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从wav到Ogg Opus 以及使用java解码OPUS
Ogg 与 Opus 随着音视频应用的越来越广泛，工业界有了越来越多的编解码器，比如Speek,Opus Opus编解码器是专门设计用于互联网的交互式语音和音频传输。 OPUS编解码 https://github.com/lostromb/concentus 是一个纯java库，可以编解码OPUS。 OPUS一般是分帧编码，比如一个320采样点（640字节）的数据，编码后为70多个字节，和PCM一样，编码后的OPUS不能直接播放： 无法从文件本身获取音频的元数据(采样率,声道数,码率等) 缺少帧分隔标识 java 解码OPUS文件 通过ffmpeg可以轻松的将wav转换为opus文件，本质是一个ogg封装的opus，我们可以通过vorbis-java 来读取opus文件。 通过OpusInfoTool，可以打印OPUS文件信息： Processing file "C:\Users\jqpeng\Downloads\opus\wav16k.opus" Opus Headers
4.7K31发布于 2021-04-14 Claude Opus 4.7深夜上线，评分碾压
相比于一个月前还处于统治地位的 4.6 版本，Opus 4.7 在逻辑推理与工程实践上实现了代际跨越。 表1：Claude 家族内部核心指标对比测评维度Opus 4.6 (旧版)Opus 4.7 (最新版)技术增幅SWE-bench Pro (代码工程)53.4%64.3%提升 20.4%GPQA (研究生推理 二、同行对比，Opus 4.7 与 GPT-5.4 的博弈为了更清晰地定位 Opus 4.7 在行业中的坐标，我们将它与目前公认的强力对手 GPT-5.4 进行了全方位对标。 表2：Claude Opus 4.7 与 GPT-5.4 核心对标指标维度GPT-5.4 (Turbo版)Claude Opus 4.7胜出者复杂财务逻辑核算准确率81.5%89.7%Claude 胜代理任务自主成功率 通过其提供的多版本灰度测试功能，你可以清晰地看到 Opus 4.7 在真实业务场景下的实际 Token 消耗。
1.1K30编辑于 2026-04-17- 来自专栏院长运维开发
Ubuntu下opus的编译安装
一、下载 地址：https://archive.mozilla.org/pub/opus/opus-1.2.1.tar.gz 二、解压 tar xvf opus-1.2.1.tar.gz 三、安装 .
76320编辑于 2022-03-10 - 来自专栏AI
Jetbrains Air IDE 更新：支持Opus4.7!
2️⃣Opus4.7：更聪明、更严谨的代码大师升级细节：ClaudeAgent和Junie现在支持Opus4.7模型相比Opus4.6，在处理复杂、长时间运行的编码任务时更加严谨和一致适合那些以前需要你密切监督的工作技术解读 ：Opus4.7的提升主要体现在长期任务的一致性和复杂逻辑的严谨性上。 2.从单一到多元支持Opus4.7、提供Fast/Standard模式、多种权限级别——这些选择权体现了对场景多样性的尊重。没有银弹，只有合适的工具。
18510编辑于 2026-04-23 - 来自专栏walterlv - 吕毅的博客
让 Directory Opus 支持 Windows 10 的暗色主题
使用 Directory Opus 替代 Windows 自带的文件资源管理器来管理你计算机上的文件可以极大地提高你的文件处理效率。 本文介绍如何将 Directory Opus 打造成搭配 Windows 10 的暗色主题。 ---- Directory Opus 主题支持 Directory Opus 在安装完之后的默认主题样式是下面这样的： 然而，我的 Windows 10 的主要界面都是暗黑色的： 那么，请在 Directory Opus 顶部菜单中选择 设置 -> 主题： 然后点击左下角的下载主题去网上下载一款主题。 / Themes - Directory Opus Resource Centre Plain / Default Theme - Themes - Directory Opus Resource Centre
1.8K50编辑于 2023-10-22 Claude Opus 4.7 来了，编程能力又炸了
对比，Opus 4.7 在大多数任务上超过了 Opus 4.6，以及 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro：Claude Opus 4.7 跨领域 Benchmark 对比它比 Opus Anthropic 官方说，Opus 4.7 在高级软件工程上是 Opus 4.6 的「显著提升」，尤其是在那些最难的任务上这话我本来要打个折，但看了一圈测试用户的反馈之后，我信了几个让我印象深刻的数据 ：Cursor：在 93 个编程任务的 benchmark 上，任务解决率比 Opus 4.6 **提升了 13%**，包括 4 个 Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 都搞不定的任务Rakuten ：在 SWE-bench 上，Opus 4.7 解决的真实生产 bug 是 Opus 4.6 的 3 倍。 （implicit-need tests）的模型视觉能力：分辨率翻了 3 倍多这次 Opus 4.7 的视觉升级幅度相当大之前的 Claude 模型能接受的图片分辨率，现在 Opus 4.7 可以接受最长边
48720编辑于 2026-04-17Anthropic Mythos 不只是更强的 Opus
所以先不急着谈风险，先看Mythos到底比Opus4.6强在哪里。如果只看Anthropic自己公开的能力表，Mythos和Opus4.6之间已经不是小幅领先。 SWE-BenchPro上，Anthropic公布的Mythos是77.8%，OpenAI公布的GPT-5.4是57.7%，Google公布的Gemini3.1Pro是54.2%，Anthropic自家上一代Opus4.6 Anthropic写道，Opus4.6在内部评估中的autonomousexploitdevelopment成功率总体接近0%，而Mythos“isinadifferentleague”。 以Firefox147JavaScript引擎漏洞为例，Opus4.6在几百次尝试里只成功把漏洞推进成exploit两次；Mythos则做出了181次workingexploits，另外29次达到寄存器控制 在他们对约千个OSS-Fuzz开源仓库、约7000个entrypoints的内部测试里，Opus4.6和Sonnet4.6大多停留在低层级crash，而Mythos除了显著增加tiers1–4的crash
30110编辑于 2026-04-09- 来自专栏星河细雨
Anthropic Mythos - 不只是更强的 Opus
所以先不急着谈风险，先看 Mythos 到底比 Opus 4.6 强在哪里。 如果只看 Anthropic 自己公开的能力表，Mythos 和 Opus 4.6 之间已经不是小幅领先。 Anthropic 公布的 Mythos 是 77.8%，OpenAI 公布的 GPT-5.4 是 57.7%，Google 公布的 Gemini 3.1 Pro 是 54.2%，Anthropic 自家上一代 Opus Anthropic 写道，Opus 4.6 在内部评估中的 autonomous exploit development 成功率总体接近 0%，而 Mythos “is in a different league 以 Firefox 147 JavaScript 引擎漏洞为例，Opus 4.6 在几百次尝试里只成功把漏洞推进成 exploit 两次；Mythos 则做出了 181 次 working exploits 在他们对约千个 OSS-Fuzz 开源仓库、约 7000 个 entry points 的内部测试里，Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 大多停留在低层级 crash，而 Mythos 除了显著增加
29920编辑于 2026-04-13 - 来自专栏天意生信俱乐部
Claude Opus 4.1 模型发布！编程实力遥遥领先！
刚刚，Claude Opus 4.1 正式发布！ 目前，国内一站式AI工具平台——天意科研云，已上线 Claude Opus 4.1 模型，无需魔法即可使用。 天意科研云地址：ai.dftianyi.com Anthropic 在发布 Claude Opus 4 不久后，昨天凌晨再次推出 Claude Opus 4.1，编程能力再次提升。 按照官方的说法，Opus 4.1 并不是一次彻底换代，而是对 Opus 4 的深度优化，全面提升了Agent代理任务、现实世界编程和逻辑推理能力。 不仅如此，Opus 4.1 在逻辑推理与智能体相关任务中的能力也得到了明显提升。但加量不加价，Opus 4.1 的定价与 Claude Opus 4 保持一致。 GitHub 指出 Opus 4.1 各个方面都优于 Opus 4，在跨文件代码重构方面的表现尤为突出。
66020编辑于 2025-08-07 我的天，Claude 又大更新了Opus 4.7 ，评分碾压 ！
Opus 4.7 在高级软件工程方面相比 Opus 4.6 有了显著提升，尤其是在处理最复杂的任务方面。 当然这也不是没有代价的： 以下是 Opus 4.7 早期测试的一些亮点： 指令执行能力，Opus 4.7 的表现有了显著提升。 Opus 4.7 在 GDPval-AA 评估中也处于领先水平。 内存占用方面，Opus 4.7 更擅长利用文件系统内存。 Opus 4.7 是 Opus 4.6 的直接升级版，但有两个变化值得关注，因为它们会影响 token 的使用。首先，Opus 4.7 使用了更新的分词器，改进了模型处理文本的方式。 -4-7），提供了从 Opus 4.6 升级到 Opus 4.7 的更多建议。
24210编辑于 2026-04-17Claude 4.5 Sonnet Opus Haiku：性能对比与选型指南
Claude4.5系列作为先进的语言模型，推出了三款子模型：Sonnet、Opus和Haiku，每一款模型都在不同的应用场景中展现出独特的优势。 适用场景：内容创作文案生成中小型企业日常任务优势：性价比高，适合预算有限的团队响应时间适中，适合中等复杂度任务输出稳定，适合连续任务2.Opus4.5：强大推理与高并发支持Opus4.5在推理能力和多步骤任务的处理上具有明显优势 Opus4.5：专为高复杂度任务设计，推理能力强，适合金融、法律等领域。Haiku4.5：适合快速响应的短文本任务，能够高效处理大量简单请求。 2.需要深度推理和多步骤任务的应用选择Opus4.5，适合高复杂度任务和多步骤推理的应用，如金融报告和法律文档生成。 四、总结Claude4.5系列通过Sonnet、Opus和Haiku提供了不同的模型选择，满足了从常规创作到高并发、大规模任务的多种需求。
11.4K70编辑于 2026-01-26- 来自专栏算法+
音频压缩编码 opus 附完整C++代码示例
项目官方地址: https://opus-codec.org/ 维基上的描述: Opus是一个有损声音编码的格式，由Xiph.Org基金会开发，之后由互联网工程任务组（IETF）进行标准化，目标用希望用单一格式包含声音和语音 Opus格式是一个开放格式，使用上没有任何专利或限制。 Opus集成了两种声音编码的技术：以语音编码为导向的SILK和低延迟的CELT。Opus可以无缝调节高低比特率。 Opus具有非常低的算法延迟（默认为22.5 ms），非常适合用于低延迟语音通话的编码，像是网络上的即时声音流、即时同步声音旁白等等，此外Opus也可以通过降低编码比特率，达成更低的算法延迟，最低可以到 在多个听觉盲测中，Opus都比MP3、AAC、HE-AAC等常见格式，有更低的延迟和更好的声音压缩率。 示例代码位置： https://github.com/cpuimage/opus/blob/master/example/opus.cpp 贴上完整C++代码: #include <opus_types.h
4.6K70发布于 2018-04-23 Claude Sonnet 和 Opus 的区别：深入剖析与选型指南
性能表现：各有所长，适应不同需求复杂任务处理能力Claude Opus 堪称处理复杂任务的 “王者”。在面对高度复杂、需要深度推理和精细理解的任务时，Opus 展现出了卓越的性能。 以复杂代码库的重构为例，Opus 能够深入分析代码结构，理解各个模块之间的复杂依赖关系，并准确地进行重构操作。在处理多步骤、逻辑复杂的问题时，Opus 也能够有条不紊地梳理思路，给出高质量的解决方案。 在 Rakuten 测试中，Opus 4 能够连续 7 小时自主编程且性能稳定，而 Sonnet 4 虽稳定但在长时间任务处理能力上不及 Opus 4。 虽然速度不及 Sonnet，但 Opus 在稳定性和准确性方面的表现弥补了这一不足，尤其在处理需要高度精确性和深度推理的任务时，Opus 的处理方式更具优势。 以输入成本为例，Sonnet 每百万 token 的输入成本仅为3，而Opus则高达15；输出成本方面，Sonnet 每百万 token 为15，Opus为75。
8.4K10编辑于 2025-08-04- 来自专栏walterlv - 吕毅的博客
Directory Opus 使用命令编辑器集成 TortoiseGit 的各种功能
使用 Directory Opus 替代 Windows 自带的文件资源管理器来管理你计算机上的文件可以极大地提高你的文件处理效率。 本文将教你如何使用 Directory Opus 的命令编辑器功能创建一个命令——跟 TortoiseGit 进行集成。 Directory Opus 相比于 Total Commander 的一大特点便是其鼠标支持，这在“函数”一栏的填写中也有所体现。 我选择了右侧，这跟 Directory Opus 上的多数已有工具栏是保持一致的。 提示信息：上你把鼠标移动到按钮上的时候，将显示的工具提示说明。 因为我们要克隆 Git 仓库需要现在 Directory Opus 里面先进入一个文件夹，然后将 Git 仓库克隆到此仓库中，所以我们实际上是希望拿到 Directory Opus 当前正在浏览的文件夹
1.4K20编辑于 2023-10-22 - 来自专栏算法一只狗
Claude Opus 4.7 发布：更像一个真正能干活的模型了
ClaudeOpus4.7发布：更像一个真正能干活的模型了Opus4.7终于发布了。 一些为早期模型编写的提示词，放到Opus4.7上可能会出现意料之外的结果。因为旧模型往往会宽松理解，甚至直接忽略部分指令，而Opus4.7更倾向于严格按字面执行，所以提示词也需要随之调整。 除了在财务代理评测中取得领先表现，Anthropic的内部测试也显示，Opus4.7相比Opus4.6在分析严谨性、模型构建、演示质量和跨任务整合上都有提升。 图里MCP-Atlas这一项：Opus4.7：77.3%Opus4.6：75.8%GPT-5.4：68.1%Gemini3.1Pro：73.9%4.7更像一个会调工具干活的模型。 还有一个是迁移带来的影响~Opus4.7是Opus4.6的直接升级版，但有两点变化值得提前关注，因为都会影响Token消耗。
35910编辑于 2026-04-18 - 来自专栏DeepHub IMBA
Claude Opus 4.7 系统 Prompt 泄露：其中的10 个核心设计决策解读
prompt： https://www.reddit.com/r/ClaudeAIJailbreak/comments/1sn091h/claude_opus_47_system_prompt_full_extraction
17410编辑于 2026-04-21 Opus 4.7 来了，但 Anthropic 还藏着一个更狠的
Introducing Claude Opus 4.7, our most capable Opus model yet。 Opus 4.7 那列确实全面碾压 Opus 4.6，SWE-bench Pro 从 53% 提到 64%，SWE-bench Verified 从 80% 提到 87%，Agent 式金融分析直接刷出第三方评测的 Opus 4.7 某种意义上就是那个版本做了安全降级之后的产物，训练时专门削弱了网络攻击相关的能力，再配一层自动识别高风险用途的防护。 high 档位上 Opus 4.7 的 Agent 分数大概 65，xhigh 跳到 71，max 冲到 74。Opus 4.6 的 max 才到 61，差出一整个台阶。 Opus 4.7 这次能吃下长边最大 2576 像素的图，大约 375 万像素，是之前 Claude 模型的三倍多。
19510编辑于 2026-04-20Claude Opus 4.6 前景分析：Agent 时代的王者还是昙花一现？
一、技术突破：不止是参数堆砌，而是范式迁移首先得说，Opus 4.6 的升级可不是简单加参数那么简单，它带来了几个革命性的技术突破。 以前分析师、律师、程序员这些高薪职业，核心竞争力是 "处理信息的能力"，现在 Opus 4.6 把这种能力自动化了。 虽然 Opus 4.6 前景光明，但它也面临着不少挑战。 不过总体来看，Opus 4.6 的前景还是非常乐观的。 最后想说，Claude Opus 4.6 的发布不是终点，而是 AI 进入 Agent 时代的新起点。
59910编辑于 2026-04-03- 来自专栏编程小白狼
GPT-5.1 Codex 与 Claude Opus 4.5：2025年AI编程模型巅峰对决
与去年相比，OpenAI的GPT-5.1-Codex-Max（下文简称GPT-5.1 Codex）和Anthropic的Claude Opus 4.5的性能差距已经开始分化。 在标准的SWE-Bench Verified测试中，Claude Opus 4.5以80.9%的准确率领先，而GPT-5.1 Codex的成绩则为77.9%。 Claude Opus 4.5则通过增强的记忆能力和上下文管理，显著提升了处理长任务的能力，其上下文窗口扩展能力令人印象深刻。 但值得注意的是，Claude Opus 4.5相比之前版本已经大幅降价——从每百万token输入15美元/输出75美元降至5美元/25美元，直降66%。 Claude Opus 4.5在安全性方面也有提升，Anthropic称其为“迄今对齐程度最高的模型”，推测其对齐水平在行业前沿模型中也处于领先位置。
1.1K10编辑于 2025-12-18 Claude Opus 4.6 能否从单兵作战到多智能体协作
一、模型能力的全面进化Opus4.6是在Opus4.5基础上的又一次重大飞跃，在多个关键能力上实现了显著跃升。 在MRCRv2的8-needle1M变体测试中，Opus4.6达到76%的分数，而Sonnet4.5仅为18.5%。这意味着Opus4.6在海量文本中寻找特定信息的能力远超同类模型。 在Vending-Bench2测试中，Opus4.6比前代Opus4.5多赚取了3,050.53美元，展示了在长时间任务中的持续注意力。 生命科学：在计算生物学、结构生物学、有机化学和系统发育学测试中，Opus4.6的表现几乎是Opus4.5的两倍。 模型标识符为claude-opus-4-6。定价：5/5/5/25每百万输入/输出token（与Opus4.5持平）。
66301编辑于 2026-02-18
腾讯云开发者
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