🚀 Claude Opus 4.7 mocno miesza na szczycie modeli AI
#BLOG
Claude Opus 4.7 wśród liderów
W 2026 to już nie działa. Różnice między modelami przestały być liniowe, a zaczęły być kontekstowe — zależą od tego, do czego ich używasz, jak wygląda Twój workflow i ile jesteś gotów zapłacić za „inteligencję”.
W tym krajobrazie Claude Opus 4.7 od Anthropic faktycznie miesza na szczycie. Nie dlatego, że „pisze najlepszy kod” w prostych zadaniach, ale dlatego, że zaczyna sensownie działać w trybie agentowym — czyli tam, gdzie modele przestają być narzędziem, a zaczynają być współpracownikiem.
🚀 Wyścig modeli AI przyspiesza — tylko że to już nie jest wyścig o jakość
Jeszcze niedawno dyskusje o modelach AI wyglądały jak porównywanie kart graficznych: więcej punktów w benchmarku = lepszy model. Dziś to podejście kompletnie się rozjeżdża z rzeczywistością projektową.
W praktyce nie wygrywa model, który „najlepiej pisze kod”, tylko ten, który:
— dowozi sensowne rezultaty w dłuższym procesie
— nie gubi kontekstu po kilku iteracjach
— nie przepala budżetu szybciej niż zespół zdąży powiedzieć „deploy”
Na tym tle Claude Opus 4.7 od Anthropic faktycznie robi wrażenie, szczególnie w zadaniach agentowych. Potrafi wejść w repo, zrozumieć strukturę, zaproponować zmiany w kilku miejscach naraz i iterować. To nie jest już poziom „napisz funkcję”, tylko raczej „ogarnij mi feature i wróć z sensowną propozycją”.
Tyle że im bardziej model przypomina myślącego developera, tym bardziej zaczyna kosztować jak zespół developerów.
I tu dochodzimy do tematu, który większość materiałów marketingowych omija szerokim łukiem.
Tokeny, czyli nowy rachunek za infrastrukturę
W realnym użyciu największym ograniczeniem nie jest dziś jakość modeli, tylko ich ekonomia działania.
Modele agentowe są „gadane”. Analizują, planują, rozpisują kroki, poprawiają się. To brzmi świetnie — dopóki nie zobaczysz zużycia tokenów przy większym zadaniu. Nagle okazuje się, że coś, co wyglądało jak prosty feature, generuje setki tysięcy tokenów w tle.
Z naszych obserwacji wynika, że podejścia różnych dostawców mocno się tutaj rozjeżdżają. Modele od Anthropic częściej idą w stronę „rozumowania na głos”, co daje lepszą przejrzystość procesu, ale też wyższy koszt. Z kolei Codex 5.4 High od OpenAI częściej skraca drogę — mniej tłumaczy, szybciej dochodzi do wyniku, zwykle zużywając mniej tokenów przy podobnych zadaniach.
To nie jest kwestia tego, który model jest „lepszy”. To są różne strategie:
- — jeden optymalizuje pod jakość procesu
- — drugi pod efektywność wykonania
Dla firmy IT oznacza to coś bardzo konkretnego: wybór modelu przestaje być decyzją technologiczną, a zaczyna być decyzją kosztową i architektoniczną. Dokładnie tak, jak kiedyś wybór między monolitem a mikroserwisami.
Źródło zdjęcia: www.anthropic.com
AI przyspiesza development… lokalnie
Najczęściej powtarzany slogan brzmi: „AI zwiększa produktywność programistów”. I tak — zwiększa. Tylko że głównie na poziomie pojedynczych zadań.
Globalnie obraz jest bardziej skomplikowany.
Bo oprócz przyspieszenia dochodzą nowe koszty:
- — weryfikacja wygenerowanego kodu
- — poprawianie rzeczy, które „prawie działają”
- — analiza decyzji, których nikt w zespole świadomie nie podjął
Efekt jest taki, że bez doświadczenia bardzo łatwo wpaść w pułapkę:
— szybciej produkujemy kod, wolniej budujemy system
I to widać szczególnie tam, gdzie AI trafia do mniej doświadczonych zespołów. Output wygląda dobrze na pierwszy rzut oka, ale pod spodem zaczyna się kumulować chaos: niespójne wzorce, powielone logiki, brak kontroli nad architekturą. Senior developer z AI to multiplier. Junior z AI — często generator problemów, tylko szybciej.
Źródło zdjęcia: www.anthropic.com
Największa zmiana: z kodowania na sterowanie
To, co faktycznie zmienia się w 2026, nie dotyczy samego kodu, tylko sposobu myślenia o jego tworzeniu.
Coraz mniej czasu spędza się na implementacji, a coraz więcej na:
- — definiowaniu problemu
- — pilnowaniu kontekstu
- — kontrolowaniu jakości decyzji podejmowanych przez model
Pojawia się też zupełnie nowy, niedoceniany problem: zarządzanie kontekstem. Modele nadal mają tendencję do dryfowania — po kilku iteracjach potrafią zapomnieć wcześniejsze założenia, nadpisać dobre rozwiązania gorszymi albo wprowadzić regresje w miejscach, których nikt już nie monitoruje.
Dlatego rośnie znaczenie ludzi, którzy potrafią:
- — dobrze „karmić” model informacją
- — skracać kontekst bez utraty sensu
- — wiedzieć, kiedy przerwać generowanie i przejąć kontrolę
Brzmi banalnie, ale w praktyce to jest dziś jedna z najbardziej wartościowych kompetencji w pracy z AI.
Na horyzoncie pojawiają się też nowe byty, jak Claude Mythos, które mogą próbować rozwiązać część tych problemów — szczególnie w obszarze długotrwałego rozumowania i stabilności kontekstu. Na razie trudno powiedzieć, czy to realny przełom, czy tylko marketingowa zajawka. Ale jeśli ktoś dowiezie model, który utrzymuje spójność przez dłuższy proces decyzyjny bez eksplozji kosztów, to faktycznie możemy mówić o zmianie porównywalnej do przejścia na języki wysokiego poziomu.
Ogólny wynik niewłaściwego (niezgodnego) zachowania na podstawie naszego zautomatyzowanego audytu behawioralnego. W tej ocenie Opus 4.7 stanowi umiarkowaną poprawę względem Opus 4.6 i Sonnet 4.6, jednak Mythos Preview nadal wykazuje najniższy poziom takich niepożądanych zachowań. Źródło zdjęcia: www.anthropic.com
Jakie wnioski?
Na koniec zostaje rzecz najmniej efektowna, ale najważniejsza: doświadczenie. AI nie eliminuje potrzeby dobrych architektów — ono ją wzmacnia. Bo im łatwiej generować kod, tym łatwiej wygenerować coś, co będzie problemem za pół roku.
AI jest świetnym narzędziem.
Ale nadal tylko narzędziem.
I dokładnie jak z każdą potężną technologią — różnica między przewagą a katastrofą leży w tym, kto jej używa i jak bardzo rozumie konsekwencje.
Wynik na wewnętrznej ocenie agentowego kodowania w funkcji zużycia tokenów na każdym poziomie wysiłku. W tej ewaluacji model działa autonomicznie na podstawie jednego polecenia użytkownika, a wyniki mogą nie być reprezentatywne dla zużycia tokenów w interaktywnym programowaniu. Źródło zdjęcia: www.anthropic.com
PODCAST
Kiedy AI zastąpi programistów?
Nasz CTO Jakub Strychowski w najnowszym podkaście Mateusza Bogolubowa odpowiada na jedno z najczęściej zadawanych pytań ostatnich kilkunastu miesięcy: kiedy i czy w ogóle AI zastąpi programistów?
PRZECZYTAJ INNY ARTYKUŁ
Jak firmy zyskały dzięki Mendix – 3 case study
Poznaj trzy przykłady firm, które dzięki low-code Mendix przyspieszyły rozwój, zautomatyzowały procesy i zwiększyły efektywność działania.
14 min
Low-code
Low-code z Mendix
Jako certyfikowany partner Mendix w Polsce pokażemy Ci, jak technologia low-code zmieni konkurencyjność Twojej firmy.
10 min
Low-code
3Qcode na wydarzeniach No-Code i Low-Code w 2025 roku
Podsumowanie pierwszych 6 miesięcy roku i naszej obecności na branżowych wydarzeniach no-code/low-code.
7 min
News
Gartner – 10 strategicznych trendów technologicznych
Trendy technologiczne Gartnera to kompas, który pomaga poruszać się w dynamicznie zmieniającym się świecie biznesu.
10 min
TOP 10
Webflow – wszystko, co musisz wiedzieć o platformie no‑code
Webflow to platforma no-code do tworzenia stron internetowych, stworzona z myślą o osobach i firmach, które chcą projektować profesjonalne strony bez konieczności tradycyjnego kodowania.
10 min
No-codeAI
Nowy model O3 od OpenAI przewyższa człowieka
Najnowszy model OpenAI, o kryptonimie O3, osiągnął wyniki przewyższające wydajność człowieka ustanawiając nowy standard możliwości sztucznej inteligencji.
12 min
AI
12 Days of OpenAI, czyli najnowsze osiągnięcia AI
Kampania “12 Days of OpenAI” to seria codziennych premier produktów i aktualizacji, które prezentują przełomowe osiągnięcia w sztucznej inteligencji.
14 min
IT stories
Jak pracujemy zdalnie w 3Qcode
Płyniemy tą łajbą 100% zdalnie, dowiedz się, jak wygląda nasza współpraca zespołowa. Posłuchaj głosu deweloperów!
14 min
IT stories
3Qcode prelegentem na No Code Days 2024
Jacek Zawadzki, CEO 3Qcode, prelegentem podczas No Code Day 2024. Jak no-code wpiera transformację cyfrową firm?
5 min
EventsNews
Green AI: nowy trend w tworzeniu oprogramowania
Szybko rozwijający się ruch, którego celem jest minimalizowanie wpływu systemów AI na środowisko i śladu węglowego, przy jednoczesnym wspieraniu zrównoważonych innowacji.
10 min
AI
Act One by Runway odblokowany dla wszystkich!
Dowiedz się, czym jest Act-One, innowacyjne narzędzie opracowane przez Runway, które umożliwia tworzenie ekspresyjnych animacji postaci przy użyciu prostych nagrań wideo.
13 min
NewsAI
3Qcode oficjalnym partnerem Mendix w Polsce
Z radością ogłaszamy, że 3Qcode oficjalnie dołączyło do sieci partnerów Mendix w Polsce, co pozwala nam wspierać firmy w przyspieszaniu ich cyfrowej transformacji.
10 min
Low-codeNews
Najlepsze platformy No-Code/Low-Code w 2026
Platformy No‑Code i Low‑Code to idealne narzędzia do szybkiego tworzenia i modyfikowania aplikacji, bez potrzeby angażowania dedykowanych zespołów deweloperskich.
15 min
No-codeTOP 10
Czy studia IT są jeszcze potrzebne, aby być programistą?
Mariusz próbuje odpowiedzieć na pytanie, czy studia informatyczne są naprawdę konieczne, czy raczej jednym z wielu sposobów na osiągnięcie sukcesu.
15 min
IT stories
Bielik – AI made in Poland
Poznaj polski model językowy z kategorii LLM (Large Language Models) o potencjale 11 miliardów parametrów! Do „trenowania” Bielika wykorzystano dwa najszybsze superkomputery w Polsce.
10 min
AI
10 przykładów, w których AI okazała się game-changerem
Zobacz konkretne przykłady, w których AI naprawdę okazała się game-changerem, zmieniając branże od archeologii po rolnictwo z niespotykaną dotąd efektywnością.
10 min
TOP 10AI
Jakie są wady i zalety No-Code?
Poznaj wady i zalety No-Code. Ekspert od AI wyjaśnia na praktycznych przykładach, kiedy warto korzystać z platform bez kodowania.
12 min
No-code
TOP 10 narzędzi AI dla marketingu
Odkryj 10 najlepszych narzędzi AI w marketingu, z których korzystają największe marki, aby przyspieszyć wzrost i zaangażowanie klientów.
11 min
TOP 10AI
No-Code na targach logistycznych MTTSL 2024
Jako 3Qcode pojawiliśmy się na targach MTTSL, aby promować rozwiązania No-Code dla branży logistycznej w Polsce.
5 min
Events
Copilot od Creatio – synergia GenAI i No-Code
Odkryj Copilot Creatio – połączenie GenAI i platformy no-code, które pozwala szybciej tworzyć inteligentne automatyzacje i procesy.
13 min
AI