Anthropic представила Claude Opus 4.6: новая флагманская модель с контекстом в 1 миллион токенов

Компания Anthropic представляет ключевое обновление своей флагманской модели — Claude Opus 4.6. Передовая LLM обеспечивает значительный прирост в производительности, особенно в задачах программирования, логического мышления, агентных сценариев и работы с огромными объемами массивами данных за счет увеличенного контекстного окна до 1 миллиона токенов. Claude Opus 4.6 не только превосходит своего предшественника Claude Opus 4.5, но и устанавливает новые отраслевые стандарты в выполнении комплексных задач, обходя таких флагманов, как Google Gemini 3 и GPT-5.2.

Ядром обновления Claude Opus 4.6 стали глубокие архитектурные улучшения, которые трансформируют ее подход к решению задач. Модель демонстрирует широчайшие возможности в области написания программного кода: Claude Opus 4.6 от Anthropic теперь способна самостоятельно строить и исполнять многоэтапные планы для сложных агентских задач, что критически важно для создания автономных агентских экосистем. Это достигается за счет усовершенствованного механизма рассуждения, который позволяет Opus 4.6 эффективнее декомпозировать проблемы в программе, предвидеть побочные эффекты изменений кода и последовательно двигаться к цели, даже если для этого требуется выполнить десятки промежуточных шагов. Благодаря этому Claude Opus 4.6 отлично справляется с большими кодовыми базами: модель лучше понимает связи между модулями, точнее проводит рефакторинг и стала значительно эффективнее в самоотладке, научившись выявлять и корректировать собственные ошибки.

Помимо агентских навыков, совершен качественный скачок в непосредственной работе с данными. Впервые нейросети из линейки Opus получила контекстное окно в 1 миллион токенов. Opus 4.6 эффективно извлекает релевантные сведения из сотен тысяч токенов текста с минимальным дрейфом внимания, что решает ключевую проблему больших контекстов, когда производительность падает с увеличением объема входных данных. На тесте MRCR v2 модель Claude Opus 4.6 показала результат в 76%, что в четыре раза превышает показатель Sonnet 4.5 (18,5%) — невероятный прирост эффективности. Это позволяет модели анализировать целые библиотеки документов и полные программные репозитории, сравнивать договоры, выявлять несоответствия в технической документации или проводить комплексные исследования на основе обширных источников данных.

Логические и аналитические способности модели также выведены на новый уровень. Лидерство Claude Opus 4.6 в междисциплинарном тесте Humanity’s Last Exam подтверждает умение связывать концепции из разных областей для решения нестандартных задач. Особенно впечатляет результат в оценке GDPval-AA, где Claude Opus 4.6 демонстрирует значительный отрыв в выполнении финансовых операций: она опережает передовую модель OpenAI GPT-5.2, на 144 балла, а своего предшественника, Claude Opus 4.5, — на 190 баллов. Другими словами, модель стала существенно более эффективным решением для сложного финансового анализа, юридической экспертизы, стратегического планирования и исследовательской работы. Одновременно с этим Anthropic сохранила фокус на безопасности: согласно внутренней системной карте, Opus 4.6 не только соответствует, но и в некоторых аспектах превосходит другие передовые модели по уровню защищенности, демонстрируя крайне низкий процент нежелательных отклонений в ответах.

Релиз Claude Opus 4.6 представляет собой не просто минорное обновление, а качественный скачок, особенно в сферах, требующих глубокого анализа, эффективности работы с ПО и работы с большими объемами данных. Расширение контекстного окна до 1 миллиона токенов в сочетании с улучшенной способностью к рассуждению открывает новые возможности для сложных исследовательских, программных и аналитических проектов. Обновленный API с гибкими настройками “уровня усилий” и функцией сжатия контекста предоставляет разработчикам мощный инструмент для создания долгоживущих и интеллектуальных агентов. Сохраняя прежнюю стоимость в $5 за миллион входных токенов, Anthropic укрепляет свои позиции, предлагая рынку одну из самых эффективных и сбалансированных моделей, готовую к решению повседневных и экспертных задач.