VerdictPal
Beitreten

Modelle / Anthropic

Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)

Claude Opus · Release 2026-02-05

AA Intelligence Index 43.7. Auf Artificial Analysis gelistet mit API-Preisen $5/$25 pro 1M Tokens. Benchmark-Zeilen werden aus dem AA-Snapshot synchronisiert — siehe Ledger auf dieser Seite.

Frontier-Modell auf Artificial Analysis. Nutze das Benchmark-Ledger unten für belegte Scores; wir leiten keine Zahlen über veröffentlichte Zeilen hinaus ab.

#39 von 168 im AA Index · aktueller Snapshot
45 AA Index · 9 Benchmark-Zeilen · 1 QuellenPosition ist benchmark-spezifisch — kein Cross-Family- oder Cross-Source-Ranking.
Composite57
Kontext128K
Input / 1M$5.0
Output / 1M$25
Wissensstichtagopen
Statussolid

Familienprofil

Bester veröffentlichter Score je abgedeckter Benchmark-Familie.

66/100 Ø
Reasoning
90
Coding
52
Agentisch
46
Langer Kontext
74

4 getestete Benchmark-Familien

Benchmark-Platzierungen

Wo Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) auf jeder öffentlichen Benchmark-Quelle mit Zeile steht. Rang zählt jedes Modell mit neuester Zeile im selben Test — kein universeller Qualitätsscore.

BenchmarkFamilyRangScoreQuelleDatum
SciCodeCoding#32/ 18052Artificial Analysis2026-09-01
Humanity's Last ExamReasoning#35/ 18040Artificial Analysis2026-09-01
GPQA DiamondReasoning#47/ 18590Artificial Analysis2026-09-01
Artificial Analysis Intelligence IndexReasoning#50/ 18745Artificial Analysis2026-09-01
AA-LCRLong context#54/ 17974Artificial Analysis2026-09-01
AA time to first tokenPerformance#95/ 186Artificial Analysis2026-09-01
Terminal-BenchAgentic#95/ 18446Artificial Analysis2026-09-01
AA output speedPerformance#96/ 187Artificial Analysis2026-09-01
IFBenchReasoning#97/ 12753Artificial Analysis2026-09-01
Family-Kontext

Die drei höchstscorierenden kartierten Modelle pro Capability-Family. Wo Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) auftaucht, ist es hervorgehoben.

ReasoningClaude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) · 90
  1. 1
    Claude Mythos Preview
    95
  2. 2
    Gemini 3.7 Flash
    95
  3. 3
    Grok 4.6
    95
CodingClaude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) · 52
  1. 1
    GPT 5.5
    96
  2. 2
    Claude Opus 4.8
    96
  3. 3
    Claude Opus 4.6
    96
AgenticClaude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) · 46
  1. 1
    GPT 5.5
    100
  2. 2
    Claude Opus 4.8
    100
  3. 3
    Claude Fable 5
    100
Long contextClaude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) · 74
  1. 1
    Muse Spark 1.2
    83
  2. 2
    Kimi K3
    83
  3. 3
    Gemini 3.5 Flash
    81
Neueste Belege

Benchmark-Zeilen im öffentlichen Ledger für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) in den letzten 120 Tagen. Ältere Zeilen stehen in der vollen Tabelle unten.

9 neu
BenchmarkFamilyScoreQuelleTage her
AA-LCRLong context74.33%Artificial Analysis5
AA output speedPerformance0 t/sArtificial Analysis5
AA time to first tokenPerformance0.00sArtificial Analysis5
Artificial Analysis Intelligence IndexReasoning44.9%Artificial Analysis5
GPQA DiamondReasoning89.6%Artificial Analysis5
Humanity's Last ExamReasoning39.9%Artificial Analysis5
IFBenchReasoning53.13%Artificial Analysis5
SciCodeCoding51.9%Artificial Analysis5
Terminal-BenchAgentic46.21%Artificial Analysis5
Family-Abdeckung

Ein hoher Composite, der eine schwache Family versteckt, ist eine Falle. Diese Balken zeigen Families ohne öffentlichen Test — und wo das Modell führt.

Reasoning90
Coding52
Agentisch46
Langer Kontext74
Preis vs. Performance
0255075100$0.10$0.30$1$3$10$30Input-USD / 1M Tokens · log-Skala →← Intelligenz

Hover auf einen Punkt zeigt Name, Score und Input-Preis. Per Tastatur: die zwölf besten mit Tab durchgehen oder die Rangliste unten nutzen.

AnthropicOpenAIMistralAlibabaDeepSeekGoogleMoonshotMetaMiniMaxxAIZhipuXiaomiOtherMeituanCohereNVIDIA

Volles Benchmark-Ledger

Jeder Katalog-Benchmark für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort). Scores verlinken zur Originalquelle; Lücken heißen: noch keine öffentliche Zeile.

9 Quell-Zeilen

9 von 37 Katalog-Benchmarks haben eine belegte Zeile für Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort).

Reasoning

Coding

Agentic

Long context

Performance

Quellen