Artykuły

Notatka · · 2 min czytania

Anthropic wydało Claude Opus 4.7

Anthropic wydało 16 kwietnia 2026 roku Claude Opus 4.7. Model jest dostępny w produktach Claude, API oraz usługach chmurowych w niezmienionej cenie 5 dolarów za milion tokenów wejściowych i 25 dolarów za milion wyjściowych.

Karta systemowa Claude Opus 4.7 obejmuje możliwości, bezpieczeństwo i warunki ewaluacji. Model przyjmuje obrazy w wyższej rozdzielczości i używa nowego tokenizera.

Benchmarki

opus47-benchmarks.webp

Zbiorcza tabela z karty systemowej Claude Opus 4.7. Źródło: Anthropic.

Opus 4.7 uzyskuje 87,6% w SWE-bench Verified, 64,3% w SWE-bench Pro, 69,4% w Terminal-Bench 2.0 i 78,0% w OSWorld. Tabela nie pokazuje zwycięstwa w każdej dziedzinie: GPT-5.4 prowadzi w Terminal-Bench 2.0, GPT-5.4 Pro w BrowseComp, a Gemini 3.1 Pro w MMMLU.

Przypis pod tabelą jest ważniejszy, niż wygląda. Wynik OpenAI w Terminal-Bench powstał ze specjalnym harnessem, więc Anthropic wprost uznaje porównanie w tym wierszu za niedokładne. To samo zastrzeżenie powinno towarzyszyć każdemu rankingowi agentów.

Wyższa jakość może kosztować więcej

Nowy tokenizer dla tego samego materiału może naliczyć od około 1 do 1,35 raza więcej tokenów wejściowych niż Opus 4.6. Do tego poziomy high i xhigh pozwalają modelowi dłużej pracować. Stała cena za milion tokenów nie gwarantuje więc stałego kosztu zadania.

Wybór modelu sprowadza się do relacji jakości, czasu i ceny. Opus 4.7 wygląda najmocniej w długim programowaniu i pracy z komputerem, ale nie będzie automatycznie najbardziej opłacalny do krótkich zmian.

Bezpieczeństwo i dostęp

Anthropic położyło większy nacisk na ryzyko cybernetyczne i uruchomiło Cyber Verification Program dla części zaawansowanych zastosowań. Z punktu widzenia użytkownika oznacza to nie tylko więcej zabezpieczeń, lecz także możliwość odmowy w zadaniu, które system zaklasyfikuje jako ryzykowne.

To rozsądny obszar kontroli, ale jego praktyczna jakość wymaga pomiaru fałszywych alarmów. Karta producenta nie zastępuje testu na własnym sposobie pracy.

Źródła

Modele LLM