Claude Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6 est un LLM propriétaire d’Anthropic, lancé le 17 février 2026. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens, adaptée au traitement de volumes importants de code ou de documents, ainsi que par un positionnement solide sur les tâches agentiques et la…
Claude Sonnet 4.6 est un LLM propriétaire d’Anthropic, lancé le 17 février 2026. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens, adaptée au traitement de volumes importants de code ou de documents, ainsi que par un positionnement solide sur les tâches agentiques et la programmation.
À sa sortie, il figurait dans le top 13% des LLM de sa génération sur GPQA diamond. Son tarif se situe dans la moyenne générale, malgré un coût supérieur à celui des modèles similaires, tout en restant nettement inférieur à celui des modèles frontière.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Anthropic |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Date de sortie | 17 février 2026 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 200 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image,audio,video → text |
Indices de synthèse
| Indice | Valeur | Rang (LLM) |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 35.9 | 36ᵉ / 137 |
| Code Index | 63.0 | 13ᵉ / 74 |
| Agentic Index | 40.8 | 10ᵉ / 68 |
Indices Artificial Analysis. Le rang situe le modèle parmi tous les LLM du catalogue disposant de l'indice.
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Tau2 Telecom | 97,9 % | 7ᵉ / 34 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Tau2 Retail | 91,7 % | 2ᵉ / 25 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 89,9 % | 23ᵉ / 219 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMMLU | 89,3 % | 12ᵉ / 49 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Verified | 79,6 % | 15ᵉ / 102 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMMU-Pro | 75,6 % | 30ᵉ / 64 | llm-stats | Auto-déclaré |
| LiveBench | 75,5 % | 13ᵉ / 38 | llm-stats | n.d. |
| BrowseComp | 74,7 % | 26ᵉ / 57 | llm-stats | Auto-déclaré |
| OSWorld | 72,5 % | 4ᵉ / 20 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Finance Agent | 63,3 % | 2ᵉ / 8 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MCP Atlas | 61,3 % | 25ᵉ / 30 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Terminal-Bench 2.0 | 59,1 % | 23ᵉ / 49 | llm-stats | Auto-déclaré |
| ARC-AGI v2 | 58,3 % | 6ᵉ / 16 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Finance Agent v2 | 51,0 % | 7ᵉ / 26 | llm-stats | n.d. |
| Humanity's Last Exam | 49,0 % | 20ᵉ / 89 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GDPval-AA | 47,2 % | 14ᵉ / 39 | llm-stats | n.d. |
| Legal Agent Benchmark | 5,4 % | 4ᵉ / 12 | llm-stats | n.d. |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.
Intelligence Index
Code Index
Classements Arena (Elo)
| Catégorie | Elo | Rang | En tête d'arène |
|---|---|---|---|
| Arena Image-to-Code | 1544 | 5ᵉ / 31 | Claude Fable 5 (1627) |
| Arena Code | 1522 | 16ᵉ / 99 | Kimi K3 (1679) |
| Arena Document | 1486 | 7ᵉ / 32 | Claude Opus 4.6 (1508) |
| Arena Text | 1471 | 26ᵉ / 200 | Claude Fable 5 (1507) |
| Arena Vision | 1276 | 17ᵉ / 135 | Claude Fable 5 (1318) |
| Arena Search | 1222 | 6ᵉ / 32 | Claude Opus 4.6 (1255) |
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Claude Platform on AWS | 3 $ | 15 $ | 0,3 $ |
| anthropic | 3 $ | 15 $ | n.d. |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 44 % au-dessus de la moyenne des LLM similaires, et 1,8 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût par exécution agentique — PinchBench (147 tâches) | 31,4 $ |
| Durée d'exécution — PinchBench | 5 h 24 min |
| Indice valeur/coût — PinchBench | 5,57 |
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,23 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 4 min 36 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Notre analyse
Forces. Claude Sonnet 4.6 atteint la première place sur les tests General Knowledge et Ethics de Benchable. Il se classe aussi dans le top 10 de l’Agentic Index, ce qui constitue son principal point fort, et occupe une place élevée au Code Index. Ses résultats en image-to-code sont particulièrement compétitifs, avec la deuxième place de l’arène concernée. Il reste également bien positionné sur les documents et obtient des scores élevés en Coding et Mathematics. Sa fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens renforce son intérêt pour les corpus volumineux. Son prix demeure environ 1,8 fois inférieur à celui des modèles frontière.
Limites et points d’attention. Son Intelligence Index le place seulement dans le premier tiers du classement, loin de ses meilleurs rangs agentiques. Dans l’Arena code, il n’occupe que la quinzième place, malgré un Code Index favorable. Les résultats Benchable sur les hallucinations, la classification d’e-mails, le code et les mathématiques affichent des scores bruts élevés, mais des rangs plus modestes face au nombre de modèles évalués. Enfin, sa tarification est 51% supérieure à la moyenne des LLM similaires. Claude Sonnet 4.6 cible donc surtout les usages agentiques, l’image-to-code, l’analyse documentaire et les tâches nécessitant un très long contexte.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai) · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) · Arena.ai (arena.ai) · LiveBench (livebench.ai) · Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0 · PinchBench (pinchbench.com) · Benchable.ai (benchable.ai).