發展歷程
該版本距上一次模型升級間隔兩個月,與該公司此前的更新節奏保持一致。
Opus 4.7在高級軟體工程領域的能力有所提升,處理高難度編碼任務所需人工監督減少,視覺能力得到增強,支持更高解析度的圖像識別,在完成專業任務時在審美與創造性方面有所表現。
Opus 4.7加入了能夠自動檢測並阻止顯示出被禁止或高風險網路安全用途請求的防護措施。
Anthropic表示,將通過這些防護措施在真實環境中的套用經驗,最終實現廣泛發布Mythos級模型的目標。同時,其知識截止日期已更新。
主要功能
神秘功能Routine:支持定時、API、GitHub三路觸發,直接變身“雲端員工”。
該模型旨在提升軟體工程能力,包括處理一些此前需要更多人工監督的高難度編碼任務。不過,這一新模型在整體能力上仍不及Mythos,包括網路安全相關用途方面。在Opus 4.7的訓練過程中,
Anthropic嘗試通過“差異化削弱”的方式降低模型的網路攻防能力。Opus 4.7加入了安全防護措施,能夠自動檢測並阻止顯示出被禁止或高風險網路安全用途的請求。
技術特點
Claude Opus 4.7在高級軟體工程領域的能力有所提升,在處理高難度編碼任務時所需的人工監督減少,在高級軟體工程領域表現出顯著提升,能夠更好地處理複雜任務和執行指令。在多項基準測試中表現優異,例如在SWE-bench Pro上達到64.3%的分數,優於
GPT-5.4的57.7%,並在財務代理評估和GDPval-AA評估中處於領先水平。該模型能夠處理複雜且耗時較長的任務,理解指令,並會在輸出結果前自行設計驗證機制,具備自我驗證能力,確保返回的結果更加準確。此外,模型的視覺能力得到增強:支持更高解析度的圖像識別,具體可處理長邊高達2576像素(約375萬像素)的圖像,是之前型號的三倍以上;在完成專業任務時能夠生成界面、幻燈片和文檔,大幅提升了在專業任務中的創造力和質量,非常適合需要細緻視覺效果的套用場景。Opus 4.7在記憶體占用方面有所最佳化,更擅長利用檔案系統記憶體,能記住長時間、多會話工作中的重要筆記,降低新任務對上下文信息的依賴。在令牌使用方面,Opus 4.7使用了更新的分詞器,相同輸入可能映射到更多詞元(增加約1.0到1.35倍),且在高難度任務下會進行更多思考,產生更多輸出token,但內部評估顯示令牌使用率有所提高。此外,模型的知識截止日期已更新。
Opus 4.7在整體能力上仍不及
Mythos,包括網路安全相關用途方面。在Opus 4.7的訓練過程中,
Anthropic嘗試通過“差異化削弱”的方式降低模型的網路攻防能力。此外,Opus 4.7加入了安全防護措施,能夠自動檢測並阻止顯示出被禁止或高風險網路安全用途的請求。與Opus 4.6相比,Opus 4.7在某些安全指標上有所改進,如誠實度和抵禦惡意攻擊的能力,但在其他指標如提供減害建議的傾向上略有不足,總體安全性能相似。Anthropic表示,將通過這些防護措施在真實環境中的套用經驗,最終實現廣泛發布Mythos級模型的目標。
Opus 4.7引入了多項新特性,包括自動模式、/fewer-permission-prompts技能、回顧功能、專注模式、自適應的思考深度以及驗證工作方式,以提升任務執行效率和安全性。
發布與使用詳情
Claude Opus 4.7於2026年04月17日正式發布。新版本的定價與Opus 4.6保持一致。用戶在使用Opus 4.7時需注意其指令執行特點。早期的測試反饋表明,Opus 4.7在執行指令時的表現有所改進。此外,
Anthropic還推出了難度控制和任務預算等功能。該模型現已在多個平台上推出,包括Claude產品和API、
Amazon Bedrock、Google Cloud的
Vertex AI以及Microsoft Foundry。