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Modelle / Anthropic

Claude Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)

Claude Sonnet · Release 2026-02-17

AA Intelligence Index 47.2. Auf Artificial Analysis gelistet mit API-Preisen $3/$15 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.

#11 von 51 im AA Index · aktueller Snapshot
47 AA Index · 10 Benchmark-Zeilen · 1 QuellenPosition ist benchmark-spezifisch — kein Cross-Family- oder Cross-Source-Ranking.
Composite55
Kontext128K
Input / 1M$3.0
Output / 1M$15
Wissensstichtagopen
Output-Speed72 t/s
TTFT (Default-API)57.98s
Statussolid
ReasoningCodingAgenticLong context
Reasoning
88
Coding
47
Agentic
71
Long context
71

69average across 4 tested families

Benchmark-Platzierungen

Wo Claude Sonnet 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
AA time to first tokenPerformance#8/ 69Artificial Analysis2026-07-21
Artificial Analysis Intelligence IndexReasoning#17/ 6747Artificial Analysis2026-07-21
AA-LCRLong context#18/ 6471Artificial Analysis2026-07-21
Terminal-BenchAgentic#20/ 6971Artificial Analysis2026-07-21
τ³-Bench BankingAgentic#25/ 6431Artificial Analysis2026-07-21
GPQA DiamondReasoning#33/ 6988Artificial Analysis2026-07-21
Humanity's Last ExamReasoning#36/ 6530Artificial Analysis2026-07-21
AA output speedPerformance#39/ 69Artificial Analysis2026-07-21
SciCodeCoding#39/ 6547Artificial Analysis2026-07-21
IFBenchReasoning#44/ 5757Artificial Analysis2026-07-21
Family-Kontext

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

ReasoningClaude Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) · 88
  1. 1
    Claude Mythos Preview
    95
  2. 2
    GPT-5.6 Sol
    94
  3. 3
    Kimi K3
    94
CodingClaude Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) · 47
  1. 1
    GPT 5.5
    96
  2. 2
    Claude Opus 4.8
    96
  3. 3
    Claude Opus 4.6
    96
AgenticClaude Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) · 71
  1. 1
    GPT 5.5
    100
  2. 2
    Claude Opus 4.8
    100
  3. 3
    Claude Fable 5
    100
Long contextClaude Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) · 71
  1. 1
    Kimi K3
    75
  2. 2
    GPT-5.1
    75
  3. 3
    GPT-5.6 Sol
    74
Neueste Belege

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

10 neu
BenchmarkFamilyScoreQuelleTage her
AA-LCRLong context70.67%Artificial Analysis2
AA output speedPerformance72 t/sArtificial Analysis2
AA time to first tokenPerformance57.98sArtificial Analysis2
Artificial Analysis Intelligence IndexReasoning47.2%Artificial Analysis2
GPQA DiamondReasoning87.5%Artificial Analysis2
Humanity's Last ExamReasoning30%Artificial Analysis2
IFBenchReasoning56.6%Artificial Analysis2
SciCodeCoding46.8%Artificial Analysis2
τ³-Bench BankingAgentic30.52%Artificial Analysis2
Terminal-BenchAgentic71.16%Artificial Analysis2
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.

Reasoning88
Coding47
Agentic71
Long context71
Preis vs. Performance
0255075100$0.10$0.30$1$3$10$30input USD / 1M tokens · log scale →← intelligence

Hover or tab any dot for name, score, and input price.

AnthropicOpenAIMistralAlibabaDeepSeekGoogleMoonshotMiniMaxxAIMetaZhipuXiaomiMeituanCohere

Volles Benchmark-Ledger

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

10 Quell-Zeilen

10 of 32 catalog benchmarks have a sourced row for Claude Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort).

Reasoning

Coding

Agentic

Long context

Performance

Quellen