Anthropic logo

Anthropic

Claude Opus 4.6

FrontierAvailable in FlowHunt

Claude Opus 4.6 er en topklasse frontier AI-model, udviklet af Anthropic og udgivet i februar 2026. Det er en proprietær closed-weight-model, tilgængelig via Anthropic API. Kontekstvinduet på 1M tokens er stort nok til at rumme hele kodebaser, længere tekniske dokumenter eller udvidede agentiske sessioner uden afkortning.

På FlowHunt AI Leaderboard er den en af 24 spores modeller, evalueret på tværs af 6 benchmarks. Fremtrædende score: 69,2 % på ARC-AGI-2 (#1 af 3); 53,0 % på HLE (#1 af 6); 80,8 % på SWE-bench Verified (#5 af 13).

Claude Opus 4.6 blev udgivet den 5. februar 2026 og fik særlig opmærksomhed for sin præstation inden for nye visuelle ræsonneringsopgaver. Den har den højeste offentligt verificerede score på ARC-AGI-2 med 69,17 % — et benchmark for abstrakt visuel mønstergenkendelse, uafhængigt verificeret af ARC Prize Foundation og designet specifikt til at forhindre memorisering. Dette resultat placerede Opus 4.6 over den cirka 60 % menneskelige baseline på en test, som tidligere frontier-modeller havde haft svært ved at overgå. Den opnåede også 91,3 % på GPQA Diamond og 53,0 % på Humanity’s Last Exam, hvilket gør den til den førende model til svære ræsonneringsopgaver i første halvdel af 2026.

Bemærk: SOTA ARC-AGI-2 69,17 % (3P ARC Prize). ASL-3 sikkerhedsklassifikation.

Udgivet
Februar 2026
Kontekst
1M tokens
Vægte
Lukkede
Niveau
Frontier
Udbyder
Anthropic

Claude Opus 4.6 Benchmark Rankings

Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.

BenchmarkScoreRankSourceWhat it measures
SWE-bench Verified80.8%5 of 13SRReal GitHub issue resolution (500 verified issues)
SWE-bench Pro57.3%8 of 9SRMulti-language, standardised scaffold
GPQA Diamond91.3%5 of 14SRGraduate-level Google-proof science Q&A
Terminal-Bench65.4%7 of 8SRAgentic Linux terminal task completion
ARC-AGI-269.2%1 of 33PNovel visual reasoning, no memorisation
HLE53.0%1 of 6SRHumanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)

Detailed Benchmark Scores

SWE-V SR
80.8%
Real GitHub issue resolution (500 verified issues)
SWE-Pro SR
57.3%
Multi-language, standardised scaffold
GPQA ◇ SR
91.3%
Graduate-level Google-proof science Q&A
Terminal SR
65.4%
Agentic Linux terminal task completion
ARC-2 3P
69.2%
Novel visual reasoning, no memorisation
HLE SR
53.0%
Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)

Claude Opus 4.6 vs. Frontier Peers

Head-to-head benchmark comparison with other Frontier-tier models. Higher is better for all metrics.

BenchmarkClaude Opus 4.6GPT-5.5GPT-5.4
SWE-V80.8%88.7%
SWE-Pro57.3%58.6%59.1%
GPQA ◇91.3%93.6%
Terminal65.4%82.7%
ARC-269.2%
HLE53.0%41.4%

About Anthropic

Anthropic Founded 2021 · San Francisco, CA
Website →

Anthropic er et AI-sikkerhedsselskab grundlagt i 2021 af tidligere OpenAI-forskere Dario Amodei og Daniela Amodei sammen med en gruppe kolleger, der tidligere havde ledet OpenAIs sikkerheds- og politikafdelinger. Virksomhedens erklærede mission er den ansvarlige udvikling af AI til gavn for menneskeheden på lang sigt, og dens forskningsdagsorden er defineret af dette engagement: Constitutional AI (CAI), en teknik til at træne modeller til at være hjælpsomme, harmløse og ærlige gennem selvkritik; mekanistisk fortolkbarhed, som sigter mod at reverse-engineere, hvad individuelle neuroner og kredsløb i store netværk rent faktisk beregner; og skaleringsvidenskab, som forsøger at forudsige, hvordan modeladfærd ændrer sig med regnekraft og data. Anthropic offentliggør denne forskning åbent og er blevet et af de mest citerede AI-sikkerhedslaboratorier i den akademiske litteratur. Claude er Anthropics offentlige modelfamilie — opkaldt efter Claude Shannon, grundlæggeren af informationsteori — og spænder over fire generationer (1 til 4.x/Fable 5). Anthropic driver en kommerciel API og det forbrugerrettede Claude.ai-produkt og opretholder dybe cloud-partnerskaber med AWS (Amazon Bedrock) og Google Cloud (Vertex AI).

Anvendelsesmuligheder

Hvad skal du bruge Claude Opus 4.6 til

Softwareudvikling
Videnskabelig & Teknisk Ræsonnering
Agentisk CLI-automatisering
Langdokument- & Kodebaseanalyse

Strengths & Limitations

Strengths

  • Stærk softwareudvikling — 80 % SWE-bench Verified
  • Videnskabelig ræsonnering på kandidatniveau — 91 % GPQA Diamond
  • Ny visuel ræsonnering — 69 % ARC-AGI-2 (uafhængigt verificeret)
  • Meget lange dokumenter og store kodebaser (1M kontekst)

Limitations

  • Lukkede vægte — kan ikke selv-hostes eller fintunes på private data

Se Det Fulde AI Model Leaderboard

Ofte stillede spørgsmål

Lær mere