Najszybszy model Anthropic (rodzina Claude, 2025): dorównuje Sonnet 4 w kodowaniu i computer use za ~1/3 ceny; SWE-bench 73,3%; okno 200K, extended thinking.
Okno kontekstowe
200K
tokenów
Max output
64 000
tokenów
Data premiery
15 października 2025
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud
Przegląd
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 200K
✓ Narzędzia
📥 Wejście: tekst, obraz, dokumenty
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
200K
tokenów
Max output tokens
64 000
tokenów na odpowiedź
Knowledge cutoff
1 lut 2025
Data graniczna wiedzy
Licencja
Proprietary
Funkcje:✓ Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimagedocuments
⬆ Wyjście (Output)
textcodestructured_data
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Kodowanie agentowe
Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).
Kategoria: coding
Użycie narzędzi
Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.
Kategoria: planning
Wyjście strukturyzowane
Generowanie danych w ustrukturyzowanych formatach, np. JSON.
Kategoria: structured_generation
Rozumienie obrazu
Analiza i interpretacja treści obrazów.
Kategoria: vision
Rozumienie wykresów
Odczyt i interpretacja wykresów, tabel i diagramów.
Kategoria: vision
OCR
Rozpoznawanie tekstu na obrazach i w dokumentach.
Kategoria: vision
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Obsługa komputera
Zdolność modelu do obsługi interfejsu komputera poprzez interpretację zrzutów ekranu oraz generowanie akcji takich jak kliknięcia, wpisywanie tekstu i nawigacja po aplikacjach.
Kategoria: planning
Rozszerzony tryb rozumowania
Wariant modelu rozumującego z dłuższym budżetem inferencji: więcej cykli myślenia, większa precyzja odpowiedzi kosztem czasu odpowiedzi. Wybór między 'standard' a 'extended' thinking pozostawiony użytkownikowi (np. selektor w GPT-5.2 Pro).
Kategoria: reasoning
Wyniki benchmarków
1 benchmark
SWE-bench
accuracy · SWE-bench Verified, budżet rozumowania 128K
73.3%
📄 Anthropic (Claude Haiku 4.5, X 2025)
Cennik
Architektura techniczna
Rdzeń architektury (Core Architecture)
Forma modelu (Model Form)
Techniki trenowania (Training Techniques)
Wdrożenie i bezpieczeństwo
☁ Dostępny na platformach
🔒 Security / Enterprise
✓ Zweryfikowane informacje enterprise
Wydany zgodnie ze standardem AI Safety Level 2 (ASL-2). Dostępny przez Claude API i platformy chmurowe (Bedrock, Vertex AI); Anthropic nie wykorzystuje domyślnie danych z API do trenowania modeli.
Aktualizacja: 24 lip 2026↗ Dokumentacja security