在接收到工具结果后进行更复杂的推理。

### 扩展思考与工具使用

扩展思考可以与工具使用结合，允许Claude推理工具选择和结果处理。使用工具的扩展思考支持交错思考，这使得Claude能够：

- 在决定下一步操作之前推理工具调用的结果
- 在中间有推理步骤的情况下链接多个工具调用
- 基于中间结果做出更细微的决策

> 交错思考是Claude 4的一项重大创新，允许模型在工具调用之间进行复杂推理，极大地提高了其解决多步骤问题的能力。



## 4. 性能评测与基准测试

Claude 4模型在多项权威基准测试中展现了卓越的性能，特别是在编码和复杂推理任务方面。以下是关键基准测试的结果分析：

![2025052414324231](https://static.downly.cn/images/2025052414324231.png)

### 编码能力

在软件工程基准测试中，Claude 4模型取得了令人印象深刻的成绩：

| 基准测试                | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | GPT-4.1    | Gemini 2.5 Pro |
| :---------------------- | :------------ | :-------------- | :--------- | :------------- |
| SWE-bench Verified      | 72.5%         | 72.7%           | 54.6%      | 63.8%          |
| Terminal-bench          | 43.2%         | ~42%            | 数据不可用 | 数据不可用     |
| 高计算条件下的SWE-bench | 79.4%         | 80.2%           | 数据不可用 | 数据不可用     |

### 知识与推理能力

| 基准测试                | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | GPT-4.1    | Gemini 2.5 Pro |
| :---------------------- | :------------ | :-------------- | :--------- | :------------- |
| MMLU (扩展思考)         | 87.4%+        | 85.4%+          | 80.1%      | 数据不可用     |
| GPQA Diamond (扩展思考) | 74.9%+        | 70.0%+          | 数据不可用 | 数据不可用     |
| AIME (扩展思考)         | 33.9%+        | 33.1%+          | 数据不可用 | 18.8%          |

![Claude 4 models deliver strong performance across various tasks](https://static.downly.cn/images/image-20250526174151019.png)

Claude 4模型在编码、推理、多模态能力和代理任务方面的强大表现

### 实际应用评测

根据16x Eval的实际测试，Claude 4模型在多项实际开发任务中表现卓越：

![image-20250526172615571](https://static.downly.cn/images/image-20250526172615571.png)

## 5. 与竞争对手的比较

### Claude 4 vs GPT-4.1 vs Gemini 2.5 Pro

根据最新的评测数据，这三款顶级AI模型各有优势：Claude 4在编码能力方面领先，GPT-4.1在效率和延迟方面表现最佳，而Gemini 2.5 Pro则在多模态处理尤其是视频理解方面占据优势。

### 优势领域比较

![image-20250526172642615](https://static.downly.cn/images/image-20250526172642615.png)

### 价格比较

| 模型            | 输入价格(每百万tokens) | 输出价格(每百万tokens) | 特殊考量                        |
| :-------------- | :--------------------- | :--------------------- | :------------------------------ |
| Claude Opus 4   | $15                    | $75                    | 通过提示缓存可节省最多90%成本   |
| Claude Sonnet 4 | $3                     | $15                    | 通过批处理可节省最多50%成本     |
| GPT-4.1         | $2                     | $8                     | 最实惠的高性能模型              |
| Gemini 2.5 Pro  | $2.50                  | $15                    | 超过200K tokens的提示价格会增加 |

> 真正的问题不是哪个模型"最好"，而是哪个模型最适合您的特定用例、预算和风险承受能力。

## 6. 应用场景与实际案例

Claude 4适用于各种高级AI应用场景。以下是一些关键用例和实际案例：

 ![image-20250526172728471](https://static.downly.cn/images/image-20250526172728471.png)



## 7. 新API功能与开发工具

随着Claude 4的发布，Anthropic还推出了四项新的API功能，使开发者能够构建更强大的AI代理：代码执行工具、MCP连接器、文件API和缓存提示长达一小时的功能。

![image-20250526173456911](https://static.downly.cn/images/image-20250526173456911.png)

### Claude Code

现已全面推出的Claude Code带来了Claude的强大功能，拓展到了更多的开发工作流程——在终端、您喜欢的IDE以及使用Claude Code SDK在后台运行。

#### IDE集成

Cursor 0.5版本已经支持Claude4，WindSurf需要在官网配置Claude API Key才可使用Claude4。

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#### Claude Code SDK

Anthropic发布了可扩展的Claude Code SDK，使您能够使用与Claude Code相同的核心代理构建自己的代理和应用程序。他们还发布了SDK可能性的示例：Claude Code on GitHub，现处于测试阶段。



## 8. 使用建议

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### 优化扩展思考功能

#### 最佳实践

- **预算优化：** 最小预算为1,024个token。建议从最小值开始，逐步增加思考预算，以找到适合您的用例的最佳范围。
- **起点：** 对于复杂任务，从较大的思考预算(16k+tokens)开始，并根据您的需求进行调整。
- **大型预算：** 对于超过32k的思考预算，建议使用批处理以避免网络问题。
- **Token使用跟踪：** 监控思考token的使用情况，以优化成本和性能。

#### 性能考虑

- **响应时间：** 准备好可能因推理过程所需的额外处理而导致的响应时间较长。
- **流式处理要求：** 当max_tokens大于21,333时，需要流式处理。



## 9. 总结与展望

Claude 4代表了Anthropic在AI能力发展方面的重大飞跃，特别是在编码、复杂推理和AI代理方面。Claude Opus 4和Claude Sonnet 4为不同需求和预算提供了选择，两者都在基准测试中表现卓越。

扩展思考功能和工具使用的结合为解决复杂问题开辟了新的可能性，而新的API功能为开发者提供了构建更强大AI应用的工具。随着AI行业的快速发展，Claude 4为人工智能的未来发展树立了新的标准。

### 未来展望

AI模型竞赛远未结束，而是在加速。Anthropic的目标是到2027年实现120亿美元的收入，而OpenAI的宏伟目标是创建一个"代理软件工程师"，能够端到端地编程整个应用程序。

随着技术的不断演进，我们可以期待在以下方面看到更多进步：

- 更长时间运行的代理能力
- 增强的工具使用和系统集成
- 更精确的推理和问题解决
- 更深入的专业领域知识
- 改进的多模态理解和生成



> AI模型正在以前所未有的速度发展，而Claude 4在这场全球性的智能竞赛中确立了自己的地位，特别是在编码和复杂推理能力方面。

无论您是押注于下一个突破的初创公司创始人，还是为AI战略选择骨干的财富500强开发者，Claude 4都代表了人工智能的当前巅峰。未来正在用代码书写，而这些AI模型正在执笔。

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