DIARIO FINANCIERO.- Anthropic lanzó oficialmente Claude Opus 4.7, su modelo de inteligencia artificial más potente disponible para el público en general, consolidando un salto técnico significativo en capacidades de codificación, procesamiento visual y razonamiento autónomo. El lanzamiento se produce en un contexto de creciente competencia en el mercado global de modelos de lenguaje de gran escala, y posiciona a la compañía con una oferta renovada frente a rivales como Google, Microsoft y Apple.
En el plano técnico, Claude Opus 4.7 supera a su predecesor Claude Opus 4.6 en todas las métricas evaluadas. En el benchmark de codificación de 93 tareas, el nuevo modelo mejoró la resolución en un 13% respecto a Claude Opus 4.6. Más revelador aún, en la prueba Rakuten-SWE-Bench —diseñada para evaluar el desempeño en entornos de producción reales— Opus 4.7 resolvió 3x más tareas que su antecesor, una diferencia que los equipos de ingeniería de software difícilmente podrán ignorar.
Las mejoras en visión artificial también son sustanciales. El modelo es capaz de procesar imágenes de hasta 2,576 píxeles en el borde largo, lo que representa más de tres veces la capacidad de los modelos Claude anteriores. Esta ampliación habilita casos de uso en análisis de documentos de alta resolución, lectura de planos técnicos y procesamiento de imágenes médicas o de ingeniería. Complementariamente, Anthropic introdujo un nuevo nivel de esfuerzo denominado xhigh, posicionado entre los niveles «high» y «max» existentes, que permite a los desarrolladores ajustar con mayor precisión el equilibrio entre profundidad de razonamiento y velocidad de respuesta.
Un cambio relevante para los equipos técnicos es la actualización del tokenizador. Según la compañía, el mismo input puede generar entre 1.0 y 1.35x más tokens dependiendo del tipo de contenido procesado. Esta variación implica ajustes en la planificación de costos para empresas que integren el modelo vía API, aunque la estructura de precios se mantiene sin cambios: $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida.
Para los desarrolladores, Anthropic habilitó dos funciones adicionales de alto valor: Task Budgets —en beta pública— que otorgan mayor control sobre el razonamiento del modelo en tareas de larga duración, y el comando /ultrareview dentro de Claude Code, que ejecuta una sesión de revisión dedicada para la detección de errores en código. Claude Opus 4.7 está disponible a través de Claude en sus planes Pro, Max, Team y Enterprise, así como mediante la API de Claude, Amazon Bedrock, Vertex AI de Google Cloud y Microsoft Foundry.
En paralelo, el lanzamiento se vincula formalmente al Proyecto Glasswing, la iniciativa de ciberseguridad de Anthropic, desarrollada junto a socios estratégicos de primer nivel: AWS, Apple, Microsoft, Google y Cisco. El proyecto establece un marco colaborativo para el uso responsable de inteligencia artificial en la detección y corrección de vulnerabilidades en infraestructuras tecnológicas críticas.
Sin embargo, el modelo más avanzado de Anthropic no es Claude Opus 4.7 sino Claude Mythos Preview, cuya existencia se conoció públicamente de manera accidental cuando materiales de borrador quedaron expuestos en un repositorio de datos del sitio de la compañía. De acuerdo con reportes de Tom’s Hardware, Mythos Preview posee la capacidad de identificar vulnerabilidades en software crítico como Windows, Linux, Chrome y Safari. Ante este hallazgo, Anthropic decidió restringir el acceso público al modelo por razones de ciberseguridad, reconociendo que sus capacidades en este ámbito superan los umbrales considerados seguros para distribución abierta.
Como parte de su compromiso con la comunidad de ciberseguridad y el ecosistema open source, Anthropic anunció la donación de $100 millones en créditos de uso y $4 millones en donaciones directas para apoyar la identificación y corrección de vulnerabilidades descubiertas a través de sus modelos. La compañía también destacó que Claude Mythos Preview representa el modelo mejor alineado que han construido hasta la fecha, lo que plantea una tensión relevante entre capacidad técnica y responsabilidad en el despliegue de sistemas de inteligencia artificial de frontera.
