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Claude Sonnet 4.6

AdvancedAvailable in FlowHunt

Claude Sonnet 4.6 ist ein fortschrittliches KI-Modell, das für anspruchsvolle Produktions-Workloads geeignet ist. Es wurde von Anthropic entwickelt und im Februar 2026 veröffentlicht. Es handelt sich um ein proprietäres Closed-Weight-Modell, das über die Anthropic API verfügbar ist. Das Kontextfenster von 1 Million Token ist groß genug, um vollständige Codebasen, umfangreiche technische Dokumente oder ausgedehnte agentische Sitzungen ohne Kürzung zu verarbeiten.

Im FlowHunt KI-Leaderboard ist es eines von 24 erfassten Modellen, bewertet in 4 Benchmarks. Herausragende Ergebnisse: 89,0 % bei MATH-500 (#2 von 4); 58,3 % bei ARC-AGI-2 (#2 von 3); 79,6 % bei SWE-bench Verified (#8 von 13).

Claude Sonnet 4.6 wurde am 17. Februar 2026 als Mittelklasse-Modell der Claude-4-Generation veröffentlicht und positioniert sich zwischen der Opus-Serie und der Haiku-Linie sowohl in Bezug auf Leistungsfähigkeit als auch Preis. Die Sonnet-Stufe hat historisch das beste Preis-Leistungs-Verhältnis im Anthropic-Portfolio geboten – leistungsstark genug für die überwältigende Mehrheit der Programmier- und Denkaufgaben zu etwa einem Fünftel des Opus-Preises. Sonnet 4.6 erzielte 58,3 % bei ARC-AGI-2 (unabhängig verifiziert von der ARC Prize Foundation) und erreichte damit bei Veröffentlichung die zweithöchste Punktzahl weltweit in diesem Benchmark. Es unterstützt das gleiche Kontextfenster von 1 Million Token wie die Opus-Modelle.

Hinweis: Branchenbester Finanzagent (63,3 %) und MCP-Atlas (61,3 %). Adaptives Denken.

Veröffentlicht
Februar 2026
Kontext
1M Token
Gewichte
Geschlossen
Stufe
Advanced
Anbieter
Anthropic

Claude Sonnet 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 Verified79.6%8 of 13SRReal GitHub issue resolution (500 verified issues)
Terminal-Bench59.1%8 of 8SRAgentic Linux terminal task completion
MATH-50089.0%2 of 4SRHendrycks math (500 problems)
ARC-AGI-258.3%2 of 33PNovel visual reasoning, no memorisation

Detailed Benchmark Scores

SWE-V SR
79.6%
Real GitHub issue resolution (500 verified issues)
Terminal SR
59.1%
Agentic Linux terminal task completion
MATH SR
89.0%
Hendrycks math (500 problems)
ARC-2 3P
58.3%
Novel visual reasoning, no memorisation

Claude Sonnet 4.6 vs. Advanced Peers

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

BenchmarkClaude Sonnet 4.6GPT-4.1DeepSeek V4-Flash
SWE-V79.6%54.6%79.0%
Terminal59.1%
MATH89.0%
ARC-258.3%

About Anthropic

Anthropic Founded 2021 · San Francisco, CA
Website →

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

Wofür Claude Sonnet 4.6 verwendet werden sollte

Softwareentwicklung
Agentische CLI-Automatisierung
Analyse langer Dokumente & Codebasen

Strengths & Limitations

Strengths

  • Starke Softwareentwicklung – 79 % SWE-bench Verified
  • Neuartiges visuelles Denken – 58 % ARC-AGI-2 (unabhängig verifiziert)
  • Fortgeschrittene Mathematik – 89 % MATH-500
  • Sehr lange Dokumente und große Codebasen (1M Kontext)

Limitations

  • Closed-Weight – kann nicht selbst gehostet oder mit privaten Daten nachtrainiert werden

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Häufig gestellte Fragen

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