원문 제목: "Opus 4.7가 '최강 모델' 을 만들기를 전혀 원치 않았다: Claude를 칭찬하는 속도도 Antropic의 리듬을 따라가지 못한다"

원문 출처: 실리콘맨 Pro

2026 년 4 월 16 일, Antropic은 공식적으로 Claude Opus 4.7을 발표했으며, 이는 이전 세대인 Opus 4.6의 출시 후 겨우 두 달이 지났다.

최근의 강렬하고 열광적인 제품 및 모델 업데이트 물결 후, 새로운 모델을 내 놓은 Antropic은 당연히 사람들에게 대대적인 느낌을 줍니다. 분명히 당신도 많은 최초 모델 보고서 중 Opus 4.7을 "최강 모델"로 칭하며 '인류의 종말', '실업 경고' 등이 다시 화면을 압도했을 것입니다.

그러나 Antropic이 스스로 무엇을 발표했는지 확인해야 합니다.

이번 릴리스의 톤은 실제로는 비정상적입니다.

Antropic은 공지에서 직접 명시했습니다: Opus 4.7의 성능은 Claude Mythos 미리보기만큼이나 강하지 않습니다. 그리고 Mythos는 Apple, Google, Microsoft, Nvidia 등 소수의 파트너에게만 공개되었으며 보통 개발자와 사용자는 사용할 수 없습니다.

동시에, 이러한 주장보다 더 주목할 가치가 있는 것은, Legend의 Mythos보다 약하지뿐만 아니라, 이전 세대 모델보다도 일부 중요한 기능면에서 더 약하다는 것입니다.

Opus 4.7의 런 대이블에서의 예외 숫자는: 장거리 맥락 벤치마크 MRCR v2 @1M이 Opus 4.6 의 78.3% 에서 32.2% 로 하락했습니다, 46%포인트 급락했습니다.

플래그십 모델 갱신은 자사의 핵심 능력을 절반으로 깎아 내기는 드뭅니다.

또한, 이는 그들이 스스로 선택한 것입니다.

그러므로, 여러분이 계속해서 무분별하게 각 모델을 '최강'으로 칭찬하는 동안, 실제로는 이미 Antropic 자체의 리듬을 따라가고 있지 못한 것입니다!

심지어 자동차 세차 문제를 개선하는 데 관심조차 없습니다.

Opus 4.7는 본질적으로 '최강 모델'이 되고자 한 번도 고려하지 않은 출시입니다. 이는 명확한 희생을 갖춘 '정밀한 칼날 작업'과 같은 출시이며, 과거의 선도 모델 제조업체들의 다양한 출시 전략과는 다릅니다. 또한 오늘날 선도 제조업체들이 모델 자체의 '큰 도약'이 더 이상 지속 가능하지 않음을 분명히 느낀 후, 새로운 방향으로 고삐를 쥐는 대부분의 회사들이 고착화되었던 방향입니다 - Antropic은 어느 정도로 애플, 마이크로소프트 등 회사들이 그들의 매우 성숙한 제품 상용화 단계에서 출시 전략에 가까워지고 있다.

이것이 4.7의 진정한 핵심인 것으로 여겨집니다.

1. 프로그래밍 역량: 숫자 뒤의 실질적인 개선

이러한 변화를 더 잘 이해하기 위해서는 자연스럽게 이번 배포가 무엇을 포함하고 있는지 주의 깊게 살펴보는 것이 가장 좋습니다.

다음은 Opus 4.7의 이번 릴리스에 대한 전체 정보 요약입니다. 개선 사항, 애매한 부분, 개발자 피드백 및 이주 여부에 대한 것이 포함되어 있습니다.

공식 발표:https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7

Opus 4.7의 프로그래밍 성과는 이번 릴리스의 중축입니다.

SWE-bench Verified (500개의 실제 GitHub 이슈, 모델이 테스트를 통과하는 패치를 작성해야 함)은 Opus 4.6의 80.8%에서 87.6%로 상승하여 7%포인트 가까운 향상을 이루었으며 현재 공개적으로 이용 가능한 모델 중 최고입니다. Gemini 3.1 Pro의 80.6%와 비교하여 차이가 명백합니다.

SWE-bench Pro는 더 어려운 버전으로, 네 가지 프로그래밍 언어의 전체 엔지니어링 파이프라인을 다룹니다. Opus 4.7은 53.4%에서 64.3%로 상승하여 11%포인트가 오름으로 GPT-5.4의 57.7%와 Gemini 3.1 Pro의 54.2%와 비교하여 Opus 4.7은 이 벤치마크에서 뚜렷하게 선두합니다.

CursorBench는 Cursor에서 나온 전투적인 벤치마크로, 모델의 실제 IDE 환경에서의 프로그래밍 보조 품질을 특별히 측정합니다. Opus 4.6은 58%였으며, Opus 4.7은 70%로 점프하여 12%포인트가 향상되었습니다. Cursor의 공동 창업자 Michael Truell은 공식 발표에서 "이는 능력적으로 의미 있는 도약으로, 어려운 문제 해결 시 보다 강력한 창의적 추론력이 있습니다."라고 말했습니다.

파트너 검증 데이터:

· Rakuten: Opus 4.7이 처리한 생산 작업의 양은 Opus 4.6의 3배이며, 코드 품질 및 테스트 품질 점수가 모두 두 자릿수 향상되었습니다.

· Factory： 작업 성공률이 10-15% 향상되었으며, 모델 중간에 중단되는 경우가 현저히 줄었습니다

· Cognition（Devin의 회사）: 모델이 "수시로 끊김없이 수 시간을 작업할 수 있습니다"

· CodeRabbit： 회수율이 10% 이상 향상되었으며, "GPT-5.4 xhigh 모드보다 약간 빠르다"고 합니다

· Bolt： 긴 애플리케이션 빌드 작업에서 Opus 4.7은 Opus 4.6보다 "최대 10% 향상되었으며, 이전의 후퇴 문제가 없습니다"

· Terminal-Bench 2.0： Opus 4.7은 이전에 Claude 모델(또는 경쟁사)이 처리할 수 없었던 세 가지 작업을 해결했습니다. 그 중 하나는 복잡한 코드베이스 간 다중 파일 추론이 필요한 레이스 컨디션(race condition)을 수정해야 하는 작업입니다.

이러한 데이터는 한 가지 방향을 가리킵니다: Opus 4.7은 장기간, 다중 파일, 일관된 컨텍스트 유지가 필요한 복잡한 프로그래밍 작업에서 현저한 개선이 있었습니다. 이는 Opus 4.6 사용자가 지난 두 달 동안 가장 많이 불평한 지점인 작업이 중간에 자동으로 중단되고 다중 파일 버그를 만나면 길을 잃는 문제를 해결했음을 의미합니다.

두 번째, 시각 능력: 이번 릴리스에서 가장 과소평가된 개선 사항

시각 정확도 기준인 XBOW는 54.5%에서 98.5%로 상승했습니다. 이것은 점진적인 개선이 아니라 재구축 수준의 큰 도약입니다.

구체적인 사양 변경:

· 최대 이미지 해상도가 약 115만 픽셀(장변 1,568 픽셀)에서 약 375만 픽셀(장변 2,576 픽셀)로 증가했으며, 전 세대보다 3배 이상입니다

· 모델 좌표와 실제 픽셀 간에 1:1 대응이 이루어졌으며, 이전에 컴퓨터 사용 작업에서는 수동으로 크기 조정 계수를 변환해야 했던 단계가 사라졌습니다

· CharXiv 시각 추론 벤치마크: 도구 없이 82.1%, 도구 사용 시 91.0%

이는 어떤 시나리오에 실질적인 영향을 미치나요?

컴퓨터 사용 제품 팀에게는 이번 업데이트가 결정적일 수 있습니다. Opus 4.6 시대의 컴퓨터 사용은 "데모를 할 수 있지만 상용화할 수 없는" 상태에 있었음을 의미합니다. 오인 클릭 비율이 너무 높아 예측하기 어려웠습니다. 98.5%의 시각적 정확도는 이 기능이 신뢰할 수 있는 배포 역량을 처음으로 갖춘 것을 의미합니다. 여러 기술 블로그는 다음과 같이 평가했습니다: Opus 4.6 오인 클릭 비율로 컴퓨터 사용 제품 계획을 보류했다면, 4.7은 이 장애물을 제거했다고 직접적으로 언급했습니다.

Reddit의 직접적인 피드백 (r/ClaudeAI): 일부 사용자는 "시각 능력의 향상이 매우 중요하며, 이전에 많은 주변 프로젝트를 수행했으며, 모델이 시각 피드백 루프에서 출력을 개선하도록 반복했습니다. 효과는 계속 혼란스러웠으며, 4.7이 이 문제를 어떻게 처리할지 매우 기대됩니다."

컴퓨터 사용 외에도 이점을 얻는 시나리오에는 다음이 포함됩니다: 문서 스캔 분석(더 작은 글ꔼ를 읽을 수 있음, 더 정밀한 차트 세부사항 인식), 스크린샷 이해, 대시보드 앱, 복잡한 PDF 처리.

주의해야 할 비용 문제: 더 높은 해상도의 이미지는 더 많은 토큰을 소비합니다. 이미지 세부사항에 대한 요구가 높지 않다면 입력 전에 샘플링을 줄이는 것이 좋습니다.

3. 가장 큰 후퇴: 긴 컨텍스트가 붕괴되었습니다

MRCR v2 @1M (백만 토큰 긴 컨텍스트 기억 테스트):

· 4.6: 78.3%

· 4.7: 32.2%

약 46% 하락하여 80%에 가까웠던 것이 1/3로 떨어졌습니다.

이 하락폭은 플래그십 모델 이력에서 거의 선례가 없습니다. MRCR v2는 Anthropic이 Opus 4.6 시대에 중점적으로 홍보한 능력이었는데, 그 당시 Anthropic은 "모델이 사용 가능한 컨텍스트 양에 변화가 생겼다"고 말했습니다. 4.7에서 이 "변화"가 직접 사라졌습니다.

왜 그럴까요? Tokenizer가 변경되었습니다.

Opus 4.7은 새로운 tokenizer를 사용하며, 동일한 입력 텍스트로 약 1.0-1.35배 더 많은 토큰이 생성됩니다. 구체적인 배수는 콘텐츠 유형에 따라 다릅니다.

직접적인 영향은 다음과 같습니다:

· 명목상 200K/1M의 컨텍스트 창은 여전히 유지되지만, 같은 텍스트의 수용량이 감소했습니다.

· 긴 작업 에이전트 워크플로우의 실제 토큰 소비가 약 35% 증가했습니다.

· 가격은 동일합니다(입력 $5, 출력 $25 per million tokens), 하지만 실제 사용 비용이 증가했습니다.

Anthropic의 공식 설명은 새로운 tokenizer가 "텍스트 처리의 효율성을 향상시켰다"고 주장했지만, 벤치마크 데이터는 긴 컨텍스트 시나리오에서는 뚜렷한 퇴보가 나타났습니다.

검색 능력도 감소했습니다:

· BrowseComp (웹 깊이 정보 검색): Opus 4.6의 83.7% → Opus 4.7의 79.3%

· GPT-5.4 Pro는 이 측면에서 89.3%의 점수를 획득했으며, Gemini 3.1 Pro는 85.9%를 기록했으며, Opus 4.7은 현재 주요 경쟁 모델 중 가장 낮은 성적을 기록했습니다.

검색 및 긴 문장은 많은 기업 사용자가 가장 자주 사용하는 시나리오입니다.

Hacker News에서 개발자들의 직접적인 피드백(275 추천, 215 댓글이 달린 게시물, 출처: HN 토론):

"적응적 사고를 끄고, 노력을 수동으로 최대로 올리면, 기본 성능으로 돌아갈 수 있었습니다. '내부 평가는 괜찮아 보입니다.' 라는 말만으로는 충분하지 않습니다. 모두가 동일한 문제를 보고했습니다.""4.7에서는 더 이상 인간이 읽을 수 있는 추론 토큰 요약을 출력에 포함하지 않으며, API 요청에 display: summarized를 추가해야만 다시 가져올 수 있습니다."

이는 실제 사용자 피드백에서 나온 문제들입니다. 하지만 이는 Anthropic 이 스스로의 선택으로 한 것입니다.

네, 새로운 동작 특성: 자체 검증과 더 맹목적인 지시 따르기

Opus 4.7 공식 공지에 독특한 문구가 있습니다: 모델이 결과를 제출하기 전에 자체 출력을 확인합니다.

Hex 기술 팀은 특정 사례를 테스트 중에 제시했습니다: 데이터 부재 시, Opus 4.7 는 "데이터가 없음"을 정직하게 보고하며, 합리적으로 보이지만 실제로 조작된 답변을 제시하지 않습니다 — 후자는 Opus 4.6 이 하는 실수입니다. 금융 기술 플랫폼 Block 의 평가에 따르면: "이는 자체 논리 오류를 발견하는 계획 단계에서 속도를 높이고, 이전 Claude 모델을 확연히 능가했습니다."

하지만 자체 검증은 다른 동작 변화를 가져왔습니다: Opus 4.7 은 지시의 해석을 보다 맹목적으로 합니다.

이는 중요한 이주 위험입니다. 만약 당신이 Opus 4.6 에 대해 정교하게 prompt 를 조정했다면, 4.7 은 4.6 처럼 "언어의 함축을 읽어내지 않을 수 있고, 작성한 말 그대로 엄격히 실행합니다." Anthropic 은 이를 명시적으로 언급하고, 4.7 배포 전 핵심 prompt 에 대해 회귀 테스트를 권장했습니다.

실용적인 예시는 Hex 의 CTO 로부터 온 것입니다: Opus 4.7 의 낮은 노력 단계는 Opus 4.6 의 중간 노력 단계와 거의 동등한 성능을 낼 것입니다.

다섯, 추론 제어 메커니즘: xhigh, 작업 예산 및 /ultrareview

Opus 4.6 에서 발생한 사용자 신뢰 문제가 있었습니다: 2월 9일 적응적 사고를 기본 모드로 전환하고, 3월 3일 Claude Code 의 기본 추론 깊이를 최고 단계에서 중간 단계로 변경한 사건이 있었습니다. "지능, 지연, 비용 사이의 균형을 이루었다"는 이유로 사용자들이 "지능 저하"라고 지칭하며, AMD 의 한 고위 집행 이사가 GitHub 의 의심글이 광범위하게 전파되었습니다.

Opus 4.7 의 응답은, 추론 깊이 제어를 사용자에게 더 명시적으로 넘기는 것입니다.

높은 노력 단계: 새로 추가된 추론 강도 수준으로, 기존의 high 와 max 사이에 위치합니다. Claude Code 는 현재 모든 계획의 기본 단계를 xhigh 로 업데이트했습니다.

그러나 개발자 커뮤니티는 xhigh에 대해 직접적인 질문을 하였습니다. Reddit 사용자의 질문은 다음과 같습니다: "Opus 4.6는 기본적으로 medium이며, 4.7는 기본적으로 xhigh입니다. 이 결정 뒤에있는 이유를 알고 싶습니다. 노력을 높이면 더 많은 토큰 사용량이 발생할 것이기 때문입니다."

다시 말해, 사용자가 본 것은 사용자에게 제어를 다시 돌려주는 것으로 보이는 수정이지만, 실제로는 기본 설정이 높아져 동일한 작업에 더 많은 토큰이 필요하다는 것을 의미합니다. 토크나이저 변경이 중첩되어 두 번의 비용 증가가 발생합니다.

작업 예산 (베타): 장기 작업에 대한 토큰 예산 제어 메커니즘입니다. 개발자는 총 토큰 예산을 설정합니다 (최소 20,000), 모델은 실행 중에 잔여 잔액을 실시간으로 볼 수 있으며, 이를 기반으로 리소스를 할당하여 진행 중에 토큰 초과로 중단되지 않도록하고 불필요한 계산 낭비를 방지합니다.

Claude Code의 새로운 /ultrareview 명령어: 전용 코드 검토 세션, 버그 식별 및 설계 문제에 중점을 둔 깊은 검토를 실행하며, Pro 및 Max 사용자에게 매월 3회 무료 사용 허용됩니다.

Max 사용자를 위한 자동 모드 개방: 이전에는 엔터프라이즈 플랜에만 있었지만, 이제 Max 사용자도 사용할 수 있습니다. Claude는 자동 모드에서 자체 결정을 내릴 수 있어 사용자에게 중간에 물어보는 횟수를 줄일 수 있습니다. Claude Code 팀 리더인 Boris Cherny의 말에 따르면: "Claude에게 작업을 주고 그것을 실행하도록하고, 이미 검증 된 결과를 확인해주세요."

6. 점수 패닝: 어디에서 이겼고 어디에서 졌는가

다음은 현재 공개 된 주요 벤치마크 데이터입니다 (출처: Anthropic 공식 시스템 카드 및 협력사 평가).

컴퓨터 및 엔지니어링 (Opus 4.7 우수함)

시각 및 멀티모달 (Opus 4.7 크게 우수함)

지식 작업 (Opus 4.7 우수함)

평가 종합 (Opus 4.7에서 분명한 발전)

일반적 추론 (세 가지 기본적인 고르기)

이 벤치마크는 포화 상태에 도달했으며 더 이상 유효한 경쟁 장벽이 아닙니다.

연구형 과제 (GPT-5.4 선두, Opus 4.7 후퇴)

장문맥 (Opus 4.7 대폭 후퇴)

요약 분류 논리: 프로그래밍, 엔지니어링 에이전트, 시각, 금융 법률 지식 작업 네 영역에서 Opus 4.7이 분명한 우위를 보여줍니다; 연구 집중 작업 및 오픈 웹 검색에서 GPT-5.4가 더 강력합니다; Opus 4.7은 자신의 선조보다도 훨씬 부족한 장문맥 시나리오에서 이전 단계와 비교했을 때 매우 부정적인 성능을 보입니다. 이 점이 가장 주의를 기울여야 할 부분입니다.

7. 보안 장벽: Mythos의 돌파구

이 부분은 종종 출시 문서 안에서 뛰어넘어지는 "보안 규정 성명"으로 간주되지만, 현재 Anthropic 전략을 이해하는 데 중요합니다.

4월 7일, Anthropic은 Project Glasswing을 발표했습니다: Apple, Google, Microsoft, Nvidia, Amazon, Cisco, CrowdStrike, JPMorgan Chase 및 Broadcom과 같은 9개 협력사에게 특별히 네트워크 보안 시나리오에 사용되는 Claude Mythos 미리보기를 제공했습니다.

Mythos는 Anthropic의 지금까지 가장 강력한 모델로, The Hacker News에 따르면 제로데이 취약점을 자체 발견할 수 있으며 주요 OS 및 브라우저에서 수천 개의 알려지지 않은 취약점을 찾아냈습니다. 하지만 이 능력 때문에, 이 모델은 중대한 남용 위험을 가짐에 따라 공개적으로 배포되지 않았습니다.

Opus 4.7는 이 라인에서 첫 번째 테스트 샘플입니다. Anthropic은 훈련 단계에서 모델의 네트워크 보안 공격 능력을 적극적으로 감소시키고(동시에 방어 능력은 최대한 유지하고) 고위험 네트워크 보안 요청을 실시간으로 탐지하고 차단하는 자동 장벽 시스템을 구축했습니다. 공지문에는 다음과 같이 기술되어 있습니다: "우리는 Opus 4.7의 실제 배포 를 통해 이 보채기벽의 효과적인지를 배우고, 이후 Mythos 수준 모델로 확장할 예정입니다."

다시 말해서, Opus 4.7를 사용하는 모든 개발자는 Anthropic이 보안 장벽의 경계를 보정하는 데 도움을 주고 있습니다.

Gizmodo의 평가: 이번 릴리스는 "자사의 새로운 모델의 일반적인 성능이 다른 선택지보다 떨어진다는 것을 두드러지게 알리는 대담한 마케팅 전략"을 채택했는데, 이는 플래그십 릴리스에서 매우 드문 일입니다.

보안 전문가가 합법적인 펜 테스트, 취약점 연구 또는 레드팀 테스트에 Opus 4.7을 사용해야 하는 경우, 사이버 확인 프로그램에 가입해야 합니다.

8. 가격 및 이전: 명목은 같지만 실질적으로 오른

가격: 입력은 1백만 토큰 당 $5, 출력은 1백만 토큰 당 $25로 Opus 4.6과 동일합니다. API 모델 ID는 claude-opus-4-7입니다. 사용 가능한 플랫폼으로는 Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Foundry가 포함되어 있으며, GitHub Copilot도 이미 온라인에 동기화되었습니다.

그러나 앞서 말한 바와 같이 tokenizer 변경으로 인해 동일한 입력으로 약 1.0-1.35배의 토큰이 생성되며, 더 높은 기본 노력 수준의 생각 토큰이 중첩됨에 따라, 장기 작업 에이전트 워크플로에 대한 실제 비용은 Opus 4.6과 유사한 설정에서 2-3배 높을 수 있습니다.

Anthropic은 동시에 Claude Code의 캐시 TTL을 1시간에서 5분으로 단축했습니다. 이는 컴퓨터를 5분 이상 떠난 후 돌아오면 컨텍스트 캐시가 만료되어 다시로드해야 하며, 토큰이 더 빨리 소비됨을 의미합니다. Reddit 커뮤니티에서는 "폭포보다 빠르게 잔액이 타강한다"는 사용자들의 불평이 이미 많이 등장했습니다.

기존 Opus 4.6 사용자를 위한 파괴적 변경 목록:

1. 확장된 Thinking Budgets 매개변수가 제거되어 입력 시 400 오류가 반환되며, 적응적 사고 모드로 변경해야 합니다.

2. Temperature, top_p, top_k 등의 샘플링 매개변수가 제거되어 프롬프팅을 사용하여 출력 동작을 제어해야 합니다.

3. 더 엄격한 문자 그대로의 지침 준수——Opus 4.6에 맞춘 prompt는 다시 테스트되어야 하며, 모델 ID를 직접 전환할 수 없음

4. 토크나이저 변경으로 토큰 수가 변경되었으며, 실제 트래픽에서 샘플을 실행한 후 완전한 이전을 수행하는 것이 좋음

5. 기본 출력에는 더 이상 추론 토큰 요약이 포함되지 않으며, 다시 가져 오려면 명시적으로 display: summarized를 설정해야 함

실용적 조언: Anthropic의 공식 이전 가이드는 공식적인 전환 전에 대표적인 프로덕션 트래픽으로 Opus 4.7을 실행하여 토큰 소비 및 작업 품질을 비교한 후 결정해야 함.

정확한 검도를 꺼내면, 가장 무서운 것

Opus 4.7은 명확한 타깃을 가진 업그레이드이며, 명확한 비용이 드는 업그레이드입니다. 또한 이러한 것들은 Anthropic이 직접 설계하였고, 많은 면에서 당신이 그것의 대가가 되야 합니다.

이 모델이 발전한 면:

· SWE-bench Verified는 87.6%, SWE-bench Pro는 64.3%, CursorBench는 70%, Rakuten은 3배의 프로덕션 작업——이들은 프로덕션 환경에서 느낄 수 있는 프로그래밍 역량 향상입니다

· 시각 능력 재구축 (XBOW 54.5% → 98.5%, 해상도 3배 증가, 픽셀 1:1 대응), 컴퓨터 사용에 신뢰성 있는 배포 장벽을 제공합니다

· xhigh 등급, 작업 예산, /울트라리뷰, "지능의 문"에 대한 명시적인 대응

· BigLaw는 90.9%, Finance Agent는 64.4%로, 금융 법률과 같은 전문 지식 업무에서 명확한 선도

포기된 면:

· MRCR v2 @1M은 78.3%에서 32.2%로 하락하여, 장기적인 문맥 능력이 거의 반으로 감소

· BrowseComp가 83.7%에서 79.3%로 하락하여, GPT-5.4와 Gemini 3.1 Pro의 검색 능력이 모두 능가함

· 토크나이저 변경 + 기본 노력 증가 + 캐시 TTL 단축 = 삼중 내재 가격 상승

· Mythos가 누르고 있어, Anthropica는 더 강력한 패를 쥐고 있지만 내지 못하고 있는 것을 의미함

이번 릴리스는 가장 진짜로서, "가장 강력한 모델"이나 "가장 강력한 공개 모델"이 아닌, 명확한 선택을 통한 반복이다.

최근 소식에 따르면, Claude Code의 2월 연간 수익이 이미 250억 달러에 이르렀다. Opus 4.7이 이 온라인에서의 다음 도박이다.

프로그래밍과 시각은 덧셈, 긴 문맥과 검색은 뺄셈, 가격 명목상 유지되지만 청구서는 급증함. Anthropica는 Opus 4.7을 사용하여 균형을 맞추려고 하고 있음 - Opus 4.6에서의 신뢰 손상을 보완하려 하면서도 Mythos급 모델의 미래적인 더 큰 개방성에 대한 안전 장벽 실전 연습을 원함. 더 중요한 것은, Anthropica가 현재 선도적인 위치를 최대한 활용하여 제품에 대한 사용자의 애정을 세대별 제품에 대한 결함이 있음에도 불구하고 여전히 끊임없이 필요로 하는 관성으로 전환하고, 그 후에 사과 등 성숙기에 진입한 회사가 가지고 있는 것처럼 사용자의 애정과 도박의 생태계에 대한 실제 상업적 가치를 구축하려고 하는 것이다.

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