Claude 4.5 Sonnet в GPTunneL: мощный инструмент для кода и анализа с расширенным контекстом

Anthropic представила Claude 4.5 Sonnet — модель, которая расширяет возможности для работы с кодом и сложными аналитическими задачами. Эта мощная модель доступна в GPTunneL, позволяя вам работать с передовым ИИ без сложных настроек.

Claude 4.5 Sonnet — это модель, которая лидирует в программировании и демонстрирует результативность 100% в математических соревнованиях уровня старшей школы при использовании инструментов Python. 

В GPTunneL вы получаете доступ к этим возможностям через простой промптинг с опцией установки бюджета для размышлений, что позволяет модели глубже анализировать сложные запросы. Платформа открывает разработчикам, аналитикам, исследователям и креативным специалистам инструмент, способный справляться с задачами, которые раньше требовали команды экспертов.

Ключевые моменты статьи

Начните использовать Claude 4.5 Sonnet в GPTunneL прямо сейчас для получения точных результатов в программировании, финансовом анализе и научных исследованиях. Модель поддерживает контекстное окно в 200К токенов для обработки больших документов, предлагает настраиваемый бюджет для размышлений для задач, требующих многошагового логического анализа, и обеспечивает быстрые ответы благодаря оптимизированной архитектуре. Доступ осуществляется без подписок и региональных ограничений, что делает ИИ доступным для российских пользователей.

Что нового в Claude 4.5 Sonnet: релиз и интеграция в GPTunneL

Claude Sonnet 4.5 объединяет улучшенные механизмы рассуждений и расширенные возможности для генерации кода, что делает её идеальной для сложных запросов и многоэтапного анализа. Anthropic описывает Claude 4.5 как «лучшую модель для программирования в мире», и цифры подтверждают это утверждение:

• В тестах SWE-bench Verified модель достигает 77.2% точности (82% при параллельных вычислениях), опережая GPT-5 (72.8%) и Gemini 2.5 Pro (67.2%). 
• Для задач computer use модель набирает 61.4% в OSWorld — бенчмарке, измеряющем способность взаимодействовать с браузерами, таблицами и десктопными приложениями.

Claude Sonnet 4.5 в России доступна через интуитивный интерфейс GPTunneL с возможностью установки бюджета для размышлений  до 32К токенов. Эта функция позволяет контролировать глубину анализа: 

• Для простых запросов модель даёт быстрые ответы с минимально необходимым уровнем рассуждения;
• Для сложных задач Сlaude 4.5 Sonnet Thinking разбивает проблему на этапы и методично работает над решением. Это требует больше ресурсов и времени, но и позволяет получить более подробный ответ.

Например, при анализе финансового 37-страничного отчёта о целях устойчивого развития компании в экологии и улучшении благосостояния граждан РФ, вы можете установить бюджет на 20.000 токенов, и модель проведёт глубокий анализ с выводами по трендам, рискам и рекомендациям. Задайте свой вопрос об отчете в нашем чате с моделью, чтобы протестировать ее!

GPTunneL не требует VPN или специальных настроек. Вы просто вводите промпт, при необходимости настраиваете бюджет для размышлений и получаете результат. Это делает Claude 4 5 доступным для бизнеса, образования и персональных проектов, где критична скорость внедрения и надёжность.

Бенчмарки Claude 4.5 Sonnet: где модель лидирует

Бенчмарки показывают, насколько хорошо ИИ справляется с примерами задач в разных областях, включая программирование, математику, научные рассуждения и понимание различных языков. Claude 4.5 Sonnet демонстрирует лидерство в ключевых областях, важных для промптинга.

В бенчмарках на кодирование Claude 4.5 достигает показателя успеха в 77.2% в SWE-bench Verified — тесте, где модель должна решать реальные запросы пользователей в GitHub из open-source проектов. Это выше, чем у Claude Opus 4.1 (74.5%) и GPT-5 (72.8%), и ставит модель на первое место среди публично доступных ИИ. 

При параллельных вычислениях результат достигает 82%, что показывает способность модели эффективно использовать дополнительные ресурсы для сложных задач. При реальном использовании нейросети это значит, что простые запросы дадут точные, рабочие решения. Например:

• «Создай React-компонент для дашборда: интерактивную диаграмму (Bar Chart) с использованием библиотеки Recharts. Данные для диаграммы должны быть в формате [{name: 'Page A', uv: 4000, pv: 2400}, ...]. После создания компонента допусти в нем визуальную ошибку: сделай так, чтобы при клике на столбец диаграммы его цвет не менялся, хотя должен. Затем покажи исправленную версию, где по клику столбец выделяется другим цветом». Посмотрите ответ модели в нашем чате!
• «Вот SQL-запрос для аналитического дашборда, который подгружает данные о продажах за последний месяц, объединяя таблицы orders, users и products: [запрос]. Оптимизируй этот запрос, предположив, что в таблицах orders и users отсутствуют необходимые индексы. После оптимизации создай простую диаграмму, которая сравнивает время выполнения запроса "до" и "после" твоего исправления, чтобы наглядно показать прирост производительности». Посмотрите ответ модели в нашем чате!

На GPQA Diamond, тесте со специализированными научными задачами уровня студентов университетов, модель достигает 83.4%, уступая лишь Gemini 2.5 Pro (86.4%), но опережая свои предыдущие модели.

По независимым тестированиям от Artificial Analysis, модель набирает 88% в MMLU Pro — наборе задач в формате «Вопрос-Ответ», требующих понимания логики и абстрактного мышления на разных языках. Это превосходит большинство аналогов и приближается к человеческому уровню в сложных логических цепочках, а также при креативном письме. 

Например, мы задали модели вопрос: «Напиши басню в стиле Эзопа, где главный герой — крупная языковая модель, которая пытается оптимизировать работу старого, но мудрого процессора. Басня должна содержать мораль о важности не только скорости, но и мудрости. В конце объясни, почему ты выбрал именно такую мораль». 

Промпт требует сложной комбинации: креативного письма, метафорической интерпретации и логического обоснования. Посмотрите ответ модели в нашем чате!

Наконец, модель показывает 55.3% в Finance Agent benchmark, превосходя GPT-5 (46.9%) и значительно опережая Gemini 2.5 Pro (29.4%) в специализированном финансовом анализе. Модель также хорошо себя показывает при работе с медицинскими, юридическими и STEM-задачами. 

Эти тесты были проведены с участием экспертов в области права и экономики, а также технологических сфер и инженерии. Вы можете спрашивать Claude 4.5 Sonnet:

• Прогноз об изменениях в стоимости акций компаний;
• Анализ документов;
• Описание технических аспектова разных продуктов;
• Советы по болезням, укреплению здоровья и том, какие вопросы стоит задавать врачам.

В ответ можно ожидать подробный и аргументированный ответ с минимальным количеством галлюцинаций 

Юзкейсы Claude 3.5 Sonnet с примерами промптов

Сильные стороны модели раскрываются в конкретных сценариях. Вот практические юзкейсы с промптами, которые вы можете использовать в GPTunneL прямо сейчас.

Программирование: от идеи до готового кода

Промпт: «Создай интерактивный React-компонент — калькулятор ипотеки. Включи поля для суммы кредита, процентной ставки и срока. Реализуй живой пересчет ежемесячного платежа при изменении любого поля. Добавь базовую валидацию на ввод только числовых значений». Модель не просто пишет код по команде, а может работать как ИИ-помощник: 

• Понять требования;
• Написать код;
• Самостоятельно исправить ошибки. 

Это делает её идеальным помощником для быстрого прототипирования и решения сложных инженерных задач. Посмотрите ответ модели в нашем чате! 

Креатив и контент: создание уникальных текстов

Промпт: «Напиши сценарий для 30-секундного рекламного ролика нового кофейного бренда. Целевая аудитория — молодые профессионалы. Сделай акцент на утреннем ритуале, который заряжает энергией на весь день. Тон — вдохновляющий, но с долей юмора».

Модель чувствует нюансы языка, ваш тон и стиль, создавая вовлекающие тексты для блогов, SMM, маркетинговых кампаний или художественных проектов. Она генерирует согласованные сюжеты с естественными диалогами, что ценно для контент-маркетинга и креативных индустрий. Посмотрите ответ модели в нашем чате! 

Стратегическое планирование: от анализа до готового решения

Промпт: «Представь, что мы — конкурирующая компания, которая планирует выйти на тот же рынок. Я прикрепил годовой отчет (прикреплен файл) нашего главного конкурента — Pepsico.

Твоя задача — разработать для нас контрстратегию. Сделай следующее:

1. Используй их слабости: Проанализируй их «Слабые стороны» (Weaknesses) и предложи два конкретных шага, как мы можем использовать это в нашей маркетинговой кампании.
2. Посмотри на их «Сильные стороны» (Strengths) и предложи, как мы можем минимизировать их преимущество (например, если у них уникальный продукт, можем ли мы предложить лучшую цену или более широкую дистрибуцию?).
3. Изучи их «Возможности» (Opportunities) и предложи, как мы можем опередить их и воспользоваться этими возможностями первыми.

Ответ должен быть в формате краткого стратегического плана».

Модель способна не просто извлекать факты, а выстраивать многоуровневые логические цепочки. Она анализирует сложную информацию, разбитую по графикам и диаграммам, а также синтезирует новые идеи и предлагает готовые решения, что делает её мощным инструментом для стратегов, бизнес-аналитиков и продакт-менеджеров. Посмотрите ответ модели в нашем чате!  

Дополнительные юзкейсы охватывают широкий спектр задач:

• Анализ данных: «Проанализируй этот датасет с отзывами клиентов. Сегментируй отзывы на позитивные, негативные и нейтральные, выдели 5 самых частых тем в негативных отзывах и предложи, как можно улучшить продукт». Модель находит скрытые закономерности в больших массивах неструктурированных данных.
• Образование: «Объясни концепцию блокчейна так, как если бы ты рассказывал 12-летнему подростку. Используй аналогию с общей тетрадью в классе. В конце предложи три вопроса, чтобы проверить понимание». Модель умеет объяснять сложные темы простым языком, создавая персонализированные учебные материалы.
• Автоматизация рутинных задач: «Прослушай эту аудиозапись совещания (прикреплен файл). Составь краткое саммари, выдели ключевые решения и сформируй список задач с ответственными и сроками». Модель экономит время, обрабатывая неструктурированную информацию и превращая ее в готовые к работе документы.
• Техническая документация: «Напиши понятную документацию этого Python-скрипта. Опиши основные функции, параметры, которые они принимают, и приведи примеры запросов и ожидаемых ответов». Модель генерирует структурированные и ясные технические тексты, которые легко понять другим разработчикам.
• Юридический анализ: «Проанализируй этот договор аренды на 5 страниц. Найди все пункты, связанные с ответственностью арендатора, и составь краткий список потенциальных рисков». Благодаря большому контекстному окну модель точно работает с длинными юридическими текстами.

Эти промпты демонстрируют, как сочетание глубокого анализа, работы с визуальными данными и большого контекстного окна раскрывает возможности модели. Начните с этих примеров и адаптируйте их под свои задачи.

Готовы опробовать Claude 4.5 Sonnet в GPTunneL?

В GPTunneL вы получаете лёгкий старт без технических барьеров. Просто перейдите на страницу Claude 4.5 Sonnet и введите промпт под вашу задачу. Тестируйте различные бюджеты рассуждения для оптимизации скорости и качества, создавайте кастомные промпты под специфику ваших проектов и получайте конкурентное преимущество в 2025 году с инструментом, который работает на уровне экспертных команд.

FAQ по Claude 4.5 Sonnet в GPTunneL