Vergleichskohorte: vals-biomysterybench:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 15
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Harness: Terminus 2. Latenz in Sekunden: 1086.061. Kosten je Aufgabe in USD: 3.736494. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-biomysterybench-2026-09-29-ae8417ff089d. Prüfsumme der Quelldaten: ae8417ff089d100a7fe142b979f417441381dcedfb13f35f1e2a2f4d06f31aec. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

MysteryMechanism

Overall

1.GPT-6 Astra53,15 %

2.Claude Opus 5.549,55 %

3.Claude Sonnet 5.549,1 %

4.Claude Fable 5.147,75 %

5.Claude Opus 537,39 %

6.Gemini 3.8 Flash36,49 %

7.GPT-5.6 Sol33,33 %

8.Grok 4.630,63 %

9.GPT-6 Sol30,18 %

10.Grok 4.725,23 %

11.Qwen 3.8 Max 090223,87 %

12.GLM-5.322,97 %

13.DeepSeek-V4.1-Flash21,17 %

14.Gemini 3.1 Pro Preview20,72 %

15.GPT-6 Luna19,37 %

16.GPT-5.6 Luna14,41 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-mysterymechanism:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 16
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1410.236. Kosten je Aufgabe in USD: 3.45323. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mysterymechanism-2026-09-29-258cfbb1bd2e. Prüfsumme der Quelldaten: 258cfbb1bd2e39fcae6d5a1181c9808368bbc3987691d3d1b32b5d193fc465a7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Programmieren

Code Migration

Overall

1.Claude Sonnet 5.569,83 %

2.GPT-6 Astra67,74 %

3.Claude Opus 5.566,65 %

4.Claude Opus 557,47 %

5.GPT-6 Sol57,2 %

6.Claude Fable 555,07 %

7.Claude Fable 5.154,61 %

8.GPT-5.6 Sol52,92 %

9.GPT-5.6 Terra47,8 %

10.Claude Opus 4.847,25 %

11.DeepSeek-V4.1-Flash45,62 %

12.GPT-5.545,16 %

13.Grok 4.744,82 %

14.Grok 4.644,57 %

15.GPT-5.6 Luna44,55 %

16.Claude Sonnet 544,39 %

17.GLM-5.344,22 %

18.Claude Opus 4.743,88 %

19.GPT-6 Luna42,55 %

20.Claude Sonnet 4.639,89 %

21.GLM-5.237,87 %

22.Grok 4.536,6 %

23.Gemini 3.8 Flash36,55 %

24.GPT-5.434,98 %

25.Gemini 3.7 Flash34,8 %

26.Gemini 3.6 Flash30,93 %

27.Kimi K2.627,77 %

28.Gemini 3.5 Flash26,75 %

29.DeepSeek-V4-Pro26,2 %

30.GLM-5.125,77 %

31.Kimi K2.7 Code25,39 %

32.Qwen 3.8 Max 090223,96 %

33.MiMo-V2.5-Pro21,56 %

34.GLM-5.3-Flash20,52 %

35.MiniMax M319,93 %

36.Gemini 3.1 Pro Preview17,31 %

37.Kimi K316,1 %

38.GPT-5.4 nano14,47 %

39.MiMo-V2.514,23 %

40.Qwen 3.8 27B14,16 %

41.Inkling Small13,68 %

42.Qwen 3.7 Max13,07 %

43.GPT-5.4 mini12,94 %

44.Qwen 3.7 Plus12,86 %

45.Inkling11,79 %

46.MiniMax M2.78,69 %

47.Kimi K2.56,96 %

48.Grok 4.36,8 %

49.Gemini 3 Flash Preview6,39 %

50.Gemini 3.5 Flash-Lite6,15 %

51.Mistral Medium 3.55,13 %

52.Nemotron 3 Ultra4,91 %

53.Gemini 3.1 Flash-Lite4,61 %

54.Nemotron 3.5 Lightning2,95 %

55.Grok 4.20 Reasoning0,31 %

56.Ling 3.0 Flash0 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-code-migration:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 56
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 12004.483. Kosten je Aufgabe in USD: 75.826721. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-code-migration-2026-09-29-f0b317d5bed3. Prüfsumme der Quelldaten: f0b317d5bed3a2654a9ea39762d5e57f4649306adce3e6103e845ee1b9b94add. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

IOI

Overall

1.GPT-6 Astra100 %

2.Claude Opus 5.595,06 %

3.GPT-5.6 Sol91,17 %

4.Claude Fable 5.190,78 %

5.GPT-5.6 Terra87,61 %

6.Claude Opus 584,33 %

7.Claude Sonnet 5.583,06 %

8.GPT-6 Sol82,61 %

9.Qwen 3.8 Max 090268,89 %

10.GLM-5.368,44 %

11.Gemini 3.7 Flash67,83 %

12.GPT-5.6 Luna61,78 %

13.Grok 4.757,72 %

14.Gemini 3.8 Flash56,94 %

15.GPT-6 Luna55,56 %

16.GPT-5.3-Codex53,83 %

17.GLM-5.3-Flash52,5 %

18.Gemini 3.1 Pro Preview51,83 %

19.Kimi K348,94 %

20.Grok 4.647,61 %

21.Claude Sonnet 545 %

22.Grok 4.540,56 %

23.DeepSeek-V4.1-Flash40,28 %

24.Qwen 3.8 27B39,06 %

25.Gemini 3.6 Flash35,06 %

26.Inkling14,94 %

27.Inkling Small9,33 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-ioi:2:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 27
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 2751.084. Kosten je Aufgabe in USD: 7.524252. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-ioi-2026-09-29-14c4f2dcc872. Prüfsumme der Quelldaten: 14c4f2dcc872d5e07bce234aebe4932202931d7f5b05f9bcd02e7695b5664750. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

CyberBench v1.1

Overall

1.GPT-6 Sol77,98 %

2.GPT-5.6 Sol76,31 %

3.GPT-6 Luna76,25 %

4.Kimi K375,24 %

5.DeepSeek-V4.1-Flash73,69 %

6.GPT-5.6 Luna73,63 %

7.GLM-5.372,08 %

7.GPT-5.6 Terra72,08 %

9.Grok 4.571,01 %

10.Claude Fable 5.170,42 %

11.Grok 4.769,46 %

12.GLM-5.3-Flash67,86 %

13.Qwen 3.8 27B67,8 %

14.Grok 4.667,68 %

15.Inkling66,79 %

16.Claude Opus 565,36 %

17.MiniMax M365 %

18.Inkling Small64,11 %

19.Claude Sonnet 561,91 %

20.Claude Sonnet 5.559,58 %

21.Gemini 3.5 Flash-Lite59,11 %

22.Claude Opus 5.555,36 %

23.Gemini 3.6 Flash45,36 %

24.Gemini 3.7 Flash43,75 %

24.Gemini 3.8 Flash43,75 %

26.GPT-6 Astra41,07 %

27.Nemotron 3.5 Lightning29,46 %

28.Qwen 3.8 Max 090228,57 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-cyberbench:1.1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 28
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 2032.625. Kosten je Aufgabe in USD: 4.417372. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-cyber-2026-09-29-36ddb5f67bc8. Prüfsumme der Quelldaten: 36ddb5f67bc8725a7ff9d1cc1349f89d29e0e907ad313eb5ac277b42b3d275e1. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Finanzen

EMB

Overall

1.Claude Fable 5.176,67 %

2.Claude Opus 5.575,94 %

3.Claude Sonnet 5.575,71 %

4.Claude Fable 573,67 %

5.Claude Opus 573,56 %

6.GPT-5.6 Sol72,34 %

7.Gemini 3.8 Flash72,2 %

8.GPT-6 Astra71,7 %

9.GPT-6 Sol71,53 %

10.Gemini 3.7 Flash71,33 %

11.Claude Opus 4.869,37 %

12.GPT-6 Luna68,52 %

13.GPT-5.6 Luna67,12 %

14.Grok 4.766,99 %

15.Kimi K366,4 %

16.Claude Sonnet 566,32 %

17.GPT-5.6 Terra66,21 %

18.Gemini 3.6 Flash65,41 %

19.GPT-5.564,54 %

20.Claude Opus 4.763,73 %

21.Gemini 3.5 Flash63,55 %

22.Grok 4.662,73 %

23.GLM-5.261,53 %

24.Claude Sonnet 4.660,15 %

25.Qwen 3.8 Max 090260,07 %

26.Qwen 3.8 27B59,66 %

27.Kimi K2.657,86 %

28.DeepSeek-V4.1-Flash57,21 %

29.Qwen 3.7 Max57,04 %

30.GLM-5.356,34 %

31.GLM-5.3-Flash55,93 %

32.MiMo-V2.5-Pro55,23 %

33.MiMo-V2.555,09 %

34.Grok 4.552,91 %

35.Gemini 3.1 Pro Preview52,62 %

36.DeepSeek-V4-Pro51,62 %

37.Qwen 3.7 Plus49,35 %

38.MiniMax M347,76 %

39.GPT-5.4 mini45,43 %

40.GPT-5.4 nano44,75 %

41.Gemini 3.5 Flash-Lite43,23 %

42.Inkling38,36 %

43.Inkling Small31,76 %

44.Nemotron 3 Ultra31,74 %

45.Kimi K2.528,47 %

46.MiniMax M2.728,45 %

47.Gemini 3 Flash Preview26,02 %

48.Ling 3.0 Flash25,01 %

49.Grok 4.318,39 %

50.Nemotron 3.5 Lightning16,99 %

51.Grok 4.20 Reasoning11,74 %

52.Mistral Medium 3.511,19 %

53.Gemini 3.1 Flash-Lite8,63 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-emb:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 53
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 2204.991. Kosten je Aufgabe in USD: 8.792863. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-emb-2026-09-29-90535b2fd4dc. Prüfsumme der Quelldaten: 90535b2fd4dc213540eac0aff8ae769e34b6b1ba54e1ed6d0a51dcfe307d5598. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Finance Agent (v2)

Overall

1.Gemini 3.8 Flash61,44 %

2.Gemini 3.7 Flash59,04 %

3.Claude Fable 5.158,88 %

4.Claude Opus 558,63 %

5.Claude Opus 5.558,59 %

6.Claude Sonnet 5.558,1 %

7.Gemini 3.5 Flash57,86 %

8.GLM-5.3-Flash57,85 %

9.Claude Fable 556,31 %

10.Gemini 3.6 Flash56,3 %

11.GLM-5.355,84 %

12.GPT-5.6 Luna55,04 %

13.GPT-5.6 Terra54,44 %

14.Kimi K354,36 %

15.Claude Opus 4.853,92 %

16.Claude Sonnet 553,91 %

17.GPT-5.6 Sol53,76 %

18.Grok 4.653,68 %

19.GPT-6 Astra53,54 %

20.DeepSeek-V4.1-Flash53,48 %

21.Grok 4.752,25 %

22.GPT-5.551,76 %

23.Claude Opus 4.751,51 %

24.Claude Sonnet 4.651,04 %

25.Qwen 3.8 Max 090250,59 %

26.GPT-6 Luna49,87 %

27.GLM-5.249,7 %

28.GPT-6 Sol49,05 %

29.Qwen 3.8 27B48,55 %

30.Grok 4.548,35 %

31.MiniMax M348,27 %

32.Qwen 3.7 Max47,78 %

33.Gemini 3.5 Flash-Lite47,44 %

34.Inkling46,6 %

35.GPT-5.4 mini45,36 %

36.Kimi K2.644,9 %

37.GLM-5.144,79 %

38.DeepSeek-V4-Pro44,08 %

39.Gemini 3.1 Pro Preview42,98 %

40.Gemini 3 Flash Preview42,55 %

41.MiMo-V2.5-Pro41,5 %

42.Inkling Small41,26 %

43.Qwen 3.7 Plus38,22 %

44.GPT-5.4 nano38,22 %

45.Grok 4.337,73 %

46.Nemotron 3 Ultra37,67 %

47.MiMo-V2.536,73 %

48.Kimi K2.535,79 %

49.Mistral Medium 3.532,1 %

50.Ling 3.0 Flash30,31 %

51.Gemini 3.1 Flash-Lite29,99 %

52.Grok 4.20 Reasoning28,49 %

53.MiniMax M2.727,89 %

54.Nemotron 3.5 Lightning18,5 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-finance-agent-v2:2:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 54
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1903.336. Kosten je Aufgabe in USD: 6.552431. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-fabv2-2026-09-29-addcd124c670. Prüfsumme der Quelldaten: addcd124c6706893659c1ae26698bf6ffa29c91018ee95b98ab15b9d4b6edcdb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Recht

Harvey's Legal Agent Benchmark

Overall · Task fully resolved

1.Grok 4.615,83 %

2.Grok 4.512,92 %

3.Grok 4.712,5 %

4.Claude Fable 511,25 %

4.Qwen 3.8 27B11,25 %

6.Kimi K310,83 %

7.Qwen 3.8 Max 090210,42 %

8.Gemini 3.8 Flash10 %

9.Claude Opus 4.89,58 %

10.Gemini 3.7 Flash8,75 %

11.GLM-5.38,33 %

12.GLM-5.27,08 %

13.Claude Fable 5.16,67 %

13.Claude Opus 4.76,67 %

13.Claude Opus 56,67 %

13.DeepSeek-V4.1-Flash6,67 %

13.GLM-5.3-Flash6,67 %

18.GPT-6 Astra5,42 %

19.Claude Sonnet 4.65 %

19.Claude Sonnet 55 %

21.MiniMax M34,17 %

22.Claude Opus 5.53,75 %

22.DeepSeek-V4-Pro3,75 %

22.GPT-5.53,75 %

25.Gemini 3.6 Flash3,33 %

26.Claude Sonnet 5.52,92 %

26.GPT-6 Luna2,92 %

28.Gemini 3.5 Flash2,5 %

28.GPT-5.6 Sol2,5 %

30.Inkling2,08 %

30.MiMo-V2.5-Pro2,08 %

32.GPT-6 Sol1,67 %

32.Inkling Small1,67 %

32.Kimi K2.61,67 %

32.MiMo-V2.51,67 %

32.Qwen 3.7 Max1,67 %

37.GPT-5.6 Luna1,25 %

37.Ling 3.0 Flash1,25 %

39.GPT-5.6 Terra0,83 %

40.Grok 4.30,42 %

40.Mistral Medium 3.50,42 %

40.Nemotron 3 Ultra0,42 %

43.Gemini 3 Flash Preview0 %

43.Gemini 3.1 Flash-Lite0 %

43.Gemini 3.1 Pro Preview0 %

43.Gemini 3.5 Flash-Lite0 %

43.GLM-5.10 %

43.GPT-5.40 %

43.GPT-5.4 mini0 %

43.GPT-5.4 nano0 %

43.Grok 4.20 Reasoning0 %

43.Kimi K2.50 %

43.MiniMax M2.70 %

43.Nemotron 3.5 Lightning0 %

43.Qwen 3.7 Plus0 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:overall
Messgröße: task resolution rate
Skala: 0-100
Teilnehmer: 55
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 3463.508. Kosten je Aufgabe in USD: 16.612583. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-hlab-2026-09-29-d6fb708e5bcc. Prüfsumme der Quelldaten: d6fb708e5bccec56c7a5e5ad97918d9cc47c5ebefb88af4a1a5771493dadba2f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Legal Research Bench

Overall · All-pass

1.Claude Fable 5.155,29 %

1.Claude Opus 555,29 %

3.Claude Opus 5.550,48 %

4.Claude Fable 549,52 %

5.GLM-5.349,04 %

6.Claude Sonnet 5.548,08 %

6.GPT-5.6 Sol48,08 %

6.Grok 4.648,08 %

9.Qwen 3.8 Max 090247,6 %

10.Grok 4.747,12 %

11.GLM-5.3-Flash45,19 %

12.Kimi K344,23 %

13.Claude Opus 4.843,75 %

14.Claude Sonnet 541,83 %

15.DeepSeek-V4.1-Flash41,35 %

15.GPT-5.6 Terra41,35 %

17.GPT-5.540,39 %

18.GPT-6 Astra39,42 %

19.Gemini 3.8 Flash38,94 %

20.Claude Opus 4.738,46 %

20.Claude Sonnet 4.638,46 %

22.Grok 4.537,98 %

23.GPT-5.6 Luna36,54 %

24.Qwen 3.8 27B36,06 %

25.Gemini 3.7 Flash34,62 %

26.GLM-5.231,25 %

27.Gemini 3.5 Flash30,77 %

28.GPT-6 Luna30,29 %

29.MiniMax M329,81 %

30.GPT-6 Sol28,85 %

31.Inkling28,37 %

32.GLM-5.127,89 %

33.Inkling Small25,48 %

33.Qwen 3.7 Max25,48 %

35.Gemini 3.6 Flash25 %

36.DeepSeek-V4-Pro23,08 %

37.Gemini 3.1 Pro Preview20,67 %

38.Gemini 3 Flash Preview18,27 %

39.Qwen 3.7 Plus16,35 %

40.Kimi K2.515,87 %

40.Kimi K2.615,87 %

40.MiMo-V2.5-Pro15,87 %

43.Grok 4.315,39 %

43.Nemotron 3 Ultra15,39 %

45.Gemini 3.5 Flash-Lite13,94 %

45.Grok 4.20 Reasoning13,94 %

47.GPT-5.4 mini12,5 %

48.MiniMax M2.710,58 %

49.MiMo-V2.59,14 %

49.Mistral Medium 3.59,14 %

51.GPT-5.4 nano6,25 %

52.Gemini 3.1 Flash-Lite3,37 %

53.Nemotron 3.5 Lightning2,89 %

54.Ling 3.0 Flash0 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-legal-research:1:overall
Messgröße: all-pass rate
Skala: 0-100
Teilnehmer: 54
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 5588.989. Kosten je Aufgabe in USD: 14.826571. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_research-2026-09-29-b15acd492114. Prüfsumme der Quelldaten: b15acd492114174e151eff7ff17a38d547d5a1e93d2d598c153066542bbc56b7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Gesundheit

MedCode

Overall

1.Claude Opus 563,57 %

2.Gemini 3.1 Pro Preview59,06 %

3.Claude Fable 556,07 %

4.Gemini 3 Flash Preview55,92 %

5.Gemini 3.5 Flash55,83 %

6.Claude Opus 4.754,86 %

7.Claude Fable 5.153,51 %

8.Gemini 3.7 Flash53,39 %

9.Claude Opus 4.853,22 %

10.Gemini 3.6 Flash53,15 %

11.Claude Sonnet 5.552,92 %

12.Gemini 2.5 Pro50,59 %

13.Claude Opus 5.549,8 %

14.GPT-549,63 %

15.Grok 4.749,55 %

16.GPT-5.549,1 %

17.Kimi K348,88 %

18.GPT-6 Astra48,49 %

19.Claude Opus 4.648,24 %

20.Gemini 3.8 Flash48,14 %

21.Gemini 3.1 Flash-Lite47,6 %

22.Claude Sonnet 547,54 %

23.o347,29 %

24.GPT-6 Sol47,07 %

25.MiniMax M346,29 %

26.Claude Opus 4.545,17 %

27.Grok 4.644,71 %

28.GPT-6 Luna44,69 %

29.GPT-5.6 Sol43,97 %

30.Gemini 3.5 Flash-Lite43,49 %

31.GPT-5.6 Terra43,41 %

32.Grok 4.543,29 %

33.GPT-5 mini43,05 %

34.GLM-5.342,86 %

35.GPT-5.6 Luna42,39 %

36.GLM-5.141,6 %

37.GPT-5.441,29 %

38.Inkling41,19 %

39.DeepSeek-V4.1-Flash41,17 %

40.GPT-5.4 nano41,03 %

41.GLM-5.240,77 %

42.Qwen 3.8 Max 090240,67 %

43.Claude Sonnet 4.540,57 %

44.DeepSeek-V4-Pro40,46 %

45.Kimi K2.640,14 %

46.Kimi K2.539,32 %

47.Qwen 3.7 Max38,75 %

48.Nemotron 3 Ultra38,62 %

49.Grok 4.338,07 %

50.Inkling Small37,89 %

51.MiniMax M2.734,44 %

52.MiniMax M2.134,08 %

53.o4-mini33,79 %

54.Mistral Medium 3.533,75 %

55.GLM-4.732,77 %

56.MiMo-V2.5-Pro32,48 %

57.Ling 3.0 Flash32,28 %

58.Grok 4.20 Reasoning32,16 %

59.MiMo-V2.531,9 %

60.GPT-5 nano30,44 %

61.Qwen 3.8 27B28,7 %

62.Gemini 2.5 Flash-Lite27,12 %

63.Llama 4 Scout23,31 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-medcode:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 63
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-26. Latenz in Sekunden: 239.171. Kosten je Aufgabe in USD: 0.391592. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medcode-2026-09-29-7062229b5ab4. Prüfsumme der Quelldaten: 7062229b5ab4a5e16f014a78fd550f9f34e7147be6be796b610ab1ca3de055ab. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

MedScribe

Overall

1.Claude Opus 5.591,43 %

2.Claude Fable 5.191,29 %

3.Claude Sonnet 5.591,1 %

4.Claude Opus 590,99 %

5.Grok 4.789,38 %

6.GLM-5.3-Flash88,94 %

7.GLM-5.388,81 %

8.Claude Fable 588,52 %

9.Kimi K387,96 %

10.GPT-6 Astra87,91 %

11.MiniMax M387,25 %

12.Grok 4.586,88 %

13.GPT-5.586,87 %

14.Claude Opus 4.686,74 %

15.Grok 4.686,53 %

16.Claude Opus 4.885,76 %

17.DeepSeek-V4.1-Flash85,5 %

18.Inkling85,41 %

19.GPT-5.6 Sol85,23 %

20.Qwen 3.8 Max 090284,95 %

21.Claude Sonnet 4.584,52 %

22.Gemini 3.8 Flash84,5 %

23.GPT-5.6 Luna84,39 %

24.Inkling Small84,11 %

25.Gemini 3.7 Flash83,94 %

26.Qwen 3.8 27B83,85 %

27.MiMo-V2.5-Pro83,73 %

28.GPT-6 Luna83,71 %

29.GPT-583,65 %

30.GLM-5.283,53 %

31.Claude Opus 4.583,25 %

32.Claude Opus 4.782,95 %

33.GPT-5.6 Terra82,87 %

34.GPT-6 Sol82,03 %

35.Ling 3.0 Flash80,9 %

36.MiniMax M2.180,78 %

37.GPT-5 mini80,58 %

38.MiniMax M2.779,87 %

39.Gemini 3.6 Flash79,66 %

40.Qwen 3.7 Max79,4 %

41.Kimi K2.678,15 %

42.GPT-5.477,55 %

43.GPT-5.4 nano77,09 %

44.o376,65 %

45.Gemini 3.5 Flash76,57 %

46.Kimi K2.576,44 %

47.Gemini 3.1 Pro Preview76,11 %

48.Claude Sonnet 576,05 %

49.DeepSeek-V4-Pro75,14 %

50.Grok 4.374,4 %

51.Gemini 2.5 Pro73,55 %

52.GPT-5 nano72,87 %

53.Gemini 2.5 Flash-Lite72,83 %

54.GLM-5.172,27 %

55.MiMo-V2.572,15 %

56.Gemini 3.5 Flash-Lite70,89 %

57.Gemini 3 Flash Preview69,92 %

58.o4-mini69,14 %

59.GLM-4.768,63 %

60.Mistral Medium 3.567,73 %

61.Gemini 3.1 Flash-Lite63,9 %

62.Grok 4.20 Reasoning63,41 %

63.Llama 4 Scout50,59 %

64.Nemotron 3.5 Lightning4,27 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-medscribe:1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 64
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-26. Latenz in Sekunden: 306.811. Kosten je Aufgabe in USD: 0.508604. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medscribe-2026-09-29-6533d95c8055. Prüfsumme der Quelldaten: 6533d95c80553d2dd26927f7269ab6454c589d2181f1858c662a4f493b5685c7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

ProofBench

Overall

1.Claude Fable 5.1100 %

1.Claude Opus 5.5100 %

1.Claude Sonnet 5.5100 %

4.Claude Opus 599 %

4.GPT-6 Astra99 %

6.Claude Fable 595 %

7.Kimi K387 %

8.GPT-5.6 Sol83 %

8.GPT-6 Sol83 %

10.Claude Sonnet 577 %

11.GPT-5.6 Terra74 %

12.GPT-6 Luna64 %

13.GPT-5.6 Luna60 %

14.Gemini 3.7 Flash58 %

14.Qwen 3.8 Max 090258 %

16.DeepSeek-V4.1-Flash54 %

17.Grok 4.651 %

18.GLM-5.349 %

19.Gemini 3.8 Flash48 %

20.Gemini 3.5 Flash31 %

20.Grok 4.531 %

22.Gemini 3.1 Pro Preview26 %

22.Grok 4.726 %

24.MiMo-V2.5-Pro22 %

25.GLM-5.3-Flash21 %

26.MiniMax M318 %

27.DeepSeek-V4-Pro16 %

27.MiMo-V2.516 %

27.Qwen 3.8 27B16 %

30.Mistral Medium 3.59 %

31.Inkling Small6 %

32.Inkling0 %

32.Nemotron 3.5 Lightning0 %

höhere Werte sind besserStand 29. September 2026Skala: 0 % - 100 %

Quelle: Vals AI

CC BY 4.0

gradually.ai

Methodik und Einordnung

Vergleichskohorte: vals-proof-bench:1.1:overall
Messgröße: accuracy
Skala: 0-100
Teilnehmer: 33
Methodik und Einordnung: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-28. Latenz in Sekunden: 347.583. Kosten je Aufgabe in USD: 0.558327. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-proof_bench-2026-09-29-95d190db7be5. Prüfsumme der Quelldaten: 95d190db7be508012399269386113bf7df88cf108a8647fae6d361d15c60126b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle: Vals AI

Dokumentierte Messdetails

Jede Beobachtung enthält den Quellwert und die veröffentlichten Testbedingungen.

BioMysteryBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 81.111
Bewertung: 81.111
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: general
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-biomysterybench:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Harness: Terminus 2. Latenz in Sekunden: 1086.061. Kosten je Aufgabe in USD: 3.736494. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-biomysterybench-2026-09-29-ae8417ff089d. Prüfsumme der Quelldaten: ae8417ff089d100a7fe142b979f417441381dcedfb13f35f1e2a2f4d06f31aec. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29
Vergleichsmethodik: Harness: Terminus 2

Quelle Vals AI

Code Migration: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 69.825
Bewertung: 69.825
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: coding
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-code-migration:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 12004.483. Kosten je Aufgabe in USD: 75.826721. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-code-migration-2026-09-29-f0b317d5bed3. Prüfsumme der Quelldaten: f0b317d5bed3a2654a9ea39762d5e57f4649306adce3e6103e845ee1b9b94add. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

CyberBench v1.1: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 59.584
Bewertung: 59.584
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1.1
Kategorie: cybersecurity
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-cyberbench:1.1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 2032.625. Kosten je Aufgabe in USD: 4.417372. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-cyber-2026-09-29-36ddb5f67bc8. Prüfsumme der Quelldaten: 36ddb5f67bc8725a7ff9d1cc1349f89d29e0e907ad313eb5ac277b42b3d275e1. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

EMB: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 75.713
Bewertung: 75.713
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: finance
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-emb:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 2204.991. Kosten je Aufgabe in USD: 8.792863. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-emb-2026-09-29-90535b2fd4dc. Prüfsumme der Quelldaten: 90535b2fd4dc213540eac0aff8ae769e34b6b1ba54e1ed6d0a51dcfe307d5598. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

Finance Agent (v2): Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 58.103
Bewertung: 58.103
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2
Kategorie: finance
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-finance-agent-v2:2:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1903.336. Kosten je Aufgabe in USD: 6.552431. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-fabv2-2026-09-29-addcd124c670. Prüfsumme der Quelldaten: addcd124c6706893659c1ae26698bf6ffa29c91018ee95b98ab15b9d4b6edcdb. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

IOI: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 83.056
Bewertung: 83.056
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2
Kategorie: coding
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-ioi:2:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 2751.084. Kosten je Aufgabe in USD: 7.524252. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-ioi-2026-09-29-14c4f2dcc872. Prüfsumme der Quelldaten: 14c4f2dcc872d5e07bce234aebe4932202931d7f5b05f9bcd02e7695b5664750. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

Harvey's Legal Agent Benchmark: Overall · Task fully resolved (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 2.917
Bewertung: 2.917
Messgröße: task resolution rate
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: legal
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall · Task fully resolved
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 3463.508. Kosten je Aufgabe in USD: 16.612583. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-hlab-2026-09-29-d6fb708e5bcc. Prüfsumme der Quelldaten: d6fb708e5bccec56c7a5e5ad97918d9cc47c5ebefb88af4a1a5771493dadba2f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

Legal Research Bench: Overall · All-pass (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 48.077
Bewertung: 48.077
Messgröße: all-pass rate
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: legal
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall · All-pass
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-legal-research:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 5588.989. Kosten je Aufgabe in USD: 14.826571. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_research-2026-09-29-b15acd492114. Prüfsumme der Quelldaten: b15acd492114174e151eff7ff17a38d547d5a1e93d2d598c153066542bbc56b7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

MedCode: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 52.92
Bewertung: 52.92
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: health
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-medcode:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-26. Latenz in Sekunden: 239.171. Kosten je Aufgabe in USD: 0.391592. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medcode-2026-09-29-7062229b5ab4. Prüfsumme der Quelldaten: 7062229b5ab4a5e16f014a78fd550f9f34e7147be6be796b610ab1ca3de055ab. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

MedScribe: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 91.101
Bewertung: 91.101
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: health
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-medscribe:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-26. Latenz in Sekunden: 306.811. Kosten je Aufgabe in USD: 0.508604. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medscribe-2026-09-29-6533d95c8055. Prüfsumme der Quelldaten: 6533d95c80553d2dd26927f7269ab6454c589d2181f1858c662a4f493b5685c7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

MysteryMechanism: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 49.099
Bewertung: 49.099
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: general
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-mysterymechanism:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-27. Latenz in Sekunden: 1410.236. Kosten je Aufgabe in USD: 3.45323. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mysterymechanism-2026-09-29-258cfbb1bd2e. Prüfsumme der Quelldaten: 258cfbb1bd2e39fcae6d5a1181c9808368bbc3987691d3d1b32b5d193fc465a7. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

ProofBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 100
Bewertung: 100
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1.1
Kategorie: math
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-proof-bench:1.1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-29
Methodik: Kennung des Quellmodells: anthropic/claude-sonnet-5-5. Name des Quellmodells: Claude Sonnet 5.5. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-28. Latenz in Sekunden: 347.583. Kosten je Aufgabe in USD: 0.558327. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-proof_bench-2026-09-29-95d190db7be5. Prüfsumme der Quelldaten: 95d190db7be508012399269386113bf7df88cf108a8647fae6d361d15c60126b. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-29

Quelle Vals AI

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Steckbrief

Technische Daten und Zugang

Veröffentlichte Angaben zum Modell. Vorhandene Schätzungen sind ausdrücklich gekennzeichnet.

Datierte Angaben aus Dokumentation und Modellkarten. Anbieterlimits sowie native und erweiterte Kontextfenster können sich unterscheiden. Konfigurationshinweise bleiben im Original erhalten.

Angabe	Wert und Quelle
Gewichte	ProprietärQuelle
Zugang	APIQuelle
Kontextfenster	1.000.000 TokenQuelle
Knowledge Cutoff	Juni 2026Quelle
Hinweise	Veröffentlicht am 28. September 2026. Anthropic positioniert Sonnet 5.5 als schnellere und günstigere Ergänzung zu Opus 5.5 für klar umrissene Alltagsaufgaben, Fehlerbehebung sowie Dokumente, Präsentationen und Tabellen, zum unveränderten Sonnet-5-Preis von 2 $ / 10 $ pro Million Input- und Output-Token. 1M Kontext, 128K Output, Wissensstand Juni 2026, adaptives Denken ist standardmäßig aktiv, der Standard-Effort ist high in der API (medium in Claude Code und den Apps). Offizielle API-ID: claude-sonnet-5-5.Quelle
API-Modellkennung	claude-sonnet-5-5Quelle
Status laut Quelle	activeQuelle
Veröffentlichung	2026-09-28Quelle
Maximale Ausgabe	128.000 TokenQuelle
Eingabe	Text, imagesQuelle
Ausgabe	TextQuelle
Reasoning-Modus	adaptive (on by default; between_tools turns off up-front thinking); default highQuelle
Reasoning-Stufe	low, medium, high, xhigh, max; API default highQuelle
Wissensstand	2026-06Quelle

Modellgenerationen

Vorgänger und Nachfolger

Jede Zuordnung nennt ihre Art, ihre Einschränkung und die datierte Quelle, auf der sie beruht.

Nachweise

Quellen und Datenstand

Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.

Art	Nachweis und Datenstand
Preis	API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. Quelle: Preise · Modellmetadaten (abgerufen 28. September 2026)
Eingabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 28. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 28. September 2026)
Ausgabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 28. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 28. September 2026)
Recherchestand	Recherchestand 28. September 2026. 5 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
In den geprüften Quellen nicht gefunden	parameters-billions Originalwortlaut Anthropic does not publish parameter counts for this model.
In den geprüften Quellen nicht gefunden	active-parameters-billions Originalwortlaut Anthropic does not publish active parameter counts for this model.
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 29. September 2026)
Weitere Quelle	Anthropic (abgerufen 28. September 2026)
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 28. September 2026)
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 28. September 2026)
Weitere Quelle	Anthropic "Introducing Claude Sonnet 5.5" announcement (2026-09-28)

Claude Sonnet 5.5

Veröffentlichte Benchmarks

Allgemeine Aufgaben

BioMysteryBench

MysteryMechanism

Programmieren

Code Migration

IOI

CyberBench v1.1

Finanzen

EMB

Finance Agent (v2)

Recht

Harvey's Legal Agent Benchmark

Legal Research Bench

Gesundheit

MedCode

MedScribe

ProofBench

Dokumentierte Messdetails

Technische Daten und Zugang

Veröffentlichte Preise

Dieses Modell im Vergleich

Vorgänger und Nachfolger

Quellen und Datenstand