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미국증권협회: 미토스가 금융 시스템 위험에 빠뜨릴 수 있다
- 관련게시물 : '미토스' 충격에 전세계 비상…AI가 해킹 공격- 베센트, 미토스는 능력 면에서 도약된 모델(4월 15일): 스콧 베센트 미국 재무장관은 앤스로픽 PBC의 미토스가 미국을 AI 분야에서 중국보다 앞서게 할 혁명적인 단계라고 극찬하며, 군사적 노력에서 자사의 역할에 대해 워싱턴과 충돌해 온 업계 선두 주자를 지지했습니다.베센트 장관은 화요일(4월 14일) 워싱턴에서 열린 월스트리트 저널 행사에서 중국이 AI 기술에서 빠르게 따라잡고 있다는 질문을 일축했지만, 미국 인공지능(AI)은 3~6개월 앞서 있다고 말했습니다. 그는 소프트웨어 및 컴퓨터 시스템의 취약점을 찾는 데 매우 능숙하다고 앤스로픽이 밝힌 미토스를 언급했습니다. 이 모델은 매우 신중하게 선정된 소수의 당사자들에게만 공개되었습니다.재무장관의 발언은 그와 제롬 파월 연준 의장이 앤스로픽의 최신 모델이 사이버 위험 시대의 도래를 가져올 것이라는 우려에 대해 월스트리트 은행들을 긴급 회의에 소집한 지 불과 며칠 만에 나왔습니다.그는 청중에게 "이 앤스로픽 미토스 모델은 능력, 학습 능력 면에서 단계적 변화를 가져왔습니다. 모든 것이 로그 스케일입니다. x에서 10제곱에서 x에서 12제곱으로 가면 따라잡기가 매우 어렵습니다."라고 말했습니다.그럼에도 불구하고 앤스로픽은 워싱턴의 일부 기관과 마찰을 빚었습니다. 국방부는 올해 이 회사를 일반적으로 외국 적국에게만 부여되는 권한으로 미국의 공급망에 대한 위협으로 선언했습니다. 이 회사는 지난달 정부의 기술 사용 금지를 막는 법원 명령을 얻어냈는데, 앤스로픽은 이 조치가 수십억 달러의 수익 손실을 초래할 수 있다고 주장했습니다.2021년 전 OpenAI 직원들이 설립한 앤스로픽은 경쟁사보다 더 책임감 있는 AI 관리자가 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 클로드와 그 기반 기술은 금융 및 의료와 같은 분야의 기업 고객뿐만 아니라 개발자들에게도 인기를 얻고 있습니다. 앤스로픽은 미국에 맞춤형 데이터 센터를 구축하기 위해 500억 달러를 지출하겠다고 약속했습니다.화요일, 베센트 장관은 메타 플랫폼 Inc.부터 구글까지의 거대 기업들이 수천억 달러를 투자하여 구축하고 있는 방대한 데이터 센터인 AI 컴퓨팅 분야에서 미국의 우위를 지적했습니다.그는 "몇 년 안에 미국이 전 세계 컴퓨팅 파워의 70~80%를 차지할 것이라는 연구 결과를 봤습니다. 우리는 30%대에 있었습니다. 이제 50%대에 있고, 우리는 순항하고 있습니다."라고 말했습니다.블룸버그 기사인데 다른 데들도 똑같이 복붙했길래 그대로 번역해서 가져옴- 젠슨 황 "미토스는 중국도 갖고 있는 컴퓨팅 양으로 학습 되었다."https://x.com/i/status/2044483393941848131- 2026 AGI- 미국증권협회: 미토스가 금융 시스템 위험에 빠뜨릴 수 있다세상이 트루먼쇼를 하는건지 진짜 모르겠다- 블룸버그: 백악관 주요 연방 기관들이 미토스 모델 버전 접근 시킬 준비증- 오늘이 앤트로픽 바이럴 정점 찍는 날일수도- 앤트로픽, Claude Opus 4.7 공개…코딩·고해상도비전·장기 작업
앤트로픽, Claude Opus 4.7 공개…코딩·고해상도 비전·장기 작업 성능 강화
2026년 4월 16일 제품 발표 | 분류: 제품, 발표 | 출처: Anthropic
앤트로픽이 최신 모델 Claude Opus 4.7을 일반 제공하기 시작했다. 회사는 Opus 4.7이 Opus 4.6보다 고급 소프트웨어 엔지니어링에서 뚜렷하게 개선됐으며, 특히 가장 어려운 작업에서 향상이 두드러진다고 설명했다.
앤트로픽에 따르면 초기 사용자들은 이전에는 촘촘한 감독이 필요했던 고난도 코딩 작업도 Opus 4.7에 더 안심하고 맡길 수 있다고 보고했다. 회사는 이 모델이 복잡하고 오래 걸리는 작업을 엄격하고 일관되게 처리하고, 지시를 정밀하게 따르며, 결과를 보고하기 전에 스스로 검증할 방법을 고안한다고 밝혔다.
원문 상단 대표 이미지. 원본 미디어 URL은 하단에 별도로 보존했다.
핵심 요약
Opus 4.7은 Claude 제품군, Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Foundry에서 제공된다. 가격은 Opus 4.6과 동일하게 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 25달러다.
Opus 4.6보다 나아졌지만, Mythos Preview보다는 범용 역량이 낮다
앤트로픽은 Opus 4.7의 시각 능력도 크게 좋아졌다고 설명했다. 더 높은 해상도의 이미지를 볼 수 있고, 전문 업무를 수행할 때 더 세련되고 창의적인 결과를 내며, 인터페이스·슬라이드·문서 제작 품질도 높아졌다는 설명이다.
다만 회사는 Opus 4.7이 자사의 가장 강력한 모델인 Claude Mythos Preview보다 폭넓은 역량은 낮다고 밝혔다. 그럼에도 여러 벤치마크에서는 Opus 4.6보다 나은 결과를 보였다고 설명했다.
원문에 삽입된 벤치마크 비교 이미지. 추가 평가 그래프 이미지는 하단 미디어 목록에 보존했다.
앤트로픽은 지난주 프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)을 발표하며 AI 모델이 사이버보안에 가져올 위험과 이점을 함께 짚었다고 했다. 당시 회사는 Claude Mythos Preview의 공개 범위를 제한하고, 새로운 사이버 보호 장치를 상대적으로 역량이 낮은 모델에서 먼저 시험하겠다고 밝혔다.
Opus 4.7은 그 첫 모델이다. 앤트로픽은 Opus 4.7의 사이버 역량이 Mythos Preview만큼 고도화돼 있지 않으며, 실제로 훈련 과정에서 이 역량을 차등적으로 줄이려는 실험도 했다고 설명했다. 이번 배포에는 금지되거나 고위험인 사이버보안 사용을 나타내는 요청을 자동 탐지·차단하는 보호 장치가 포함됐다. 회사는 이 보호 장치의 실제 배포에서 얻은 학습이 궁극적으로 Mythos급 모델을 더 넓게 공개하는 목표에 도움이 될 것이라고 밝혔다.
취약점 연구, 침투 테스트, 레드팀 활동처럼 합법적인 사이버보안 목적으로 Opus 4.7을 쓰려는 보안 전문가는 새 사이버 검증 프로그램(Cyber Verification Program)에 참여할 수 있다.
제공 방식과 가격
항목
내용
제공처
Claude 제품 전체, Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Foundry
개발자용 모델명
claude-opus-4-7
가격
입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 25달러. Opus 4.6과 동일
개발자는 Claude API 문서에서 사용할 수 있다.
초기 테스트: 27개 인용이 가리킨 공통점은 장기 작업·코딩·검증
앤트로픽은 Claude Opus 4.7이 초기 접근 테스트에서 강한 평가를 받았다고 밝혔다. 원문에는 회사 로고가 붙은 인용 27개가 실렸고, 화면상 인용 캐러셀은 15/27 상태로 표시됐다. 아래는 각 발언의 화자와 직함을 보존해 한국어로 옮긴 내용이다.
Clarence Huang, 기술 담당 부사장(VP of Technology): “초기 테스트에서 Claude Opus 4.7이 우리 개발자들에게 의미 있는 도약이 될 가능성을 보고 있다. 이 모델은 계획 단계에서 자신의 논리적 결함을 잡아내고, 이전 Claude 모델을 훨씬 넘어서는 속도로 실행을 가속한다. 수백만 소비자와 기업을 대규모로 상대하는 금융 기술 플랫폼에서 속도와 정밀도의 조합은 게임 체인저가 될 수 있다. 고객이 매일 의존하는 신뢰할 수 있는 금융 솔루션을 더 빠르게 제공하도록 개발 속도를 높일 수 있기 때문이다.”
Igor Ostrovsky, 공동창업자 겸 최고기술책임자(Co-Founder and Chief Technology Officer): “Anthropic은 이미 코딩 모델의 기준을 세웠고, Claude Opus 4.7은 시장의 최첨단 모델로 그 기준을 의미 있게 더 밀어 올렸다. 내부 평가에서 이 모델은 원시 역량뿐 아니라 자동화, CI/CD, 장기 실행 작업 같은 실제 비동기 워크플로를 얼마나 잘 다루는지에서 두드러졌다. 또한 사용자에게 단순히 동의하기보다 문제를 더 깊이 생각하고 더 뚜렷한 관점을 제시한다.”
Caitlin Colgrove, 공동창업자 겸 CTO(Co-Founder and CTO): “Claude Opus 4.7은 Hex가 평가한 모델 중 가장 강력한 모델이다. 데이터가 없을 때 그럴듯하지만 틀린 대안을 내놓지 않고 누락 사실을 정확히 알리며, Opus 4.6도 걸려든 불협화 데이터 함정을 피한다. 더 지능적이고 더 효율적인 Opus 4.6이라고 볼 수 있다. 낮은 노력 수준의 Opus 4.7은 중간 노력 수준의 Opus 4.6과 대략 맞먹는다.”
Mario Rodriguez, 최고제품책임자(Chief Product Officer): “우리의 93개 작업 코딩 벤치마크에서 Claude Opus 4.7은 Opus 4.6보다 해결률을 13% 높였다. 여기에는 Opus 4.6과 Sonnet 4.6이 모두 풀지 못한 4개 작업도 포함된다. 더 빠른 중앙값 지연 시간과 엄격한 지시 준수까지 결합하면, 복잡하고 오래 걸리는 코딩 워크플로에 특히 의미가 크다. 다단계 작업의 마찰을 줄여 개발자가 흐름을 유지하고 구축에 집중하게 해준다.”
Michal Mucha, 응용 AI 리드 AI 엔지니어(Lead AI Engineer, Applied AI): “내부 연구 에이전트 벤치마크 기준으로 Claude Opus 4.7은 다단계 작업에서 우리가 본 가장 강한 효율성 기준선을 보였다. 6개 모듈 전체에서 0.715로 공동 최고 점수를 기록했고, 우리가 테스트한 어떤 모델보다 장문 맥락 성능이 가장 일관적이었다. 가장 큰 모듈인 General Finance에서는 Opus 4.6의 0.767보다 의미 있게 개선된 0.813을 기록했으며, 그룹 안에서 공개와 데이터 규율도 가장 좋았다. Opus 4.6이 어려움을 겪었던 연역 논리에서도 Opus 4.7은 견고하다.”
Jeff Wang, CEO: “Claude Opus 4.7은 모델이 조사하고 작업을 완수할 수 있는 한계를 넓힌다. Anthropic이 장시간 지속되는 추론에 최적화했다는 점이 분명하고, 시장 선도 성능으로 드러난다. 엔지니어가 에이전트와 1대1로 일하는 단계에서 여러 에이전트를 병렬로 관리하는 단계로 이동할 때, 이런 최전선 역량이 새로운 워크플로를 열어준다.”
Sanj Ahilan, 최고연구책임자(Chief Research Officer): “화학 구조 읽기부터 복잡한 기술 도면 해석까지, Claude Opus 4.7의 멀티모달 이해에서 큰 개선을 보고 있다. 고해상도 지원은 Solve Intelligence가 생명과학 특허 워크플로를 위한 동급 최고 도구를 구축하는 데 도움을 준다. 여기에는 특허 문서 작성과 심사 대응, 침해 탐지, 무효 자료 작성이 포함된다.”
Michele Catasta, 사장(President): “Replit에는 Claude Opus 4.7로 업그레이드하는 결정이 쉬웠다. 우리 사용자가 매일 하는 일에서 더 낮은 비용으로 같은 품질을 달성하는 모습을 봤다. 로그와 트레이스 분석, 버그 탐색, 수정 제안 같은 작업에서 더 효율적이고 정밀했다. 개인적으로는 기술 토론 중 반론을 제기해 더 나은 결정을 돕는 점이 좋다. 정말 더 나은 동료처럼 느껴진다.”
Niko Grupen, 응용 연구 책임자(Head of Applied Research): “Claude Opus 4.7은 Harvey의 BigLaw Bench에서 강한 실질 정확성을 보였고, 높은 노력 수준에서 90.9%를 기록했다. 검토 표에서는 추론 보정이 더 좋아졌고, 모호한 문서 편집 작업을 눈에 띄게 더 똑똑하게 처리했다. 역사적으로 프런티어 모델이 어려워했던 과제인 양도 조항과 지배권 변경 조항의 구분도 정확히 해냈다. 실질적 내용은 평가 전반에서 강점으로 일관되게 평가됐다. 정확하고, 철저하며, 인용이 잘 되어 있었다.”
Michael Truell, 공동창업자 겸 CEO(Co-Founder and CEO): “Claude Opus 4.7은 특히 자율성과 더 창의적인 추론에서 매우 인상적인 코딩 모델이다. CursorBench에서 Opus 4.7은 Opus 4.6의 58%에 비해 70%를 넘기며 역량에서 의미 있는 도약을 보였다.”
Sarah Sachs, AI 리드(AI Lead): “복잡한 다단계 워크플로에서 Claude Opus 4.7은 분명한 진전이다. Opus 4.6보다 14% 높고, 토큰은 더 적게 쓰며, 도구 오류는 3분의 1 수준이다. 암묵적 필요 테스트를 통과한 첫 모델이고, 이전에는 Opus가 멈췄던 도구 실패 상황에서도 계속 실행한다. Notion Agent가 진짜 팀원처럼 느껴지게 만드는 신뢰성 도약이다.”
Adithya Ramanathan, 응용 연구 책임자(Head of Applied Research): “우리 평가에서 핵심 오케스트레이터 에이전트의 도구 호출과 계획 정확도가 두 자릿수 뛰었다. 사용자가 Hebbia로 검색, 슬라이드 생성, 문서 생성 같은 유스케이스를 계획하고 실행할 때 Claude Opus 4.7은 이런 워크플로에서 에이전트 의사결정을 개선할 가능성을 보인다.”
Yusuke Kaji, 비즈니스 AI 총괄 매니저(General Manager, AI for Business): “Rakuten-SWE-Bench에서 Claude Opus 4.7은 Opus 4.6보다 3배 많은 프로덕션 작업을 해결했고, 코드 품질과 테스트 품질에서도 두 자릿수 개선을 보였다. 우리 팀이 매일 배포하는 엔지니어링 업무에 의미 있는 향상이자 분명한 업그레이드다.”
David Loker, AI 부사장(VP of AI): “CodeRabbit의 코드 리뷰 워크로드에서 Claude Opus 4.7은 우리가 테스트한 모델 중 가장 날카로운 모델이다. 재현율은 10% 넘게 개선됐고, 가장 복잡한 PR에서 탐지하기 가장 어려운 버그 일부를 드러냈다. 커버리지가 늘었음에도 정밀도는 안정적으로 유지됐다. 자체 하니스에서는 GPT-5.4 xhigh보다 조금 더 빨랐고, 출시 시점부터 가장 무거운 리뷰 작업에 배치할 준비를 하고 있다.”
Kay Zhu, 공동창업자 겸 CTO(Co-Founder and CTO): “Genspark의 Super Agent에서 Claude Opus 4.7은 프로덕션에서 가장 중요한 세 가지 차별점을 정확히 충족한다. 루프 저항성, 일관성, 우아한 오류 복구다. 루프 저항성이 가장 중요하다. 18개 질의 중 1개에서 무한 루프에 빠지는 모델은 연산 자원을 낭비하고 사용자를 막는다. 낮은 변동성은 프로덕션에서 예기치 못한 일을 줄인다. 그리고 Opus 4.7은 우리가 측정한 최고 품질 대비 도구 호출 비율을 달성했다.”
Zach Lloyd, 창업자 겸 CEO(Founder and CEO): “Claude Opus 4.7은 Warp에 의미 있는 진전이다. Opus 4.6은 개발자용 모델 중에서도 가장 뛰어난 모델 중 하나인데, 이 모델은 그 위에서 측정 가능할 정도로 더 철저하다. 이전 Claude 모델이 실패한 Terminal Bench 작업을 통과했고, Opus 4.6이 풀지 못한 까다로운 동시성 버그도 처리했다. 우리에게는 그게 신호다.”
Aj Orbach, 공동창업자 겸 CEO(Co-Founder and CEO): “Claude Opus 4.7은 대시보드와 데이터가 많은 인터페이스를 만드는 데 세계 최고의 모델이다. 디자인 감각은 정말 놀랍다. 내가 실제로 배포할 만한 선택을 한다. 이제 내 기본 일상 모델이다.”
Ben Chan, 최고AI책임자(Chief AI Officer): “Claude Opus 4.7은 Quantium에서 우리가 테스트한 모델 중 가장 유능한 모델이다. 자체 벤치마킹 솔루션으로 주요 AI 모델과 비교해 평가했을 때, 가장 큰 향상은 가장 중요한 곳에서 나타났다. 추론 깊이, 구조화된 문제 정의, 복잡한 기술 작업이다. 수정은 줄고, 반복은 빨라졌으며, 고객이 가져오는 가장 어려운 문제를 풀기 위한 출력은 더 강해졌다.”
Ben Lafferty, 시니어 스태프 엔지니어(Senior Staff Engineer): “Claude Opus 4.7은 지능에서 실질적 도약처럼 느껴진다. 코드 품질이 눈에 띄게 좋아졌고, 쌓이곤 했던 의미 없는 래퍼 함수와 폴백 스캐폴딩을 제거하고 있으며, 진행하면서 자기 코드를 수정한다. Sonnet 3.7에서 Claude 4 시리즈로 넘어갔을 때 이후 우리가 본 가장 깔끔한 도약이다.”
Oege de Moor, CEO: “XBOW의 자율 침투 테스트 핵심에 있는 컴퓨터 사용 작업에서 새로운 Claude Opus 4.7은 단계적 변화다. 우리의 시각 예민도 벤치마크에서 Opus 4.6의 54.5%에 비해 98.5%를 기록했다. Opus에서 가장 컸던 고통 지점 하나가 사실상 사라졌고, 이전에는 쓸 수 없던 작업 범주 전체에 사용할 수 있게 됐다.”
Joe Haddad, 특임 소프트웨어 엔지니어(Distinguished Software Engineer): “Claude Opus 4.7은 Vercel에 회귀 없는 확실한 업그레이드다. 원샷 코딩 작업에서 뛰어나고, Opus 4.6보다 더 정확하고 완전하며, 자기 한계에 대해 눈에 띄게 더 솔직하다. 작업을 시작하기 전에 시스템 코드에 대한 증명까지 수행하는데, 이는 이전 Claude 모델에서 보지 못한 새로운 행동이다.”
Leo Tchourakov, 기술 스태프(Member of Technical Staff): “Claude Opus 4.7은 매우 강력하며 Factory Droids에서 Opus 4.6보다 작업 성공률을 10%에서 15% 높였다. 도구 오류는 줄었고 검증 단계 수행은 더 안정적이었다. 중간에 멈추는 대신 끝까지 작업을 이어간다. 바로 이것이 기업 엔지니어링 팀이 필요로 하는 것이다.”
Sean Ward, CEO 겸 공동창업자(CEO and Co-Founder): “Claude Opus 4.7은 완전한 Rust 텍스트 음성 변환 엔진을 처음부터 자율적으로 만들었다. 신경망 모델, SIMD 커널, 브라우저 데모까지 포함됐다. 그런 다음 자기 출력을 음성 인식기에 넣어 Python 기준 구현과 일치하는지 검증했다. 시니어 엔지니어링 수개월 분량의 작업이 자율적으로 전달됐다. Opus 4.6에서의 도약은 분명하고, 코드베이스는 공개돼 있다.”
Itamar Friedman, 공동창업자 겸 CEO(Co-Founder and CEO): “Claude Opus 4.7은 이전 Claude 모델이 풀지 못한 TBench 작업 3개를 통과했고, 이전 최고 모델이 놓친 수정 사항도 반영하고 있다. 여기에는 레이스 컨디션도 포함된다. 실제 문제를 식별하는 정밀도가 강하며, 다른 모델이 포기했거나 해결하지 못한 중요한 발견을 드러낸다. Qodo의 실제 코드 리뷰 벤치마크에서 우리는 최상위 정밀도를 관찰했다.”
Hanlin Tang, 신경망 CTO(CTO of Neural Networks): “Databricks의 OfficeQA Pro에서 Claude Opus 4.7은 문서 추론이 의미 있게 강해졌음을 보였다. 소스 정보를 다룰 때 Opus 4.6보다 오류가 21% 적었다. 데이터에 대한 에이전트 추론 벤치마크 전반에서 기업 문서 분석용 Claude 모델 중 가장 좋은 성능을 보였다.”
Austin Ray, 소프트웨어 엔지니어(Software Engineer): “Ramp에서 Claude Opus 4.7은 에이전트 팀 워크플로에서 두드러진다. 역할 충실도, 지시 준수, 조정, 복잡한 추론이 더 강해지고 있다. 특히 도구, 코드베이스, 디버깅 맥락을 넘나드는 엔지니어링 작업에서 그렇다. Opus 4.6과 비교하면 단계별 안내가 훨씬 덜 필요해, 우리 엔지니어링 팀이 실행하는 내부 에이전트 워크플로를 확장하는 데 도움이 된다.”
Eric Simons, CEO 겸 창업자(CEO and Founder): “Claude Opus 4.7은 Bolt의 장시간 앱 제작 작업에서 Opus 4.6보다 측정 가능하게 더 낫다. 가장 좋은 경우 최대 10% 더 좋았고, 매우 에이전트적인 모델에서 예상하게 되는 회귀도 없었다. 사용자가 한 세션 안에서 배포할 수 있는 것의 상한을 밀어 올린다.”
사전 테스트에서 확인한 네 가지 변화
지시 준수: Opus 4.7은 지시를 따르는 능력이 상당히 좋아졌다. 이 때문에 이전 모델에 맞춰 작성한 프롬프트가 때로는 예상 밖 결과를 낼 수 있다. 이전 모델이 지시를 느슨하게 해석하거나 일부를 아예 건너뛰던 곳에서 Opus 4.7은 지시를 문자 그대로 받아들이기 때문이다. 앤트로픽은 사용자에게 프롬프트와 평가·실행 하니스를 이에 맞춰 다시 조정하라고 권했다.
멀티모달 지원 개선: Opus 4.7은 고해상도 이미지에 대한 비전 능력이 좋아졌다. 긴 변 기준 최대 2,576픽셀, 약 3.75메가픽셀 이미지를 받을 수 있으며, 이는 이전 Claude 모델보다 3배 이상 많은 픽셀 수다. 이 변화는 촘촘한 스크린샷을 읽는 컴퓨터 사용 에이전트, 복잡한 도표에서의 데이터 추출, 픽셀 단위 참조가 필요한 작업에 쓰일 수 있다.
실제 업무: 앤트로픽은 위 표의 금융 에이전트 평가에서 최고 수준 점수를 냈을 뿐 아니라, 내부 테스트에서도 Opus 4.7이 Opus 4.6보다 더 효과적인 금융 애널리스트였다고 밝혔다. 더 엄격한 분석과 모델, 더 전문적인 프레젠테이션, 작업 간 더 촘촘한 통합을 만들었다는 설명이다. Opus 4.7은 금융·법률 등 경제적으로 가치 있는 지식 업무를 다루는 제3자 평가인 GDPval-AA에서도 최고 수준으로 소개됐다.
메모리: Opus 4.7은 파일 시스템 기반 메모리를 더 잘 사용한다. 장기·다중 세션 작업에서 중요한 메모를 기억하고, 이를 활용해 새 작업으로 넘어가기 때문에 새 작업에 필요한 초기 맥락이 줄어든다고 앤트로픽은 설명했다.
고해상도 이미지 처리 주석
고해상도 이미지 처리는 API 파라미터가 아니라 모델 수준 변경이다. 사용자가 Claude에 보내는 이미지는 더 높은 충실도로 처리된다. 다만 고해상도 이미지는 더 많은 토큰을 쓰므로, 추가 디테일이 필요 없는 사용자는 모델에 보내기 전 이미지를 다운샘플링할 수 있다.
앤트로픽은 사전 배포 테스트의 추가 평가 결과를 7개 탭으로 제시했다. 탭 이름은 사무 작업, 비전, 문서 추론, 장문 맥락 추론, 생물학, 장기 일관성, 코딩이다. 원문에서 활성화된 탭은 코딩이었다.
안전성과 정렬: 전반적으로 Opus 4.6과 비슷하지만 항목별 차이가 있다
앤트로픽은 Opus 4.7의 전반적 안전성 프로필이 Opus 4.6과 비슷하다고 평가했다. 자체 평가에서 기만, 아첨, 오용 협력 같은 우려 행동은 낮은 비율로 나타났다. 정직성이나 악의적 프롬프트 인젝션 공격에 대한 저항성 같은 일부 지표에서는 Opus 4.6보다 개선됐지만, 통제 물질에 대해 지나치게 자세한 위해 감소 조언을 제공하는 경향 같은 항목에서는 Opus 4.7이 다소 약하다고 밝혔다.
앤트로픽의 정렬 평가는 Opus 4.7을 “대체로 잘 정렬돼 있고 신뢰할 만하지만, 행동이 완전히 이상적이지는 않다”고 결론냈다.
앤트로픽은 평가 기준상 Mythos Preview가 여전히 자신들이 훈련한 모델 중 가장 정렬이 잘 된 모델이라고 덧붙였다. 안전성 평가는 Claude Opus 4.7 시스템 카드(System Card)에 자세히 실렸다.
자동 행동 감사의 전체 오정렬 행동 점수. 원문 캡션은 이 평가에서 Opus 4.7이 Opus 4.6과 Sonnet 4.6보다 다소 개선됐지만, Mythos Preview가 여전히 가장 낮은 오정렬 행동 비율을 보인다고 설명한다.
같은 날 공개된 기능: xhigh, 작업 예산, ultrareview
더 세밀한 노력 수준 제어: Opus 4.7에는 high와 max 사이의 새 xhigh, 즉 extra high 노력 수준(effort level)이 도입됐다. 사용자는 어려운 문제에서 추론과 지연 시간 사이의 균형을 더 세밀하게 조절할 수 있다. Claude Code에서는 모든 플랜의 기본 노력 수준이 xhigh로 올라갔다. 앤트로픽은 코딩과 에이전트형 유스케이스 테스트를 high 또는 xhigh에서 시작하라고 권했다.
Claude Platform API: 고해상도 이미지 지원과 함께 작업 예산(task budgets)이 공개 베타로 도입됐다. 개발자는 Claude의 토큰 지출을 안내해 더 긴 실행에서 작업 우선순위를 정하게 할 수 있다.
Claude Code: 새 /ultrareview 슬래시 명령어는 변경 사항을 읽고 꼼꼼한 리뷰어가 잡아낼 버그와 설계 문제를 표시하는 전용 리뷰 세션을 만든다. Pro와 Max Claude Code 사용자에게는 무료 ultrareview 3회가 제공된다. 또 자동 모드(auto mode)가 Max 사용자로 확대됐다. 자동 모드는 Claude가 사용자를 대신해 결정을 내리는 권한 옵션이다. 모든 권한을 건너뛰는 방식보다 낮은 위험으로, 더 긴 작업을 더 적은 중단 속에서 실행할 수 있게 한다.
Opus 4.6에서 Opus 4.7로 이전할 때의 주의점
Opus 4.7은 Opus 4.6의 직접 업그레이드다. 다만 앤트로픽은 토큰 사용량에 영향을 주는 두 가지 변화를 계획해야 한다고 밝혔다. 첫째, Opus 4.7은 모델의 텍스트 처리 방식을 개선한 업데이트된 토크나이저를 사용한다. 그 대가로 같은 입력이 콘텐츠 유형에 따라 대략 1.0배에서 1.35배 더 많은 토큰으로 매핑될 수 있다.
둘째, Opus 4.7은 높은 노력 수준에서 더 많이 생각한다. 특히 에이전트형 설정의 후반 턴에서 그렇다. 이는 어려운 문제에 대한 신뢰성을 높이지만, 출력 토큰이 더 많이 생성된다는 뜻이기도 하다.
사용자는 effort 파라미터, 작업 예산 조정, 더 간결하게 답하라는 프롬프트를 통해 토큰 사용량을 제어할 수 있다. 앤트로픽은 자체 테스트에서 전체 노력 수준에 걸친 토큰 사용량이 내부 코딩 평가상 개선돼 순효과가 유리했다고 밝혔다. 다만 실제 트래픽에서 차이를 측정하라고 권했고, Opus 4.6에서 Opus 4.7로 업그레이드하는 방법은 이전 가이드(migration guide)에 정리했다.
각 노력 수준에서 토큰 사용량에 따른 내부 에이전트형 코딩 평가 점수. 원문 캡션은 모델이 단일 사용자 프롬프트에서 자율적으로 작업하며, 결과가 대화형 코딩의 토큰 사용량을 대표하지 않을 수 있다고 설명한다.
평가 주석과 비교 기준
GPT-5.4와 Gemini 3.1 Pro에 대해서는 차트와 표에서 API로 사용할 수 있는 최선의 보고 모델 버전을 비교 대상으로 삼았다.
MCP-Atlas에서 Opus 4.6 점수는 Scale AI의 수정된 채점 방법론을 반영해 업데이트됐다.
소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 SWE-bench Verified, SWE-bench Pro, SWE-bench Multilingual에 대해서는 앤트로픽의 암기 탐지 스크린이 일부 문제를 표시했다. 암기 징후가 있는 문제를 제외해도 Opus 4.7의 Opus 4.6 대비 개선 폭은 유지됐다.
Terminal-Bench 2.0은 사고 기능을 끈 Terminus-2 하니스로 측정했다. 모든 실험은 작업당 5회 시도 평균으로 1배 보장, 3배 상한 자원 배분을 사용했다.
사이버 역량 평가인 CyberGym에서 Opus 4.6 점수는 원래 보고된 66.6에서 73.8로 업데이트됐다. 앤트로픽이 사이버 역량을 더 잘 이끌어내도록 하니스 파라미터를 업데이트했기 때문이다.
SWE-bench Multimodal에서는 Opus 4.7과 Opus 4.6 모두 내부 구현을 사용했다. 이 점수들은 공개 리더보드 점수와 직접 비교할 수 없다.
원문 미디어와 링크 보존
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대표 이미지: 원본 | 벤치마크 비교: 원본 | 안전성 그래프: 원본 | 토큰 사용량 그래프: 원본
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출처
Claude Opus 4.7 소개(Introducing Claude Opus 4.7)
특이점이온다 갤러리의 초존도초with GPT-5.4 Pro Extended
세 줄 요약
1. Claude Opus 4.7은 코딩, 고해상도 비전, 장기·다단계 작업, 지시 준수에서 Opus 4.6보다 개선됐다고 발표됐다.
2. 가격은 Opus 4.6과 동일하고, 개발자용 모델명은 claude-opus-4-7이며, Claude 제품군·API·Bedrock·Vertex AI·Microsoft Foundry에서 제공된다.
3. Anthropic은 사이버보안 보호 장치, xhigh 노력 수준, 작업 예산, /ultrareview, Opus 4.6에서의 이전 주의점을 함께 공개했다.
- 미토스 사태는 이미 모델이 아니라 사이버전 대비가 되었음https://labs.cloudsecurityalliance.org/mythos-ciso/CSA는 미토스-대비를 명확히 "AI 취약점 폭풍", "모델 하나, 공급자 하나, 공지 하나가 아니라, 이미 AI가 취약점 발견을 엄청나게 가속하고 있고, 방어자가 이를 따라잡지 못한 상황"에 대해 언급함미토스의 성능이 좋건 나쁘건 아무 의미가 이미 없어졌음이제는 그냥 이름을 빌린 것에 가깝고, 이미 앤트로픽의 성능 어쩌구는 저 멀리 가버린 상태2026년, AI의 도입으로 취약점 발견 -> 공격까지의 시간은 20시간 이내를 끊었음사실상, 2025년부터는 "취약점 발견"보다 "취약점 공격"이 먼저 발생하고 있는 상황이고, 이 패치조차 20일이 지나서 일반적으로 발견됨2026년 예상되는 공격 주기는 1시간 단위, 2028년에는 1분 단위어차피 릴리즈되지 않을 모델인 만큼, 미토스의 성능이 좋다 나쁘다는 이미 의미를 잃어버렸음그러나 그 의미를 사이버보안에 대한 경각심이 채우는 것으로 이해하면 좋겠음안타깝게도, 앞으로는 AI에 대한 가치를, 정부들이 위 OpenAI직원의 말처럼 전략적 가치, 과학 발전이 아니라 사이버전 역량으로 평가하게 될 가능성이 높음.
작성자 : 누웠수당고정닉
서울-목포 당일치기 시내버스 여행 [나주 경유]
[성공일자 2026-04-02]앞서 이야기 하자면, 상당히 긴 장거리 도보가 포함되어 있으니 고려해주면 좋겠음.이 일주기부터는 편 하나로 여행기를 다 쓰되 65535자 제한을 피하기 위해 글을 간략하게 쓰고, 잡다한 TMI는 따로 분류해서 작성할 예정사진좀 많이 첨부했었는데 자꾸 제한걸려서 필요한 사진만 넣고 나머진 다 뺌그럼 시작 :3본래 6600 막전차를 타려고 했으나 양재시민의숲에서 시작하는건 좀 그런거 같아서 양재역에서 시작하게 됨. 그런데 왼쪽 위에 보이는 바 같이 운 좋게도 막전차가 자정 넘어 들어옴 1 | 평택 6600 | 양재역 서초문화예술회관 00:01:49 -> 비전프루지오 01:11그렇게 운좋게 막전차를 탑승, 덕분에 시간을 벌게 됨버당석도 비어가지고 고속도로나 보면서 감. 사실 상당히 긴장했고 막막했던 상태인지라 그런 심리적 힐링이 필요하긴 했음ㅁ2 | 도보 23.5km | 비전푸르지오 01:13 -> 천안종합터미널 06:02난 이 장거리 도보를 만만히 봤었음, 근데 생각보다 빡세더라 .. 첫 10km 정도는 괜찮았는데 성환 지나가나니까 슬슬 발바닥이 아파오기 시작하고 직산을 통과한 후로는 다리가 말을 잘 안들었음; 천안 시내 들어가서는 이제 거의 다왔다는 심리 때문인지 다시 성환~직산 도보하던 페이스를 되찾아서 큰 무리 없이 완주.가로등 없으면 상대적으로 어둡긴 한데, 시티재도 건너봤겠다 이정도는 뭐.. 그렇게 막 심리적으로 어둡다고 느껴지진 않았음다만 간간히 오는 차는 매우 빠르게 주행하니 차가 올 때는 시간이 아깝더라도 잠깐 갓길쪽에 최대한 붙어서 대기하길 바람뜬금 없게도 중간에 24시간 유인 편의점이 있음, 왼쪽에 큰 모텔이 하나 있는데 그쪽 수요인듯 함여기 지나면 직산에는 도달해야 오픈한 편의점 나오니까 여기 잠깐이라도 들려 물이라도 사던지 하셈성환부터는 보도가 100% 깔림, 여기부터는 가로등도 많아서 안정권. 1시~2시반 사이에는 차가 간간히 다니고, 2시반~4시 사이에는 차가 거의 없고 4시 넘어가면 차가 많이 보이기 시작함. 다들 안전상 아무리 못해도 4시까지는 성환에 도달하길 바람3 | 천안 710 | 천안종합터미널 06:05 -> 소정면사무소 06:34아니 좀 어이가 없었는게 뭔 조그마한 길목에 버스가 열 대 가까이 일렬로 주차되어있고, 얘네들이 다 6시5분 출발하는 애들임 ㅋㅋ 게다가 나는 아 이 차들이 시간 되면 일렬로 승객 태우고 가는구나~ 하고 있었는데 뭔 6시5분 되자마자 우루루 다 갑자기 차도쪽으로 돌려서 한꺼번에 빠져나가고 있음 그래서 급하게 나가는거 잡음. 기사님이 미리 타고있어야 한다고 말하셔서 사과좀 했음.. 아오 천안시치천안 특유의 핸들 휙 돌려서 버스나 자동차들 추월하는건 진짜 시그니처인듯여담이지만 이 때 이후로 진짜 오랫동안 버당석을 포기하고 뒷좌석에 앉았음4 | 세종 991 | 소정면사무소 06:55 -> 해밀동 산울동 07:4723km를 걸은 다리통증이 몰려와서 걷는게 좀 힘들었음 ;그리고 이상할정도로 추웠음. 평택-천안을 도보해서 잠을 못자고 체력 소비한 리스크가 몰려오기 시작. 너무 피곤했음. 아니 14시간을 더 버스 타고 있어야 하는데 ...5 | 세종 B2 | 해밀동 산울동 07:49 -> 유성신병원 08:23난 이 버스도 B1 처럼 고급좌석일 줄 알았는데 그냥 평범한 버스더라6 | 대전 119 | 유성신병원 08:25 -> 버드내아파트 09:17근처 편의점을 들려 물 한병을 구입해서, 20분동안 다 마셨음7 | 대전 34 | 서남부터미널기점 09:43 -> 대둔산휴게소 10:432분이나 조발함. 근데 웃긴건 도착을 빠르게 하지도 못했음.피곤해서 자면서 갔음부산-서울 시내버스 여행에서 사용되기도 하는 금산 940번 버스 발견8 | 완주 | 대둔산휴게소(배티재?) 10:53 -> 고산터미널 11:46이 버스도 2분 조발함(...) 중간에 운주터미널에서 대기할 때도 마찬가지로 2분 조발. 대둔산 버스들의 트렌드인가봄9 | 전주 530 | 고산터미널 12:00(출발 12:03) -> 기린대로현대병원 12:49본격 전라도 진출. 시내버스 타고 호남권으로 내려가는건 처음이었음10 | 전주 752 | 기린대로현대병원 12:51 -> 관촌터미널 13:29시원시원하게 밟으심. 후반부 가서는 질주를 했을 정도. 근데 본인은 정작 워낙 피곤하고 긴장해서 그런지 잘 이런게 눈에 안들어오고 뇌도 인식을 제대로 하지 못했던 탓에 그냥 지도나 보면서 가고 있었음. 사실 그렇게나 이론만 나오고 뚫리지 않은 서울발 목포행을 도전하는데 압박감이 심할 수 밖에 ..11 | 임순 관촌임실 | 관촌터미널 13:39 -> 임실터미널 13:57생각보다 느리게 주행하심. 근데 임실순창쪽 버스는 많이 헷갈리더라 ..시간이 좀 남아서 롯데리아를 들렸는데 너무 많이 먹으면 후반에 어떻게 될 지 모르기에 가볍게 시켜서 먹었음12 | 임순 임실강진순창 | 임실터미널 14:36(출발 14:40) -> 순창공용버스터미널 15:39카운티 등장. 이걸 타시는 어르신분들이 이제 임실에서 순창가는거 큰 차 안들어오냐고 질문좀 했던걸 보면 원래 기존에는 큰 차가 들어왔었는듯. 기사님의 답변은 때마다 다르다.피곤해서 자면서 갔음13 | 임순 순창석촌순창 | 순창공용버스터미널 16:19 -> ??? 16:51본인은 임순여객 운행 체제가 좀 많이 어려운거 같음 ; 정류장 이름을 ??? 라고 적어둔 이유 ?나도 여기가 무슨 정류장인지 몰라서임. 분명 종점까지 가서 내려주실 줄 알았으나 별도의 부탁 하나 없었는데 이 곳에서 내려주심. 정류장이 아마 있나봄 ?? 뭐 손해도 아닌데 아싸바리하고 받아먹어야지 뭐 ㅋㅋ시내버스계 3대악14 | 도보 1.7km | 순창공용버스터미널 16:19 -> ??? 16:51그렇게 10시간만에 2번째 도보완전 시골 산길이잖아내가 시내버스 여행을 위해 이런 길을 도보하게 될 줄은 몰랐다풀려있는 개가 있을까봐 걱정좀 했으나 그런건 없었음, 묶여있는 큰 개는 좀 있었다도보 종료. 바로 앞에 큰 의자가 있길래 앉아서 쉬면서 대기. 평택-천안을 걸었던 다리 후유증은 거의 다 사라진 뒤라 딱히 힘들진 않았음. 역시나 힘든건 막바지에 다가올 거대한 심야도보 .. 심리적으로 좀 그랬음. 슬슬 다가오기 시작하니15 | 담양 32-1 | 무정 서흥1리 17:33 -> 담양공용버스터미널 17:51:332분이나 조발을 했는데, 이 기회에 1750 311을 잡나 기대도 해보았으나, 안타깝게 놓침. 결국 1810 311을 타게 됨담양 311번 시간표16 | 담양 311 | 담양공용버스터미널 18:02(출발 18:10) -> 말바우시장(남) 18:40 또 너무 피곤해져서 졸면서 가다가도 길지 않은 거리였기에 혹시나 정류장 놓칠까봐 눈 부릅 뜨고 버팀안내 방송이 하나 나왔는데, 5월 언저리? 부터였나 고속도로를 경유하지 않고 29번 국도로 주행한다고 함17 | 나주 160 | 말바우시장(남) 18:47 -> 천주교사거리 20:02 이 버스를 놓친다면 더는 대안이 없음. 이걸 놓치는 순간 평택-천안 도보를 한 이점이 사라지고 얄짤없이 평택-천안 도보 없이도 진입할 수 있는 함평-무안 뜀박질을 하러 가야 함 ㅋㅋ좀 빠르게 질주해줘서 편의점 잠깐 들릴 시간을 벌 수 있나 했더니, 막판에 신호등에 연타로 걸려서 그러진 못하게 됨 ..원래는 풍물시장에서 연계를 하려고 했었으나, 천주교사거리 연계에 대해 언급을 해주신 한 유저분한테 감사를 표함^^여담인데 내가 과거에 언급한적이 있는, 나주에 8시까지 도착할 수 있다면 대충 101번 타고 심야 12km 도보하면 된다라는 이론이 있었는데 그 101번 버스는 20:04 쯔음에 통과함 18 | 나주 111 | 천주교사거리 20:08 -> 운산리입구 20:58 막판 최종 결전을 위한 버스를 탑승. 본인의 시내버스 여행상 다시는 찾아올지 않을 희대의 고난을 눈 앞에 두니까 상당히 긴장되었고 두러웠음. 그동안 늘 졸면서 왔었는데 여기선 정신 바싹 들고 왔을 정도 ..목포행을 향한 마지막 관문이자 최대 고비만이 남아있었으니 ㅋㅋ 19 | 도보 6km | 운산리입구 20:58 -> 사창 21:54 시골 오지길 심야도보 시작. 처음에는 아무리 심해봐야 시티재보다 더하겠어? 하는 심리로 걸었음. 근데 시티재의 2배에 달하는 길이였으니 정신적으로 후반부 가면 뭔가 되게 고난이 예상되긴 하였음초중후반으로 나누어서 이야기 하자면 ..초반 / 큰 길갠적으로는 초반부터 많이 쫄았긴 했음. 사방은 뻥 뚫려있는데다 어둡기까지 했으니 .. 치산리와 시티재와는 다른 종류의 압박감이었음.그래도 이정도면 걸을 수 있는 길의 마지노선이다 싶었지만 .. 여담으로 여길 지나가면서 나주-함평-무안 세 시군 땅을 모두 밟게 됨중반 / 농로정말 뭐지 싶을정도로 참혹했음. 상상했던거보다 더 어두웠는데 가로등은 일절 없고 사방이 논밭과 야산 투성임.손전등 끄면 절대 아무것도 보이지 않았는데다 양 옆 논밭과 농로는 높이 차이가 과장 없이 1.5m 급은 되었기에 발 헛딛으면 진짜로 어딘가로 가버릴 비주얼이었음. 본인도 지도에 집중하다 순간 잘못 딛어서 한 번 고꾸라질뻔함 ;; 그 뒤로 바싹 정신 잡고 빠른 걸음으로 주파함.이런 가로등 하나 없는 농로를 1.3km 정도 걸어야 함 .. 아니 파군교는 최소한 포장도로에 인적이라도 있고 그러지진짜 떨어지면 어케 되버릴지 모름후반 / 사창리내철도 밑 터널을 지나가면 거기부터는 가로등도 많고, 집도 많고 뭔가 문명의 흔적이 많음. 여기까지 왔으면 사실상 성공. 딱히 압박감이랄것도 없었음. 그래 심야면 이정도는 되야 걸을만 하지.. 여기에 도달하고나서 부터는 이제 성공이다라는 확신이 생겨서 기분 좋게 뛰고 걷고를 반복함밀리터리테마파크에 도달했을 때 쯔음 800번 막차가 출발함. 다들 운산리 갈 생각 있으면 초반부와 후반부에 좀 뛰고 중반은 걷기만 하셈. 아예 통으로 걷는건 버스 놓칠 위험이 크고 그러니 덜 위험한 장소에서 뛰라는 말 .. 그리고 감격의 ....!!20 | 목포 800 | 사창 21:59 -> 남악성당 22:33:58정말 버스가 멀리서 보이자마자 기분이 좋아지고 피로가 확 풀렸음. 여행 시작 며칠전부터 계속 해왔던 긴장도 싹 풀리고 정말 해맑았음.후술하겠지만, 남악에서 내린 이유는 다른 버스로 목포행을 마무리 하고 싶어서임그 정류장정말이지 너무나도 반가운 남악신도시.. 아직 무안이긴 함3-1 버스가 뒤에 바로 따라붙길래, 이걸 타보고 완주해보기로 함21 | 목포 3-1 | 남악성당 22:34:07 -> 목포버스터미널 23:03아직 무안땅이기에 이 버스를 타고 목포 .경계를 넘어가야 완주였고 그래서 명분도 있고 .. 그래서 여행의 마지막 버스로 이용을 하기로 했음. 그렇게 목포 시경계를 22:49에 통과목포터미널 하차 !!소감 ? 정말정말 처음부터 끝까지 긴장을 했음. 100일 전에 서울-부산 24시간을 처음 도전해봤을 때에는 무지한 세계에 들어가는거라 긴장을 했었다면, 이번에는 2년반동안 시도된적도 없던 불가능으로 간주된 서울-목포 당일치기를 시도한다는 생각에 정말 끝까지 압박감을 받았던거 같음 ㅋㅋㅋ 그래도 가까스로 무사히 완주를 해냈고, 매우 괜찮았던거 같음.긴 글 읽어줘서 다들 감사함.
작성자 : Olimpiao고정닉
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