Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 est un LLM propriétaire d’Anthropic, lancé le 30 juin 2026. Il associe une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens à un positionnement économique, avec des tarifs dans la moyenne des modèles similaires et nettement inférieurs à ceux des modèles frontière.
Claude Sonnet 5 est un LLM propriétaire d’Anthropic, lancé le 30 juin 2026. Il associe une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens à un positionnement économique, avec des tarifs dans la moyenne des modèles similaires et nettement inférieurs à ceux des modèles frontière.
À sa sortie, Claude Sonnet 5 se classait dans le top 20% des LLM de sa génération sur GPQA diamond. Son profil se distingue surtout par le code, les tâches agentiques et le raisonnement, tout en conservant des résultats compétitifs dans les évaluations comparatives de texte et de documents.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Anthropic |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Date de sortie | 30 juin 2026 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 tokens (≈ 1,0 M) |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image → text |
Indices de synthèse
| Indice | Valeur | Rang (LLM) |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 53.4 | 6ᵉ / 137 |
| Code Index | 71.5 | 6ᵉ / 74 |
| Agentic Index | 46.7 | 4ᵉ / 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 |
|---|---|---|---|---|
| CharXiv-R | 88,3 % | 6ᵉ / 45 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Verified | 85,2 % | 5ᵉ / 102 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BrowseComp | 84,7 % | 10ᵉ / 57 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GDP.pdf | 81,6 % | 1ᵉ / 5 | llm-stats | Auto-déclaré |
| OSWorld-Verified | 81,2 % | 3ᵉ / 19 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Terminal-Bench 2.0 | 80,4 % | 3ᵉ / 49 | llm-stats | Auto-déclaré |
| USAMO 2026 | 79,5 % | 2ᵉ / 3 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-bench Multilingual | 78,3 % | 3ᵉ / 34 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Pro | 63,2 % | 8ᵉ / 41 | llm-stats | Auto-déclaré |
| OfficeQA Pro | 59,4 % | 5ᵉ / 7 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HealthBench Professional | 57,8 % | 3ᵉ / 8 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Humanity's Last Exam | 57,4 % | 6ᵉ / 89 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Toolathlon | 54,3 % | 8ᵉ / 30 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GDPval-AA | 53,9 % | 5ᵉ / 39 | llm-stats | n.d. |
| BenchCAD | 37,3 % | 4ᵉ / 4 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Multimodal | 28,1 % | 3ᵉ / 3 | llm-stats | Auto-déclaré |
| AutomationBench | 13,5 % | 6ᵉ / 6 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Legal Agent Benchmark | 5,8 % | 3ᵉ / 12 | llm-stats | Auto-déclaré |
« 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 Code | 1542 | 10ᵉ / 99 | Kimi K3 (1679) |
| Arena Image-to-Code | 1533 | 7ᵉ / 31 | Claude Fable 5 (1627) |
| Arena Document | 1469 | 12ᵉ / 32 | Claude Opus 4.6 (1508) |
| Arena Text | 1461 | 38ᵉ / 200 | Claude Fable 5 (1507) |
| Arena Vision | 1264 | 22ᵉ / 135 | Claude Fable 5 (1318) |
| Arena Search | 1194 | 15ᵉ / 32 | Claude Opus 4.6 (1255) |
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Azure | 2 $ | 10 $ | 0,2 $ |
| anthropic | 3 $ | 15 $ | n.d. |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 4 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 2,8 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,24 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 6 min 39 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 5 figure dans le top 10 de l’Intelligence Index, du Code Index et de l’Agentic Index. Son meilleur classement concerne les tâches agentiques, tandis que ses résultats en code restent solides, avec une huitième place dans Arena code. Le modèle atteint aussi 95% sur OTIS Mock AIME 2024-2025, consacré aux olympiades de mathématiques de niveau lycée. Les benchmarks Benchable indiquent une forte maîtrise de la classification d’e-mails, du raisonnement, des connaissances générales, de l’éthique et de la réduction des hallucinations. Sa fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens constitue un autre trait distinctif.
Limites et points d’attention. Les scores Benchable, compris entre 98% et 99%, ne se traduisent pas toujours par des classements de premier plan : Ethics et General Knowledge se situent dans la seconde moitié de leurs panels, tandis que Hallucinations reste loin du groupe de tête. Les résultats en Arena sont également moins dominants hors du code, avec une onzième place sur 32 en document et une trente-sixième sur 200 en texte. Les poids ne sont pas ouverts. En contrepartie, le tarif est économique et environ 2,8 fois inférieur à celui des modèles frontière. Claude Sonnet 5 cible ainsi les usages de code, de raisonnement, d’agents et de traitement de longs contextes sensibles au coût.
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 · Benchable.ai (benchable.ai).