anthropic

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 مدل flagship شرکت Anthropic با context یک میلیون token، reasoning تطبیقی و رزولوشن بینایی ۳.۳ برابر برای agentهای سازمانی است.

Frontier ModelAgentic AIدستیار کدنویسیLarge ContextAnthropic
anthropic logoanthropicClaude۱۶ آوریل ۲۰۲۶
پنجره زمینه
1.0Mتوکن
حداکثر خروجی
128Kتوکن
قیمت ورودی
$5.00/ 1M
قیمت خروجی
$25.00/ 1M
حالت:TextImage
قابلیت‌ها:بیناییابزارهااستریمینگاستدلال
معیارها
GPQA
94.2%
GPQA: سوالات علمی سطح تحصیلات تکمیلی. معیار دقیق با 448 سوال از زیست‌شناسی، فیزیک و شیمی. کارشناسان دکترا فقط 65-74% دقت دارند. Claude Opus 4.7 امتیاز 94.2% در این معیار کسب کرد.
HLE
54.7%
HLE: استدلال سطح کارشناسی. توانایی مدل در نشان دادن استدلال سطح کارشناسی در حوزه‌های تخصصی را آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 54.7% در این معیار کسب کرد.
MMLU
89.8%
MMLU: درک زبان چندوظیفه‌ای گسترده. معیار جامع با 16000 سوال در 57 موضوع دانشگاهی. Claude Opus 4.7 امتیاز 89.8% در این معیار کسب کرد.
MMLU Pro
89.9%
MMLU Pro: نسخه حرفه‌ای MMLU. نسخه بهبود یافته MMLU با 12032 سوال و فرمت 10 گزینه‌ای سخت‌تر. Claude Opus 4.7 امتیاز 89.9% در این معیار کسب کرد.
SimpleQA
31.6%
SimpleQA: معیار دقت واقعی. توانایی مدل در ارائه پاسخ‌های دقیق و واقعی را آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 31.6% در این معیار کسب کرد.
IFEval
91.2%
IFEval: ارزیابی پیروی از دستورالعمل. اندازه‌گیری می‌کند مدل چقدر خوب از دستورالعمل‌ها و محدودیت‌های خاص پیروی می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 91.2% در این معیار کسب کرد.
AIME 2025
100%
AIME 2025: امتحان ریاضی دعوتی آمریکا. مسائل ریاضی سطح مسابقه از امتحان معتبر AIME. Claude Opus 4.7 امتیاز 100% در این معیار کسب کرد.
MATH
94.1%
MATH: حل مسئله ریاضی. معیار جامع ریاضی که حل مسئله در جبر، هندسه، حساب دیفرانسیل را آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 94.1% در این معیار کسب کرد.
GSM8k
98.4%
GSM8k: ریاضی دبستان 8K. 8500 مسئله ریاضی کلامی سطح دبستان. Claude Opus 4.7 امتیاز 98.4% در این معیار کسب کرد.
MGSM
94.1%
MGSM: ریاضی دبستان چندزبانه. معیار GSM8k ترجمه شده به 10 زبان. Claude Opus 4.7 امتیاز 94.1% در این معیار کسب کرد.
MathVista
78%
MathVista: استدلال بصری ریاضی. توانایی حل مسائل ریاضی با عناصر بصری را آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 78% در این معیار کسب کرد.
SWE-Bench
87.6%
SWE-Bench: معیار مهندسی نرم‌افزار. مدل‌های AI سعی می‌کنند مسائل واقعی GitHub را در پروژه‌های Python حل کنند. Claude Opus 4.7 امتیاز 87.6% در این معیار کسب کرد.
HumanEval
92.4%
HumanEval: مسائل برنامه‌نویسی Python. 164 مسئله برنامه‌نویسی که مدل‌ها باید پیاده‌سازی صحیح توابع Python تولید کنند. Claude Opus 4.7 امتیاز 92.4% در این معیار کسب کرد.
LiveCodeBench
78.5%
LiveCodeBench: معیار کدنویسی زنده. توانایی‌های کدنویسی را در چالش‌های برنامه‌نویسی واقعی به‌روز شده آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 78.5% در این معیار کسب کرد.
MMMU
80.7%
MMMU: درک چندحالته. معیار درک چندحالته در 30 موضوع دانشگاهی. Claude Opus 4.7 امتیاز 80.7% در این معیار کسب کرد.
MMMU Pro
85.6%
MMMU Pro: نسخه حرفه‌ای MMMU. نسخه بهبود یافته MMMU با سوالات چالش‌برانگیزتر. Claude Opus 4.7 امتیاز 85.6% در این معیار کسب کرد.
ChartQA
79.5%
ChartQA: پرسش و پاسخ نمودار. توانایی درک و تحلیل اطلاعات از نمودارها را آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 79.5% در این معیار کسب کرد.
DocVQA
92.5%
DocVQA: پرسش و پاسخ بصری سند. توانایی استخراج اطلاعات از تصاویر سند را آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 92.5% در این معیار کسب کرد.
Terminal-Bench
59.3%
Terminal-Bench: وظایف ترمینال/CLI. توانایی انجام عملیات خط فرمان را آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 59.3% در این معیار کسب کرد.
ARC-AGI
68.8%
ARC-AGI: انتزاع و استدلال. هوش سیال را از طریق پازل‌های تشخیص الگوی جدید آزمایش می‌کند. Claude Opus 4.7 امتیاز 68.8% در این معیار کسب کرد.

درباره Claude Opus 4.7

درباره قابلیت‌های Claude Opus 4.7، ویژگی‌ها و نحوه کمک به شما در دستیابی به نتایج بهتر بیاموزید.

نمای کلی مدل

Claude Opus 4.7 مدل flagship در سری معماری Claude 4 است. این مدل از یک چارچوب Adaptive Thinking استفاده می‌کند که به مدل اجازه می‌دهد تلاش شناختی خود را بر اساس دشواری درک شده وظیفه تنظیم کند. این قابلیت جایگزین بودجه‌های ثابت برای reasoning شده است. توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند از طریق یک پارامتر effort در API، عمق منطق داخلی را کنترل کنند که باعث ایجاد تعادل بهتری بین latency و دقت منطقی می‌شود. این مدل به طور ویژه برای workflowهای مهم سازمانی و حلقه‌های agentic خودمختار تنظیم شده است.

قابلیت‌های Context و Multimodal

این مدل یک context window یک میلیون token بدون هزینه اضافی برای long-context ارائه می‌دهد. این مدل دارای محدودیت خروجی ۱۲۸,۰۰۰ token است که امکان تولید مستندات فنی حجیم یا مخازن کامل کد را در یک پاسخ فراهم می‌کند. رزولوشن بینایی ۳.۳ برابر بیشتر از نسخه‌های قبلی است. این ویژگی امکان درک بی‌نقص UI در سطح پیکسل و تطبیق مختصات ۱:۱ در تصاویر تا ۲۵۷۶ پیکسل را فراهم می‌کند. این پیشرفت‌ها آن را به انتخابی قابل اعتماد برای تحلیل اسناد و وظایف ممیزی بصری تبدیل کرده است.

مهندسی Agentic و ایمنی

به‌روزرسانی‌های معماری، وظایف طولانی‌مدت و مهندسی نرم‌افزار را هدف قرار می‌دهند. این مدل امتیاز ۸۷.۶٪ را در لیدربورد SWE-bench Verified کسب کرده و در توانایی حل مشکلات واقعی در GitHub پیشرو است. مدل بودجه‌های وظیفه (task budgets) را معرفی می‌کند تا به مدیریت مصرف token در طول جلسات agent چند مرحله‌ای کمک کند. Anthropic تدابیر امنیتی سایبری بلادرنگ را در معماری اصلی ادغام کرده است تا ضمن حفظ کارایی برای محققان امنیتی، از مشارکت مدل در سوءاستفاده‌های مخرب جلوگیری شود.

Claude Opus 4.7

موارد استفاده برای Claude Opus 4.7

روش‌های مختلف استفاده از Claude Opus 4.7 برای دستیابی به نتایج عالی را کشف کنید.

مهندسی نرم‌افزار Agentic

استفاده از سطوح بالای effort برای بازنویسی مستقل مخازن کد و حل وابستگی‌های پیچیده بین فایل‌ها.

سنتز مخازن کد در مقیاس بزرگ

پردازش ۱ میلیون token از سورس کد برای نقشه‌برداری جریان‌های معماری و تولید مستندات فنی.

تحلیل بینایی با رزولوشن بالا

تجزیه و تحلیل نمودارهای متراکم و اسکرین‌شات‌های UI با دقت پیکسلی ۳.۳ برابر بیشتر نسبت به مدل‌های قبلی.

تحقیق در مورد آسیب‌پذیری‌های سایبری

انجام ممیزی‌های عمیق امنیتی و تحلیل zero-day در محدوده‌های ایمنی تایید شده.

استخراج دانش سازمانی

استخراج داده‌های ساختاریافته از کتابخانه‌های فنی حجیم و انجام مقایسه‌های پیچیده بین اسناد.

نمونه‌سازی تعاملی سه‌بعدی

تولید محیط‌های سه‌بعدی کاربردی و منطق بازی از طریق توصیفات زبان طبیعی.

نقاط قوت

محدودیت‌ها

دقت کدنویسی پیشرو در صنعت: کسب امتیاز ۸۷.۶٪ در SWE-bench Verified، که از تمامی مدل‌های موجود برای مهندسی نرم‌افزار عملکرد بهتری دارد.
مصرف بالاتر token: به دلیل tokenizer جدید، مصرف token برای متن‌های یکسان حدود ۳۵ درصد نسبت به نسخه‌های قبلی Claude افزایش یافته است.
پایداری در Context وسیع: حفظ دقت ۱۰۰ درصدی در context window یک میلیون token بدون دریافت هزینه اضافی برای long-context.
پارامترهای ثابت Sampling: حذف کنترل‌های temperature و top-p، انعطاف‌پذیری خلاقانه برای کاربردهای غیرقطعی (non-deterministic) را محدود می‌کند.
دقت بصری برتر: پشتیبانی از تصاویر تا ۲۵۷۶ پیکسل، که امکان تطبیق ۱:۱ پیکسلی برای تحلیل دقیق اسناد و UI را فراهم می‌کند.
Latency بالا در بیشترین تلاش (Max Effort): تولید پاسخ‌ها با سطوح effort 'xhigh' منجر به زمان انتظار قابل توجه برای وظایف پیچیده می‌شود.
کنترل پویای Reasoning: امکان تنظیم سطوح effort توسط توسعه‌دهندگان از طریق framework تفکر تطبیقی برای تعادل بین latency و دقت منطقی.
سخت‌گیری‌های ایمنی بیش از حد: فیلترهای سایبری بلادرنگ می‌توانند منجر به رد شدن نادرست (false positive) برای تحقیقات امنیتی مجاز شوند.

شروع سریع API

anthropic/claude-opus-4-7

مشاهده مستندات
anthropic SDK
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const msg = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-opus-4-7",
  max_tokens: 4096,
  thinking: { type: "adaptive" },
  messages: [{ role: "user", content: "این معماری را برای باگ‌های همروندی (concurrency) تحلیل کن." }],
});

console.log(msg.content[0].text);

SDK را نصب کنید و در عرض چند دقیقه شروع به فراخوانی API کنید.

مردم درباره Claude Opus 4.7 چه می‌گویند

ببینید جامعه درباره Claude Opus 4.7 چه فکر می‌کند

Claude Opus 4.7 در SWE-bench و reasoning مدل agentic پیشرو است و GPT-5.4 و Gemini 3.1 Pro را شکست می‌دهد.
zarfet
twitter
اینکه می‌تواند یک بازی اسکییت سه‌بعدی رویه‌ای را در یک مرحله تولید کند، گواهی بر چگالی منطق این مدل است.
jrandolph
hackernews
Opus 4.7 منتشر شد. امتیاز cursorbench از ۵۸٪ به ۷۰٪ جهش کرد. دقت بصری XBOW در برابر Opus 4.6 به ۹۸.۵٪ در مقابل ۵۴.۵٪ رسید.
hirenthakore
twitter
Claude تمایل به مهندسی بیش از حد (over-engineering) دارد: یک تابع ساده می‌خواهید و معماری‌ای دریافت می‌کنید که برای یک دهه مقیاس‌پذیری طراحی شده است.
Ok_Today5649
reddit
بازخوردهای اولیه در مورد Claude Opus 4.7 به مصرف بیشتر token و الزامات سخت‌گیرانه‌تر در prompting اشاره دارند.
kimmonismus
twitter
سطح effort منطقی X-High همان حلقه گمشده‌ای است که برای workflowهای پیچیده agentic نیاز داشتیم.
Bijan Bowen
youtube

ویدیوهای درباره Claude Opus 4.7

آموزش‌ها، بررسی‌ها و بحث‌های درباره Claude Opus 4.7 را تماشا کنید

Claude همچنان بهترین مدل موجود برای quote کردن است.

قیمت آن در واقع همان قیمت قبل است، اما کنترل بیشتری روی reasoning به شما می‌دهد.

این فوق‌العاده کار می‌کند. ابزارهایی را انتخاب کرد که خودم انتخاب می‌کردم.

وقتی از بالاترین سطوح تفکر استفاده نمی‌کنید، مدل به وضوح سریع‌تر است.

می‌توانید ببینید که قبل از نوشتن یک خط کد، به موارد خاص (edge cases) فکر می‌کند.

اجرای این مدل بسیار گران‌تر است... شما ۳۵ درصد هزینه بیشتری برای Opus 4.7 خواهید پرداخت.

ارتقای بینایی به تنهایی ارزشش را دارد... می‌تواند تصاویر با رزولوشن سه برابر بیشتر را بدون برش پردازش کند.

اگر از API استفاده کنید، انتظار داشته باشید ۳۵ درصد بیشتر از قبل هزینه کنید.

اگر مراقب نباشید، تغییر tokenizer قاتل خاموش قبض‌های API شما خواهد بود.

این مدل context عمیق را بسیار بهتر از نسخه اولیه Opus 4 مدیریت می‌کند.

قابلیت‌های بینایی این مدل به طور قابل توجهی بهتر شده است.

سطح effort منطقی X-High همان حلقه گمشده‌ای است که برای workflowهای پیچیده agentic نیاز داشتیم.

این قطعاً ۱۰۰ درصد لیاقت یک عنوان عجیب را دارد. واقعاً من را شگفت‌زده کرد.

این مدل باگی را در codebase قدیمی من شناسایی کرد که سه مدل دیگر از آن عبور کرده بودند.

سطح خودمختاری در حلقه‌های agentic چیزی است که آن را از GPT-5 متمایز می‌کند.

بیشتر از فقط پرامپت

گردش کار خود را با اتوماسیون AI

Automatio قدرت عامل‌های AI، اتوماسیون وب و ادغام‌های هوشمند را ترکیب می‌کند تا به شما کمک کند در زمان کمتر بیشتر انجام دهید.

عامل‌های AI
اتوماسیون وب
گردش‌کارهای هوشمند

نکات حرفه‌ای برای Claude Opus 4.7

نکات تخصصی برای کمک به شما در استفاده حداکثری از Claude Opus 4.7 و دستیابی به نتایج بهتر.

فعال‌سازی Adaptive Thinking

در فراخوانی‌های API، حالت Adaptive Thinking را به طور صریح فعال کنید تا اطمینان حاصل شود که Claude عمق منطقی بهینه را انتخاب می‌کند.

استفاده از X-High برای Agentها

پارامتر effort را برای حلقه‌های agentic روی xhigh تنظیم کنید تا دقت منطقی و خود-ارزیابی مدل به حداکثر برسد.

حذف Scaffolding اضافی

promptهای قدیمی مانند «کارت را دوباره چک کن» را حذف کنید، زیرا مدل برای خود-اصلاحی (self-correction) داخلی بهینه‌سازی شده است.

نظارت بر مصرف token

از ابزارهای جدید ردیابی tokenizer برای مدیریت افزایش ۳۵ درصدی تعداد tokenها در متن‌های ورودی یکسان استفاده کنید.

نظرات

کاربران ما چه می‌گویند

به هزاران کاربر راضی که گردش کار خود را متحول کرده‌اند بپیوندید

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

مرتبط AI Models

google

Gemini 3.1 Pro

Google

Gemini 3.1 Pro is Google's elite multimodal model featuring the DeepThink reasoning engine, a 1M+ context window, and industry-leading ARC-AGI logic scores.

1M context
$2.00/$12.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash Live Preview

Google

Gemini 3.1 Flash Live Preview is Google's ultra-low-latency, audio-to-audio model featuring a 131K context window, high-fidelity multimodal reasoning, and...

131K context
$0.75/$4.50/1M
xai

Grok-3

xAI

Grok-3 is xAI's flagship reasoning model, featuring deep logic deduction, a 128k context window, and real-time integration with X for live research and coding.

1M context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M

سوالات متداول درباره Claude Opus 4.7

پاسخ سوالات رایج درباره Claude Opus 4.7 را بیابید