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AI 모델 · Anthropic

Claude Opus 4.8

Anthropic 모델 · 2026년 5월 28일 공개. 독립 벤치마크 점수, 종합 지수, 사람 투표 순위와 개발사 발표 점수를 그래프로 정리했습니다.

개발
Anthropic
공개일
이용 방식
API 제공
종합 능력 지수(ECI)
158.2신뢰구간 156.0~160.8
Arena 점수(사람 투표)
146139위 · 투표 64,177표

비슷한 모델과 비교하기사전에서 Claude 알아보기

주요 반응

Claude Opus 4.8은 Anthropic이 직전 세대의 완만한 개선판으로 소개한 모델로, 가격은 Opus 4.7과 같다. 불확실성을 더 솔직히 밝힌다는 점은 호평받았으나, 일부 리뷰는 복잡한 작업의 신뢰성과 한도 소진 속도를 지적했다.

  • 호평Anthropic은 Opus 4.8이 자기 코드의 결함을 알리지 않고 넘길 가능성이 Opus 4.7의 약 4분의 1이라고 밝혔다. 가격은 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 25달러로 그대로다.[1]
  • 엇갈림Simon Willison은 변화를 소폭이라 솔직히 밝히고 불확실성을 더 자주 알리는 점을 반겼다. 다만 오답률이 낮은 것은 정답을 더 맞혀서라기보다 답변을 더 자주 유보한 영향이 크다고 짚었다.[2]
  • 엇갈림CodeRabbit의 코드 리뷰 평가에서 전체 통과율은 68%에서 72%로 올랐지만, 사소한 지적이 늘고 치명적 결함 재현율은 떨어졌다. 약 20만 토큰을 넘으면 성능이 저하되는 경향도 관찰됐다.[3]
  • 비판출시 직후 한 중국어 리뷰는 새 프로젝트 구축에는 강하지만 복잡한 레거시 코드와 심층 분석에서는 환각이 심하다고 평가했다. 기본 설정에서 Pro·Max 한도가 빨리 소진된다는 지적도 담겼다.[4]
  • 엇갈림개발자 커뮤니티에서는 4.6이 짠 코드를 간결하게 정리해 줬다는 호평이 있었다. 반면 4.5 이후 체감 개선이 크지 않아 소폭 업데이트가 이어질수록 변화를 느끼기 어려워질 것이라는 우려도 나왔다.[5]
반응 출처 5개
  1. Introducing Claude Opus 4.8 · anthropic.com
  2. Simon Willison's Weblog (Claude Opus 4.8) · simonwillison.net
  3. Opus 4.8 release (CodeRabbit blog) · coderabbit.ai
  4. Claude Opus 4.8 到底行不行? · news.qq.com
  5. Claude Opus 4.8 (Hacker News) · news.ycombinator.com

출시 기사·리뷰·전문가 평가·개발자 커뮤니티 토론을 LUCAS AI News가 읽고 요약했습니다(2026-10-11 기준). 원문 표현은 옮기지 않았으니 자세한 내용은 출처에서 확인하세요.

영역별 강점

과학수학코딩지식추론공간·학습Claude Opus 4.8Claude Opus 4.8 · 과학: 76백분위Claude Opus 4.8 · 수학: 80백분위Claude Opus 4.8 · 코딩: 점수 없음Claude Opus 4.8 · 지식: 69백분위Claude Opus 4.8 · 추론: 65백분위Claude Opus 4.8 · 공간·학습: 52백분위

같은 시험을 치른 모델 가운데 어디쯤인지(백분위)를 영역별로 평균했습니다. 바깥일수록 상위권이고, 점수가 없는 영역은 가운데 빈 점으로 표시합니다.

Anthropic 모델 흐름

큰 점이 이 모델입니다. 선은 그때까지의 최고 기록입니다.

독립 벤치마크 점수

  • GPQA Diamond과학91%

    94개 모델 중 23위. 대학원 수준의 생물·물리·화학 객관식 문제 198개. 검색으로 답을 찾기 어렵게 만든 문항이다. 오차 ±1.9%.

  • OTIS 모의 AIME수학98.3%

    91개 모델 중 17위. OTIS의 경시대회형 수학 문제 45개. MATH Level 5보다 어렵고 FrontierMath보다 쉽다. 오차 ±1.4%.

  • 46개 모델 중 5위. 연구 수준의 매우 어려운 수학 문제(비공개). 2026년 6월 새 판으로 바뀌기 전 기록이다. 오차 ±2.9%.

  • 57개 모델 중 15위. 연구 수준의 매우 어려운 수학 문제(비공개) 2026년 판의 1~3단계. 오차 ±2.4%.

  • 48개 모델 중 15위. FrontierMath 2026년 판에서 가장 어려운 4단계 문제(비공개). 오차 ±7.8%.

  • 52개 모델 중 17위. 정치·과학·예술·스포츠·지리 등 짧은 사실 질문 1,000개에 검색 없이 답한 정확도. 오차 ±1.6%.

  • 체스 퍼즐추론34%

    60개 모델 중 26위. 체스 엔진으로 새로 만든 퍼즐 100개. 퍼즐마다 최선의 다음 수가 하나 있다. 오차 ±4.8%.

  • 47개 모델 중 14위. 잘 알려진 게임을 퍼즐용으로 바꾼 변형판의 100개 국면. 어떤 게임인지는 일부러 밝히지 않았다. 오차 ±4.8%.

  • 가구 조립 검사공간·학습42.5%

    27개 모델 중 13위. 가구 조립 사진을 보고 조립이 맞는지, 틀렸다면 어느 단계가 틀렸는지 찾는 공간 추론 시험. 오차 ±6.4%.

  • EBR-bench공간·학습28.6%

    21개 모델 중 11위. 덜 알려진 게임 Earthborne Rangers를 반복해서 할수록 점수가 오르는지 보는 학습 능력 시험. 오차 ±1.4%.

세로선은 무작위로 찍었을 때 기대되는 점수입니다. 같은 벤치마크라도 평가 방식과 설정에 따라 점수가 달라지므로 개발사 발표 수치와 다를 수 있습니다.

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