Debata „Opus nerfed" — co się stało z jakością Claude'a wiosną 2026 i co Anthropic przyznał
Wiosna 2026 przyniosła największy kryzys zaufania w historii Claude Code. Użytkownicy masowo zgłaszali spadek jakości Opusa. Anthropic w końcu przyznał się do trzech błędów inżynieryjnych. Oto cała historia.
Kwiecień 2026. Na r/ClaudeAI pojawiają się pierwsze wątki: „czy ktoś jeszcze czuje, że Opus jest gorszy niż miesiąc temu?” Tydzień później to już nie wątki, to lawina. Senior AI executive w AMD publiczne nazwał Claude’a „unusable for complex engineering tasks”. Część użytkowników anulowała subskrypcje. Anthropic milczał — przez kilka dni za długo.
Co zgłaszała społeczność
Skargi były konkretne i powtarzalne:
- Odpowiedzi stały się krótsze i mniej szczegółowe
- Kod generowany przez Opusa zawierał więcej błędów i pominięć
- Przy złożonych zadaniach wieloplikowych Claude „gubił wątek” szybciej niż wcześniej
- Odpowiedzi na trudne pytania inżynieryjne były spłycone — jakby model „starał się mniej”
Charakterystyczne było to, że użytkownicy mieli stare logi i nowe logi — i mogli porównać ten sam prompt z marca i z kwietnia. Różnica była widoczna gołym okiem.
Społeczność poczuła się „gaslighted” — czyli że Anthropic milczeniem sugeruje, że problem jest wyobrażony.
Trzy błędy inżynieryjne — co Anthropic przyznał
Anthropic w końcu opublikował postmortem (relacja Fortune, 24 kwietnia 2026). Przyznali się do trzech konkretnych błędów:
1. Zmiana promptu systemowego w złym kierunku. Instrukcja mająca redukować „rozwlekłość” odpowiedzi została sformułowana zbyt agresywnie — i przypadkowo spowodowała skracanie kodu. Zamiast mniej tekstu, Claude produkował mniej kodu.
2. Bug w cache’owaniu myślenia (extended thinking). Błąd techniczny w mechanizmie cache’owania powodował, że rozumowanie modelu przy powtarzających się zadaniach było mniej staranne — model korzystał z „skrótów” zamiast myśleć od nowa.
3. Obniżenie „reasoning effort” z high na medium. Gdzieś w pipeline produkcyjnym parametr określający intensywność rozumowania został zmieniony z high na medium. To proste przełączenie miało mierzalny wpływ na jakość przy złożonych zadaniach.
Trzy oddzielne błędy, które nałożyły się na siebie w tym samym oknie czasowym. Każdy z osobna byłby uciążliwy. Razem — katastrofa.
Dlaczego to ważne dla użytkowników Claude Code
Ta historia uczy kilku rzeczy.
Po pierwsze: Twoje odczucia mogą być dane. Jeśli masz stare logi i nowe logi tego samego promptu — porównaj je. Regresja jakości modelu jest mierzalna, nie tylko subiektywna.
Po drugie: Anthropic nie jest nieomylny w deploymencie. Trzy błędy naraz to wypadek przy pracy w każdej organizacji. Ważniejsze jest jak szybko i jak szczerze się do nich przyznają.
Po trzecie: routing 90/10 ma też ten sens, że przy problemach z Opusem Sonnet może działać normalnie. Jeśli zauważysz regresję na Opusie — sprawdź czy Sonnet nie daje lepszych wyników na tym konkretnym zadaniu.
Stan po postmortem
Anthropic wypuścił poprawki w ciągu tygodnia od postmortem. Użytkownicy stopniowo potwierdzali powrót do poprzedniej jakości. Wątek na HackerNews z największą dyskusją w historii tematów o Claude (700+ komentarzy) powoli ucichł.
Debata „Opus nerfed” stała się punktem odniesienia dla rozmów o odpowiedzialności dostawców AI — i dowodem, że doświadczeni użytkownicy mogą skutecznie wywierać presję przez dokumentację i porównanie wyników.