Блог Claude Sonnet 4

Как добавить Claude в навык Alexa

Голосовые помощники всё чаще работают на базе больших языковых моделей. Если вы хотите интегрировать API Claude от Anthropic в поддерживаемый вами или разрабатываемый навык Alexa, это руководство проведёт вас через практическую архитектуру, конкретные шаблоны кода и операционные аспекты, которые вам потребуются — от быстрой проверки концепции до навыка, готового к промышленной эксплуатации.

Gemini 3 Pro и Claude 4.5 Sonnet для программирования: что лучше в 2025 году

И Gemini 3 Pro (Google/DeepMind), и Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) — флагманские модели уровня 2025 года, оптимизированные для агентных рабочих процессов с длинным горизонтом планирования и использованием инструментов —

GPT-5.1 против Claude Sonnet 4.5 — кто из них возглавит фронтир в 2025 году?

GPT-5.1 от OpenAI — это постепенное, но ориентированное на продукт обновление, которое представляет два варианта, ориентированных на использование (Instant и Thinking), расширенное кэширование подсказок и

Агентное кодирование с Клодом Хайку 4.5: руководство для разработчиков в 2025 году

С выходом Claude Haiku 4.5 в октябре 2025 года компания Anthropic представила модель, специально оптимизированную для рабочих нагрузок агентов: быструю, экономичную и настроенную на оркестровку субагентов и задачи «использования компьютера» (т. е. управление инструментами, редакторами, CLI).

Как использовать Claude Sonnet 4.5 с курсором

Claude Sonnet 4.5 от Anthropic появился как целенаправленное обновление для кодирования, агентных рабочих процессов и «использования компьютера» — видов задач, требующих длительного контекста,

Jan 6, 2026

Клод Соннет 4.5 API

Claude Sonnet 4.5 от Anthropic — это обновление 2025 года, ориентированное на длительную автономную работу, более эффективное использование инструментов и компьютеров, более строгую безопасность и согласованность, а также расширенные возможности для разработчиков (редактирование контекста, память, выполнение кода в чате и создание файлов). Бенчмарки и тесты производителей отмечают значительный прирост производительности при кодировании и «агентных» задачах (например, Anthropic сообщает о примерно 30 часах непрерывного автономного кодирования во внутренних тестах и значительном скачке производительности в тестах ОС и использования инструментов).