Am 5. Februar veröffentlichte Anthropic Opus 4.6. Die wichtigste Neuerung heißt Adaptive Thinking.
Früher vs. Heute
Bisher musste man bei extended thinking manuell ein Budget festlegen – ob das Modell 10 oder 30 Sekunden nachdenken sollte, bestimmte allein der Entwickler. Jetzt entscheidet Opus 4.6 selbst:
- Einfache Fragen → sofortige Antwort, keine Rechenleistung verschwendet
- Komplexe Fragen → automatischer Wechsel in den Tiefen-Denkmodus
- Rechenressourcen werden nach Bedarf zugewiesen
Das zugrundeliegende Prinzip: Das Modell führt unmittelbar nach Erhalt des Prompts eine Schwierigkeitsbewertung durch und passt dann dynamisch die Denktiefe an. Es gibt vier manuelle Stufen (low/medium/high/max), Standard ist high.
Maximales Kontextfenster
- Kontext: 1 Million Token (Beta)
- Maximale Ausgabe: 128K Token
- MRCR v2 Retrieval-Genauigkeit: 93 % bei 256K Kontext, bei 1 Million noch 76 %
Zum Vergleich: Die Retrieval-Zuverlässigkeit von Sonnet 4.5 im selben Test beträgt nur ein Viertel bis ein Neuntel der von Opus 4.6. Der Unterschied ist enorm.
Deutliche Verbesserungen bei Agenten-Szenarien
| Benchmark | Ergebnis |
|---|---|
| Terminal Bench | 59,8 % → 65,4 % |
| OSWorld | 66,3 % → 72,7 % |
Beide Werte übertreffen GPT-5.2 und Gemini 3 Pro.
Eine weitere starke Funktion ist die Compaction API – sie komprimiert den Gesprächsverlauf serverseitig automatisch und unterstützt theoretisch unendlich lange Unterhaltungen. In Agenten-Szenarien, die dutzende Interaktionsrunden für komplexe Programmieraufgaben erfordern, entscheidet diese Fähigkeit direkt über den Erfolg der Aufgabe.
Quellenangabe: The New Stack Bericht über Opus 4.6, CocoLoop, offizielle Anthropic-Dokumentation