Claude中文版突上线,网友却喊快跑:Dario又来钓鱼了
Claude网页端和桌面端近日上线多语言界面,简体中文被默认勾选,按钮、菜单、设置页均已汉化,语言列表超过30种,手机App尚未同步。更受关注的是结账页账单国家下拉菜单中出现China,20美元Pro和200美元Max均可选择。

X平台中文博主随即提醒“疑似Dario钓鱼执法”。网友警惕源于此前经历:9月底Claude发放250美元额度,有人领完并连接GitHub后,中午即被Anthropic安全团队封号,理由为违反“支持地区政策”;10月1日Claude赠送实体玩偶,收货表单中选择China后立即要求填写National ID Card Number,被调侃“一只玩偶换18位身份证号”。因此中文界面被戏称为“钓鱼执法第三季”。

但博主很快辟谣:结账页能选China属实,仅此而已。官方支持地区名单中,C开头国家从Chile直接跳到Colombia,中国大陆及港澳均未列入。一个下拉菜单改不了支持名单,真要开放需修改文档和公告。

Anthropic对华态度一直明确:2025年9月起,中资控股超50%的公司一律不卖;今年7月官方严禁在不支持地区访问Claude;身份验证需证件原件加实时自拍,翻拍扫描不认。Dario本人也一直支持对华出口管制。
这屏中文实际面向海外华人,包括新加坡、马来西亚华人及在美英澳留学的中国学生。Claude帮助文档早有简体中文,语音对话也支持普通话,界面却拖到现在才补上,原因是急于出圈。a16z最新消费AI百强中,Claude收入升至第2,美国付费订阅人数上ChatGPT领先优势从8倍缩至3倍,但其近半年新功能面向普通消费者的仅2.6%。程序员神器要变大众产品,第一步是让人看懂菜单。至于大陆用户,Claude中文再流利,也只会说:此地区暂不支持。
更多推荐阅读

Mistral发布1T参数大胖猫模型,激活仅49B
今天早些时候,美国开源了 glm5.2 级别的模型。随后,欧洲的 Mistral 发布了 Mistral Large 4,又名 Le Chonk 大胖猫。 该模型总参数 1.05T,每次只激活 49B,另带一个 1.6B 的视觉编码器。它采用细粒度混合专家(MoE)结构,模型拆成很多“专家”,每处理一个词只叫醒其中一小部分,因此 1T 模型每算一个词的开销接近 49B 模型。原生多模态,能读文字...
2026-10-07
xAI联创宣判:数学两千年英雄时代落幕
两千多年来,人类最聪明的大脑一直在攀登数学这片山脉。从欧几里得到怀尔斯,每征服一座山峰都要赌上一生。但xAI联合创始人Christian Szegedy认为,这个属于数学的英雄时代正在结束。 Szegedy在长文《数学何去何从?》中,将数学家比作丛林里徒手攀岩的探险家,AI则是一架飞机,已把旗插上没人爬过的山顶。孤独攀登者的时代正在结束,测绘整片大陆的时代正在开启。 Szegedy少年时在匈牙...
2026-10-06
OpenAI疯狂28天首日:模型提速50%却遭评论区翻车
Codex负责人Tibo宣布启动“疯狂28天”计划:未来28天每天要么交付一项Codex/Work改进,要么进行一次完整额度重置。第一天,Tibo宣布GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol默认推理速度提升约50%,达到50TPS,覆盖官方订阅及Sign in with ChatGPT接入的第三方生态。 但评论区几乎无人关注提速,满屏冷嘲热讽。此前9月29日GPT-6.1 Sol上线后因负...
2026-10-06
AI研究员为何计划逃离湾区买地避难
一些Anthropic最期的员工,最近开始考虑在美国偏远地区买地。他们想过,如果AI真的失控,那里或许可以成为避难的地方。 “一切再也无法平静如初。”一些研究员的电脑上贴着同一句话。 事实上,逃离的念头并非突然出现。十多年来,一群聚集在旧金山湾区的AI安全研究人员,一直在讨论AI失控之后可能发生什么。那时候,Anthropic甚至还没有成立。 有人在伯克利设立共享办公空间,在私人Slack频...
2026-10-06
英伟达押注的Reflection开源新模型对标智谱
英伟达投资的 Reflection 发布首个开源模型 Beam,对标智谱 GLM-5.2。官方称两者在高级推理测试上分数相当,Beam 推理算力仅需后者的三分之一到四分之一。彭博和金融时报称其为美国在开源模型领域对中国的反击。但 Beam 与国内其他头部开源模型如 Qwen3.8、GLM5.3、Kimi K3、DSV4F 仍有差距。 Reflection 由谷歌 DeepMind 两位研究员 M...
2026-10-06
把35个判断交给内核:这个开源项目拿下黑客松总冠军
在进化酒馆黑客松深圳收官之战中,项目 mu(μ)获得全场冠军。它将 Jev 深度融合进 Harness,试图解决 Agent 把工具、日志、技能、上下文全部交给大模型导致效率低、Token 浪费的问题。 mu 建立在开源 Coding Agent pi 之上,主要改造模型外的 Harness,设计了 35 个判定点,覆盖用户输入、工具调用、上下文管理、任务完成判断和多 Agent 通信等环节。例...
2026-10-06