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新智元報道
編輯:元宇
【新智元導讀】Opus 4.7發布48小時,口碑兩極撕裂。官方榜單并列全球第一,邏輯推理公開測試卻從94.7%暴跌到41.0%。token消耗漲了35%,舊接口直接報錯,用戶集體控訴「更貴、更蠢、更愛頂嘴」。Anthropic到底升級了什么,又搞砸了什么?
「4.6根本沒法用,4.7的消耗速度像核反應堆一樣。」
Opus 4.7發布后,一位Reddit用戶在Anthropic官方帖子下的留言。
不是玩梗,是真心話。
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一篇「Claude Opus 4.7是嚴重倒退,不是升級」的Reddit帖子迅速沖上3000贊。
還有人曬出截圖,說4.7連strawberry里有幾個字母都答不對。
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更別說「擅改簡歷編造學歷和姓氏」,回復用戶「我懶得做交叉驗證」,以及「三問就撞限額」這些網友熱門槽點了。
《Pragmatic Engineer》作者Gergely Orosz試用之后,形容這個模型「出人意料地帶攻擊性」,然后宣布放棄,換回了4.6。
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這邊罵聲還沒散,那邊一組數據卻指向了相反的方向。
Artificial Analysis給Opus 4.7的Intelligence Index打了57分,和GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro并列全球第一。
創業者Jeremy Howard形容它是「第一個真正懂我在工作時到底在做什么的模型」,Y Combinator CEO Garry Tan正在拿它做項目。
還有網友說,Claude Opus 4.7 已實現通用人工智能(AGI)。
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同一個模型,有人看到了AGI的影子,有人覺得自己的工作流炸了。
上線兩天,Opus 4.7就把AI社區撕裂了。
用戶為什么炸了?
拆開看,用戶的怒火集中在三個點上,每一條都戳中了重度用戶的命門。
第一,代碼能力斷崖式下滑。大量開發者反饋,從4.6升級到4.7之后,之前能穩定完成的編程任務開始頻繁出錯。
而且都是日常工作流里的核心操作:代碼補全變遲鈍,上下文理解出現退化,復雜邏輯鏈的推理明顯變弱。
代碼能力是Opus系列的王牌,現在王牌出了問題,反彈自然最猛。
一位Reddit用戶說,他用一個已知答案的長重構任務做回歸測試,結果模型自信地改掛了3個原本在4.6下能通過的測試,只能回滾。
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評論區涌入上百條類似經歷。
第二,推理質量的倒退。
不是速度慢了那么簡單,是思考深度出現了可感知的退化。以前能一步到位的復雜問題,現在需要反復追問、手動引導。
這個劇本AI行業并不陌生。去年GPT-4 Turbo鬧出的「降智」風波幾乎一模一樣:跑分提升了,體驗卻下來了。
第三,花更多錢,體驗更差。
Opus本身就是Anthropic最貴的模型。
重度用戶每月的API賬單不是小數目。花了更多的錢、升了更新的版本、得到的卻是更差的體驗,憤怒就不只停在技術層面。
benchmark更強了
但用戶不買賬
面對反彈潮,Anthropic的回應速度不算慢。
Anthropic在官方遷移指南中指出,Opus 4.7 相比4.6存在若干行為變化,同時也強調,Opus 4.7仍是其當前綜合能力最強的通用可用模型,在長周期智能體任務、知識型工作、視覺任務和記憶任務方面表現尤為出色。
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Artificial Analysis的多維評測結果也擺在那里,Opus 4.7在數學推理、多語言理解、長上下文處理,多個維度的得分創下新高。
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Artificial Analysis評測顯示,Opus 4.7(max)以57分并列榜首,與Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.4并列。
GitHub上的NYT Connections Extended基準測試也給出了頂級排名。
Anthropic的邏輯并不難理解:大模型迭代必然涉及能力再分配。有些維度提升了,有些維度就可能出現回退,這是工程上的取舍。
但用戶不看這個,只看自己手里的活干不干得動。
價格沒漲
但賬單漲了
Anthropic沒有調價,每百萬token的單價和Opus 4.6、4.5完全一樣。
但官方遷移指南里寫道:新分詞器(tokenizer)在處理相同文本時,token用量大約可能達到原來的1.0倍到1.35倍。
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什么意思?你昨天用4.6跑一段prompt花10美元,今天換4.7跑同一段prompt,可能要花11到13.5美元。
單價沒變,但同樣的活兒吃掉了更多token。Claude Code創建者Boris Cherny隨后在X上表示:
Opus 4.7消耗更多thinking token,所以我們已為所有訂閱用戶提高了速率限制,來補償這一點。
但具體提高了多少,沒有公布。
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模型沒蠢
但工作流炸了
如果你是Claude的重度開發者,4.7上線那天你可能遇到了這樣的事情:
代碼里寫了thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 32000},用來控制模型的思考預算。
在4.6上跑得好好的。換成4.7,直接返回400錯誤。沒有棄用過渡期,沒有兼容模式,直接報錯。
官方遷移指南解釋了替代方案:改用thinking={"type": "adaptive"}加上新的effort參數。
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但大多數開發者不會在模型發布當天去讀遷移指南。
他們做的第一件事是把模型名從4.6換成4.7,然后發現一切都不工作了。
更隱蔽的變化是thinking內容現在默認隱藏。
4.6時代,模型的思考過程默認展示摘要版。到了4.7,默認變成「省略」。響應里的thinking區塊看起來是空的。
但你仍然在為這些看不到的thinking token全額付費。
Anthropic官方原話:省略只會降低延遲,不會降低成本。
這就像你點了一份套餐,服務員說「為了加快上菜速度,我們不給你看菜了,但你還是得付全款」。
「頂嘴」不是bug
網友一個最強烈的吐槽,是說4.7變得「combative」(帶攻擊性)。
不少開發者反映,4.7會拒絕執行它認為有問題的指令,語氣也比4.6硬了不止一個檔次。
關于這個問題,Anthropic官方遷移指南里有一句很關鍵的話:
Claude Opus 4.7會以更字面、更明確的方式理解提示詞。
也就是說:4.6會「猜你的意思」,4.7會「照你說的做」。
如果你的prompt本來就寫得含糊,4.6可以幫你腦補了,但4.7不會。對于一部分用戶來說,這叫「不聽話」,但對另一部分用戶來說,這叫「終于不亂猜了」。
比如,Cursor設計師Ryo Lu卻在用4.7做產品規劃,認為這種精確執行正是他需要的。
因此,「頂嘴」這個標簽背后,是Anthropic正在把Claude從一個「順從的助手」改造成一個「更有主見的同事」。
據Artificial Analysis的公開評測,Opus 4.7在GDPval-AA上拿到1753 Elo,領先第二名79分。
GDPval-AA衡量的是模型在44種職業、9個主要行業的真實知識工作任務中的表現,在這個維度上,4.7碾壓了所有對手,包括自己的前代4.6(1619 Elo)。
同時,4.7的幻覺率比4.6下降了25個百分點,降到了36%。
它是怎么做到的?據Artificial Analysis的分析,主要是依靠「更頻繁地選擇不作答」,寧可說「我不知道」,也不瞎編。
這說明Anthropic的意圖不在于優化Claude的聊天體驗,而是在優化Claude的工作能力。
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Opus 4.7在GDPval-AA上以1753 Elo登頂,領先第二名79分。這項測試衡量的是AI在44種職業中獨立完成知識工作的能力。
但對于用戶來說,在一些場景下可能完全感受不到提升,反而先感受到了token變貴、接口報錯和語氣變硬。
94.7%暴跌到41.0%
如果上面三層問題都能歸結為「遷移成本+使用習慣錯位」,但還有一組數字沒法用遷移成本解釋。
GitHub上公開維護的NYT Connections Extended基準測試,使用940道《紐約時報》Connections謎題評估大語言模型的邏輯推理和抗干擾能力。
這個測試通過額外加入干擾詞來提升難度,已經是社區公認的高難度benchmark之一。
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NYT Connections Extended排行榜。Opus 4.6(high reasoning)得分94.7%,Opus 4.7(high reasoning)僅41.0%,同一測試上出現斷崖式暴跌。
結果是:Opus 4.6(high reasoning)得分94.7%,Opus 4.7(high reasoning)得分41.0%。
從年級第一,跌到不及格。
另一份數據來自Anthropic提供的Opus 4.7 System Card中100萬token上下文的MRCR v2基準測試:4.6得分78.3%,4.7得分32.2%,下跌46個百分點。
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https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/037f06850df7fbe871e206dad004c3db5fd50340.pdf
這組數據方向與NYT Connections的結論一致:在某些邏輯推理和長上下文檢索任務上,4.7確實出現了顯著退步。
但也需要說清楚:這些是特定類型的測試。它們不能證明4.7「全面變蠢」,就像GDPval-AA的領先不能證明4.7「全面變強」一樣。
用戶耐心
開始倒計時
Opus 4.7的爭議不是個案。
OpenAI經歷過GPT-4 Turbo降智風波,幾個月前撤下GPT-4o時也遭遇過類似的用戶反彈。現在Reddit上已經出現了「哀悼」Claude 4.5的帖子,滿是自稱「心碎」的粉絲。
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每一次模型升級,都有一批用戶失去已經適應的工具。
新分詞器讓舊的成本預算失效;新的默認行為讓舊的prompt不再好用;新的接口規范讓舊的代碼直接報錯……
每一項單獨看都有技術上的合理性,但疊在一起,就是把全部遷移成本一次性推給了用戶。
為什么模型越來越聰明,用戶越來越焦慮?因為每一次「更好」,都意味著推翻上一次的「剛好」。
Anthropic員工Alex Albert在發布次日寫道:
很多人在昨天剛開始體驗Opus 4.7時可能遇到的bug,現在都已經修復了。感謝大家的包容和耐心。
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bug可以修。但信任這種東西,消耗容易,重建很慢。
這輪AI軍備競賽的下一個瓶頸,也許不只是算力和數據,還要比誰能在快速迭代的同時,能不把自己的用戶甩下車。
這次,Anthropic發布了遷移指南,但用戶更想要的是一個承諾:升級不能把原有的工作流推倒重來。
當AI從玩具變成生產力工具,「快速迭代」就不再是無條件的優點。
Opus 4.8會怎么來?Anthropic還沒說。
但用戶的耐心,已經開始倒計時了。
參考資料:
https://www.businessinsider.com/anthropic-claude-opus-4-7-backlash-tokens-2026-4
https://medium.com/vibe-coding/opus-4-7-is-the-worst-release-anthropic-has-ever-shipped-12772c21ca1e
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