Более глубокое рассуждение
Подходит для многошагового анализа, исследований и задач с высокой ценой ошибки.
Самая мощная модель Anthropic. Лидер в агентном кодинге, исследованиях, финансах и работе с инструментами — с контекстом 1M токенов и адаптивным мышлением.
Введите промпт ниже, чтобы оценить возможности Claude Opus 4.6.
Улучшенный кодинг, более глубокие рассуждения и длительные агентные задачи — в одной модели.
Тщательнее планирует, дольше поддерживает задачи, стабильно работает в больших кодовых базах и находит собственные ошибки благодаря продвинутой отладке.
Обходит все frontier‑модели на BrowseComp для поиска редкой информации. Лидер Humanity's Last Exam по сложному междисциплинарному рассуждению.
Опережает GPT-5.2 примерно на 144 Elo в GDPval-AA — оценке экономически ценной интеллектуальной работы в финансах, праве и других областях.
Передовые результаты в агентном кодинге, рассуждениях, поиске и финансах.
Лучший результат в оценке агентного кодинга
Лидер среди frontier‑моделей по сложным междисциплинарным задачам
Лучшее качество поиска труднодоступной информации
Опережает GPT-5.2 примерно на 144 Elo в задачах знания
Вариант 8-needle 1M — против 18.5% у Sonnet 4.5
Среднее по 25 прогонам задач инженерии ПО
Полный набор возможностей для разработчиков, исследователей и специалистов по знаниям.
Claude решает, когда полезно глубокое рассуждение. Настраивайте уровни усилий (низкий, средний, высокий, максимум) для баланса интеллекта, скорости и стоимости.
Первая модель класса Opus с контекстом 1M. Удерживает и отслеживает информацию на сотнях тысяч токенов с меньшим дрейфом.
Автоматически суммирует и заменяет старый контекст при приближении к лимиту, позволяя дольше выполнять задачи.
Поддерживает выходы до 128K токенов, позволяя завершать крупные задачи без разбивки на множество запросов.
Самые масштабные проверки безопасности. Низкие показатели несоответствующего поведения и минимальный уровень избыточных отказов среди современных моделей Claude.
Запускайте несколько агентов параллельно с автономной координацией — идеально для независимых, чтение‑интенсивных задач вроде ревью кодовой базы.
Модель для сложных задач, где важны глубина рассуждения, устойчивость и качество результата.
Подходит для многошагового анализа, исследований и задач с высокой ценой ошибки.
Надёжно работает в длинных цепочках инструментов и при работе с крупными кодовыми базами.
Позволяет обрабатывать большие объёмы данных без частых переключений и потери важного контекста.
Структурируйте задачу по этапам, чтобы повысить качество, предсказуемость и управляемость затрат.
Чётко укажите критерии успеха, ограничения и формат результата до старта выполнения.
Используйте схему анализ → план → реализация, чтобы контролировать качество на каждом шаге.
Оценивайте качество, задержку и стоимость на одинаковых сценариях перед масштабированием.
Сравните другие Frontier-модели на Fluxchat.
Остались вопросы? Свяжитесь с нашей поддержкой.