Claude Opus 4.7 vs Claude Mythos Preview 综合评测对比分析
Mythos Preview 在编程与推理维度全面领先，但并非同一赛道的竞争者
从基准测试数据来看，Claude Mythos Preview 在几乎所有核心能力维度都处于领先地位，差距在编程类评测上尤为悬殊。以最受行业关注的 SWE-bench Verified 为例，Mythos Preview 得分 93.9%，而 Claude Opus 4.7 为 87.6%；在难度更高的 SWE-bench Pro 上，两者差距扩大至 13.5 个百分点（77.8% vs 64.3%）。Terminal-Bench 2.0 上 Mythos 同样以 82.0% 对 65.4%（Opus 4.6 基准）的成绩大幅领先，反映出其在长时间自主代码任务中已达到接近顶尖人类工程师的操作水平。
科学推理与数学方面，Mythos Preview 在 GPQA Diamond 上得分 94.5%，在 Humanity's Last Exam 无工具条件下得分 56.8%，在 USAMO 数学奥林匹克测试上接近满分（97.6%）。这些数字表明 Mythos 不仅是编码上的代际跃升，也是通用推理能力的全方位突破。
值得注意的是，Opus 4.7 并非停滞不前。相较于 Opus 4.6，Opus 4.7 在 SWE-bench Pro 上从 53.4% 提升至 64.3%，CursorBench 从 58% 升至 70%，且在知识综合类评测（GDPVal-AA）上以 Elo 1753 分领先 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro。这说明 Opus 4.7 已是目前可公开调用模型中的实际第一梯队。
视觉能力是 Opus 4.7 的显著强项，Mythos 在多模态编程方向有独特优势
Opus 4.7 在视觉处理上实现了大幅升级：支持最高 3.75MP（2,576 像素长边）的图像输入，视觉导航精度达 98.5%，是 Opus 4.6（1.15MP，精度 54.5%）的三倍以上分辨率提升。这一改动直接提升了 Opus 4.7 在文档分析、设计稿理解、计算机使用等企业场景下的实用价值。
Mythos Preview 则在 SWE-bench Multimodal（需结合视觉上下文解决编程问题）上得分 59.0%，是 Opus 4.6（27.1%）的两倍有余。但这一评测针对的是"视觉与代码协同推理"这一更专项的能力维度，与 Opus 4.7 侧重的通用视觉识别有所区分。两者的多模态优势并不完全重叠。
可用性与定价差距决定了二者本质上属于不同层级的产品
将 Claude Opus 4.7 与 Mythos Preview 直接做商用价值对比，需要首先厘清一个关键前提：Mythos Preview 目前不对外开放。Anthropic 通过 Project Glasswing 将其限制在 Apple、Google、Microsoft 等 12 家组织内部使用，服务方向集中于关键基础设施的网络安全防御任务。即便将来对外开放，其定价（输入 $25 / 1M tokens，输出 $125 / 1M tokens）也是 Opus 4.7（$5 输入 / $25 输出）的 5 倍，并且最大输出长度仅为 8,192 tokens，远低于 Opus 4.7 的 65,536 tokens。
这意味着对绝大多数开发者和企业而言，Claude Opus 4.7 才是当前实际可选的最强模型，而 Mythos Preview 代表的是 Anthropic 尚未商业化的能力天花板，更多具有基准参照价值，而非直接竞品关系。
综合结论：Mythos 定义上限，Opus 4.7 是当下最强可用选项
从评测数据来看，Claude Mythos Preview 在编程自主性、数学推理与科学理解上均处于全球已知模型的最高水平，其 SWE-bench Verified 93.9% 与 Humanity's Last Exam 56.8% 代表了当前 AI 能力的实际边界。Claude Opus 4.7 则在这一边界之下尽可能缩小差距：视觉能力大幅升级、编程性能超越同期所有公开模型、企业级长上下文处理表现稳健。
对实际用户而言，选择的问题并不存在：Mythos Preview 暂不可用，Opus 4.7 是当下最强可调用选项，且在编程、视觉与知识综合类任务上已与 GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 形成明确性能优势。Mythos Preview 的存在，更多提示了 Opus 系列未来一至两代的能力演进方向。
