Anthropic представила Claude Opus 4.7 — самую мощную общедоступную модель компании, которая обошла OpenAI GPT-5.4 и Google Gemini 3.1 Pro на ключевых бенчмарках для разработчиков и корпоративных пользователей. На SWE-bench Pro новинка набрала 64,3% против 57,7% у GPT-5.4, а в многошаговом агентном рассуждении показала прирост 14% при втрое меньшем числе ошибок использования инструментов.

Модель стоит $5 за миллион входных токенов и $25 за выходные, доступна во всех тарифных планах Claude, а также через Amazon Bedrock, Google Vertex AI и Microsoft Foundry. Ключевое нововведение — многоагентная координация: Opus 4.7 умеет параллельно оркестровать рабочие потоки вместо последовательной обработки задач. Для команд, одновременно запускающих Claude на ревью кода, анализе документов и обработке данных, это прямой рост пропускной способности.

Anthropic заявляет, что модель рассчитана на сохранение концентрации в рамках многочасовых рабочих процессов — типичная претензия к флагманским моделям состоит в том, что они теряют связность и точность на длинных агентных задачах. Разрешение обрабатываемых изображений выросло втрое: это снимает «потолок мутного зрения», который раньше ограничивал автономных агентов в работе с плотными интерфейсами высокого DPI и техническими диаграммами. Для разработчиков computer-use агентов и аналитиков, извлекающих данные из сложных диаграмм, такой скачок превращает визуальный канал из декоративной опции в полноценный рабочий инструмент.

Релиз выходит на фоне впечатляющей коммерческой динамики Anthropic. Компания работает на аннуализированной выручке $30 млрд, получает инвесторские предложения при оценке около $800 млрд и ведёт ранние переговоры об IPO. По формулировке The Next Web, Opus 4.7 — это модель, которая должна оправдать эти цифры не победой на каждом отдельном бенчмарке, а тем, что именно её корпорации и разработчики выберут в качестве платформы для своих продуктов, строящихся поверх LLM.

Источник: https://thenextweb.com/news/anthropic-claude-opus-4-7-coding-agentic-benchmarks-release