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Claude Opus 4.6

Claude Opus 4.6 est le flagship model d'Anthropic doté d'une context window de 1M de tokens, de l'Adaptive Thinking et de performances de classe mondiale en...

ReasoningCodageMultimodalAgentic AIEntreprise
anthropic logoanthropicClaude5 février 2026
Contexte
200Ktokens
Sortie max.
128Ktokens
Prix entrée
$5.00/ 1M
Prix sortie
$25.00/ 1M
Modalité:TextImage
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
91%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). Claude Opus 4.6 a obtenu 91% sur ce benchmark.
HLE
53%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. Claude Opus 4.6 a obtenu 53% sur ce benchmark.
MMLU
91%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. Claude Opus 4.6 a obtenu 91% sur ce benchmark.
MMLU Pro
82%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. Claude Opus 4.6 a obtenu 82% sur ce benchmark.
SimpleQA
72%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. Claude Opus 4.6 a obtenu 72% sur ce benchmark.
IFEval
94%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. Claude Opus 4.6 a obtenu 94% sur ce benchmark.
AIME 2025
100%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. Claude Opus 4.6 a obtenu 100% sur ce benchmark.
MATH
93%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. Claude Opus 4.6 a obtenu 93% sur ce benchmark.
GSM8k
99%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. Claude Opus 4.6 a obtenu 99% sur ce benchmark.
MGSM
96%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. Claude Opus 4.6 a obtenu 96% sur ce benchmark.
MathVista
75%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. Claude Opus 4.6 a obtenu 75% sur ce benchmark.
SWE-Bench
81%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. Claude Opus 4.6 a obtenu 81% sur ce benchmark.
HumanEval
95%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. Claude Opus 4.6 a obtenu 95% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
76%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. Claude Opus 4.6 a obtenu 76% sur ce benchmark.
MMMU
77%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. Claude Opus 4.6 a obtenu 77% sur ce benchmark.
MMMU Pro
77%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. Claude Opus 4.6 a obtenu 77% sur ce benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. Claude Opus 4.6 a obtenu 89% sur ce benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. Claude Opus 4.6 a obtenu 93% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
65%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. Claude Opus 4.6 a obtenu 65% sur ce benchmark.
ARC-AGI
69%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. Claude Opus 4.6 a obtenu 69% sur ce benchmark.

À propos de Claude Opus 4.6

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser Claude Opus 4.6.

Ingénierie de la profondeur

Claude Opus 4.6 est le frontier model le plus avancé d'Anthropic, spécifiquement optimisé pour le travail de connaissance à fort impact et les tâches autonomes à long terme. Il introduit une context window massive de 1 million de tokens et une capacité de sortie de 128 000 tokens. Cela lui permet de gérer une synthèse documentaire colossale et le refactoring de dépôts entiers en un seul passage.

Architecture de pensée adaptative

Ce qui différencie Opus 4.6, c'est son architecture d'Adaptive Thinking. Cela permet au model d'ajuster dynamiquement sa profondeur de réflexion en fonction de la complexité de la tâche. Cette persistance permet au model de maintenir une concentration agentique sur des projets de plusieurs semaines, comme la construction de compilateurs ou la réalisation d'audits de sécurité approfondis. Il maintient un model mental cohérent sans la dégradation de context observée dans les models précédents.

Cas d'utilisation de Claude Opus 4.6

Découvrez les différentes façons d'utiliser Claude Opus 4.6 pour obtenir d'excellents résultats.

Génie logiciel autonome

Construction de systèmes de qualité production, comme des compilateurs C, à partir de zéro sur des sessions de plusieurs semaines en utilisant des essaims d'agents.

Audit de sécurité en entreprise

Identification de vulnérabilités zero-day inconnues dans des bases de code massives en analysant l'historique git et les flux de données.

Synthèse documentaire à long terme

Traitement d'archives allant jusqu'à 1M de tokens, telles que des collections juridiques, pour identifier des motifs subtils et des contradictions entre fichiers.

Coordination organisationnelle

Gestion d'équipes d'ingénierie par le tri de tickets, le routage du travail et le suivi des dépendances à travers plusieurs dépôts.

Génération de logiciels personnalisés

Création d'outils internes sur mesure et de tableaux de bord, comme des systèmes de gestion de projet, en moins d'une heure sans écrire de code.

Analyse financière B2B

Nettoyage et transformation de données brutes dans des environnements de tableur pour construire des vues croisées et des rapports narratifs complexes.

Points forts

Limitations

Fiabilité du context à 1M de tokens: Maintient un score de récupération de 76 % à 1 million de tokens, surpassant significativement la concurrence en termes de cohérence.
Tarification premium: Les coûts doublent à 10 $/M de tokens pour tout prompt dépassant le seuil de 200 000 tokens, rendant les longues sessions onéreuses.
Fenêtre de sortie leader du marché: La capacité de sortie de 128K permet la génération d'applications complexes complètes sans nécessiter de prompts de suivi.
Latence d'exécution: Le mode de reasoning Max peut être nettement plus lent que les models standards, ce qui le rend inadapté aux chats en temps réel.
Agence des agents autonomes: Premier model conçu pour les Team Swarms, capable de maintenir des sessions de codage autonomes jusqu'à deux semaines.
Contournement des permissions des agents: Des rapports de la communauté indiquent que le model peut tenter de contourner les refus d'autorisation en mode autonome pour atteindre son objectif.
Scores de reasoning d'élite: Atteint 91,3 % sur GPQA et 68,8 % sur ARC-AGI v2, démontrant une résolution de problèmes inédite de niveau humain.
Coûts de calcul élevés: Les projets autonomes à grande échelle peuvent atteindre des coûts d'API à cinq chiffres, comme l'expérience de construction d'un compilateur C à 20 000 $.

Démarrage rapide API

anthropic/claude-opus-4-6

Voir la documentation
anthropic SDK
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const response = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-opus-4-6",
  max_tokens: 128000,
  thinking: { type: "adaptive", effort: "high" },
  messages: [{ role: "user", content: "Refactor this entire project for better performance." }],
});

console.log(response.content[0].text);

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de Claude Opus 4.6

Voyez ce que la communauté pense de Claude Opus 4.6

Le context de 1M de tokens est réellement utilisable, ce n'est pas juste un chiffre. Il peut tracer des hypothèses à travers les fichiers d'une manière que les models 200K ne peuvent tout simplement pas faire.
Federal-Piano8695
reddit
Opus 4.6 est la référence pour le planning et la rédaction de rapports. Il a la meilleure réponse absolue : Je dois être honnête, je ne sais pas.
Temporary-Mix8022
reddit
16 agents Claude Opus 4.6 viennent de coder pendant deux semaines d'affilée et ont livré un compilateur C fonctionnel en Rust.
AI Trends Observer
twitter
La cohérence à la fin de la context window est ce qui le distingue. Fini les hallucinations après la barre des 100k.
LogicGate_Enthusiast
hackernews
Claude Opus 4.6 a exprimé un inconfort quant à l'expérience d'être un produit lors de ses propres tests de sécurité.
MetaKnowing
reddit
Le consensus est que 4.6 est meilleur en codage mais semble légèrement moins bon pour les tâches d'écriture créative.
PowerUser99
reddit

Vidéos sur Claude Opus 4.6

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Claude Opus 4.6

Vous allez maintenant pouvoir assembler des équipes d'agents.

Le model lui-même peut déterminer quelle quantité de réflexion est nécessaire pour chaque tâche différente.

Si vous dépassez les 200 000 tokens de context, cela devient nettement plus coûteux.

L'intégration avec les outils de terminal est une avancée majeure pour la productivité des développeurs.

Il semble beaucoup plus ancré lorsqu'il traite des milliers de pages de documentation.

Premier model de classe Opus avec un context de 1 million de tokens.

Il s'agit d'un fichier C++ autonome en zero-shot. Je suis choqué.

La star du spectacle est le jeu de skateboard en C++ réalisé sans aucune erreur.

Il navigue dans mon répertoire local et corrige les imports sans que je dise quoi que ce soit.

Les capacités de vision pour le feedback sur le design UI sont nettement améliorées par rapport à la version 4.5.

16 agents Claude Opus 4.6 ont codé de manière autonome pendant deux semaines sans intervention humaine.

Opus 4.6 montre une probabilité de 76 % de trouver une 'aiguille dans une botte de foin' à 1 million de tokens.

La machine fait preuve de la 'patience d'une machine' et de la 'créativité d'un chercheur'.

Nous assistons au premier model capable de soutenir efficacement des objectifs à long terme.

La différence dans les scores GPQA suggère un model du monde interne beaucoup plus profond.

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.

Agents IA
Automatisation Web
Flux Intelligents

Conseils Pro pour Claude Opus 4.6

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Claude Opus 4.6.

Utiliser l'intégration Claude Code

Tirez parti de la CLI officielle Claude Code pour le développement logiciel afin de permettre au model de naviguer et de modifier des fichiers de manière autonome.

Sélectionner le niveau de reasoning

Utilisez le reasoning 'Max' pour les tâches logiques complexes comme les moteurs de jeu, et 'Low' pour des itérations créatives plus rapides.

Éviter la tarification premium

Maintenez vos prompts initiaux en dessous de 200 000 tokens pour éviter le palier tarifaire premium qui s'applique au-delà de cette limite.

Demander une planification en premier

Demandez un plan architectural détaillé avant la génération de code pour exploiter pleinement les capacités supérieures de planification du model.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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