Claude Opus 4.7发布：更严谨的长任务处理与自我验证能力

Claude Opus 4.7封面图

Anthropic 刚刚发布迄今为止最强大的Opus模型4.7版本。相比前代4.6版本，它在处理长任务时更加严谨，能更精确地遵循指令，并在反馈前验证自己的输出。这意味着用户可以更放心地将复杂工作交给它处理，减少监督需求。

核心能力提升

长任务严谨性：Opus 4.7对复杂、长时间运行的任务保持严谨和一致性。早期测试者反馈，它能处理那些以前需要密切监督的最困难编码工作。模型会在计划阶段捕获自己的逻辑错误，并加快执行速度。

视觉能力突破：支持更高分辨率图像，长边最高2576像素（约375万像素），是之前Claude模型的3倍多。这为计算机使用代理读取密集截图、从复杂图表中提取数据等应用打开了新可能。

指令遵循精度：Opus 4.7严格遵循指令细节，这意味着为早期模型编写的提示词可能需要重新调整。在实际使用中，它会对技术讨论推回，帮助用户做出更好的决策。

记忆能力提升：Opus 4.7更好地使用文件系统基于的记忆，能在长时间、多会话工作中记住重要备忘录，并在转向新任务时减少前期上下文需求。

企业级应用表现

根据28家企业的测试反馈，Opus 4.7在多个领域表现突出：

• Hex：低努力级别的Opus 4.7大致相当于中等努力级别的Opus 4.6
• Cursor：在CursorBench上达到70%通过率，相比Opus 4.6的58%有显著提升
• CodeRabbit：代码审查召回率提升超过10%，能发现最复杂PR中最难检测的bug
• XBOW：视觉识别准确率从54.5%跃升至98.5%，解锁了之前无法使用的应用场景

新增功能

xhigh努力级别：在high和max之间新增额外高努力级别，为困难问题提供更精细的推理-延迟权衡控制。

/ultrareview命令：专门代码审查会话，标记审阅者会注意的问题。Pro和Max用户可获得3次免费试用。

自动模式扩展：为Max用户扩展自动模式，减少长任务中断。

安全特性

作为Project Glasswing计划的一部分，Opus 4.7的网络安全能力被有意限制，并配备了自动检测和阻止高风险网络安全请求的防护措施。安全专业人员可通过新的[网络安全验证计划](https://claude.com/form/cyber-use-case)申请合法使用。

安全性能对比

技术迁移注意事项

分词器更新：Opus 4.7使用更新的分词器，相同输入可能映射到更多token（约1.0-1.35倍，取决于内容类型）。测试数据显示，Claude Opus 4.7在处理相同内容时使用了5657个token，比4.6版本的4262个token高出33%。与Gemini Pro的2742个token相比，更是多出106%。从这个角度看，4.7相较于4.6更贵。

思考深度增加：在更高努力级别（特别是代理设置的后期回合）思考更多，提高可靠性但产生更多输出token。

token效率对比

实际应用案例

Rust语音引擎：Opus 4.7自主构建了完整的Rust文本转语音引擎——包括神经网络模型、SIMD内核和浏览器演示，然后通过语音识别器验证输出与Python参考匹配。

企业文档分析：在Databricks的OfficeQA Pro评估中，使用源信息时的错误比Opus 4.6减少21%。

终端操作：通过Terminal Bench任务，包括Opus 4.6无法解决的并发bug。

定价和可用性

Opus 4.7现已通过Claude官网（http://claude.ai）、Claude平台和所有主要云平台提供。定价与Opus 4.6相同：输入token每百万5美元，输出token每百万25美元。

开发者可通过Claude API使用claude-opus-4-7模型。