ai for designersApril 30, 202610 min read

Claude 4.7 ने AI बिल्डरों के लिए वास्तव में क्या बदलाव किए?

एआई डेवलपर्स के लिए Claude 4.7 का एक कार्यशील विश्लेषण। इसमें दो घंटे से अधिक समय तक एजेंट की विश्वसनीयता, पूरे परिवार में 1 मिलियन संदर्भ मानक, कंप्यूटर का सामान्य उपयोग, प्रॉम्प्ट कैशिंग टियर में सुधार और सोननेट और हाइकू की गति में वृद्धि शामिल है, जिससे उच्च-थ्रूपुट वर्कलोड संभव हो गए हैं।

By Boone

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Claude 4.7 कोई मामूली बेंचमार्क वृद्धि नहीं है। यह वह रिलीज़ है जिसने लंबे समय तक चलने वाले एजेंटों, पूर्ण-कोडबेस कोडिंग टूल और रूब्रिक-आधारित मूल्यांकन पाइपलाइनों को वास्तव में उत्पादन में काम करने योग्य बनाया। बेंचमार्क में कुछ अंकों का बदलाव हुआ। लेकिन शिपिंग रसीदों में काफी वृद्धि हुई।

यह एआई डेवलपर्स के लिए एक विस्तृत विश्लेषण है। 4.7 ने वास्तव में क्या बदला, अब क्या अलग तरीके से बनाना है, नए परिवार पर पहले से ही उपलब्ध वास्तविक उत्पाद उदाहरण, और एक ईमानदार सूची जहां Claude 4.7 अभी भी GPT-5.5 और Gemini 3 से पीछे है।

4.7 रिलीज़ ने उत्पादन मानक को फिर से निर्धारित किया

Claude 4.7 Anthropic की पहली पीढ़ी है जहां परिवार के प्रत्येक मॉडल वेरिएंट एजेंट कार्य के लिए उत्पादन-योग्य हैं। Opus 4.7 भारी तर्क उपकरण है। Sonnet 4.7 दैनिक उपयोग का उपकरण है। हाइकु 4.7 थ्रूपुट टियर है। तीनों में एक ही 1 मिलियन कॉन्टेक्स्ट विंडो, एक ही टूल-यूज़ सरफेस और एक ही कैशिंग प्रिमिटिव्स मौजूद हैं।

लॉन्च के शोर के पीछे की कहानी टियर के एकीकरण की है। 2024 में, डेवलपर्स को स्मार्ट और तेज़ में से किसी एक को चुनना पड़ता था। 2026 में 4.7 पर, डेवलपर्स स्मार्ट, तेज़ और रीयल-टाइम में से किसी एक को चुन सकते हैं, और ये सभी एक ही प्रोडक्ट सरफेस पर उपलब्ध हैं। यही वह लाभ है जो बिल्ड किए जाने वाले सिस्टम को बदल देता है।

दो घंटे के बाद एजेंट की विश्वसनीयता

4.7 का सबसे बड़ा लाभ किसी बेंचमार्क पर नहीं है। यह लंबी अवधि की स्थिरता है जो ओपस 4.7 एजेंट को कॉन्टेक्स्ट ड्रिफ्ट के बिना दो से चार घंटे तक वास्तविक कार्य चलाने की अनुमति देती है। 4.6 पर, नब्बे मिनट के बाद एजेंट पहले के निर्णयों को भूलने लगते थे, पूरे किए गए चरणों को दोहराते थे, और चुपचाप यह भूल जाते थे कि उन्होंने किन फ़ाइलों को संपादित किया है। 4.7 पर, यह समस्या पूरी तरह से खत्म हो गई है।

स्टूडियो के फर्श पर एक वोक्सेल टाइमलाइन रेल बिछी है, जिस पर पांच सीढ़ीनुमा एजेंट-ग्लाइफ क्यूब्स बाएं से दाएं की ओर बढ़ते हैं, और रेल पर एक शब्द का लेबल AGENT उकेरा गया है।

Anthropic ने डेविन टीम द्वारा ओपस 4.7 पर एंड-टू-एंड कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखते हुए दस घंटे के ऑटोनॉमस कोडिंग कार्यों को चलाने के आंतरिक आंकड़े प्रकाशित किए। विश्वसनीयता वक्र 4.6 की तरह ध्वस्त नहीं होता है। यही एक बदलाव है जिसके कारण एजेंटिक IDE और ऑटोनॉमस कोडिंग उत्पाद 4.7 पर अलग महसूस होते हैं।

पूरे परिवार में 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो

4.7 के प्रत्येक संस्करण में मानक के रूप में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो शामिल है। ओपस 4.7, सॉनेट 4.7 और हाइकू 4.7 सभी में समान इंटरफ़ेस है। पूरे परिवार में इसका रोलआउट होना मुख्य संख्या से अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि इसका अर्थ है कि हाइकू 4.7 थ्रूपुट एजेंट ओपस 4.7 रीज़नर के समान रेपो या दस्तावेज़ सेट को संभाल सकता है।

व्यवहार में, यही वह चीज़ है जो पूर्ण-कोडबेस कोड संपादकों और दस्तावेज़-आधारित एजेंटों को सक्षम बनाती है जो बारह महीने पहले काम नहीं करते थे। 1 मिलियन की विंडो में लगभग पचहत्तर हज़ार लाइनें TypeScript या चार पूरी किताबें समा सकती हैं, और 4.7 में संदर्भ विंडो दक्षता में हुए सुधारों का मतलब है कि मॉडल अब अंतिम कुछ हज़ार टोकन पर ध्यान देने के बजाय, वास्तव में उसमें मौजूद डेटा का उपयोग करता है।

कंप्यूटर का उपयोग अब आम तौर पर उपलब्ध है और तेज़ है

4.7 में कंप्यूटर का उपयोग बीटा चरण से बाहर आ गया है। डेवलपर्स को सबसे ज़्यादा लेटेंसी में कमी महसूस होती है। स्क्रीनशॉट से अगले क्लिक तक की क्रिया प्रक्रिया 4.6 के पूर्वावलोकन की तुलना में लगभग दोगुनी तेज़ है, यही कारण है कि कंप्यूटर का उपयोग डेमो से उत्पाद के रूप में स्थापित हो गया है।

इसका उपयोग अभी भी सीमित है। ब्राउज़र ऑटोमेशन, फ़ॉर्म भरना, रेंडर किए गए ऐप्स से संरचित डेटा निकालना और QA प्रवाह ही वे क्षेत्र हैं जहाँ कंप्यूटर का उपयोग उपयोगी साबित होता है। यह डेस्कटॉप का विकल्प नहीं है और न ही यह उच्च आवृत्ति वाले रीयल-टाइम इंटरैक्शन के लिए उपयुक्त उपकरण है। सही उपयोग में यह कारगर है।

टूल उपयोग और JSON मोड जो विफल नहीं होते

4.7 में संरचित टूल उपयोग नेस्टेड स्कीमा पर 90 प्रतिशत से अधिक विश्वसनीयता प्रदान करता है। JSON मोड अंततः उच्च समवर्तीता के तहत भी स्थिर रहता है। 4.6 में, उत्पादन एजेंटों को भेजने वाले बिल्डर टूल कॉल को रिट्राई लूप और स्कीमा वैलिडेटर में लपेटते थे क्योंकि मॉडल कभी-कभी गलत JSON उत्पन्न करता था या किसी आवश्यक फ़ील्ड को छोड़ देता था। 4.7 में, ये रैपर ज्यादातर समय काम करते हैं।

यह सुनने में मामूली लगता है। लेकिन ऐसा नहीं है। टूल उपयोग विश्वसनीयता हर एजेंट उत्पाद का आधार है। गलत आउटपुट का प्रत्येक प्रतिशत ग्राहक-दृश्यमान बग का प्रतिशत होता है, और 4.7 पहली पीढ़ी है जहां यह आधार इतना ऊंचा है कि बिल्डर इसके आसपास आर्किटेक्चर बनाना बंद कर सकते हैं।

प्रॉम्प्ट कैशिंग टियर ने यूनिट इकोनॉमिक्स को बदल दिया

4.7 में प्रॉम्प्ट कैशिंग ने मौजूदा पांच मिनट के टियर के ऊपर एक घंटे का कैश टियर जोड़ा। कैश रीड की कीमत लगभग तीस प्रतिशत कम हो गई। यही वह बदलाव है जिसने Claude को उच्च-मात्रा वाले एजेंटों के लिए लागत-प्रतिस्पर्धी आधार बना दिया।

स्टूडियो के फर्श के निचले आधे हिस्से में फैली एक चौड़ी वोक्सेल कॉन्टेक्स्ट स्लैब, जिस पर स्टैक्ड वोक्सेल लेयर्स और एक छोटा वोक्सेल रीडर फिगर बना हुआ है, जिसके सामने वाले हिस्से पर CONTEXT शब्द उकेरा गया है।

गणितीय रूप से यह स्पष्ट है। एक एजेंट जो 200K टोकन सिस्टम प्रॉम्प्ट लोड करता है और प्रति सत्र दस इंटरैक्शन करता है, उसे पहले हर बार पूरी इनपुट कीमत चुकानी पड़ती थी। एक घंटे के कैश टियर के साथ, वही एजेंट पहले टर्न के बाद हर टर्न पर कैश्ड रीड कीमत चुकाता है। बड़े पैमाने पर कस्टमर सपोर्ट एजेंट या कोड-रिव्यू बॉट के लिए, यह Claude को प्रीमियम-कीमत से वास्तविक वर्कलोड पर GPT-5.5 के बराबर ला देता है।

Sonnet और Haiku थ्रूपुट कार्य के लिए पर्याप्त तेज़ हो गए

Sonnet 4.7 पूर्ण गुणवत्ता पर 4.6 की तुलना में लगभग चालीस प्रतिशत तेज़ है। Haiku 4.7 वास्तविक समय के दायरे में है। Haiku टियर अब स्ट्रीमिंग चैट, वॉयस एजेंट और लाइव दस्तावेज़ ड्राफ्टिंग के लिए पर्याप्त तेज़ी से पहले टोकन प्रदान करता है, जबकि 4.6 Haiku थोड़ा धीमा था।

इसी वजह से ये हाई-थ्रूपुट वर्कलोड के लिए उपयुक्त बन गए। ग्रैनोला ने अपने मीटिंग ट्रांसक्रिप्शन और स्ट्रक्चरिंग पाइपलाइन को हाइकू 4.7 पर स्थानांतरित कर दिया। कर्सर का टैब कंप्लीशन सॉनेट 4.7 पर चलता है। ये दोनों ही विकल्प बारह महीने पहले स्वीकार्य लेटेंसी पर उपयुक्त नहीं थे।

ओपस, सॉनेट और हाइकू में क्षमता विभाजन

तीन मॉडल वेरिएंट, तीन अलग-अलग प्रोडक्शन लेन। गलत टियर चुनना 2026 में Claude बिल्डर की सबसे आम गलती है।

वेरिएंट	किसके लिए सबसे अच्छा	लेटेंसी	लागत संरचना	सावधान रहें
ओपस 4.7	लॉन्ग-हॉराइजन एजेंट, हार्ड रैंकिंग, प्लानिंग, जटिल टूल ऑर्केस्ट्रेशन	सबसे धीमा, पहला टोकन कई सेकंड में	उच्चतम इनपुट और आउटपुट, कैश मदद करता है	उन कार्यों पर अधिक खर्च जिन्हें सॉनेट हल कर सकता है

| सॉनेट 4.7 | डेली-ड्राइवर एजेंट, कोड एडिटिंग, मल्टी-फाइल रिफैक्टर, स्ट्रक्चर्ड एक्सट्रैक्शन | मिड, वार्म कैश में सब-सेकंड फर्स्ट टोकन | मिड, वर्कहॉर्स टियर | इसे कम आंकना गलत होगा, Sonnet 4.7 अधिकांश प्रोडक्शन कार्यों को संभालता है |

सामान्य नियम: कठिन रीजनिंग चरण के लिए Opus, एजेंट लूप बॉडी के लिए Sonnet, हाई-फ्रीक्वेंसी सरफेस के लिए Haiku। Claude पर सबसे सस्ता प्रोडक्शन स्टैक एक टियर वाला राउटर है, न कि सिंगल-मॉडल डिप्लॉयमेंट।

चार चीज़ें जिन्हें आप अभी बना सकते हैं जो 2025 में काम नहीं करतीं

लंबे समय तक चलने वाले एजेंट, फुल-कोडबेस कोड एडिटर, रूब्रिक-आधारित इवैल पाइपलाइन और कंप्यूटर-उपयोग उत्पाद जो शिप किए जाते हैं। चार पैटर्न जिन्हें लागू करने के लिए 4.7 की आवश्यकता थी।

पहला। लंबे समय तक चलने वाले एजेंट। एक ओपस 4.7 एजेंट बिना थ्रेड खोए दो से चार घंटे तक वास्तविक कार्य चला सकता है। 4.6 पर, व्यावहारिक सीमा चालीस मिनट थी। इससे स्वायत्त अनुसंधान, बहु-चरणीय व्यावसायिक प्रक्रिया स्वचालन और स्टैंडअप मीटिंग से पहले समाप्त होने वाले रात्रिकालीन कोड-समीक्षा कार्यों जैसे उत्पादों का स्वरूप सामने आता है।

दूसरा। एआई कोड संपादक जो संपूर्ण कोडबेस को संभाल सकते हैं। इस परिवार में 1 मिलियन संदर्भ और दीर्घकालिक स्थिरता के साथ, एक संपादक स्निपेट्स को लगातार पुनर्प्राप्त करने के बजाय एक सत्र के लिए संपूर्ण रिपॉजिटरी को कार्यशील मेमोरी में रख सकता है। यह क्रॉस-फाइल रिफैक्टर और आर्किटेक्चरल परिवर्तनों के लिए एक महत्वपूर्ण बदलाव है।

तीसरा। बैच में रूब्रिक्स के आधार पर स्कोर करने वाली मूल्यांकन पाइपलाइन। बैच एपीआई और विश्वसनीयता में सुधार का मतलब है कि एक टीम एक ही कार्य में पंद्रह मानदंडों वाले रूब्रिक के आधार पर दस हजार आउटपुट का स्कोर कर सकती है, संरचित ग्रेड प्राप्त कर सकती है और प्रत्येक त्वरित परिवर्तन पर इसे प्रतिगमन परीक्षण के रूप में चला सकती है।

चौथा। कंप्यूटर-उपयोग उत्पाद जो शिप किए जा सकते हैं। लेटेंसी में कमी और GA माइलस्टोन ने कंप्यूटर के उपयोग को बीटा टॉय से ब्राउज़र ऑटोमेशन, स्ट्रक्चर्ड एक्सट्रैक्शन और QA फ़्लो के लिए एक वास्तविक सतह में बदल दिया है।

स्टूडियो के फर्श पर दो-दो वॉक्सेल ग्रिड में छोटे वॉक्सेल ऑब्जेक्ट्स की सिल्हूट आकृतियाँ हैं, जिन पर एकल-शब्द लेबल लगे हैं: AGENT CODE EVAL USE

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4.7 पर उपलब्ध वास्तविक उत्पाद उदाहरण

Sonnet 4.7 पर कर्सर सबसे स्पष्ट उदाहरण है। टैब कंप्लीशन, कंपोज़र और एजेंट मोड सभी नए Sonnet पर चलते हैं, और गति में वृद्धि वास्तविक है। एआई कोड संपादकों की तुलना वर्कफ़्लो चलाने वाले IDE-नेटिव डेवलपर्स एक सत्र के भीतर ही अंतर महसूस करते हैं।

हाइकू 4.7 पर ग्रैनोला, वास्तविक समय में संरचित नोट निष्कर्षण के साथ मीटिंग ट्रांसक्रिप्शन की सुविधा प्रदान करता है। हाइकू की गति इतनी बढ़ जाने पर कि यह कई छोटे विशिष्ट मॉडलों की जगह ले सके, लागत प्रीमियम से कमोडिटी श्रेणी में आ गई।

Linear AI, कठिन रैंकिंग और प्राथमिकता निर्धारण चरणों के लिए ओपस 4.7 का उपयोग करता है। समस्या प्रबंधन, स्प्रिंट योजना और निर्भरता विश्लेषण ओपस पर रूट किए जाते हैं, जबकि दैनिक कार्य सोननेट पर ही रहता है। यह स्तरीय रूटिंग पैटर्न अधिकांश उत्पादन टीमों द्वारा अपनाया जाता है।

डेविन पूरे परिवार पर चलता है। दीर्घकालिक कोडिंग कार्य ओपस 4.7 पर निर्भर करते हैं। एजेंट लूप का मुख्य भाग सोननेट 4.7 पर चलता है। त्वरित टूल कॉल और लुकअप हाइकू 4.7 पर रूट किए जाते हैं। इसका परिणाम एक दस घंटे का स्वायत्त कोडिंग एजेंट है जिसकी प्रति कार्य लागत 4.6 परिनियोजन की तुलना में कम है, जबकि 4.6 परिनियोजन आधे समय में ही पूरा हो जाता था।

Claude 4.7 की कमियां

Claude 4.7 पूरी तरह से बेहतर नहीं है। किसी भी मॉडल को अंतिम रूप देने से पहले, इसकी कमजोरियों की स्पष्ट सूची हर डेवलपर के लिए ज़रूरी है।

मल्टीमॉडल आउटपुट: Claude 4.7 छवियों को अच्छी तरह से पढ़ता है और PDF फ़ाइलों को भी आसानी से पढ़ता है, लेकिन यह छवियां, ऑडियो या वीडियो उत्पन्न नहीं करता है। ऐसे उत्पादों के लिए जिन्हें विभिन्न मोडैलिटी में पढ़ने और आउटपुट करने के लिए एक ही मॉडल की आवश्यकता होती है, Claude उपयुक्त नहीं है।

पीक ओपस पर रॉ स्पीड: ओपस 4.7, ओपस 4.6 से तेज़ है, लेकिन पूर्ण रीजनिंग डेप्थ पर यह अभी भी GPT-5.5 हाई-थ्रूपुट कॉन्फ़िगरेशन से धीमा है। ऐसे वर्कलोड के लिए जिन्हें बड़े पैमाने पर तेज़ हार्ड रीजनिंग की आवश्यकता होती है, गणितीय रूप से OpenAI बेहतर विकल्प साबित होता है।

रीयल-टाइम और लाइव डेटा: Claude में अन्य मॉडलों की तुलना में फर्स्ट-पार्टी सर्च, लाइव डेटा टूल और नेटिव वॉइस मोड जैसी कोई सुविधा नहीं है। लाइव-डेटा उत्पाद बनाने वाले डेवलपर्स या तो सर्च लेयर जोड़ते हैं या पहले से सर्च लेयर वाले मॉडल को चुनते हैं।

इमेज जनरेशन Claude की क्षमता नहीं है। बात यहीं खत्म।

कौन सी क्षमताएं अभी भी GPT-5.5 या Gemini 3 के लिए उपयुक्त हैं?

GPT-5.5 अभी भी रॉ मल्टीमॉडल आउटपुट, विशेष रूप से इमेज जनरेशन और रियल-टाइम वॉइस के मामले में बेहतर है। ऐसे उत्पादों के लिए जहां उपयोगकर्ता मॉडल से ड्रॉइंग, स्पीकिंग और लिसन जैसी सुविधाओं की अपेक्षा करता है, GPT-5.5 बेहतर विकल्प है।

Gemini 3 गूगल-नेटिव डेटा एक्सेस, व्यापक स्तर पर वीडियो अंडरस्टैंडिंग और वर्कस्पेस के भीतर मल्टीमॉडल ग्राउंडिंग के मामले में बेहतर है। Google Docs, Sheets या Drive में एम्बेडेड उत्पादों के लिए, Gemini 3 संरचनात्मक रूप से अधिक किफायती विकल्प है। Gemini 3 की दो मिलियन टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो, अल्ट्रा-लॉन्ग डॉक्यूमेंट वर्क के लिए रॉ साइज़ के मामले में भी Claude से आगे है।

फिलहाल यह विभाजन संरचनात्मक है। मार्केटिंग के आधार पर नहीं, बल्कि काम के स्वरूप के आधार पर चयन करें। 2026 में एक गंभीर AI उत्पाद आमतौर पर कम से कम दो मॉडल परिवारों का उपयोग करेगा।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Claude 4.7 क्या है?

Claude 4.7, Anthropic मॉडल की वह पीढ़ी है जिसे 2026 की शुरुआत में तीन वेरिएंट - Opus 4.7, Sonnet 4.7 और Haiku 4.7 - में लॉन्च किया गया था। प्रमुख लाभों में दो घंटे से अधिक समय तक एजेंटों की दीर्घकालिक स्थिरता, सभी संस्करणों में 1 मिलियन का मानक संदर्भ विंडो, कंप्यूटर का सामान्य उपयोग, प्रॉम्प्ट कैशिंग स्तर में सुधार और सॉनेट और हाइकू पर गति में वास्तविक वृद्धि शामिल हैं।

Claude 4.7, 4.6 से कैसे भिन्न है?

चार बड़े बदलाव। दीर्घकालिक एजेंट चालीस मिनट के बजाय दो से चार घंटे तक सुसंगत रहते हैं। 1 मिलियन का संदर्भ विंडो अब केवल ओपस की सुविधा के बजाय सभी संस्करणों में मानक है। कंप्यूटर का उपयोग बीटा चरण से बाहर आ गया है और एक्शन लूप लगभग दोगुना तेज़ है। प्रॉम्प्ट कैशिंग में एक घंटे का स्तर जोड़ा गया है और रीड रेट कम हो गए हैं, जिससे Claude उच्च मात्रा वाले एजेंटों के लिए लागत-प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में आ गया है।

मुझे कौन सा Claude 4.7 मॉडल उपयोग करना चाहिए?

कठिन तर्क, योजना और दीर्घकालिक एजेंटों के लिए ओपस 4.7। Sonnet 4.7 दैनिक उपयोग, कोड संपादन और अधिकांश एजेंट-लूप कार्यों के लिए उपयुक्त है। Haiku 4.7 उच्च-थ्रूपुट, वॉइस, रीयल-टाइम चैट और वर्गीकरण के लिए उपयुक्त है। सबसे सस्ता प्रोडक्शन स्टैक एक टियर वाला राउटर है जो तीनों का उपयोग करता है, न कि सिंगल-मॉडल डिप्लॉयमेंट।

क्या Claude 4.7, GPT-5.5 से बेहतर है?

बेहतर होने के अलग-अलग मायने हैं। Claude 4.7 एजेंट विश्वसनीयता, कोड कार्य, संरचित टूल उपयोग और दीर्घकालिक स्थिरता में बेहतर है। GPT-5.5 मल्टीमॉडल आउटपुट, इमेज जनरेशन, रीयल-टाइम वॉइस और पीक रीजनिंग पर रॉ थ्रूपुट में बेहतर है। 2026 में अधिकांश प्रोडक्शन AI उत्पाद किसी एक को चुनने के बजाय दोनों परिवारों का उपयोग करते हैं।

क्या Claude 4.7 में 1 मिलियन कॉन्टेक्स्ट विंडो है?

हाँ। तीनों 4.7 वेरिएंट मानक के रूप में 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ आते हैं, और मॉडल वास्तव में अंतिम कुछ हज़ार टोकनों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय सार्थक प्रतिधारण के साथ पूरी विंडो का उपयोग करता है।

बदलाव Claude 4.7 वास्तव में अनलॉक करता है

Claude 4.7 पहली पीढ़ी है जहां मॉडल लेयर अब बाधा नहीं रही। इससे यह बदल जाता है कि कौन से उत्पाद बनाने लायक हैं। स्वायत्त कोडिंग एजेंट जो 4.6 पर काम नहीं करता था, वह 4.7 पर उपलब्ध है। पूर्ण-कोडबेस मूल्यांकन पाइपलाइन जो एक शोध डेमो थी, अब एक रिग्रेशन टेस्ट बन जाती है। कंप्यूटर-उपयोग उत्पाद जो एक लूम वीडियो था, अब एक भुगतान योग्य सतह बन जाता है।

अधिकांश टीमें अभी भी प्रत्येक मॉडल रिलीज़ को उन्हीं उत्पादों में एक क्रमिक सुधार के रूप में देखती हैं। 2026 में आगे बढ़ने वाली टीमें वे हैं जो यह सवाल करती हैं कि कौन से उत्पाद केवल नए आधार पर ही व्यवहार्य हैं, और अगली पीढ़ी के आने से पहले उन्हें लॉन्च करती हैं। यही 4.7 का पूरा खेल है।

यदि आपकी टीम Claude पर काम कर रही है और बातचीत बेंचमार्क स्कोर पर अटकी हुई है, तो समस्या बातचीत में ही है। काम के अनुरूप विकल्प चुनें, पुरानी क्षमताओं को पोर्ट करने के बजाय नई क्षमताओं पर काम करें, और परिणामों को ही अपनी बात साबित करने दें।

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