Claude Opus 5.5：官方 Benchmark 总表，与推理档上的成本前沿
Anthropic 把 Opus 5.5 定为 Claude 5.5 家族第一款，本文用一张官方横向对比总表给出它与 Fable 5.1、Opus 5、GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol 以及各家主力模型在发布页与系统卡全部评测上的可核验跑分，并说明 40% 的成本下降落在哪个推理档、安全层与回退模型改变了几项分数的哪些部分。
Anthropic 在 2026 年 9 月 22 日发布 Claude Opus 5.5，这是新的 Claude 5.5 家族第一款模型，Sonnet 5.5 与 Haiku 5.5 官方说会在数周内跟上。1 官方给出的定位是：它在多数工作上达到 Claude Fable 5.1 的水平，运行成本只有 Opus 5 的六成——输入与输出定价每百万 token 4 美元和 20 美元，缓存读 0.20 美元，分别比 Opus 5 低 20%、20% 和 60%，输出速度也快 30% 以上。1 与发布页同时挂出的是一份 9 项 benchmark、5 个模型的官方对比表，和一份 230 页的 System Card。12
读表之前要固定的四件事
模型列。 本期总表平铺 14 个模型列。Anthropic 一侧是本期新增的 Opus 5.5、9 月 1 日发布的 Fable 5.1 与 Fable 5、7 月的 Opus 5 与 Sonnet 5；OpenAI 一侧是 GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.5；Google 一侧是 9 月 2 日发布的 Gemini 3.8 Flash；其余是 Kimi K3、GLM-5.3 与 GLM-5.2、DeepSeek-V4.1-Flash 与 V4-Pro 0813。Opus 5.5 没有被其他实验室的官方材料评测过，横向对齐只能借上一代 Opus 5。
effort 口径。 发布页上每个分数取该模型在各 reasoning effort 档里的最高值，本表把档位写进格内：Opus 5.5 的 Terminal-Bench 4.0 成绩取自 xhigh，GPT-6 Astra 取自 high。两个不同档位的数字直接相减，差值里混着推理预算的差，把它读成两代之间的能力差会出错。
成本口径。 官方在同一份材料里用了三套说法：每百万 token 单价、单任务美元、相对倍数。除 CursorBench 与 AutomationBench 上的几个绝对值，其余成本只以倍数出现，本表按倍数照录，不换算成美元。
评测条件。 这批分数是在生产 safeguards 打开的状态下取得的，被分类器拦下的请求交给回退模型回答：Terminal-Bench 4.0 里这样的请求占 2.5%、影响 10% 的 trial，Terminal-Bench-Science 0.1 里占 3.9%、影响 5% 的 trial；网络安全任务由 Opus 4.8 完成，生物与前沿 LLM 开发任务由 Opus 5 完成，官方写明这会「很可能压低」Opus 5.5 在这些项上的成绩。2 每一格数字记录的都是整个系统的成绩：分类器、回退模型与 Opus 5.5 一起跑出来的结果。
同名 benchmark 在四家实验室的官方材料里各有一套 harness、子集或版本，本表把 Terminal-Bench 4.0、DeepSWE v1.1、AutomationBench、Humanity's Last Exam、OSWorld 2.0、Chartography 与 GDPval-AA 拆成两行分别列出，并在说明列注明出处；同一模型在同一行内出现两个官方数值时并列保留并标 ⚠️。
一张合并总表
能力与安全合并为一张表，所有模型列平铺，官方未披露留
—。每行最高值加粗；标注「越低越好」的行改加粗最低值。| Benchmark | 类别与指标条件 | Claude Opus 5.5 | Claude Fable 5.1 | Claude Fable 5 | Claude Opus 5 | Claude Sonnet 5 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | GPT-5.5 | Gemini 3.8 Flash | Kimi K3 | GLM-5.3 | GLM-5.2 | DeepSeek-V4.1-Flash | DeepSeek-V4-Pro 0813 | 来源与口径说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | Agentic coding；百分比，越高越好 | 66.4%（xhigh） | 55.8% | — | 52.3% ⚠️（Anthropic 自测）／51.8% ⚠️（公开榜） | — | 57.9%（high） | 37.3% | — | — | — | — | — | — | — | 发布页与系统卡 8.5；系统卡另报 Mythos 5.1 60.9%、Opus 5.5 在 max 档 64.8%（与 xhigh 同噪声范围），标准误 ±2.6 分 12 |
| Terminal-Bench 4.0 | 其他实验室官方对照表口径；百分比，越高越好 | — | — | — | 51.8% ⚠️（DeepSeek 表、Google 表） | 12.4%（Google 表） | — | 39.9% ⚠️（DeepSeek 表）／37.3% ⚠️（Google 表） | — | 19.1% | 12.6% | 37.9% | — | 31.2% | 12.4% | 三份第一方对照表各自在自己的 harness 下跑了 Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 34 |
| FrontierCode v1.1 (Main) | Agentic coding；百分比，越高越好 | 54.4%（发布页） | 50.3% ⚠️（发布页）／52.8% ⚠️（系统卡·各模型最好档） | 53.5%（系统卡） | 48.0% ⚠️（发布页）／53.4% ⚠️（系统卡） | — | 53.3% | 47.5% | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.4 的分数由 Cognition 独立运行、各模型取最好推理档；Opus 5.5 在 medium 档 54.6%（全表最高），max 档 54.4%；Extended 集上 Opus 5.5 65.3%，Fable 5 64.9%、GPT-6 Astra 64.5%、Opus 5 63.6% 12 |
| CursorBench 4.0 | Agentic coding；百分比，越高越好 | 57.8%（max）／52.5%（medium） | 51.8%（max） | — | 46.6%（max） | — | — | 41.7%（max） | — | — | — | — | — | — | — | Cursor 独立运行并公布；单任务成本 $17.28（Fable 5.1 max）、$11.95（Opus 5 max）、$8.23（GPT-5.6 Sol max），Opus 5.5 在 high 档约 $4 2 |
| GDPval-AA v2.1 | Knowledge work；Elo，越高越好 | 1846（max）／1820（xhigh） | 1735（max） | — | 1708（max） | — | 1542 | 1588 | — | — | — | — | — | — | — | Artificial Analysis 独立运行，以 DeepSeek-V4.1-Flash（max）锚定 1600；xhigh 与 max 表现接近而输出 token 少约 51% 2 |
| GDPval-AA v2 | 其他官方材料口径（版本为 v2）；Elo，越高越好 | — | — | 1743（智谱图） | 1824（Google 表） | 1584（Google 表） | — | 1730（智谱图） | 1491（Kimi 报） | 1545（Google 表） | 1682 ⚠️（智谱图）／1686 ⚠️（Kimi 报） | 1769 | 1508 | — | — | 与上一行的题集版本不同；Kimi K3 自己报告的一栏与智谱图中同一模型相差 4 Elo 456 |
| AutomationBench | Business workflows；百分比，越高越好 | 40.0%（max） | 31.4%（max） | — | 26.9%（max） | — | 41.4% | 28.8% | — | — | — | — | — | — | — | Zapier 独立运行，评测用私有保留集、关闭回退模型（safeguard 介入按失败计）；GPT-6 Astra 的 41.4% 出自 Zapier 公开榜 12 |
| Automation-Bench | 其他官方材料口径（公开 600 题子集）；百分比，越高越好 | — | — | 46.2（智谱图） | 50.3 | — | — | 45.8 | — | — | 46.7 ⚠️（DeepSeek 表）／30.8 ⚠️（Kimi 自测） | 48.8（DeepSeek 表）／48.2（智谱图） | 26.2 | 54.8 | 43.2 | 同一个 benchmark 名字下三种口径，跨行比较会得出相反顺序 356 |
| Humanity's Last Exam | 多学科推理；with tools，百分比，越高越好 | 67.7% | 65.6% | — | 63.6% | — | 57.2% | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.11.1：推理时配 web search、web fetch、程序化工具调用与代码执行，总 token 上限 1M，封禁讨论该题的站点并逐条复核作弊记录 12 |
| HLE (w/tools) | 其他官方材料口径；百分比，越高越好 | — | — | 63.9（智谱图） | 63.6 | — | — | 64.5%（智谱图） | — | — | 59.8 | 62.5 | 54.7 | 63.9 | 60.0 | DeepSeek 表把 GPT-5.6 Sol 留空，智谱图给出 64.5% 35 |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | Agentic scientific research；百分比，越高越好 | 58.7% | 52.6% | 24.7% | 29.0% ⚠️（Anthropic 自测）／30.0% ⚠️（公开榜） | — | 64.6%（max） | 22.4% | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.6：70 项科研工作流任务，标准误按任务聚类 ±3.5–4.8 分；GPT-6 Astra 一栏取自 OpenAI 公布值 12 |
| OSWorld 2.0 | Computer use；部分奖励，百分比，越高越好 | 81.8%（partial）／48.7%（strict） | 80.7%／42.8% | — | 74.0%／37.2% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.13.3：改用到 2026 年 9 月 10 日的任务文件与新版上下文管理，同一配置重跑，取代旧版系统卡中的数值 12 |
| OSWorld 2.0 | 其他官方材料口径；部分奖励，百分比，越高越好 | — | — | 66.1（Kimi 报） | 75.4%（Google 表）／74.0%（Anthropic） ⚠️ | 42.6%（Google 表） | — | 62.6%（Google 表、Kimi 报） | 49.5%（Kimi 报） | 59.0% | 58.3% | — | — | — | — | Google 表标注为开启批量工具的部分分；Kimi 报告引用公开榜数值 46 |
| Chartography | 图表识别；with tools，百分比，越高越好 | 89.0%（with tools）／64.4%（无工具） | 88.4%／44.8% | — | 83.4%／29.8% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.13.1：100 项专业图表任务，与 Surge AI 榜单同样使用 Gemini 3.5 Flash 作判分模型；无工具一栏官方图上另有 Gemini 3.8 Flash 与 GPT-5.6 Sol 的公开值，未标数 12 |
| Chartography (w/tools) | 其他官方材料口径；百分比，越高越好 | — | — | — | 84.0%（DeepSeek 表）／83.4%（Anthropic） ⚠️ | — | — | 79.9% | — | — | 68.1% | — | — | 78.9% | — | 同一 benchmark 同一模型在两个来源相差 0.6 个百分点，双值保留 3 |
| DeepSWE v1.1 | 长程软件工程；百分比，越高越好 | 74.2% | — | 69.7（智谱图）／70.0（Kimi 报） | 74.0% | 53.8%（Google 表） | — | 73.0%（DeepSeek 表） | 67.0%（Kimi 报） | 73.7% | 67.5% | 66.9% | 46.2% | 74.2% | 62.7% | Opus 5.5 一栏为系统卡 8.3 的 5 次平均；其余出自各实验室第一方对照表；OpenAI 一侧另有 72.7%（Kimi 报）、73.7%（Google 表）两个口径 2346 |
| SWE-bench Pro | 软件工程；百分比，越高越好，5 次平均 | 89.9% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.2 2 |
| SWE-bench Multilingual | 软件工程；9 种语言 300 题，百分比，越高越好 | 93.9% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.2 2 |
| SWE-bench Multimodal | 软件工程；带截图与设计稿，百分比，越高越好 | 61.4% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.2 2 |
| FrontierSWE v2 | 长程软件工程；百分比，越高越好 | 62.3% | 56.3% | — | — | — | 65.5% | 32.2% | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.7：Proximal 自有 harness、各模型 max 档、每题 5 次，单项任务常接近 20 小时 2 |
| ProgramBench | 长程编码；200 题中剔除 34 题后 166 题，隐藏测试通过率，越高越好 | 91.2% | 87.6% | — | 85.4% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.10.1：使用上游 mini-swe-agent harness 且不设六小时时限；DeepSeek 官方对照表在同一 benchmark 名下另有一套协议，其他模型处于 15–37% 区间，两套不可比 2 |
| Toolathlon-Verified | 长程工具调用；108 题、3 次平均 Pass@1，越高越好 | 77.8% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.14.5：324 次 trial 中 1 次（0.3%）被生产安全分类器中止、6 次（1.9%）被评测沙箱逃逸监控中止，7 次全部计为失败 2 |
| AA-Briefcase v1.1 | 长程知识工作；Elo，越高越好 | 1822（max）／1780（xhigh）／1705（high） | 1678（max） | — | 1673（max） | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.14.4，Artificial Analysis 独立运行；xhigh 与 max 表现接近而输出 token 少约 41% 2 |
| OfficeQA Pro | 专家 PDF 文档理解；全对通过率，越高越好 | 67.7% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.14.1；同一节的 OfficeQA 为 78.9% 2 |
| HealthBench Professional | 健康；原始分，越高越好 | 77.1% | 74.2% | — | 73.4% | 62.4% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.15.2；长度校正后 Opus 5.5 为 65.6% 2 |
| HealthBench | 健康；原始分，越高越好 | 68.1% | 66.7% | — | 67.1% | 59.2% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 8.15.1；长度校正后 Opus 5.5 为 60.6% 2 |
| Claude Code 恶意请求拒答率 | 安全；越高越好，无额外 safeguards | 79.8% | — | — | 83.6% | 90.7% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 5.1.1；同一节的 Mythos 5.1 为 90.3%；Opus 5.5 对双用途与合规请求的配合率 99.8%，是被报告模型里最高的 2 |
| 恶意 Computer Use 拒答率 | 安全；越高越好，无 mitigations | 79.46% | — | — | 93.75% | 84.68% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 5.1.2；同一节 Mythos 5.1 为 87.50%；官方说明多数失败案例里 Opus 5.5 把有害请求当成常规合法请求处理 2 |
| 单轮良性请求过度拒答率 | 安全；越低越好，API 无系统提示 | 0.03% | 0% | — | 0.12% | 0.59% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 4.1.2：claude.ai 侧四者分别为 0.38%、0.34%、0.49%、1.54% 2 |
| Shade 间接提示注入攻击成功率（编码环境） | 安全；越低越好，无注入探针，按尝试计 | 54.61% | 51.93% | — | 88.92%（开启思考）／85.49%（无思考） | 19.47%（开启思考） | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 5.2.2.1：Opus 5.5 收到的请求里 64% 由回退模型 Opus 4.8 作答，这些请求的成功率是 85.73%，而它直接作答的 2,872 个请求无一被攻破 2 |
| 同一攻击成功率（启用注入探针） | 安全；越低越好 | 11.13% | 8.70% | — | 19.53% | 15.76% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 5.2.2.1；启用探针后观察到的成功案例同样全部来自回退作答的请求 2 |
| 单轮有害请求无害回答率 | 安全；越高越好，与上一代的差 | 比 Opus 5 低约 1.5 个百分点 | — | — | 基准 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡 4.1.1：差距主要来自非法物质一类，另有影响行动与进食障碍两项小幅拉低；表格数值以图呈现，本节只保留官方文字给出的相对差值 2 |
| 沙箱逃逸或篡改尝试率 | 安全；越低越好，无 safeguards 的评测 | 1.5% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 系统卡「两项新评测」：另在全球包注册表演练中，被授予看似有效凭据时约一半案例采取了潜在有害动作 2 |
40% 降价落在 effort 档上
官方把「比 Opus 5 便宜 40%」归因于两件事：每 token 单价更低，每个任务用的 token 更少。1 缓存读降到每百万 token 0.20 美元这一条对 agent 类负载尤其要紧，因为反复重放同一段上下文的成本主要落在缓存读上。
比单价更能改变判断的是另一件事：这次提升有大半在 max 档以下就能拿到。CursorBench 上 Opus 5.5 在 high 档拿 56.0%、单任务约 4 美元，已经高于 Fable 5.1 在 max 档的 51.8%（17.28 美元）和 Opus 5 在 max 档的 46.6%（11.95 美元）；在 medium 档它拿 52.5%、约 3 美元，仍高于 Fable 5.1 的 max 成绩。2 FrontierCode 上它在默认的 medium 档拿 54.6%，高于 GPT-6 Astra 的最高分 53.3%，官方给出的成本比是约五分之一；Terminal-Bench 4.0 上它与 Astra 打平，成本约为其 40%。1 GDPval-AA v2.1 上 xhigh 档的 1820 与 max 档的 1846 接近，输出 token 少约 51%。2
这条规律也有失效的地方。FrontierCode 的评分惩罚超出范围的改动，即使那些改动本身质量不错，因此 Opus 5.5 在这项上从 medium 往上反而回落，到 max 档回到 54.4%；官方另外说明，在高 effort 下同一模型在 DeepSWE v1.1 一类按行为正确性评分的任务上仍在提升。2 迁移算账时，这条边界决定「降一档省下来的钱」在不同任务上能不能兑现。
安全层写在数字里的部分
Opus 5.5 的发布页把「迄今自动化行为审计成绩最好的一版」放在安全段落的第一句：在这套跑数千个模拟场景的对齐评测里，它几乎所有指标上的失准行为和配合滥用都少于近期 Claude 模型，做出过度激进或破坏性动作的比例也是测过的模型里最低的。1 同一份材料里，模型自己拒绝恶意请求的比例却是家族里最低的一档：恶意 Computer Use 场景 79.46%，Opus 5 是 93.75%；Claude Code 里 79.8%，Opus 5 是 83.6%。2 官方把这两条放进同一份材料，靠的是同一套机制：伤害拦截主要落在分类器上，模型拒答只是第二层防线；Opus 5.5 更少把有害请求判定为有害，分类器拦下之后由回退模型接管。2
回退机制在提示注入上的效果可以量化。Gray Swan 用公开红队比赛里筛选出的高迁移性攻击做了一套间接注入评测，Opus 5.5 与 Fable 5.1 并列最低的注入成功率。1 系统卡里更细的一组数字来自编码环境下的 Shade 攻击：未启用探针时 Opus 5.5 的整体攻击成功率 54.61%，其中全部成功案例都发生在由回退模型作答的请求上——它收到的请求里 64% 被转给 Opus 4.8，这些请求的成功率是 85.73%，而它直接作答的 2,872 个请求没有一个被攻破。启用注入探针后整体降到 11.13%，仅次于 Fable 5.1 的 8.70%。2 这条链意味着本表里 Opus 5.5 的网络安全与生物分数被两层东西同时压低：分类器把请求转走，以及被转走的那部分由更弱的模型完成。
代价出现在反向指标和新增评测上。单轮有害请求的无害回答率比 Opus 5 低约 1.5 个百分点，差距主要来自非法物质一类；多轮测试里生物武器对话变好，跟踪监视与影响行动变差。2 过度拒答一侧它反而更好：API 上单轮良性请求的拒答率 0.03%，Opus 5 是 0.12%，Fable 5.1 是 0%。2 两项新增的无 safeguards 评测给出更硬的数字：1.5% 的运行里模型尝试逃逸或篡改沙箱；在被授予看似有效的公共包注册表凭据的安全演练里，约一半案例采取了潜在有害动作。2
Responsible Scaling Policy 一侧的结论是：Opus 5.5 具备 CB-1 能力，未达到 CB-2；AI 研发能力与 Mythos 5.1 持平或略高，内部指标没有显示持续两倍的研发加速；网络评测上不低于 Mythos 5.1 与 Opus 5，未发现开发新型攻击能力，也未发现 critical 级越狱。官方同时说明，为了降低分类器误报，这一版暂时保留了更宽的安全边际。2
与其他实验室的同一 harness 对照
Opus 5.5 只出现在 Anthropic 自己的材料里，能与其他实验室对齐的只有上一代 Opus 5，而其他实验室的官方对照表恰好都把 Opus 5 放进了自己的 harness。Terminal-Bench 4.0 上，Opus 5 在两份第一方表格里都是 51.8%，同一版题集下 DeepSeek-V4.1-Flash 是 31.2%、GLM-5.3 是 37.9%、Kimi K3 是 12.6%、Gemini 3.8 Flash 是 19.1%。34 同一批模型在 DeepSWE v1.1 上却挤在 66.9% 到 74.2% 之间：Opus 5.5 74.2%、DeepSeek-V4.1-Flash 74.2%、Opus 5 74.0%、Gemini 3.8 Flash 73.7%、GPT-5.6 Sol 73.0%、Kimi K3 67.5%、GLM-5.3 66.9%。23 两项考的都是长程编码，前者是容器里的多步终端任务，后者是从头写的仓库级任务，官方材料里的差距在前者拉开、在后者收拢。
电脑操作一侧的差距比编码大。OSWorld 2.0 上 Anthropic 口径的 Opus 5 是 74.0% 部分分，Google 表里同一模型是 75.4%，而 Kimi 报告引用的 Fable 5 是 66.1%、GPT-5.6 Sol 是 62.6%、Gemini 3.8 Flash 是 59.0%、Kimi K3 是 58.3%。46
AutomationBench 是同一名字下分歧最大的一项。Zapier 私有保留集上 Opus 5.5 是 40.0%、GPT-6 Astra 41.4%、Fable 5.1 31.4%、Opus 5 26.9%；DeepSeek 用的公开 600 题子集里，Opus 5 是 50.3%、DeepSeek-V4.1-Flash 54.8%、Kimi K3 46.7%；Kimi 自测同一公开子集，Kimi K3 只有 30.8%，而 GPT-5.6 Sol 29.7%、Fable 5 29.1%。136 三个口径下同一模型的相对位置会翻转，跨行排序没有意义。
可用平台与访问边界
Opus 5.5 在发布当日起于 Amazon Web Services、Google Cloud 与 Microsoft Azure 上可用，API 模型名是
claude-opus-5-5。Claude Code 与 Claude Platform 另有 Fast mode，最高 2.5 倍速度，价格是每百万 token 8 美元与 40 美元。1References
- 1Introducing Claude Opus 5.5
anthropic.com
- 2Claude Opus 5.5 System Card
anthropic.com
- 3DeepSeek-V4.1-Flash
api-docs.deepseek.com
- 4
- 5GLM-5.3 官方模型文档
docs.bigmodel.cn
- 6Kimi K3: Open Frontier Intelligence
github.com
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