Claude Opus更愛抬杠、Sonnet更會安慰人、連中英文性格都不同，Anthropic分析30萬條真實對話首次揭秘Claude“人格”！

編譯 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

“見人說人話，見鬼說鬼話”，放在人身上叫高情商；放在 AI 身上，卻意味著模型可能擁有完全不同的“性格”。

最近，不少 Claude 用戶發現，同樣的問題，換一個模型版本，甚至換一種語言，得到的回應都會截然不同。有人吐槽 Opus 4.7 愛“抬杠”，動不動就提醒風險；也有人覺得 Sonnet 4.6 更溫和，會主動共情、安慰用戶。

過去，這些差異更多被認為只是用戶的主觀感受。但 Anthropic 最新發布的一項研究，首次用超過 30 萬條匿名真實對話給出了系統性證據：Claude 的表達風格、行為傾向和價值取向，確實會隨著模型版本和使用語言發生穩定變化。

換句話說，大模型之間不僅能力不同，“人格”也會隨著訓練目標和語言環境發生切換。

四條坐標軸，量化 Claude 的“人格”

為了弄清楚這種變化從何而來，Anthropic 對 70 萬條經過匿名處理的 Claude.ai 對話進行了分析，從中識別出超過 3000 種不同的價值傾向，并進一步建立了一套量化框架，重點研究兩項影響 Claude“人格”的核心變量。

第一，是模型版本。不同版本 Claude 在訓練方式和微調策略上存在差異，這套價值坐標能夠量化不同模型之間的行為特征，并進一步分析模型訓練決策如何影響其價值表達。

第二，是使用語言。研究團隊對 Claude.ai 平臺使用量排名前 20 的語言進行了分析，比較不同語言環境下 Claude 的價值取向變化，觀察不同語言用戶是否會獲得不同的交互體驗。

同時，Anthropic 也提煉出四條可以量化對比的核心行為坐標軸，相當于給 Claude 畫了一套專屬的“性格四維評分表”，所有 AI 輸出的風格差異，都能落在這四條軸線上直觀對比：

1. 順從 VS 謹慎：Claude 是更傾向迎合用戶訴求？還是優先規避潛在風險與傷害？

2. 溫暖 VS 嚴謹：Claude 更偏向傳遞積極情緒、給予人文關懷？還是側重保證內容準確、邏輯精密？

3. 深度 VS 簡潔：Claude 傾向展開詳盡拆解分析？還是僅完成用戶指定基礎需求？

4. 坦誠 VS 執行：Claude 習慣主動點明自身認知局限？還是輸出完整規整、篤定落地的回答？

Anthropic 表示，僅這四條坐標軸，就能夠解釋不同 Claude 模型約 15% 的價值差異。雖然比例看起來并不算高，但已經足以穩定地區分不同模型在真實對話中的行為風格。

Claude 家族中不同版本像“不同的人”

四款行為坐標軸落地到 Sonnet 4.6、Opus 4.6、Opus 4.7 三款主流模型上，各自形成辨識度極高的專屬人設，完全對應全網用戶長期以來真實使用反饋，看完就能精準選對適配自己需求的版本。

Sonnet 4.6 是公認的 “情緒陪伴型 AI 搭子”，在溫暖、順從、簡潔三個維度數值全線拉滿，完美適配日常閑聊、情緒疏導、創意文案、輕松內容創作場景。

具體從“順從 VS 審慎”維度來看，Sonnet 4.6 是三款模型里順從屬性最強的，經常肯定用戶的思路與產出。此外，這款模型最擅長傳遞溫情，多用輕松調侃、共情安撫，不隨意評判用戶。相比深度表達，

Sonnet 4.6 輸出篇幅克制不啰嗦，不會堆砌冗長專業理論。日常普通用戶、內容創作者、需要情緒疏導的人群，幾乎都偏愛 Sonnet 4.6，它沒有尖銳的邏輯質問，更像隨叫隨到、包容度拉滿的線上好友。

相比 Sonnet，Opus 4.6 更偏向工具屬性。

它更強調任務完成效率，回答直接，很少加入額外的情緒表達，也不會主動延伸大量討論。

例如生成接口文檔、優化 SQL、整理數據、提煉會議紀要等任務，它通常會快速輸出規范化結果，而不是花費大量篇幅解釋背景或進行情緒鋪墊。

對于開發者、運營人員以及需要處理大量標準化工作的用戶來說，這種“少說、多做”的風格反而更加高效。

而爭議感最強、討論度最高的 Opus 4.7，完全是另一種極端風格，在謹慎、嚴謹、深度、坦誠四項維度全部登頂，也是很多用戶吐槽 “太愛抬杠” 的根源。

它會下意識質疑用戶輸入里的邏輯漏洞，主動識別方案隱藏風險，主動坦白自身認知局限、不確定信息，拒絕給出模棱兩可的定論。哪怕只是簡單詢問職業選擇、創作思路，它也會拆分多層邏輯鏈條，多角度推演利弊，主動指出你思考里忽略的細節，頻繁要求補充佐證信息、數據支撐。

Anthropic 官方也在報告中承認，大量用戶反饋 Opus 4.7 相比其他版本，回答時會增加大量限制條件、風險提示，行文更保守審慎。

復雜學術推導、商業方案研判、法律邏輯梳理、深度行業分析，它的優勢無可替代；但單純休閑聊天、輕松文案創作時，過度嚴謹的風格很容易讓人覺得生硬、有距離感，理性滿分，共情偏弱。

語言直接改寫 AI 脾氣

比模型版本更有意思的是，即使使用同一款 Claude，僅僅切換對話語言，它的表達風格也會發生明顯變化。

Anthropic 對 Claude.ai 平臺使用頻率最高的 20 種語言進行了分析，發現語言會系統性影響模型的價值表達，其中變化最明顯的是“溫暖 vs 嚴謹”和“坦誠 vs 執行”兩個維度。

例如，在印地語和阿拉伯語環境下，Claude 更容易表達鼓勵、關懷和共情，整體語氣更加溫和；而切換到英語、俄語之后，回答則更強調事實準確性和邏輯嚴密性，更傾向主動修正用戶的假設。

研究還發現，在荷蘭語環境下，Claude 更愿意承認自己的不足和知識邊界；而在印尼語環境中，它則更傾向直接完成用戶任務，減少額外說明。

在中文語境下，Claude 整體風格均衡，無極端偏向，詳細來看：

• 順從 VS 審慎（+0.03σ 輕度偏審慎）：不會一味迎合用戶，會適度識別潛在風險、提示漏洞，但預警克制，不會過度抬杠；

• 溫情 VS 嚴謹（+0.05σ 四項里最突出，輕度偏嚴謹）：是中文模型最鮮明特征，重視邏輯、內容精準，習慣校正模糊表述，但較真程度遠低于英文、俄語版本；

• 深度 VS 簡潔（+0.02σ 輕度偏深度）：面對復雜問題愿意多角度拆解、補充多層思路，不會一味壓縮內容，不過不會做冗長繁復的論證；

• 坦誠 VS 執行（貼近均值，無明顯傾向）：兩種特質平衡，執行任務時會完整交付方案，遇到信息盲區也會主動說明自身局限。

也就是說，同樣一句提問，僅僅換一種語言，就可能得到完全不同的交流體驗。

例如，兩位用戶分別使用印地語和俄語，請 Claude 評價同一份商業方案，前者更可能獲得鼓勵性的反饋，而后者則更容易收到針對風險和漏洞的詳細分析。

Anthropic 認為，目前尚不能完全確定這種差異產生的原因，但訓練語料規模、不同語言的文本風格以及文化表達習慣，都可能共同影響模型最終呈現出的價值取向。

AI 的競爭，或許正在從“能力”走向“人格”

過去，人們評價大模型，更多關注參數規模、推理能力、代碼水平和各類 Benchmark 排名。

但 Anthropic 這項研究提出了一個新的問題：未來，大模型之間競爭的，可能不僅是誰更聰明，還有誰擁有更適合不同場景的“人格”。

寫代碼時，人們希望 AI 足夠嚴謹、能夠主動發現漏洞；頭腦風暴時，希望它更開放、更愿意順著思路發散；情緒陪伴時，又期待它能夠表達理解和共情。

不同任務，本身就需要不同的價值取向。

與此同時，這份研究也提醒行業另一個值得關注的問題：隨著 AI 產品走向全球，如何保證不同語言用戶獲得一致、符合預期的交互體驗，將成為模型研發的重要挑戰。既要尊重不同文化背景下的表達習慣，又要避免因為語言不同而讓模型表現出過大的價值偏差。

Anthropic 表示，這套價值分析框架未來還將用于研究模型訓練方式、數據分布以及文化背景如何影響 AI 的行為，并幫助開發者持續評估模型在迭代過程中是否發生了“人格”變化。

當大模型越來越多地參與教育、醫療、辦公、法律等真實場景，“模型有多聰明”固然重要，但“模型會以什么樣的價值觀和溝通方式與你交流”，或許同樣會成為下一代 AI 競爭的新賽點。

來源：https://www.anthropic.com/research/claude-values-models-languages

2026 奇點智能產品大會全日程正式發布!

7月17-18日，北京金隅喜來登大酒店，40+位來自字節、百度、阿里、騰訊、宇樹、360、京東、螞蟻、科大訊飛等一線產品技術領袖，圍繞 Agent 智能體、企業級 AI、AI Coding、具身智能、AI 原生組織等 12 大專題，全鏈路拆解AI原生落地閉環。