Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 Spud：更新後漂移，現有證據其實講到幾多？

呢啲資料足以支持：模型或平台更新後，應該重跑測試，而唔係假設行為固定不變。不過，佢哋並無量度 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 嘅特定 drift rate，更加不能證明其中一個較穩定。

Claude Opus 4.7：官方文件確認咗咩

Anthropic 表示開發者可經 Claude API 使用 claude-opus-4-7 。模型更新說明亦寫明 Claude Opus 4.7 引入 task budgets 同新 tokenizer 。

同一份說明提到，新 tokenizer 處理文字時，可能使用約舊模型 1x 至 1.35x 嘅 token，視乎內容最高約多 35%；而 /v1/messages/count_tokens 對 Claude Opus 4.7 回傳嘅 token 數，會同 Claude Opus 4.6 時不同 。

呢點支持一個窄但重要嘅結論：如果你嘅 workflow 依賴 token 數、budget threshold、context limit、routing rule 或成本估算，遷移到 Opus 4.7 後，即使 prompt 文字無改，系統表現都未必完全一樣 。

但呢個結論唔等於「Opus 4.7 有品質 regression」。Tokenizer 同 task-budget 變化可以影響系統層面嘅可重現性，但未足以證明模型本身變差。

GPT-5.5 Spud：今次資料可核實嘅其實好少

GPT-5.5 Spud 方面，今次資料明顯薄弱得多。提供嘅 OpenAI API 頁面係一個 GPT-3.5-turbo 文件 URL 嘅 Page not found，唔係 GPT-5.5 Spud 嘅官方來源 。一個討論 GPT-5.5 Spud 嘅次級來源亦指出，未有官方 GPT-5.5 發布日期、model card 或 API pricing 公布 。

呢個情況唔代表 Spud 實際能力好或差。它只代表：按今次資料，無法支持任何關於 Spud API 行為、更新節奏、tokenizer、regression 歷史或 reproducibility 嘅可靠判斷。

證據快照

團隊應該點測試模型更新

實務上，模型更新應當成 migration，而唔係 drop-in swap。重點係將「模型答案質素」同「基建／量度流程造成嘅差異」拆開睇。

一個最低限度嘅遷移測試應包括：

1. 記低完整測試表面。 保存 model identifier、prompt、system instructions、tool schemas、retrieval context、input files、image inputs 同 decoding settings。呢種做法亦符合 LLM 研究需要設計 reproducibility 同 replicability 嘅方向 。
2. 用同一批 cases 同時跑舊 setup 同新 setup。 Drift 研究支持持續量度模型行為，而唔係假設行為永遠 stationary 。
3. Opus 4.7 要特別加 token／budget 敏感測試。 因為 Anthropic 指出 Opus 4.7 token count 可同 Opus 4.6 不同，而且引入 task budgets，所以接近限制位嘅 case 要重算 token 再跑一次 。
4. 將失敗分類。 Budget cutoff、token-count shift、retrieval miss、harness timeout，同 reasoning-quality regression 係唔同問題，唔應該混埋一齊。
5. 避免用未核實模型傳聞，去同有文件嘅 API 目標硬碰。 除非資料入面出現 GPT-5.5 Spud 官方文件或穩定 API reference，否則關於佢 reproducibility 嘅說法都未有支持 。
6. 每次重大改動後都重測。 文獻支持 LLM 行為可能轉變，而 reproducibility 需要內建入 evaluation 流程，唔係事後補鑊 。

底線

目前最穩陣、最有證據支持嘅講法係：Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 Spud 之間，未有經核實嘅 head-to-head 證據可以判斷邊個更新後 regression drift 較低、reproducibility 較好。

Claude Opus 4.7 有 Anthropic 官方文件，亦有已知 operational changes，可能影響 token 或 budget 敏感 workflow 嘅重現性 。GPT-5.5 Spud 則喺今次資料中缺乏同等官方 OpenAI 證據；提供嘅 OpenAI API 頁面係 Page not found，而次級來源亦稱未有官方發布日期、model card 或 API pricing 。更廣泛嘅研究只係提醒我哋：LLM drift 同 reproducibility 問題真實存在，應該認真量度，而唔係憑感覺當無事 。