
Claude Opus 4.8 — Benchmarks, Fähigkeiten und Anwendungsfälle
Claude Opus 4.8 ist ein proprietäres KI-Modell von Anthropic, eingestuft als Frontier-Stufe mit einem Kontextfenster von 1 Million Token. Entdecken Sie Benchmar...
Claude Fable 5 ist das am höchsten bewertete KI-Modell in dieser Rangliste, über allen standardmäßigen Frontier-Modellen, entwickelt von Anthropic und veröffentlicht im Juni 2026. Es ist ein proprietäres Closed-Weight-Modell, das über die Anthropic-API verfügbar ist. Das Kontextfenster von 1 Million Token ist groß genug, um ganze Codebasen, umfangreiche technische Dokumente oder ausgedehnte agentische Sitzungen ohne Kürzung aufzunehmen.
In der FlowHunt-KI-Rangliste ist es eines von 24 erfassten Modellen, bewertet in 2 Benchmarks. Herausragende Ergebnisse: 95,0 % auf SWE-bench Verified (#1 von 13); 80,3 % auf SWE-bench Pro (#1 von 9).
Claude Fable 5 wurde am 9. Juni 2026 als erstes Modell in der neuen Mythos-Klasse von Anthropic veröffentlicht — einer Leistungsstufe oberhalb der bestehenden Opus-Reihe. Der Name „Fable“ setzt Anthropics literarische Namenskonvention (Opus, Sonnet, Haiku) fort und markiert gleichzeitig eine bedeutende architektonische Neuerung. Fable 5 ist die Produktionsbereitstellung von Anthropics internem Forschungsmodell Mythos 5, mit auf Unternehmensniveau angewendeten Sicherheits- und Zuverlässigkeitsvorkehrungen. Bei der Veröffentlichung erzielte es 95 % auf SWE-bench Verified und 80,3 % auf SWE-bench Pro — die höchsten jemals in beiden Benchmarks gemessenen Werte — und etablierte sich damit als erstes Modell, das eigenständig die Mehrheit realer GitHub-Issues ohne menschliche Anleitung schließen kann.
Hinweis: Neue Mythos-Klasse oberhalb von Opus. Gleiche Basis wie Mythos 5 mit produktionsbezogenen Sicherheitsvorkehrungen.
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 95.0% | 1 of 13 | SR | Real GitHub issue resolution (500 verified issues) |
| SWE-bench Pro | 80.3% | 1 of 9 | SR | Multi-language, standardised scaffold |
Anthropic ist ein KI-Sicherheitsunternehmen, das 2021 von den ehemaligen OpenAI-Forschern Dario Amodei und Daniela Amodei zusammen mit einer Gruppe von Kollegen gegründet wurde, die zuvor die Sicherheits- und Policy-Teams von OpenAI geleitet hatten. Die erklärte Mission des Unternehmens ist die verantwortungsvolle Entwicklung von KI zum langfristigen Nutzen der Menschheit, und seine Forschungsagenda wird durch dieses Engagement definiert: Constitutional AI (CAI), eine Technik zum Trainieren von Modellen, die durch Selbstkritik hilfreich, harmlos und ehrlich sind; mechanistische Interpretierbarkeit, die darauf abzielt, nachzuvollziehen, was einzelne Neuronen und Schaltkreise in großen Netzwerken tatsächlich berechnen; und Scaling Science, die versucht vorherzusagen, wie sich Modellverhalten mit Rechenleistung und Daten verändert. Anthropic veröffentlicht diese Forschung offen und hat sich zu einem der meistzitierten KI-Sicherheitslabore in der akademischen Literatur entwickelt. Claude ist Anthropics öffentliche Modellfamilie – benannt nach Claude Shannon, dem Begründer der Informationstheorie – und umfasst vier Generationen (1 bis 4.x/Fable 5). Anthropic betreibt eine kommerzielle API und das verbraucherorientierte Produkt Claude.ai und unterhält tiefe Cloud-Partnerschaften mit AWS (Amazon Bedrock) und Google Cloud (Vertex AI).
Anwendungsfälle
Claude Fable 5 erreicht 95 % auf SWE-bench Verified — Rang #1 von 13 hier erfassten Modellen. Der Benchmark verwendet 500 von Menschen validierte reale GitHub-Issues: Das Modell liest das Repository, versteht den fehlschlagenden Test und erstellt einen erfolgreichen Patch. Auf diesem Niveau schließt es eigenständig komplexe Tickets, führt dateiübergreifende Refactorings durch und fungiert als agentischer Codierungsassistent in realen Entwicklungsworkflows.
Mit einem Kontextfenster von 1 Million Token kann Claude Fable 5 ganze Software-Repositories, umfangreiche Rechtsverträge, buchlange Forschungsberichte oder ausführliche Gesprächsverläufe in einer einzigen Eingabeaufforderung verarbeiten — und ermöglicht so tiefgehende Dokumenten-Q&A, codebaseübergreifende Analyse und umfassende Zusammenfassungen ohne Chunking-Heuristiken oder RAG-Pipelines.
Mehr zum Vergleichen
Vergleichen Sie alle 24 Modelle in 11 Benchmarks — sortierbar, mit Quellenangaben und aktualisiert Juni 2026.

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