Summary
Claude Opus 4.7 是 Anthropic 于 2026年4月16日发布的新模型，在高级软件工程任务上有显著提升，特别是在最困难的任务上。它能够处理复杂、长时的任务，注重指令遵循，并在报告前验证自己的输出。
Key Points
核心能力提升
- 软件工程: 在 93-task 编码基准上比 Opus 4.6 提升 13%，包括 4 个两者都无法解决的任务
- 长时推理: 在研究代理基准上达到 0.715 分（与另外两个模型并列第一），长上下文表现最佳
- 指令遵循: 大幅提升，但旧模型写的 prompt 可能会产生意外结果
- 多模态: 支持更高分辨率图像，最多 2,576 像素（约 3.75MP），是之前模型的 3 倍以上
- 自主性: 能自主工作数小时，穿透困难问题而不是放弃
评测结果
- Hex: 最强模型，能正确报告数据缺失而不是提供看似合理但错误的默认值
- CursorBench: 70% vs Opus 4.6 的 58%
- Rakuten-SWE-Bench: 解决的生产任务数量是 Opus 4.6 的 3 倍
- Devin: 长时间自主性达到新水平
- Replit: 相同质量但更低成本
新特性
- xhigh 努力级别: 在 high 和 max 之间新增的细粒度控制
- 更新的 tokenizer: 相同输入映射到约 1.0-1.35x 更多 token
- 更高思考量: 高努力级别下产生更多输出 token，但可靠性更高
安全
与 Opus 4.6 相似的安全 profile。在诚实度和 prompt 注入攻击抵抗方面有改进。
定价
与 Opus 4.6 相同：25/百万输出 token。
Open Questions
- 新 tokenizer 对现有工作流的影响如何优化？
- xhigh 努力级别的最佳使用场景是什么？
Evidence Timeline
- 2026-04-17: 从 Anthropic 官方发布文章 ingested