Компания Anthropic представила Claude Opus 4.7 — самую сильную на сегодня модель Opus.
Новая версия открыта для всех платных пользователей Claude и в API — $5 за 1 млн входных токенов, $25 — за 1 млн выходных.
Ключевые улучшения
Opus 4.7 лучше всего показывает себя на сложных задачах. Пользователи доверяют ей то, что раньше требовало пристального контроля, заявили разработчики.
В агентном программировании модель обошла предшественницу на 10%, в обработке визуальных данных — на 13%. По остальным параметрам прирост оказался скромнее.
Модель получила значительно расширенные визуальные возможности: она обрабатывает изображения до 2576 пикселей по длинной стороне (около 3,75 мегапикселей) — более чем в три раза больше предыдущих версий Claude.
Источник: Anthropic.
Opus 4.7 точнее следует инструкциям. Написанные для старых моделей промпты могут давать неожиданные результаты: они интерпретировали инструкции свободно, а новая версия воспринимает их буквально. Рекомендуется перенастроить запросы.
Кроме того, последняя Claude научилась запоминать информацию между сессиями — она сохраняет заметки в файлы и может использовать их при каждом новом разговоре.
Anthropic добавила в Opus 4.7 новый уровень усилий xhigh («экстра высокий») — между high («высокий») и max («максимальный»). Он позволяет точнее настраивать баланс между глубиной анализа и скоростью отклика.
В Claude Code для всех планов уровень усилий по умолчанию повышен до xhigh.
Другие нововведения включают:
- Task budgets (публичная бета API) — управление расходом токенов;
- /ultrareview — выделенная сессия проверки кода в Claude Code;
- режим auto для Max-пользователей — Claude принимает решения сам.
Ограничение кибервозможностей
Opus 4.7 слабее Mythos Preview в кибербезопасности. Anthropic целенаправленно снижала эти возможности при обучении. Модель имеет встроенную защиту, блокирующую запрещенные и высокорисковые запросы.
Специалистам по безопасности, которые хотят использовать Opus 4.7 в законных целях (исследование уязвимостей, пентесты), в Anthropic предложили присоединиться к новой программе Cyber Verification.
Для пользователей ограничения стали проблемой. Некоторые клиенты жалуются, что модель отказывается писать код, поскольку «усматривает вредоносное ПО в каждом запросе».
Ответ OpenAI
Компания OpenAI представила «крупное обновление» Codex, которое пока доступно только на macOS.
Новая версия может взаимодействовать с приложениями на компьютере пользователя: видеть экран, кликать и печатать собственным курсором. На Mac поддерживается параллельная работа нескольких агентов без помех для другого софта.
Встроенный браузер, плагины и жизненный цикл разработки
Codex оснащен встроенным браузером: страницы можно комментировать напрямую, давая агенту точные указания. Это может быть полезно для фронтенд- и игровой разработки.
Разработчики планируют расширить функционал для управления браузером за пределами локального окружения.
Также Codex получил поддержку gpt-image-1.5 для генерации и итераций изображений. Вместе со скриншотами и кодом это позволяет создавать визуальные концепты, фронтенд-дизайн, макеты и игры в едином интерфейсе.
OpenAI выпустила более 90 дополнительных плагинов, объединяющих навыки, интеграции с приложениями и MCP-серверы. Среди них — Atlassian Rovo для работы с JIRA, CircleCI, CodeRabbit, GitLab Issues, Microsoft Suite, Neon by Databricks, Remotion, Render и Superpowers.
В Codex добавили поддержку комментариев GitHub, нескольких вкладок терминала и подключение к удаленным devbox через SSH (в альфа-версии).
Пользователи могут открывать файлы прямо в боковой панели с расширенным предпросмотром PDF, таблиц, слайдов и документов, а также использовать новую панель сводки для отслеживания планов агента, источников и артефактов.
Память и планирование
Codex получил возможность планировать будущую работу и автоматически возобновлять выполнение долгосрочных задач — потенциально на дни или недели. Команды используют автоматизацию для разных целей: от запросов на проверку кода до отслеживания задач в Slack, Gmail и Notion.
Источник: OpenAI.
Разработчики улучшили память помощника. Codex научился запоминать полезный контекст из прошлых диалогов — личные предпочтения и исправления.
Модель также активно предлагает полезные действия, продолжая работу с того места, где остановился пользователь. Например, агент может найти открытые комментарии в Google Docs, извлечь контекст из Slack, Notion и кодовой базы, а затем выдать приоритетный список действий.
Новая модель GPT
Дополнительно OpenAI представила «рассуждающую» ИИ-модель GPT-Rosalind для ускорения разработки лекарств.
Она названа в честь английского биофизика Розалинд Франклин, чьи исследования помогли раскрыть структуру ДНК и заложили основы современной молекулярной биологии.
Разработчики отметили, что в США на разработку нового лекарства уходит в среднем 10-15 лет. Будущее препарата во многом определяется на начальных стадиях исследований. Наибольшие трудности связаны с анализом огромных массивов научных публикаций и узкоспециализированных баз данных.
Задача GPT-Rosalind — служить ассистентом биолога: суммировать научные тексты, формулировать гипотезы, выстраивать планы экспериментов и обрабатывать информацию. Модель особенно сильна в задачах, связанных с белками, молекулами, генами и аналогичными биологическими структурами.
На бенчмарке BixBench (реальный биоинформатический анализ) GPT‑Rosalind показала один из лучших результатов среди моделей с опубликованными данными.
На LABBench2 решение обошло GPT‑5.4 в шести из 11 задач. Самый заметный отрыв — в CloningQA, где требуется проектировать ДНК и ферменты для протоколов молекулярного клонирования.
Источник: OpenAI.
Дополнительно OpenAI опубликовала бесплатный плагин Life Sciences для Codex на GitHub. Он доступен всем пользователям и позволяет подключать ИИ к более чем 50 публичным научным базам данных и профильным инструментам.
Напомним, 16 апреля компания Google выпустила Gemini 3.1 Flash TTS — обновленную модель синтеза речи на базе поколения Gemini 3.