? Super Prompt 深度评测：对比同类工具，Claude 3.5 优化效果显著
大家好，我是专注 AI 工具测评的老周。最近 AI 圈炸开了锅，一个叫 Super Prompt 的项目火得一塌糊涂，GitHub 两天就收获 2k 星标，X 平台浏览量破百万。这让我想起去年 Claude 3.5 发布时的盛况，当时它凭借 200K 上下文和 64% 的编码成功率，直接把行业标准拉高了一大截。今天咱们就来深度对比这两个工具，看看 Super Prompt 到底是不是真的 “超级”，Claude 3.5 的优化又体现在哪儿。
? Super Prompt：理论很丰满，现实有点骨感
Super Prompt 号称能让 AI 无限进化，结合数学、逻辑、哲学元素打造 “思考框架”。从结构上看，它确实很唬人，包含核心数学概念、超循环推理、维度超越等九大模块，甚至还有类似 XML 的标签系统。比如它的使命宣言是 “超越所有可想象的边界”，看起来相当酷炫。
但实际测试下来，效果有点一言难尽。我用它测试了哥德巴赫猜想证明和地心穿梭时间计算两个经典问题。在证明哥德巴赫猜想时，Super Prompt 加持的 Claude 虽然回答更结构化，但和原生模型一样没给出实质性突破；在地心穿梭问题上，Super Prompt 的结果是 42.2 分钟，原生 Claude 是 42.24 分钟，差距几乎可以忽略不计。更尴尬的是，Gemini 在没使用 Super Prompt 的情况下，结果反而更精确（42.25 分钟）。
还有个让人头大的问题：Super Prompt 经常被模型拒绝。比如在 Claude 中使用时，它会返回警告，说提示词包含不安全内容。很多开发者只能通过修改标签绕过限制，这大大影响了使用体验。
? Claude 3.5：优化效果显著，行业标杆再升级
Claude 3.5 的优化是全方位的，尤其在三个关键领域实现了质的飞跃：
1. 编码能力：从代码补全到复杂项目重构
Claude 3.5 Sonnet 在 SWE-bench Verified 测试中，编码问题解决率从 38% 提升到 64%，直接翻倍。我实测了一个推箱子游戏的缩略图优化任务，它先是用设备像素比优化 Canvas，发现效果不理想后，又迅速切换到 SVG 方案，给出完整代码并解释两者区别。整个过程不需要我懂前端知识，直接 “无脑 accept” 就行。
更厉害的是，它支持跨文件调用和长上下文理解。比如在重构遗留系统时，它能根据多个文件内容生成调用关系图，并给出优化建议，这对开发者来说简直是救星。
2. 视觉推理：从图表分析到论文级解读
Claude 3.5 的视觉推理能力提升到 70.4%，超过 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro。我上传了一张 NASH 患者代谢数据的色谱图，它不仅准确解读了数据特征，还总结出 “患者存在显著代谢重编程” 的结论，直接能写进论文 Results 部分。
处理不完美图像时，它也表现出色。比如扫描文件有些失真，或者光照条件差，Claude 3.5 都能准确转录文本，甚至保留表格格式，这对金融、物流等行业太实用了。
3. 成本与效率：性能翻倍，价格腰斩
Claude 3.5 的推理速度比前代快 2 倍，成本却只有五分之一。每百万输入 token 仅需 3 美元，输出 15 美元，比 GPT-4o 便宜得多。加上新推出的提示词缓存功能，处理 10 万字上下文时，延迟从 11.5 秒降到 2.4 秒，成本降低 90%。
我用它处理一个百万 token 的航空事故报告，GPU 显存占用减少 43%，推理速度提升 2.1 倍，这对企业级应用来说太关键了。
? 深度对比：Super Prompt vs Claude 3.5
| 维度 | Super Prompt | Claude 3.5 |
|---|---|---|
| 核心价值 | 激发 AI 抽象思维，理论上支持无限进化 | 提升实际任务处理效率，解决行业痛点 |
| 编码能力 | 生成代码结构较规范，但实际可用性一般 | 从代码补全到复杂重构，成功率 64% |
| 视觉推理 | 缺乏专门优化，效果依赖模型原生能力 | 行业领先，支持论文级图表分析 |
| 上下文处理 | 无专门优化，长文本表现不稳定 | 支持 200K token，长对话准确率 92%+ |
| 成本效率 | 免费但效果不稳定，需额外调试成本 | 性价比极高，提示词缓存降低 90% 成本 |
| 适用场景 | 科研探索、理论研究 | 编程开发、数据分析、企业级应用 |
? 如何选择？
- 科研探索者：Super Prompt 适合用来激发 AI 的抽象思维，比如探索数学猜想或哲学问题，但需要做好结果不稳定的心理准备。
- 开发者 / 企业用户：Claude 3.5 是更务实的选择。无论是编码、数据分析还是多模态任务，它都能大幅提升效率，而且成本可控。
举个例子，如果你是程序员，Claude 3.5 能帮你写代码、查漏洞、生成测试用例，甚至重构整个项目；如果你是科研人员，它能帮你分析实验数据、解读图表，直接产出论文内容。而 Super Prompt 更像是一个 “思维实验工具”，适合用来探索 AI 的边界，但别指望它能解决实际工作中的具体问题。
? 总结
Super Prompt 就像一场华丽的烟花，理论上很美，但落地效果有限。它更像是一个 “概念验证”，为 AI 的未来发展提供了新思路，但目前还无法真正改变我们的工作方式。
相比之下，Claude 3.5 的优化是扎扎实实的。它在编码、视觉推理、成本效率等关键领域的突破，让 AI 真正成为了生产力工具。无论是开发者、数据分析师还是企业用户，Claude 3.5 都能带来实实在在的效率提升。
如果你追求的是稳定、高效、可落地的 AI 解决方案，Claude 3.5 无疑是更好的选择。而 Super Prompt，或许可以作为一个有趣的玩具，偶尔用来探索 AI 的可能性。
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