Claude Opus 5
In dieser Runde nicht verfügbar
Anthropic
Bei seiner Veröffentlichung war Claude Opus 5 das Standardmodell für Claude Max und das stärkste Modell in Claude Pro. Es folgte auf Claude Opus 4.8 und brachte laut Anthropic viel von der Leistungsfähigkeit von Claude Fable 5 in ein regulär verfügbares Opus-Modell.
Anthropic meldete auf Frontier-Bench v0.1 mehr als die doppelte Leistung von Opus 4.8 und bei CursorBench 3.2 mit maximalem Aufwand einen Abstand von 0,5 % zu Fable 5. Diese Werte sind Herstellervergleiche. Für kontrollierte Cybersicherheitsarbeit blieb Claude Mythos 5 die speziellere Variante.
Der Auswahlindex des LLM-Vergleichshubs mittelt Rangperzentile aus 10 dokumentierten Vergleichskohorten. Die Benchmark-Meta-Scores stehen im Benchmarkbereich.
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Abrufstände der verwendeten Quellen 2026-10-15 - 2026-10-19
Index 81,7 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 89,2 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 70,2 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 77,1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 97,5 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 78,3 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 93,6 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 87,3 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 97,8 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index 87,7 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Noch nicht genug Abdeckung für einen Score
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v1
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf; bei gleichem Datum wird der breitere Schnitt verwendet. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Bei dieser Auswahl zwischen mehreren Ergebnissen führen unbekannte oder mehrdeutige Stufen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Eindeutige Einzelkonfigurationen benötigen keine Stufenreihenfolge. Das jeweils beste Einzelergebnis eines Modells wird nicht ausgewählt. Rangperzentile mit gleichen Rohwerten teilen sich dasselbe Perzentil. Mehrere Reihen desselben Auswerters innerhalb einer Testfamilie werden gleich gewichtet, danach werden Auswerter in der Testfamilie, Testfamilien im Bereich und Bereiche im Gesamtindex jeweils gleich gewichtet. Nicht gemessene Reihen bleiben in Abdeckung und Grenzen sichtbar. Ein Gesamtwert erfordert mindestens vier Bereiche, sechs Testfamilien und zwei Quellen. Ein Bereichswert erfordert mindestens zwei Testfamilien. Jeder Gesamt- und Bereichsscore benötigt außerdem mindestens 50 % des jeweiligen Panelgewichts.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Anteile werden nicht als Nullwert eingesetzt. Sie senken die Abdeckung und fließen nur in die ausgewiesenen Grenzen ein. Werte aus unterschiedlichen Abdeckungen sind daher nicht unmittelbar gleich vollständig.
Die Grenzen halten die vorhandenen Perzentile fest und setzen für fehlende Beiträge beliebige Werte von 0 bis 100 an. Sie sind keine Konfidenzintervalle und keine Prognose für spätere Neuberechnungen.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 46 Testfamilien und 12 von 52 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,43 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,6 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,6 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,6 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,6 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 2,38 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,43 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 7,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,43 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,79 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,79 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 83 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,43 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 7,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,79 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,79 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,79 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 2,38 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 2,38 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 2,38 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,43 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,43 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 3,57 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,6 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 3,57 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,43 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 1,02 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Nominales Familiengewicht im Gesamtpanel: 0,48 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 11 | 1 | 62 |
| Vals AI | 34 | 2 | 230 |
| LMArena | 4 | 0 | 76 |
| Epoch AI | 6 | 0 | 11 |
| ARC Prize | 1 | 0 | 1 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
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Accepted cases
1.029 deutsche Aufgaben prüfen die Übersetzung von Standarddeutsch in eine festgelegte einfache Sprachspezifikation. Der Test misst die Alman-Spezifikation, nicht allgemeine deutsche Textqualität.
höhere Werte sind besserStand 9. August 2026Skala: 0 % - 100 %
| Teilaufgabe | Claude Opus 5 (Dieses Modell) | Claude Opus 5.5 | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|
| Hard | 43,14 % | 47,06 % (bester Wert dieser Zeile) | 45,1 % |
| Human-solvable | 87,67 % | 86,76 % | 89,5 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Overall | 79,26 % | 79,26 % | 81,11 % (bester Wert dieser Zeile) |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Kaggle score
1.000 verifizierte Kurzfragen messen Faktenwissen ohne Suche oder andere Werkzeuge. Der Test sagt nichts über Dokumentbindung, Webrecherche oder ein RAG-System aus.
höhere Werte sind besserStand 9. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Overall
502 technische Entscheidungspunkte aus Engineering- und Forschungsabläufen. Jedes Fragenpaar wird in beiden Antwortreihenfolgen vorgelegt. Der Gesamtscore mittelt Engineering und Forschung und verlangt, dass beide Reihenfolgen richtig beantwortet werden. Nicht parsebare Antworten zählen als falsch. Reasoning-Einstellung und Ausgabegrenze gehören zum Testaufbau.
Hinweis (Claude Opus 5): 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 10 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 17 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 0 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 3 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 2 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 112 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 24 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 93 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
Hinweis: 459 von 1.004 Antworten waren nicht parsebar und wurden als falsch gewertet. Kein Gradually-Test.
höhere Werte sind besserStand 26. September 2026Skala: 0 % - 100 %
Agentischer Test für Aufgaben in reproduzierbaren Terminal-Umgebungen. Agent, Werkzeuge, Umgebung und Reasoning-Stufe sind Teil des Ergebnisses. Werte älterer Terminal-Bench-Versionen sind nicht direkt vergleichbar.
| Teilaufgabe | Claude Opus 5 (Dieses Modell) | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|
| Overall | 50,3 % | 54,55 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Overall | 53,94 % | 57,88 % (bester Wert dieser Zeile) |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Terminal-BenchBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Hinweis (Overall): Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
Hinweis (Overall): Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
Overall
Agentischer Test für Aufgaben in reproduzierbaren Terminal-Umgebungen. Agent, Werkzeuge, Umgebung und Reasoning-Stufe sind Teil des Ergebnisses. Werte älterer Terminal-Bench-Versionen sind nicht direkt vergleichbar.
Hinweis (Claude Opus 5): Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
Hinweis: Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
Hinweis: Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
Hinweis: Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
Hinweis: Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
Hinweis: Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
Hinweis: Auswahl exakt zugeordneter Modelle aus der offiziellen Rangliste mit 35 Zeilen. Agent und Reasoning-Stufe unterscheiden sich. Diese Werte gehören nicht zur separaten Vals-Kohorte mit Mini-SWE-agent.
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Skala: 0 % - 100 %
| Teilaufgabe | Claude Opus 5 (Dieses Modell) | Claude Sonnet 5.5 | Claude Opus 5.5 | Claude Fable 5 | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 4.8 | Claude Sonnet 5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CLI | 53,3 % | 69,77 % (bester Wert dieser Zeile) | 65,53 % | 60,09 % | 52,81 % | 40,14 % | 36,33 % | 35,17 % |
| COBOL | 70 % (bester Wert dieser Zeile) | 70 % (bester Wert dieser Zeile) | 70 % (bester Wert dieser Zeile) | 40 % | 60 % | 68,57 % | 68,57 % | 70 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Overall | 57,47 % | 69,83 % (bester Wert dieser Zeile) | 66,65 % | 55,07 % | 54,61 % | 47,25 % | 44,39 % | 43,88 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
In dieser Runde nicht verfügbar
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Claude Opus 5

Reasoning (angefragt): high
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)62,8 / 100
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | ProprietärQuelle |
| Zugang | APIQuelle |
| Kontextfenster | 1.000.000 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | Mai 2026Quelle |
| Hinweise | Veröffentlicht am 24. Juli 2026. Intelligenz nahe der damaligen Spitzenklasse, nah an Fable 5 zum halben Preis ($5/$25). 1M Kontext, 128K Output und Wissensstand Mai 2026. War bei Erscheinen das neue Standardmodell auf Claude Max und das stärkste Modell auf Claude Pro. Führte bei Frontier-Bench v0.1, übertraf Fable 5 bei OSWorld 2.0, lag bei CursorBench 3.2 innerhalb von 0,5 % von Fable 5 und bei Cybersicherheit hinter Mythos 5. Die Werte beschreiben die damalige Testkohorte vor Fable 5.1 und Mythos 5.1.Quelle |
| API-Modellkennung | claude-opus-5Quelle |
| Status laut Quelle | activeQuelle |
| Veröffentlichung | 2026-07-24Quelle |
| Maximale Ausgabe | 128.000 TokenQuelle |
| Eingabe | Text, imagesQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | adaptive; default highQuelle |
| Wissensstand | 2026-05Quelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
The guide's primary migration path states "Claude Opus 5 is a step-change improvement over Claude Opus 4.8," and the models-overview page tells developers still "on Claude Opus 4.8 or earlier" to consult the Opus 5 migration guide.
Anthropic "Migrating to Claude Opus 5" guide (2026-09-19)Anthropic writes "Opus 5.5 is a major step up from Opus 5." and benchmarks Opus 5.5 directly against Opus 5; the Opus 5 model overview adds "Although Claude Opus 5 is still available, you should consider migrating to Claude Opus 5.5 for improved performance.".
Anthropic "Introducing Claude Opus 5.5" announcement (2026-09-22)