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Claude Opus 4.7：全新旗艦級Opus模型

Claude Opus 4.7 由Anthropic於 2026 年 4 月 16 日發布，專為要求最嚴苛的 AI 任務而設計。作為Claude Opus 4.6 的重大升級，新模型在軟體工程、長遠期任務執行、指令遵循和視覺理解方面都提高了標準，同時也引入了一些重大 API 變更，開發人員需要為此做好準備。

Anthropic形容它為「複雜、長時間運作的任務」的最佳選擇，這類任務需要精確地遵循指示、自我驗證，以及在長時間的運作中保持持續的連貫推理。

Claude Opus 4.7 的主要技術規格

• 上下文視窗：100萬個詞元
• 最大輸出：128,000個詞元
• 知識更新截止日期：2026年1月
• 解析度：最高 2,576 像素（長邊）/ 每張影像約 375 萬畫素

Claude Opus 4.7 的主要功能與改進

進階軟體工程

Claude Opus 4.7 最主要的改進，是在編碼和代理軟體任務方面有大幅的進步。根據 Anthropic 公布的基準測試表，Opus 4.7 在SWE-bench Verified 的分數達到 87.6%（Opus 4.6 為 80.8%），在 SWE-bench Pro 的分數達到 64.3%（Opus 4.6 為 53.4%）。這些進步代表著這個模型在解決實際的 GitHub 問題、瀏覽多檔案程式碼庫，以及在沒有人工干預的情況下完成多步驟的除錯循環方面，都有顯著的提升。

自我驗證與指令遵循

其中一個比較細微的改進是， Claude Opus 4.7 在回報結果之前，可以先驗證自己的輸出。實際上，這表示模型在規劃時，更有可能發現自己的邏輯錯誤，而不是自信地給出錯誤的答案。這種行為透過更嚴格、更字面化的指令遵循來強化，這是一把雙面刃（更多內容請參閱「限制」部分）。

升級的視覺能力

這個模型幾乎將支援的影像解析度從 1,568 像素（約 115 萬畫素）提升到 2,576 像素（約 375 萬畫素），足足增加了近三倍。最關鍵的是，影像座標現在能對應到實際的像素位置，消除了早期版本中讓電腦使用代理人感到困擾的比例因子計算。這使得 Opus 4.7 在處理包含複雜使用者介面、圖表、示意圖和螢幕截圖的任務時，可靠性大大提升。

檔案系統記憶體

Opus 4.7 強化了對持久性檔案系統記憶體的支援，讓使用者可以在一個會話中寫下筆記，並在之後的會話中取用。結合新的「記憶工具」進行草稿式的推理，這為更豐富的多會話工作流程開啟了大門，讓模型能夠隨著時間累積上下文。

Claude Opus 4.7 跟其他模型比起來怎麼樣？