Claude Opus 4.7 — новая модель от Anthropic: что изменилось и зачем она нужна

Что за модель и когда вышла

Claude Opus 4.7 — флагманская модель компании Anthropic, вышедшая 16 апреля 2026 года. Это прямое обновление Opus 4.6: та же цена — $5 за миллион входящих токенов и $25 за миллион исходящих — но заметно более высокие возможности.

Модель доступна через все продукты Claude, API Anthropic, а также на Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI и Microsoft Foundry. Разработчики подключают ее через строку claude-opus-4-7.

Главное улучшение — код

Основной акцент в Opus 4.7 — разработка программного обеспечения. Модель существенно лучше справляется со сложными и долгими задачами: точнее следует инструкциям, выдерживает многошаговые сценарии и умеет проверять собственные результаты перед тем, как выдать ответ.

Пользователи из ранних тестов отмечают, что теперь могут передавать ей задачи, которые раньше требовали постоянного контроля, — и доверять результату.

Что говорит статистика компаний, получивших ранний доступ:

— Cursor протестировал модель на 93 задачах и Opus 4.7 решил на 13% больше задач, чем Opus 4.6, включая четыре задачи, с которыми не справились ни Opus 4.6, ни Sonnet 4.6
— Rakuten сообщил, что Opus 4.7 закрывает в три раза больше производственных задач, чем предыдущая версия, с двузначным приростом по качеству кода и тестов
— Replit зафиксировал тот же уровень качества при меньших затратах: модель точнее анализирует логи, находит баги и предлагает исправления.

Теперь модель лучше видит

Opus 4.7 обрабатывает изображения с разрешением до 2 576 пикселей по длинной стороне — это более чем в три раза больше, чем у предыдущих моделей Claude.

На практике это означает, что модель теперь уверенно читает насыщенные скриншоты, технические схемы, сложные диаграммы и плотные таблицы. Раньше такие изображения она воспринимала с ошибками или вовсе упускала детали.

Компания XBOW, занимающаяся автономным тестированием на проникновение, сообщила: точность распознавания визуального контента выросла с 54,5% у Opus 4.6 до 98,5% у Opus 4.7.

Долгие задачи — без сбоев

Одно из ключевых изменений — способность работать последовательно на протяжении долгого времени. Предыдущие модели нередко «застревали» в петлях или останавливались на полпути при сложных многошаговых задачах.

Команда Devin описала это так: модель теперь работает связно часами, продолжает решать сложные проблемы вместо того, чтобы сдаваться, и открывает класс задач глубокого исследования, которые раньше нельзя было надежно запустить.

Notion отметил прирост в 14% по сравнению с Opus 4.6 при меньшем числе ошибок. Opus 4.7 стал первой моделью, прошедшей их тесты на понимание неявных потребностей пользователя.

Улучшенная память между сессиями

Opus 4.7 лучше использует файловую память. Модель запоминает важные данные в ходе долгой работы и применяет их в следующих задачах — без необходимости каждый раз давать весь контекст заново. Это особенно важно для агентных сценариев, где работа растянута на несколько сессий.

Новый уровень усилий xhigh

Вместе с Opus 4.7 появился новый параметр xhigh — «extra high». Он расположен между уровнями high и max и дает разработчикам более точный контроль над тем, насколько глубоко модель «думает» над задачей.

В Claude Code уровень по умолчанию для всех планов теперь повышен до xhigh. При тестировании Opus 4.7 для кодирования и агентных сценариев Anthropic рекомендует начинать именно с high или xhigh.

Безопасность: новые защиты для киберзадач

Anthropic рассматривает Opus 4.7 как тест для новых механизмов защиты в сфере кибербезопасности. Модель автоматически выявляет и блокирует запросы с признаками запрещенного или высокорискованного использования.

При этом для специалистов по кибербезопасности — исследователей уязвимостей, пентестеров, red team — Anthropic открыла программу Cyber Verification Program. Прошедшие верификацию получают доступ к полным возможностям модели для легитимной работы.

Что учесть при переходе с Opus 4.6

Два момента, влияющих на расход токенов. Первый: Opus 4.7 использует обновленный токенизатор — один и тот же текст может занимать в 1-1,35 раза больше токенов в зависимости от контента. Второй: на высоких уровнях усилия модель больше рассуждает, особенно на поздних шагах агентных задач — это повышает точность, но увеличивает количество выходных токенов.

Anthropic опубликовала отдельное руководство по миграции с Opus 4.6 на Opus 4.7.