Salió AYER (15 abril 2026) y ya es el modelo más potente que tienen disponible públicamente. Los números que importan: 📊 87.6% en SWE-bench Verified (código real) 🧠 Supera a GPT-5.4 y Gemini 3.1 Pro en trabajo de conocimiento (GDPVal-AA: 1753 vs 1674 vs 1314) 👁 Visión con triple resolución: hasta 3.75 megapíxeles 📄 80.6% leyendo documentos complejos (vs 57% del modelo anterior) 💵 Mismo precio que Opus 4.6: $5 input / $25 output por 1M tokens 🌍 Ya disponible en Claude, API, Bedrock, Vertex AI y Foundry ¿Por qué importa para los que automatizamos con n8n? Porque Opus 4.7 está optimizado para tareas largas de agente — los flujos multi-paso donde antes el modelo se perdía, ahora los termina con menos supervisión. Eso cambia lo que podés construir en un workflow de n8n/Make/Zapier con el nodo de Claude. Blog oficial con todos los benchmarks: 🔗 https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7 👇 Preguntas para la comunidad: • ¿Ya migraste algún workflow de Opus 4.6 a 4.7? Qué diferencias notaste? • Qué caso de uso te gustaría ver automatizado con este modelo? Si querés el resumen en 30 segundos, subí un reel en Instagram y un short en YouTube

🚨 Noticia importante para la comunidad. En simple: es un modelo que genera voz humana desde texto en tiempo real. Latencia de 300 milisegundos. Nueve idiomas (sí, incluido español). Hasta 90 minutos de audio. Hasta 4 voces diferentes. Gratis. Licencia MIT. Pero lo que a mí me voló la cabeza es esto: El modelo Realtime permite que un LLM empiece a HABLAR desde el primer token. No espera a que termine de generar. Habla mientras piensa. Eso significa que podemos construir agentes de voz verdaderamente en tiempo real conectados a n8n. Piensen en esto: - Un agente que atiende llamadas y responde con voz natural - Un workflow que genera un podcast completo con múltiples voces desde un guión - Transcripción automática de reuniones de 1 hora con identificación de quién habla Todo esto Open Source. Todo conectable a n8n. 📎 https://github.com/microsoft/VibeVoice Estoy armando un tutorial paso a paso para integrarlo. Stay tuned. ¿Qué caso de uso les gustaría ver primero? 💬