Anthropic为四款Claude模型加文本水印，两款旧模型可改采样参数绕过
Anthropic在致API客户的邮件中称，将为Claude Mythos 5、Opus 4.7、Opus 4.6和Sonnet 4.6添加文本水印；在Opus 4.6与Sonnet 4.6上，只有温度、top_p、top_k保持默认值时水印才生效。
AI解读：Anthropic正把文本水印扩展到四款Claude模型：Claude Mythos 5、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6和Claude Sonnet 4.6。The Decoder援引Anthropic发给API客户的邮件报道了这一消息。
在Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6上，水印只在开发者将temperature、top_p、top_k三个采样参数保持默认值时生效；任意改动其中一个参数即可绕过。Anthropic在邮件中提示，若客户依赖水印满足自身合规要求，应保持这些设置为默认值。
Anthropic将水印描述为“用词中的不可感知模式”，称不改变含义、质量或可读性，不增加字符或token，不影响定价和请求响应格式，对输出速度影响很小，也不包含用户、组织或对话内容的信息。这些是公司的主张。
Anthropic把给旧模型补水印归因于欧盟《人工智能法案》的 12 月截止期限。2026 年 8 月 2 日后发布的模型发布时即带水印，旧模型分批添加；水印嵌入模型层，在AWS、Google Cloud、Microsoft Foundry等托管平台均生效，客户无法关闭。
Anthropic为水印提供私有预览的检测API。The Decoder提到，博主John Gruber质疑按水印密钥选词会损害用词精确度；法律行业媒体Artificial Lawyer则指出，客户禁用AI的场景下文档中可能出现水印，多份水印叠加也会带来麻烦。
Anthropic正向四款Claude模型扩展文本水印：Claude Mythos 5、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6和Claude Sonnet 4.6。The Decoder援引Anthropic发给API客户的邮件报道，在较早的Opus 4.6和Sonnet 4.6上，开发者改动一个采样参数就能避开这一标记。
两款旧模型的水印依赖默认采样设置
Anthropic在邮件中称，在Claude Opus 4.6和Claude Sonnet 4.6上，水印只在temperature、top_p、top_k三个采样参数保持默认值时生效。这三个参数控制模型选词时的随机程度；按The Decoder的报道，任意调整其中一个参数就足以绕过水印。
邮件提醒依赖水印满足自身合规要求的客户保持这些设置为默认值。The Decoder称，邮件没有对Claude Mythos 5和Claude Opus 4.7注明这一限制，暗示这两款模型无论采样设置如何都会带水印。报道同时提到，Opus 4.6仍是Anthropic最强的写作模型，领先于Opus 5.5。
公司对水印效果的说明
Anthropic把水印称为“用词中的不可感知模式”，称其不改变含义、质量或可读性，不增加额外字符或token，不影响定价以及请求和响应格式，对输出速度影响很小。公司还称，水印不包含关于用户、用户组织或用户与Claude对话的信息。这些均为Anthropic的说法。
水印在模型层嵌入，Anthropic称因此在托管这些模型的所有平台上都会生效，包括AWS、Google Cloud和Microsoft Foundry，客户无法关闭。公司另有一个处于私有预览阶段的检测API，用于验证水印。
推出时间与监管期限
Anthropic将给旧模型补水印归因于欧盟《人工智能法案》的 12 月截止期限。按The Decoder的报道，2026 年 8 月 2 日后发布的模型在发布首日即带有水印，旧模型则分批添加；在Amazon Bedrock上的推送可能多花几天。
报道称，Anthropic采用的是Google DeepMind SynthID文本方法的一个变体，通过调整选词背后的随机性生成可被统计检测的模式。报道还提及OpenAI的textGrain在欧盟的ChatGPT和Codex用户中默认开启，API客户可在全球范围自行开关，且默认关闭；Google DeepMind已将SynthID文本方法开源并内置于Gemini模型。
对水印是否影响文本质量的争议
The Decoder提到，水印是否真正不影响文本质量存在争议。博主John Gruber认为，没有两个近义词含义完全相同，按水印密钥而非语义契合度选词会损害精确度。
法律行业媒体Artificial Lawyer提出另一个问题：客户禁止使用AI时，可能发现文档中的水印；一份文档内叠加多个水印也会造成麻烦。