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Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 offre des performances de type frontier model pour le coding et le computer use avec un immense context window de 1M de tokens pour seulement...

IA AgentiqueMultimodalCodingComputer UseContexte long
anthropic logoanthropicClaude17 février 2026
Contexte
1.0Mtokens
Sortie max.
64Ktokens
Prix entrée
$3.00/ 1M
Prix sortie
$15.00/ 1M
Modalité:TextImageAudioVideo
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
89.9%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 89.9% sur ce benchmark.
HLE
49%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 49% sur ce benchmark.
MMLU
89.3%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 89.3% sur ce benchmark.
MMLU Pro
79.2%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 79.2% sur ce benchmark.
SimpleQA
48.5%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 48.5% sur ce benchmark.
IFEval
89.5%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 89.5% sur ce benchmark.
AIME 2025
83%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 83% sur ce benchmark.
MATH
85.3%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 85.3% sur ce benchmark.
GSM8k
96.4%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 96.4% sur ce benchmark.
MGSM
92.8%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 92.8% sur ce benchmark.
MathVista
68.7%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 68.7% sur ce benchmark.
SWE-Bench
79.6%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 79.6% sur ce benchmark.
HumanEval
92.1%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 92.1% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
72.4%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 72.4% sur ce benchmark.
MMMU
74.2%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 74.2% sur ce benchmark.
MMMU Pro
75.6%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 75.6% sur ce benchmark.
ChartQA
88.1%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 88.1% sur ce benchmark.
DocVQA
93.4%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 93.4% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
59.1%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 59.1% sur ce benchmark.
ARC-AGI
58.3%
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 Sonnet 4.6 a obtenu 58.3% sur ce benchmark.

À propos de Claude Sonnet 4.6

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

**Un bond générationnel en matière d'intelligence**

Claude Sonnet 4.6 est le model le plus performant et le plus polyvalent d'Anthropic à ce jour, conçu pour être le moteur haute performance des workflows complexes des entreprises et des développeurs. Lancé le 17 février 2026, il représente un saut générationnel majeur par rapport à la série 4.5, introduisant des capacités de computer use de niveau humain et un immense context window de 1 million de tokens en bêta. Le model est optimisé pour les tâches agentic, ce qui signifie qu'il ne se contente pas de traiter du texte, mais peut planifier et exécuter de manière autonome des opérations en plusieurs étapes dans divers environnements logiciels.

**Sophistication technique et multimodalité**

Sur le plan technique, Sonnet 4.6 comble l'écart entre la vitesse des models de milieu de gamme et le reasoning profond de la classe Opus. Il intègre un système de Thinking adaptatif, lui permettant d'ajuster son effort de reasoning interne en fonction de la complexité de la tâche. Ce model est devenu le nouveau standard par défaut pour les utilisateurs gratuits et Pro de Claude, offrant une intelligence de niveau flagship pour le coding, l'analyse financière et la compréhension de documents. Il est véritablement multimodal natif, prenant en charge les entrées texte, image, audio et vidéo pour traiter une grande variété de tâches de traitement de médias avec une précision state-of-the-art.

**Le nouveau standard de l'industrie pour les agents**

Avec son rapport performance-prix d'élite, Sonnet 4.6 se positionne comme le moteur principal pour les agents IA. Il obtient des scores de premier plan sur SWE-bench Verified (79,6 %) et OSWorld-Verified (72,5 %), démontrant sa capacité supérieure à résoudre des problèmes réels d'ingénierie logicielle et des tâches complexes sur systèmes d'exploitation. En offrant une intelligence proche d'Opus pour une fraction du coût, il permet aux développeurs de créer des systèmes autonomes qui étaient auparavant prohibitifs sur le plan informatique ou financier.

Claude Sonnet 4.6

Cas d'utilisation de Claude Sonnet 4.6

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

Ingénierie logicielle autonome

Utilisation de Claude Code pour refactoriser des dépôts entiers et implémenter des fonctionnalités complexes avec un contexte étendu à tout le dépôt.

Computer Use de niveau humain

Automatisation de logiciels hérités et de workflows web en visualisant l'écran et en interagissant via une souris et un clavier virtuels.

Compréhension de documents financiers

Analyse de milliers de pages de rapports et de tableaux pour raisonner sur des stratégies d'investissement ou des risques complexes.

Simulation d'entreprise en temps réel

Exécution de simulations agentic où le model gère une entreprise virtuelle et optimise la rentabilité.

Rédaction technique multilingue

Génération de documentation technique dans des dizaines de langues tout en respectant parfaitement les spécifications architecturales.

Génération d'UI/UX Frontend

Création d'interfaces de tableaux de bord modernes et soignées, en mettant l'accent sur la typographie, la théorie des couleurs et le design responsive.

Points forts

Limitations

Coding de premier plan: Atteint un score state-of-the-art de 79,6 % sur SWE-bench Verified, surpassant ses concurrents dans la résolution de problèmes GitHub réels.
Latence en mode Thinking: Les budgets élevés de tokens de réflexion augmentent le temps de latence avant le premier token, le rendant moins idéal pour le chat instantané en temps réel.
Rapport performance-prix d'élite: Offre des niveaux d'intelligence proches d'Opus pour un coût 5x inférieur, ce qui en fait le choix le plus économique pour les automatisations à grande échelle.
Friction liée aux limites de débit: Les utilisateurs gratuits et Pro atteignent des limites de messages agressives lors de sessions intenses, nécessitant de passer par l'API.
Navigation informatique de niveau humain: Affiche un score de 72,5 % sur OSWorld-Verified, montrant une amélioration massive de la navigation dans les logiciels complexes sans API.
Dégradation du contexte au-delà de 150k: Malgré un context window de 1M, le model peut encore occasionnellement perdre des détails spécifiques au milieu de prompts très volumineux.
Puissance de reasoning adaptative: Dispose d'un mode Thinking évolutif permettant aux développeurs d'ajuster l'effort de reasoning pour les problèmes logiques ardus.
Vulnérabilité aux injections de prompt: La fonctionnalité Computer Use présente des risques où des sites malveillants pourraient tenter de détourner la session de navigation virtuelle du model.

Démarrage rapide API

anthropic/claude-sonnet-4-6

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

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

const msg = await anthropic.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Analyze this codebase for security vulnerabilities.' }
  ],
});

console.log(msg.content);

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

Ce que les gens disent de Claude Sonnet 4.6

Voyez ce que la communauté pense de Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 a atteint 94 % sur notre benchmark d'assurance, ce qui en fait le model le plus performant que nous ayons testé pour le computer use.
Swami Sivasubramanian
twitter
Le buzz est justifié, c'est de loin le meilleur (et le plus amusant) LLM que j'aie jamais utilisé ! Bien au-dessus de tout ce que j'ai vu jusqu'à présent.
WolframRavenwolf
reddit
Claude Sonnet 4.6 est hilarant, pas seulement 'drôle par moments'. Globalement chaleureux, honnête et prosocial.
Anton P.
twitter
Sonnet 4.6 est tellement meilleur que Cline pour les tâches de coding. Je n'ouvre même plus les fichiers manuellement.
semibaron
hackernews
Le context window de 1M change la donne pour la migration de codebases. J'ai simplement téléchargé toute ma pile legacy.
DevOpsDan
reddit
Il gère des feuilles de calcul complexes et des formulaires web avec une précision presque troublante. La bêta Computer Use est enfin prête.
AI_Insights_Daily
youtube

Vidéos sur Claude Sonnet 4.6

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Claude Sonnet 4.6

Sonnet 4.6 a obtenu un score plus élevé sur le GDP val, qui mesure les tâches significatives du monde réel.

Il devient de plus en plus difficile de savoir si ces models sont capables de choses CBRN.

Le rapport vitesse/intelligence est ici pratiquement inégalé par n'importe quel autre model sur le marché.

Anthropic se concentre clairement sur l'aspect agentic avec cette version.

La structure des coûts en fait le nouveau standard par défaut pour tout développeur utilisant massivement l'API.

Ce model est environ deux fois plus rapide que le model Opus du mois dernier.

En conclusion, les amis, ce model est le meilleur rapport qualité-prix pour le coding en entreprise.

Les capacités de vision pour interpréter des diagrammes d'architecture complexes sont considérablement améliorées.

J'ai pu lui donner 50 fichiers et il a parfaitement refactorisé toute la logique de routage.

Il semble beaucoup plus humain dans son style de communication par rapport à GPT-4o.

Il bat en fait Opus 4.6 dans certains domaines tout en étant 40 % moins cher.

À mesure que nous remplissons le context window, une fois passés les 150 000 tokens, l'efficacité a tendance à baisser.

La fonction de reasoning adaptatif vous permet de basculer entre vitesse et logique profonde.

Cette sortie ressemble au premier véritable model 'agent-first' d'Anthropic.

Je l'utiliserais pour tout, sauf peut-être pour l'écriture créative de très haut niveau.

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Conseils Pro pour Claude Sonnet 4.6

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

Tirez parti de la Context Compaction

Activez la fonctionnalité de Compaction dans l'API pour résumer automatiquement l'historique des conversations anciennes lors des sessions prolongées.

Utilisez les tokens de réflexion stratégiquement

Pour les mathématiques ou la logique complexe, définissez un budget plus élevé pour les tokens de réflexion afin de laisser le model explorer plusieurs pistes de reasoning.

Promptez pour la conformité aux SPEC

Demandez explicitement au model de suivre les meilleures pratiques architecturales modernes, car il s'oriente naturellement vers des outils mis à jour.

Utilisez les Artifacts pour l'UI

Incitez le model à utiliser les Artifacts UI pour séparer les générations de code du fil de discussion de chat pour une itération en temps réel.

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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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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$0.50/$3.00/1M
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$5.00/$25.00/1M
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Questions Fréquentes sur Claude Sonnet 4.6

Trouvez des réponses aux questions courantes sur Claude Sonnet 4.6