Programmierung — KI, die Produktionscode schreibt

Ein Generalisten-Frontier-Modell, das zufällig Coding-Spezialisten bei den Benchmarks schlägt, die am meisten zählen. Denken Sie an einen Zehnkämpfer, der auch den 100m-Weltrekord hält.

SWE-Bench Pro 57,7% — ein Generalisten-Modell schlägt GPT-5.3-Codex (56,8%). 1M-Token-Kontext lädt ganze Repos. 47% Token-Einsparung durch native Tool-Nutzung. 1,5x schneller in Codex.

Höhere API-Kosten (2,50$/M Input, 15$/M Output). Voller Kontext kostet in Codex zum doppelten Token-Tarif. Opus 4.6 produziert bei massiven Refactorings noch immer architektonisch kohärenteren Code.

Das Modell, das denkt, bevor es programmiert. Opus 4.6 plant mehrstufige Refactorings, hält Kontext über weitläufige Codebases und schreibt Produktionscode, der sich liest, als hätte ein Senior Engineer ihn überprüft — weil das gewissermaßen stimmt.

Anthropics leistungsstärkstes Modell. 1M-Token-Kontextfenster (Beta) lässt es ganze Repos im Arbeitsspeicher halten. Bestnoten bei agentischen Coding-Benchmarks — es plant, führt aus und korrigiert sich selbst über lange Aufgaben.

Das teuerste Modell seiner Klasse. Lange agentische Sitzungen können die Kosten verstärken, wenn Sie nicht überwachen — und es ist langsamer als leichtere Modelle für schnelle Fragen.

Das erste Open-Weight-Modell auf Platz 1 bei SWE-Bench Pro — und es steht unter MIT-Lizenz. GLM-5.1 schreibt nicht nur Code; es führt autonome Engineering-Sessions über 8+ Stunden mit 655+ Iterationen durch und korrigiert sich über Tausende von Tool-Aufrufen selbst. Die Open-Source-Antwort auf die Dominanz geschlossener Coding-Modelle.

SWE-Bench Pro SOTA mit 58,4 — schlägt Claude Opus 4.6 (57,3) und GPT-5.4 (57,7). CyberGym 68,7 übertrifft alle geschlossenen Modelle. 200K Kontextfenster mit 128K+ Ausgabelänge. Vollständig offene Gewichte unter MIT-Lizenz.

Nur Text — keine Vision- oder multimodale Eingabe. ~754B Gesamtparameter bedeuten ernsthafte GPU-Anforderungen selbst mit 40B aktivem MoE. Westliches Ökosystem-Tooling noch weniger ausgereift als chinesischsprachige Ressourcen.