Claude Opus 4.7 बेंचमार्क: अहम स्कोर और उनका सही मतलब

यह तालिका जानबूझकर सीमित रखी गई है। इसमें वही आंकड़े शामिल हैं जो उपलब्ध सार्वजनिक स्रोतों में साफ तौर पर दिखते हैं। अगर कोई टीम खरीद, migration या production model selection का फैसला कर रही है, तो यह सूची शुरुआती छंटनी में मदद कर सकती है — लेकिन अपने असली workloads पर evaluation की जगह नहीं ले सकती।

SWE-bench Verified क्यों सबसे मजबूत संकेत है

Claude Opus 4.7 का 87.6% SWE-bench Verified स्कोर इस स्रोत-संग्रह में सबसे अच्छी तरह supported benchmark value है। एक migration और benchmark article भी यही आंकड़ा देता है, और LLM-Stats भी यही स्कोर लिखता है।

LLM-Stats के मुताबिक यह Opus 4.6 की तुलना में 6.8 percentage points की बढ़त है। ALM Corp भी Opus 4.7 को कठिन coding और agentic workflows में बेहतर प्रदर्शन वाले मॉडल के रूप में रखता है।

Software engineering teams के लिए इसका मतलब सीधा है: public comparison के लिए SWE-bench Verified सबसे अच्छा शुरुआती anchor है। लेकिन असली सवाल यह रहेगा कि मॉडल आपके अपने repository, test suite, coding style, internal tools और acceptance criteria पर कैसा चलता है।

GPQA: मजबूत संकेत, लेकिन पुष्टि थोड़ी कम

Claude Opus 4.7 के लिए GPQA पर 94.2% का स्कोर LLM-Stats में साफ तौर पर दिया गया है। Anthropic की official release page बतौर primary source महत्वपूर्ण है, लेकिन उपलब्ध excerpt में मुख्य रूप से यह दिखता है कि developers claude-opus-4-7 को Claude API के जरिए इस्तेमाल कर सकते हैं; वहां इस संदर्भ में पूरी benchmark table visible नहीं है।

इसलिए GPQA को यहां एक उपयोगी अतिरिक्त संकेत की तरह पढ़ना चाहिए, लेकिन SWE-bench Verified जितना मजबूत आधार मानकर नहीं। अगर कोई संगठन GPQA को procurement या migration के बड़े criterion की तरह इस्तेमाल कर रहा है, तो उसे primary material या अपनी internal testing से इस आंकड़े की पुष्टि करनी चाहिए।

SWE-bench Multilingual: multilingual codebases के लिए दिलचस्प, पर सावधानी के साथ

अगर आपकी codebase में कई भाषाएं, frameworks या non-English documentation शामिल हैं, तो SWE-bench Multilingual पर 80.5% का बताया गया स्कोर ध्यान खींचता है। एक स्रोत इसे Opus 4.6 के 77.8% के मुकाबले सुधार के रूप में बताता है।

लेकिन यहां caveat अहम है: यह आंकड़ा उपलब्ध स्रोतों में SWE-bench Verified की तरह व्यापक रूप से दोहराया नहीं गया है। इसलिए international codebases, mixed-language stacks या multilingual developer environments के लिए यह अच्छा संकेत हो सकता है, पर अंतिम फैसला करने के लिए पर्याप्त नहीं।

Benchmark score पूरी कहानी नहीं बताते

Claude Opus 4.7 की positioning सिर्फ scores पर आधारित नहीं है। VentureBeat ने इसे Anthropic का अब तक publicly released सबसे शक्तिशाली large language model बताया है। ALM Corp इसे demanding coding, agentic, document और vision workflows के लिए generally available Opus model के रूप में रखता है।

व्यावहारिक मॉडल चयन में कई product-level बातें benchmark table से भी ज्यादा असर डाल सकती हैं:

• Context window: LLM-Stats ने 1 million tokens का context window बताया है।
• Vision: LLM-Stats के मुताबिक vision processing में 3.3x higher-resolution क्षमता जोड़ी गई है।
• Effort level: LLM-Stats और ALM Corp दोनों नए xhigh effort level का उल्लेख करते हैं।
• Tokenizer: ALM Corp ने updated tokenizer की बात कही है, जिससे एक ही input के लिए token count बढ़ सकता है।

ये बातें लागत, latency और output quality पर सीधे असर डाल सकती हैं। खासकर tokenizer बदलाव को migration से पहले जरूर परखना चाहिए, क्योंकि token usage और budget से जुड़ी पुरानी धारणाएं बदल सकती हैं।

Teams के लिए व्यावहारिक पढ़ाई

Coding workflows के लिए: SWE-bench Verified को public benchmark anchor मानकर शुरुआत करें। उपलब्ध स्रोतों में 87.6% वाला आंकड़ा सबसे बेहतर तरीके से supported है।

Agentic workflows के लिए: सिर्फ SWE-bench न देखें। कठिन coding और agentic tasks के लिए product positioning, साथ ही नए xhigh effort level को भी ध्यान में रखें।

General reasoning के लिए: GPQA महत्वपूर्ण संकेत है, लेकिन 94.2% वाला विशिष्ट आंकड़ा इस स्रोत-संग्रह में SWE-bench Verified जितना व्यापक रूप से पुष्ट नहीं है।

Multilingual codebases के लिए: SWE-bench Multilingual पर 80.5% का स्कोर उपयोगी clue है, पर पतले स्रोत-आधार के कारण इसे अपनी testing से verify करना बेहतर होगा।

Production migration के लिए: सिर्फ benchmark जैसी tasks पर test न करें। लंबे context, tool use, vision cases, token consumption, latency और failure modes को अपने real workflow में मापें। context window, vision, effort level और tokenizer से जुड़े बदलाव actual usage को काफी प्रभावित कर सकते हैं।

निष्कर्ष

संक्षेप में, Claude Opus 4.7 के लिए सार्वजनिक रूप से SWE-bench Verified पर 87.6%, GPQA पर 94.2% और SWE-bench Multilingual पर 80.5% के आंकड़े मिलते हैं। इनमें SWE-bench Verified सबसे मजबूत anchor है, क्योंकि यह एक से अधिक स्रोतों में साफ तौर पर दर्ज है।

GPQA और SWE-bench Multilingual दोनों उपयोगी संकेत देते हैं, लेकिन उपलब्ध स्रोतों के आधार पर उन्हें थोड़ी ज्यादा सावधानी से पढ़ना चाहिए। गंभीर मॉडल निर्णयों के लिए public benchmarks को shortlist बनाने का साधन मानें — अंतिम फैसला अपने real repositories, workflows और operational constraints पर testing के बाद ही करें।