新智元刊文
【新智元开篇】选用更高级别的模型是否意味着AI变得更强大？这或许是Claude Code用户普遍存在的误解。不少人因此不断升级到最顶级的Fable版本，Anthropic公司最近亲自urst了这一误区。
你是否也有过这样的经历：当Claude Code编写代码出现失误时，第一反应就是换一个性能更强的模型。但这种方法很多时候并无益处，甚至造成不必要的花费。近期，Anthropic公司发布了一篇详细文章专门探讨这一问题。
事情的起因是许多用户混淆了Claude Code中的两个关键选项：
其一为模型选择（Model），其二为努力度（Effort）。过去，大家都将这两个选项理解为：更换更大的模型能让AI变得更聪明；提高Effort值只是让AI多思考一些时间。
今年3月，这一误解引发了一场不小的风波。当时，不少开发人员发现手中的Claude Code突然"变笨"了。该读取的文件不再读取，该执行的测试不再执行，任务进行到一半就停止，甚至反过来索要更多信息。GitHub平台上随之出现了大量负面评价。
AMD公司人工智能负责人Stella Laurenzo的言论最为尖锐。她在GitHub上分析了6852个会话记录，发现Claude的思考量比2月前减少了67%，并直言："Claude已经无法胜任复杂的工程项目。"
起初，大家还以为是自己的提示词编写不当或配置存在错误。经过一番排查，人们终于意识到问题不在自身，而是Anthropic悄悄更改了一项设置。3月4日，为降低系统延迟，Anthropic将Claude Code中的Effort选项默认值从high调整为medium。尽管官方更新日志中有明确说明，但大多数用户并未留意，只感到手中的模型似乎无故变差了。
这时，许多人才发现这个选项一直存在，它默默影响着AI是否竭尽全力完成任务。选择Model相当于更换大脑，而调整Effort则是改变工作态度。
Anthropic官方的解释可简化为一句话：Model换的是大脑，Effort改的是态度。先说Model，它确实更换的是大脑。每个模型都拥有一套"固定的权重"，其能力和知识在训练结束后就完全确定，无法修改。
这意味着，无论你输入提示词、CLAUDE.md文件还是插入上下文代码，都无法改变这套权重。你可以引导模型，但无法对其进行"训练"。换用不同模型，本质上就是更换一套权重来处理任务，所以它解决的是"能否"的问题。一个训练时未包含的库，即使将其文档全部提供，模型也仅能一次性理解，并不会长久记忆。偶尔出现调用不存在的API现象，也是因为权重仍遵循训练时的旧模式。深入底层观察会发现，你编写的代码会被切分成一个个token，每个token对应词表中的某个数字（词表约有10万个）。模型接收到的不是文本，而是这一串数字序列。
模型并非一次性生成完整回答。它每次只预测一个token，接着对整个序列重新计算，再预测下一个。两百个token的回复，需要完成两百次完整运算。你等待的时间和花费的大头，都源于这个循环过程。
再说Effort，它调整的是工作态度。许多人误以为高Effort就是让AI多思考一些时间，其实并非如此。它控制的是Claude在当前任务上投入的工作量：需要读取多少文件、是否运行测试、是否进行额外验证，以及是否将多步骤任务完整执行后再联系你。
简而言之：低Effort的Claude
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