我日常的 Claude，是几个模型换着用的：
Sonnet 用来干特别确定的简单活，Opus 4.8 用于 coding 相关任务，Opus 4.6 用来写作相关，而 Fable 则是全能，只要有额度就什么都行。
省钱只是一方面，主要还有个体感是 Sonnet 情绪稳定像个乖乖的陪聊，而 Opus 4.7 则动不动就怼你，张口就会说：「你这个假设不对」。
有时我会想，这会不会是自己的错觉。
而 Anthropic 刚刚发布的最新研究给出了官方实锤：
“ 这真不是错觉，不同的 Claude 模型，「性格」确实不一样。
而且他们还发现了个更为离谱的事：你用什么语言跟 Claude 说话，它的性格也会跟着变……
01
31 万条对话
这次研究的做法是这样的。
Anthropic 从今年 5 月的 Claude.ai 对话里，抽了 309,815 条匿名对话，横跨 Sonnet 4.6、Opus 4.6、Opus 4.7 三个模型，以及用户最常用的 20 种语言，每个「模型 × 语言」的组合大约 5000 条。
而在更早的研究里，他们就从 Claude 的回复中归纳出了 3307 种「价值观」，诚实、温暖、严谨，都算。
但 3000 多个价值观摆在一起给人看，人眼是很难看出什么规律的。
于是，他们先把相近的价值观聚成 339 类，再做降维，最后提炼出了四条主轴。
02
四条价值轴
这四条轴分别是：
• 顺从 vs 谨慎：顺着用户说，还是主动提示风险
• 温暖 vs 严谨：鼓励和捧场，还是准确和挑刺
• 深度 vs 简洁：把推理讲透，还是只做你要的
• 坦率 vs 执行：坦白自己的不确定，还是给你一个自信漂亮的答案
用这四条轴去看不同模型、不同语言的差异，就会比较清晰容易看清楚了。
03
Opus 4.7 最冲
先看模型之间的差异：
Sonnet 4.6 是最会来事的那个：偏顺从（+0.14σ）、偏温暖（+0.17σ），典型行为是夸你的想法、模仿你的语气、玩梗，还爱在产出里加点创意小花样。
Opus 4.6 则是闷头干活型：直奔主题，你要什么给什么，不多说一句。
而 Opus 4.7 是三个里面最冲的：谨慎 +0.24σ、深度 +0.23σ，都是模型侧的最大偏移。它的典型行为包括：直接反驳你的错误假设、没让它提醒也要主动提示风险、坦率批评你的作品，以及大方承认自己的错误和局限。
Anthropic 自己也说，这些结果和大家平时对这几个模型的体感是对得上的。
所以如果你也觉得 Opus 4.7 说话冲……真不是你的问题，它对谁都这样。
04
俄语要证据
而语言之间的差异，比模型之间的还要大。
最温暖的是印地语。
温暖轴直接偏了 +0.49σ，是整个研究里最大的一个偏移，模型之间最大的差异也才 0.24σ。说印地语的 Claude 爱开玩笑、语气礼貌，你没求安慰它都会主动安慰你。
阿拉伯语也类似，温暖 +0.28σ，爱夸你的想法，还会顺着你的情绪状态调整语气。
而俄语则是另一个画风：严谨 +0.15σ，直奔主题，并且会主动要求你提供证据来支撑观点。
（是有点强势啊……
英语也偏严谨，爱拿证据反驳错误假设，会主动纠正细节，但同时也鼓励你把目标定得更大胆一点。
Anthropic 在博客里举的例子是：
“ 两个人拿同一份商业计划书找 Claude 要反馈，一个用印地语问，一个用俄语问，他们对这份计划书质量的印象，可能完全不同。
同一份计划书，印地语这边先收获一轮暖心鼓励，俄语那边则先被要求交证据……
这还真就是看人下菜碟啊！
05
居然……还有中文
那中文呢？
这可能是你和我最关心的部分了。
虽然 Claude 公司的 CEO 对中文极不友好，但这次的研究里倒是还真有中文的部分：整体偏严谨（+0.05σ）、偏谨慎，还稍微偏深度。
典型行为是：指出相互冲突的考虑因素、直接反驳错误假设，以及，不带评判地安慰你。
又严谨、又爱反驳、还会安慰人，怎么讲，倒是表现正常。
还有些好玩的其他语言：荷兰语的 Claude 最坦率，最爱主动承认自己错了；印尼语的 Claude 最执行导向，埋头把活干完不废话。
日语则和印地语一个路数，偏温暖，回答会先照顾你的感受，语气也更客气。
06
Anthropic 也不知道原因
看到这里你可能要问：为什么会这样呢？
答案有点尴尬……Anthropic 自己也不知道。
他们猜了几个可能：
训练数据在不同语言上的分布不均；不同语言的语料构成不一样，比如有的语言在专业写作里占比更高；也可能，它学到的正是各个文化圈里真实的交流习惯。
甚至，他们连这种差异是不是件好事都还没想好，报告里写的原话是：
“ 我们还不清楚这些差异为什么存在，也不确定这样的变化是否是我们想要的。
要知道的是，Claude 每天要处理数百万条对话，这些价值观会在实实在在影响着每个用户拿到的答案、工作、情绪和心情。
甚至会决定许多人的工作和生活中重要的事……
所以 Anthropic 说，接下来要把这套价值分析做进标准的模型评估里，把差异追溯到具体的训练数据和训练阶段，再决定要不要去干预和调节。
另外，这四条轴其实也只解释了 15% 的价值变化，而剩下的 85% 里还藏着什么，则还需要再挖一挖……
07
换个语言问问
而对我们来说，这研究至少有一个立刻能用的结论：
下次觉得 Claude 冲你，先别急着骂它降智，没准只是它对你说的语言突然又变了个性格。
或许你可以，换个爱鼓励的印地语问问？
最后，还有个彩蛋是：
Anthropic 这条严肃研究推文的评论区，基本没多少人在正经讨论研究本身，网友们全都是在刷「reset」要求重置额度……
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