Claude Opus 4.7 у 20 разів швидше за людей: ШІ-агент перепрограмував робособаку без допомоги інженерів
Anthropic продовжує дивувати ринок. У рамках оновленого експерименту Project Fetch модель Claude Opus 4.7 повністю взяла на себе керування чотириногим роботом — і зробила це в 20 разів швидше, ніж команда інженерів-людей. Це не просто черговий бенчмарк: це демонстрація того, як ІІ-агент починає витісняти людину з циклу розробки та налаштування фізичних систем.
У першій фазі тесту, ще в серпні 2024 року, учасники без досвіду в робототехніці покладалися на ІІ лише як на помічника. Тепер же сценарій змінився кардинально. Claude Opus 4.7 працював практично автономно під мінімальним контролем дослідника. Нейромережа самостійно виконала весь цикл завдань:
- підключилася до датчиків відео та лідару;
- написала програму для ручного керування;
- створила систему моніторингу траєкторії;
- налаштувала алгоритм розпізнавання об'єктів.
Результати вражають: Opus 4.7 виявився в 18 разів швидшим за команду, яка використовувала попередні версії ІІ, і в 37 разів швидшим за людей, які працювали без допомоги чат-бота. Код, написаний моделлю, виявився в десять разів компактнішим за людський. Це свідчить не лише про швидкість, а й про якісно інший рівень оптимізації.
Примітно, що Anthropic не впроваджувала спеціалізованих алгоритмів для керування «залізом». Прогрес у робототехніці став, за словами команди, побічним ефектом загального масштабування мовних моделей. Це важливий сигнал для інвесторів: універсальні ІІ-системи дедалі ближчі до того, щоб працювати з фізичним світом так само ефективно, як із кодом.
Однак не обійшлося без обмежень. Claude все ще не справляється із завданнями, які потребують точного фізичного зворотного зв'язку в реальному часі. Модель довела робота до цілі, але не змогла акуратно підштовхнути м'яч — завдання, у якому люди поки що залишаються неперевершеними.
В Anthropic впевнені: індустрія вступає в еру «фізичних ІІ-агентів». Уже в найближчі роки нейромережі зможуть використовувати стандартні інструменти та обладнання так само природно, як сьогодні працюють із програмним кодом.
Думка експерта: Цей експеримент — чіткий сигнал для ринку. Тренд на автономних ІІ-агентів, здатних не лише писати код, а й керувати реальними пристроями, лише набиратиме обертів. Інвесторам варто придивитися до проєктів, які інтегрують LLM із робототехнікою, — це може стати наступним великим драйвером зростання в крипто- та технологічному секторах.