Sonnet 4.5

Der „Goldstandard“ für autonomes Coding und komplexe agentische Workflows.

Über das Modell

Claude Sonnet 4.5, das Ende 2025 veröffentlicht wurde, gilt weithin als das ausgewogenste Modell der Welt für professionelles Engineering. Es wurde speziell dafür entwickelt, „Long-Horizon“-Aufgaben zu bewältigen, was bedeutet, dass es über 30+ Stunden hinweg autonom an einem einzigen Programmierziel arbeiten kann, ohne an Kohärenz zu verlieren. Es ist das erste Modell, das im OSWorld-Benchmark für den Einsatz von Computern in der realen Welt einen Wert von 61,4 % erreicht hat.

Wichtige Modellfähigkeiten

  • Computernutzung (nativ):

    Kann Bildschirme sehen, den Cursor bewegen und in Standard-Desktopanwendungen wie ein Mensch tippen.

  • Deutliche Verbesserungen beim Schlussfolgern:

    Erhebliche Verbesserungen in Mathematik auf Graduiertenniveau und spezialisierten Wissenschaftsbereichen (GPQA).


  • 30-Stunden-Autonomie:

    Fähig, mehrtägige Engineering-Sprints mit Selbstkorrektur und Tests zu steuern.


  • Kontextbearbeitung:

    Eine neue API-Funktion, die es dem Modell ermöglicht, Teile seines eigenen Langzeitgedächtnisses neu zu schreiben, um effizient zu bleiben.

Anwendungen & Anwendungsfälle

  • Autonome Softwareentwicklung:

    Full-Stack-Features aus einem einzigen Prompt zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

  • Komplexe Arbeitsabläufe über mehrere Apps hinweg:

    Daten in einem Browser recherchieren und anschließend ein lokales Excel-Tabellenblatt sowie PowerPoint befüllen.


  • Forensik im Rechts- und Finanzbereich:

    Große Dokumentensammlungen auf subtile logische Widersprüche analysieren.

Empfohlene Modelle basierend auf Ihren Bedürfnissen

Qwen (DeepMask)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgern und Werkzeugnutzung. Stark bei Dokumenten- und Bildanalyse sowie im mehrsprachigen Chat.

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Vielseitiges Modell mit Schlussfolgerungsvermögen und Werkzeugnutzung. Stark in der Analyse von Dokumenten und Bildern sowie im mehrsprachigen Chat.

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Kimi K2 (DeepMask)

Am besten für tiefes Schlussfolgern und die Nutzung von Werkzeugen. Ideal für lange, mehrstufige Aufgaben und Dokumentenanalyse.

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Modellspezifikationen

Allgemein


Modellanbieter

Anthropic

Hauptanwendungsfälle

Full-Stack-Entwicklung Forschungsagenten Systemdesign

Intelligenz


Schlussfolgerungsaufwand

Adaptiv (Standard/Hoch)

GPQA Diamond

83.4%
Speicher

Maximaler Kontext

1.0M Tokens
Geschwindigkeit

Latenz (TTFT)

0.42s

Durchsatz

38 Tokens/Sec

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