Najbardziej agentowy model Sonnet do tej pory — wydajność zbliżona do Opus 4.8 przy niższej cenie. Premiera 30.06.2026; okno 1M tokenów; identyfikator API: claude-sonnet-5.
Okno kontekstowe
1 mln (1M) tokenów (kontekst rodziny Sonnet od wersji 4)
tokenów
Parametry
Niepublikowane przez Anthropic (firma nie ujawnia liczby parametrów modeli Claude).
parametrów
Max output
64 000
tokenów
Data premiery
30 czerwca 2026
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud
Przegląd
Zastosowania
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 1 mln (1M) tokenów (kontekst rodziny Sonnet od wersji 4)
🧩 Parametry: Niepublikowane przez Anthropic (firma nie ujawnia liczby parametrów modeli Claude).
✓ Narzędzia
📥 Wejście: tekst, obraz, dokumenty
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
1 mln (1M) tokenów (kontekst rodziny Sonnet od wersji 4)
tokenów
Parametry
Niepublikowane przez Anthropic (firma nie ujawnia liczby parametrów modeli Claude).
parametrów
Max output tokens
64 000
tokenów na odpowiedź
Knowledge cutoff
1 lip 2025
Data graniczna wiedzy
Licencja
Proprietary — dostęp przez Claude API, claude.ai i partnerów chmurowych (AWS, GCP, Azure/Microsoft Foundry).
Wymagania sprzętowe
Dostęp wyłącznie przez chmurowe API Anthropic; brak self-hosting. Inferencja realizowana przez Anthropic na własnej infrastrukturze i u partnerów: AWS (Trainium/Inferentia + Bedrock), Google Cloud (TPU/Vertex), Microsoft Foundry (Azure).
Funkcje:✓ Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimagedocuments
⬆ Wyjście (Output)
textcodestructured_data
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Programowanie
Generowanie, analiza i modyfikacja kodu źródłowego.
Kategoria: coding
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Zdolności agentowe
Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.
Kategoria: planning
Wywoływanie funkcji
Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.
Kategoria: planning
Długi kontekst
Utrzymanie spójności i uwagi w bardzo długim kontekście wejściowym.
Kategoria: language
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
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
Planowanie
Tworzenie i realizacja planów działania dla złożonych zadań.
Kategoria: planning
Wyjście strukturyzowane
Generowanie danych w ustrukturyzowanych formatach, np. JSON.
Kategoria: structured_generation
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language
Wielojęzyczność
Rozumienie i generowanie tekstu w wielu językach.
Kategoria: language
Enkoder wizyjny
Zdolność modelu do kodowania obrazów i klatek wideo w gęste reprezentacje (embeddingi), wykorzystywane do dalszych zadań lub jako backbone dla modeli wizyjno-językowych.
Kategoria: vision
Rozumienie obrazu
Analiza i interpretacja treści obrazów.
Kategoria: vision
Dziedziny zastosowań
Architektura techniczna
Rdzeń architektury (Core Architecture)
