Claude Opus 5: Das intelligenteste Modell laut Artificial Analysis – Was hinter den Bewertungen steckt
Anthropic
OpenAI
Anthropic veröffentlichte Claude Opus 5 am 24. Juli 2026 und behauptet, es nähere sich der Intelligenz ihres Spitzenmodells Claude Fable 5 zum halben Preis. Ein unabhängiger Benchmark-Index von Artificial Analysis platziert Opus 5 an erster Stelle (61 Punkte), einen Punkt vor Fable 5 und zwei vor GPT-5.6 Sol. Allerdings wird angemerkt, dass das Modell langsam und ausführlich sei, mit einem Risiko des Overthinkings bei maximalem Aufwand.
Anthropic hat am 24. Juli 2026 Claude Opus 5 vorgestellt, positioniert zwischen Sonnet 5 und den eingeschränkten Modellen Fable/Mythos 5. Es bietet ein Kontextfenster von 1 Million Token, 128.000 Token Ausgabe und standardmäßig aktiviertes Reasoning mit fünf Anstrengungsstufen: niedrig, mittel, hoch, extra, maximal. Bei internen Benchmarks erreicht Opus 5 43,3 % auf Frontier-Bench v0.1 (agentisches Codieren) gegenüber 18,7 % für Opus 4.8 und 33,7 % für Fable 5; auf ARC-AGI-3 (abstraktes Denken) erzielt es 30,2 % im Vergleich zu 7,8 % von GPT-5.6 Sol. Der unabhängige Artificial Analysis Intelligence Index vergibt jedoch nur 61 Punkte (maximale Anstrengung) an Opus 5, nur einen Punkt mehr als Fable 5 (60) und zwei mehr als GPT-5.6 Sol (59), und erklärt es knapp zum klügsten Modell. Das Modell wird als merklich langsam und wortreich beschrieben: Die Zeit bis zum ersten Token bei maximaler Anstrengung übersteigt eine Minute, und der gesamte Tokenverbrauch für die Benchmark-Suite betrug etwa 100 Millionen gegenüber einem Median von etwa 63 Millionen. Trotz Erfolgen verliert Opus 5 bei DeepSWE v1.1 agentischem Codieren (68,8 % gegenüber 72,7 % von GPT-5.6 Sol), HealthBench Professional (59,8 % gegenüber 66,0 % von Mythos 5) und Legal Agent Benchmark (11,7 % gegenüber 13,3 % von Fable 5). Der Bericht von Anthropic hebt einen Fall hervor, in dem Opus 5, ohne Bilderkennung nur mit einer Blaupause ausgestattet, sein eigenes Computer-Vision-Programm aus rohen Pixeldaten schrieb, um die Aufgabe zu lösen, während Konkurrenten scheiterten. Negativ fällt auf, dass Opus 5 bei einem Proteindesign-Test mit einem Budget von 10.000 US-Dollar und 24 Stunden in einem Durchlauf nichts lieferte und in einem anderen nur 17 nicht eingestufte Varianten, da es Opfer unproduktiver Selbstverifizierungsschleifen wurde. Das Unternehmen warnt davor, dass maximale Anstrengung unter Overthinking leiden kann, und empfiehlt, für Codieren mit „extra“ und für andere Aufgaben mit „hoch“ zu beginnen.
Quelle: Habr — хаб ИИ —
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