2 月 5 日 Anthropic 發布了 Opus 4.6，最核心的升級稱為自適應思考（Adaptive Thinking）。
以前 vs 現在
以前使用 extended thinking，需要手動設定預算——讓模型想 10 秒還是 30 秒，全靠開發者自行決定。現在 Opus 4.6 自己看著辦：
- 簡單問題→秒回，不浪費算力
- 複雜問題→自動進入深度推理模式
- 計算資源按需分配
底層原理是模型在收到 prompt 的瞬間就完成了一次難度評估，然後動態調節推理深度。提供四檔手動調節（low/medium/high/max），預設為 high。
上下文視窗拉滿
- 上下文：100 萬 token（beta）
- 最大輸出：128K token
- MRCR v2 檢索準確率：256K 上下文下 93%，拉到 100 萬仍有 76%
做個對比，Sonnet 4.5 在同樣測試下的檢索可靠性只有 Opus 4.6 的四分之一到九分之一。差距相當明顯。
Agent 場景提升顯著
| 基準測試 | 分數 |
|---|---|
| Terminal Bench | 59.8% → 65.4% |
| OSWorld | 66.3% → 72.7% |
兩項都超過了 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro。
另一個亮點是 Compaction API——伺服器端自動壓縮對話歷史，理論上支援無限長對話。在需要數十輪互動來完成複雜程式設計任務的 agent 場景下，這項能力直接決定任務成功率。
參考來源：The New Stack Opus 4.6 報導、CocoLoop、Anthropic 官方文件