{"id":3931,"date":"2026-01-05T17:25:44","date_gmt":"2026-01-05T17:25:44","guid":{"rendered":"https:\/\/mazurly.com\/?p=3931"},"modified":"2026-01-05T17:45:57","modified_gmt":"2026-01-05T17:45:57","slug":"claude-3-5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mazurly.com\/de\/claude-3-5\/","title":{"rendered":"Claude 3.5 Sonnet: Benchmarks, Funktionen und wie es sich mit GPT-4o vergleicht"},"content":{"rendered":"
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Claude 3.5 Sonnet ist das Flaggschiffmodell von Anthropic und wurde am 21. Juni 2024 ver\u00f6ffentlicht. Es erreicht die gleiche Denkf\u00e4higkeit wie GPT-4o, \u00fcbertrifft dieses jedoch bei visuellen Aufgaben und Code-Aufgaben und ist dabei nur halb so teuer. Es ist kostenlos auf Claude.ai und \u00fcber die API verf\u00fcgbar ($3\/Million Eingabe-Tokens, $15\/Million Ausgabe-Tokens).<\/p>\n\n\n\n

Was ist Claude Sonett 3.5?<\/h2>\n\n\n\n

Claude 3.5 Sonett<\/a> stellt das erste Modell der Claude 3.5-Familie von Anthropic dar und bietet Spitzenleistung im Bereich der logischen Schlussfolgerungen zu einem Preis der Mittelklasse. Das Modell arbeitet mit der doppelten Geschwindigkeit von Claude 3 Opus<\/a> bei gleichzeitiger Beibehaltung eines Kontextfensters von 200.000 Token, wodurch es sich ideal f\u00fcr komplexe Schlussfolgerungen, Codierungsaufgaben und visuelle Analysen eignet.<\/p>\n\n\n\n

Claude 3.5 Sonnet basiert auf fortschrittlichen Prinzipien der konstitutionellen KI und zeichnet sich durch seine F\u00e4higkeit aus, Nuancen, Humor und nat\u00fcrliches Schreiben zu erkennen. Es ist das bisher leistungsst\u00e4rkste Bilderkennungsmodell des Unternehmens, \u00fcbertrifft Claude 3 Opus in Standard-Benchmarks und konkurriert direkt mit GPT-4o und Gemini 1.5 Pro.<\/p>\n\n\n\n

Wichtigste Funktionen auf einen Blick<\/h2>\n\n\n\n
Besonderheit<\/th>Details<\/th><\/tr><\/thead>
Kontextfenster<\/strong><\/td>200.000 Tokens (f\u00fcr Dokumente mit ca. 150 Seiten)<\/td><\/tr>
Verarbeitungsgeschwindigkeit<\/strong><\/td>2x schneller als Claude 3 Opus<\/td><\/tr>
Sichtf\u00e4higkeiten<\/strong><\/td>Texttranskription, Diagramminterpretation, Diagrammanalyse<\/td><\/tr>
Programmierkenntnisse<\/strong><\/td>64%-Benchmark f\u00fcr agentenbasierte Codierung (im Vergleich zu 38% f\u00fcr Claude 3 Opus)<\/td><\/tr>
Kosten<\/strong><\/td>$3\/M Eingangs-, $15\/M Ausgangs-Tokens<\/td><\/tr>
Verf\u00fcgbarkeit<\/strong><\/td>Claude.ai (kostenlos + eingeschr\u00e4nkt), Pro-Abonnement, API, Amazon Bedrock, Google Vertex AI<\/td><\/tr>
Neue Funktion<\/strong><\/td>Artefakte (interaktiver Code-\/Dokumentenarbeitsbereich)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Claude 3.5 Sonnet Benchmarks: Wie es im Vergleich abschneidet<\/h2>\n\n\n\n

Claude 3.5 Sonnet liegt bei den meisten Benchmarks f\u00fcr logisches Denken gegen\u00fcber GPT-4o und Gemini 1.5 Pro vorn oder gleichauf. Die deutlichsten Verbesserungen zeigen sich beim visuellen Denken, der Programmierkompetenz und komplexen Denkaufgaben.<\/p>\n\n\n\n

Vergleich der Benchmark-Leistung<\/h3>\n\n\n\n

Visuelles mathematisches Denken (MathVista)<\/strong> Claude 3.5 Sonnet erzielt bei visuellen Mathematikaufgaben 67,71 TP3T und \u00fcbertrifft damit GPT-4o (63,81 TP3T) und Gemini 1.5 Pro (63,91 TP3T). Dies spiegelt seine \u00fcberlegene F\u00e4higkeit wider, Daten aus Diagrammen, Grafiken und visuellen Gleichungen zu extrahieren.<\/p>\n\n\n\n

Wissenschaftliche Diagramme (AI2D)<\/strong> Alle drei Modelle liegen im Bereich von 94%+, wobei Claude 3.5 Sonnet bei 94.7% liegt, was ein starkes visuelles Verst\u00e4ndnis wissenschaftlicher Illustrationen beweist.<\/p>\n\n\n\n

Dokument Visuelle Fragen und Antworten (ANLS)<\/strong> Claude 3.5 Sonnet erzielt 95,21 TP3T und schl\u00e4gt damit GPT-4o (92,81 TP3T) und Gemini 1.5 Pro (93,11 TP3T) bei der Extraktion von Informationen aus Dokumentenbildern, Belegen und gescanntem Text.<\/p>\n\n\n\n

Argumentationsf\u00e4higkeit auf Hochschulniveau (GPQA)<\/strong> Claude 3.5 Sonnet dominiert bei 92% (0-Shot), \u00fcbertrifft Claude 3 Opus (87%) deutlich und ist mit GPT-4o konkurrenzf\u00e4hig. Dies deutet auf eine starke Leistung bei Forschungsfragen hin.<\/p>\n\n\n\n

Programmierkenntnisse (HumanEval)<\/strong> Bei Aufgaben im Bereich der agentenbasierten Codierung (Code schreiben\/bearbeiten\/ausf\u00fchren mit Werkzeugen) l\u00f6ste Claude 3.5 Sonnet 64% Probleme, im Vergleich zu Claude 3 Opus mit 38%. Es bew\u00e4ltigt Code-Migrationen, Legacy-Updates und Bugfixes mit ausgefeilten Schlussfolgerungen.<\/p>\n\n\n\n

Direkter Vergleich: Claude 3.5 Sonett vs. GPT-4o<\/h3>\n\n\n\n

Claude 3.5 Sonnet und GPT-4o schneiden bei Benchmarks f\u00fcr logisches Denken nahezu gleich gut ab (beide ~92% GPQA), unterscheiden sich aber strategisch. Claude 3.5 Sonnet ist bei visuellen Aufgaben f\u00fchrend und kosteng\u00fcnstiger ($3\/$15 gegen\u00fcber $5\/$15 pro Million Token bei OpenAI). GPT-4o hat leichte Vorteile bei mathematischen Aufgaben (76,6% gegen\u00fcber 71,1% bei MATH) und verf\u00fcgt \u00fcber ein breiteres Integrations\u00f6kosystem.<\/p>\n\n\n\n

Gewinner nach Anwendungsfall:<\/strong><\/p>\n\n\n\n