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Anthropic pusht Coding‑KI: Das kann Claude Opus 4.1

Anthropic pusht Coding‑KI: Das kann Claude Opus 4.1

Larissa Ceccio | 06.08.25

Mit Claude Opus 4.1 stellt Anthropic ein KI‑Upgrade vor, das Entwickler:innen beim Programmieren unterstützt, Fehler schneller findet und sich gegen OpenAIs Codex behaupten soll.

Fehler im Code sind oft wie Nadeln im Heuhaufen: schwer zu finden und manchmal noch schwerer zu beseitigen. Wer in komplexen Projekten täglich debuggt, weiß, wie schnell kleine Anpassungen neue Probleme verursachen. Genau hier setzt Anthropic mit Claude Opus 4.1 an – einer verbesserten Version des bisherigen Spitzenmodells, die in Benchmarks zeigt, dass sie präziser, schneller und kontextbewusster arbeitet als die Vorgänger:innen.

Wer tiefer in die aktuellen Anthropic-Entwicklungen einsteigen möchte, findet bei OnlineMarketing.de auch einen Artikel, der die vorherigen Versionen Claude Opus 4 und Sonnet 4 sowie deren dessen Fähigkeiten im Detail beleuchtet.


Das weltbeste Coding Model?
Claude Opus 4 und Sonnet 4 sind da

Claude Opus und Sonnet 4, orangefarbener Hintergrund, Skizze eines Menschen mit Hand, grob, weiße Formen in der Hand
© Anthropic via Canva


State-of-the-Art im Coding – vor allem bei komplexen Projekten

Wie Anthropic in seiner Modellankündigung mitteilt, erreicht Opus 4.1 im SWE-bench Verified-Test 74,5 Prozent Genauigkeit. Das sind zwei Prozentpunkte mehr als bei der vorherigen Version Opus 4 und über zwölf Prozentpunkte mehr als bei Sonnet 3.7.

Claude Opus 4.1 steigert SWE-bench-Leistung, © Anthropic

Dieser Test prüft, wie gut ein Modell echte Programmierfehler finden und beheben kann. Vereinfacht gesagt: Je höher der Balken, desto öfter löst das Modell die Aufgabe richtig. GitHub hebt hervor, dass Opus 4.1 große Code-Basen gezielt anpasst, ohne unnötige Änderungen vorzunehmen oder neue Fehler einzuführen – ein klarer Vorteil für wiederkehrende Debugging-Aufgaben. Auch die Rakuten Group lobt die Fähigkeit, Fehlerstellen in umfangreichen Projekten punktgenau zu lokalisieren.

Mehr als nur eine Coding-Assistenz

Die Fortschritte beschränken sich nicht auf Programmieraufgaben. In Benchmarks zu logischem Denken, Multilingualität oder visuellem Verständnis landet Opus 4.1 regelmäßig unter den Top-Ergebnissen. Im GPQA-Diamond-Test für komplexes Schlussfolgern erreicht das Modell 80,9 Prozent, im multilingualen MMLU sogar 89,5 Prozent. Im praxisnahen TAU-bench für den Einsatz von Tools im Einzelhandel erzielt es 82,4 Prozent, in der Airline-Kategorie solide 56 Prozent. Die Zahlen belegen: Opus 4.1 kann nicht nur Code, sondern auch Datenanalyse und Recherche auf hohem Niveau.

Claude Opus 4.1 im Benchmark-Vergleich, © Anthropic

Wie das Bild zeigt, schneidet Claude Opus 4.1 in vielen Kategorien – von Programmieren über logisches Denken bis zu Sprachaufgaben – besser ab als frühere Claude‑Versionen und oft auch als Konkurrenzmodelle von OpenAI und Google. Auch Unternehmen wie Windsurf berichten von einem messbaren Sprung im Junior-Entwickler:innen-Benchmark, der einem Generationswechsel entspricht. Das bedeutet: weniger Zeit für Bugfixing, mehr Zeit für Feature-Entwicklung und Innovation.

Verfügbarkeit

Claude Opus 4.1 ist ab sofort für zahlende Nutzer:innen verfügbar – in Claude Code, über die API, Amazon Bedrock und Google Cloud Vertex AI. Die Preise bleiben identisch zu Opus 4. Anthropic kündigt zudem an, in den kommenden Wochen größere Modell-Updates zu veröffentlichen.

Claude Opus 4.1: Der nächste Schritt für KI‑gestützte Software-Entwicklung

Mit Opus 4.1 zeigt Anthropic, dass KI-gestützte Software-Entwicklung immer stärker zum Standard werden könnte. Die Verbesserungen liegen vor allem in Präzision und kontextbewusstem Arbeiten. Für Entwickler:innen, die komplexe Projekte effizienter umsetzen wollen, ist ein Upgrade daher naheliegend. Doch die Konkurrenz schläft nicht: Auch OpenAI hat vor einiger Zeit mit Codex einen neuen Coding-Agent vorgestellt. Wie dieser funktioniert, beleuchtet der nachfolgend verlinkte Artikel.


ChatGPT hat einen neuen Agent:
Was Codex kann

OpenAI Codex auf Screen, Code-Elemente im Hintergrund vor bunter Fläche, Text und Coding auf weißem Screen-Feld im Vordergrund
© OpenAI

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