Artificial Analysis 测试显示，Anthropic 的 Opus 5 和 4.8 模型生成的 token 数量明显高于平均水平，因此被标记为“非常冗长”。观察到的 token 效率提升可能归因于先进的提示工程技术，而非模型本身的内在改进。 AI
影响 测试表明 Anthropic 的 Opus 模型在 token 生成方面可能存在效率低下问题，提示工程可能比根本性改进发挥了更大的作用。
排序理由 该条目讨论了应用于 AI 模型的特定测试方法（“Artificial Analysis”）的结果，属于研究和评估范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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