Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
Anthropics model i Sonnet-klassen med adaptiv ræsonnering, et kontekstvindue på 1 million tokens, stærke resultater i Design Arena for kodning og UI samt altid aktiv ræsonnering fra lavt til maks. ræsonneringsniveau.
Oversigt. Claude Sonnet 5 er Anthropics ræsonneringsoptimerede model i Sonnet-klassen, udgivet den 30. juni 2026, og placeret mellem Anthropics lettere modeller og deres flagskib. Den leveres med et kontekstvindue på 1.000.000 tokens og op til 128k tokens som uddata, med indbygget adaptiv ræsonnering frem for et valgfrit tilvalg. Den er et naturligt valg for udviklere, der arbejder med lange dokumenter, udvidede sessioner eller kodetunge arbejdsflow, som kræver konsekvent trinvis ræsonnering.
Vigtigste styrker. Sonnet 5 opnår en stærk score for kodegenerering hos Artificial Analysis (71,5) og klarer sig godt i Design Arenas kategorier for struktureret generering, herunder generering af UI-komponenter, spiludvikling og 3D-opgaver. Dens adaptive tænkning kører som standard med valgbare ræsonneringsniveauer fra lav til maks., hvilket giver den en konsekvent ræsonneringsdybde til komplekse problemer med mange trin. Kontekstvinduet på 1 million tokens betyder, at store kodebaser eller omfattende dokumentsæt kan håndteres i én runde uden opdeling.
Anvendelsesområder. Brug Sonnet 5, når en opgave har gavn af dyb, altid aktiv ræsonnering over store mængder inddata — analyse af store dokumenter, kodegennemgang af mange filer eller struktureret generering af UI- og spilelementer er gode anvendelsesområder baseret på resultaterne fra Design Arena. Dens batch-orienterede svartid gør den bedre egnet til asynkron eller længerevarende inferens end til svartidsfølsom interaktiv chat. Den accepterer også billeder og dokumenter som inddata sammen med tekst, så den kan håndtere prompter med blandede medier, hvor et dokument eller et screenshot er en del af konteksten.
Begrænsninger. Sonnet 5 accepterer ikke længere brugerdefinerede sampling-indstillinger: Hvis du sætter temperature, top_p eller top_k til en anden værdi end standardværdien, returneres der nu en fejl i stedet for at indstillingen anvendes lydløst. Det betyder, at det ikke er muligt at finjustere adfærden via sampling. Anthropic har også fjernet muligheden for manuelt at slå udvidet tænkning til eller fra til fordel for altid aktiv adaptiv ræsonnering, hvilket betyder, at der ikke er nogen måde at fremtvinge et hurtigere svar uden ræsonnering fra denne model. Anthropic har ikke oplyst antallet af parametre eller hvor træningsdataene slutter for denne model.
Bemærkning om suverænitet. Anthropic er en modelskaber baseret i USA og er underlagt CLOUD Act, og Sonnet 5 har lukkede vægte — den kan ikke køre selv eller køre air-gapped, så al inferens betjenes via infrastruktur kontrolleret af Anthropic. Virksomheder med strenge krav til dataplacering bør bekræfte, om der findes en suveræn driftsmulighed, før de sender regulerede opgaver til denne model.
| Inferensleverandør | Suverænitet | Kører i | Ind / ud per 1 mio. | Status | Fastgør |
|---|---|---|---|---|---|
| L0 | 1,81 / 9,07€+2 betingede priser | Online | |||
| L0 | 2,00 / 9,98€+1 betinget pris | Aktiveret | |||
| L0 | 2,00 / 9,98€+1 betinget pris | Aktiveret |
17 anvendelsesområder klassificeret af redaktøren. Noten forklarer hvorfor.
Et kodningsindeks på 71,5 plus understøttelse af verktøykall og udvidet tænkning gør denne model velegnet til autonome agentiske kodningsagenter, der arbejder på tværs af flere filer.
Egenskaben til eksplicitte verktøykall gør denne model velegnet til applikationer med strukturerede funktionskald.
Inferens optimeret til ræsonnering med valgbare ræsonneringsniveauer passer godt til trinvis kodeforklaring, understøttet af et kodningsindeks på 71,5.
Konsekvente resultater i Design Arena på tværs af kodningsopgaver inden for UI, 3D og spiludvikling indikerer stærk ydeevne til kodegenerering.
Et kontekstvindue på 1 million tokens muliggør gennemgang af hele repositories, og kodningsindekset på 71,5 afspejler en stærk kodeforståelse.
Valgbart ræsonneringsniveau op til »max« plus tilstanden til udvidet tænkning understøtter dyb agentisk planlægning med mange trin.
Billedforståelse muliggør behandling af dokumentbilleder, men der er ikke dokumenteret nogen OCR-specifik benchmark, der bekræfter ydeevne på topniveau.
Tilstanden til udvidet tænkning med valgbart ræsonneringsniveau understøtter diagnostisk ræsonnering, selvom der ikke er anført nogen benchmark specifikt for fejlfinding.
Billedforståelse kombineret med stærke UI-fokuserede resultater i Design Arena tyder på en fornuftig evne til at fortolke screenshots og brugerflader.
Kontekst på 1 million tokens understøtter generering af lange dokumenter, selvom de fremhævede styrker lægger mere vægt på kodning end på kvaliteten af prosa.
Det store kontekstvindue understøtter opsummering af lange inddata, selvom der ikke er dokumenteret nogen benchmark specifikt for opsummering.
Billedforståelse er tilgængelig og muliggør billedbaserede spørgsmål og svar, selvom der ikke er anført nogen billedspecifik benchmark.
Tal fra eksterne kilder, ikke vores egne vurderinger. Percentiler er målt mod hele Stav-kataloget.
Beregnet ud fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, aa-lcr.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "anthropic/claude-sonnet-5",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level — det niveau, forespørgslen blev betjent på