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Claude Sonnet 5.5 startet in der Public Preview auf Snowflake Cortex AI

28. September 2026, 21:21Quelle: Snowflake
Claude Sonnet 5.5 startet in der Public Preview auf Snowflake Cortex AI
Bild: Snowflake

Snowflake bringt Anthropics Claude Sonnet 5.5 als Public Preview in Cortex AI. Zum Start ist das Modell über Cortex Inference verfügbar. Teams können es für Analysen und die Anwendungsentwicklung einsetzen, ohne dass ihre Daten den Sicherheits- und Governance-Rahmen von Snowflake verlassen.

Das Wichtigste in Kürze
  • Claude Sonnet 5.5 ist auf Snowflake Cortex AI in der Public Preview und zum Start über Cortex Inference verfügbar.
  • Die Unterstützung in Snowflake CoWork, CoCo, Cortex Agents und Cortex AI Functions folgt in Kürze, Termine werden nicht genannt.
  • Anthropic nennt 70,6 % bei Terminal-Bench 4.0 gegenüber 10,3 % bei Sonnet 5 sowie eine um mehr als 30 % schnellere Ausgabe.
  • Anthropic positioniert Sonnet 5.5 als schnellere Ergänzung zu Opus 5.5, das für komplexe, offene Aufgaben die bessere Wahl bleibt.

Was jetzt verfügbar ist und was bald folgt

Zum Start lässt sich Claude Sonnet 5.5 über Cortex Inference aufrufen. Entwickler erreichen es über den Endpunkt ihres Snowflake-Kontos und können das Anthropic SDK mit dem Cortex-Endpunkt von Snowflake verwenden. Das Beispiel im Beitrag von Snowflake authentifiziert sich mit einem Bearer-Token und fordert das Modell unter der Bezeichnung claude-sonnet-5-5 an.

Die Unterstützung in anderen Teilen der Plattform ist noch nicht freigeschaltet. Laut Snowflake folgen Snowflake CoWork, Snowflake CoCo, Cortex Agents und Cortex AI Functions in Kürze. Der Beitrag enthält zudem einen Hinweis auf zukunftsgerichtete Aussagen: Solche Pläne seien keine Zusage, bestimmte Produktangebote tatsächlich zu liefern.

Was Anthropic zum Modell sagt

Snowflake beschreibt Claude Sonnet 5.5 als bislang leistungsfähigstes Sonnet-Modell von Anthropic und als deutliches Upgrade gegenüber Sonnet 5 für klar umrissene Alltagsaufgaben, Fehlerbehebungen sowie ausgereifte Dokumente, Präsentationen und Tabellen. Die im Beitrag genannten Zahlen stammen von Anthropic:

  • 70,6 % bei Terminal-Bench 4.0, fast das Siebenfache der 10,3 %, die für Sonnet 5 erzielt wurden.
  • Eine Leistung nahezu auf Augenhöhe mit Opus 5.5 bei GDPval-AA, einem Benchmark, der reale Arbeit in 44 Berufen abdeckt.
  • Deutliche Verbesserungen bei der Diagrammerkennung und der Computernutzung.
  • Eine um mehr als 30 % schnellere Ausgabe als bei Sonnet 5.

Anthropic positioniert Sonnet 5.5 als schnellere Ergänzung zu Opus 5.5. Opus 5.5 bleibt die bessere Wahl für komplexe, offene Aufgaben, die anhaltendes Urteilsvermögen erfordern, während Sonnet 5.5 als optimal für klar umrissene Aufgaben beschrieben wird, bei denen es auf Tempo ankommt. Snowflake rät Teams, für offenere Aufgaben Opus 5.5 zu prüfen.

Vorgesehene Einsatzbereiche und Snowflake-Produkte

Snowflake nennt mehrere Einsatzbereiche, für die sich das Modell eignet: gezielte Programmieraufgaben wie das Beheben von Fehlern und das Verstehen einer unbekannten Codebasis, die Erstellung von Dokumenten, Foliensätzen und Tabellen (auch nach einer bestehenden Vorlage), alltägliche Wissensarbeit, das Lesen von Diagrammen und anderen visuellen Eingaben sowie latenzkritische interaktive Workflows.

Für Snowflake CoCo, den KI-Coding-Agenten des Unternehmens, soll Sonnet 5.5 besseres Reasoning, bessere Codegenerierung und Unterstützung für länger laufende, agentische Aufgaben bringen, und zwar über die CoCo-Desktop-App, die Snowsight-Oberfläche, die CLI und lokale Entwicklungswerkzeuge. Nach Angaben von Snowflake ist das Modell besonders stark darin, aus einer groben Produktidee eine funktionierende erste Version zu machen und diese über mehrere Feedbackrunden zu verfeinern.

Für Snowflake CoWork, einen persönlichen Arbeitsagenten für Wissensarbeiter, sei das Modell laut Beitrag für lang laufende Agenten gebaut, die mehrstufige Aufgaben durchhalten und ihre eigene Arbeit überprüfen. Zu den im Beitrag genannten CoWork-Funktionen zählen Deep Research, proaktive Automatisierungen, wiederverwendbare User Skills, MCP-Konnektoren für Gmail, Jira, Slack und Salesforce sowie eine native Mobile-App.

Für Cortex AI Functions sollen Analysten die Funktion AI_COMPLETE nutzen können, um Anweisungen in natürlicher Sprache in SQL anzuwenden. Im Beispiel von Snowflake soll das Modell eine schriftliche Behauptung, der Umsatz sei um 25 % gewachsen, mit den zugrunde liegenden Zahlen von 100 Millionen und 120 Millionen US-Dollar abgleichen und kennzeichnen, welche Aussagen belegt, widerlegt oder nicht belegt sind.

Was das für Snowflake-Nutzer bedeutet

Vorerst beschränkt sich die praktische Änderung auf Anwendungen, die auf Cortex Inference aufbauen. Dort erhalten Teams eine schnellere Claude-Option für alltägliches Programmieren, Analysen und Dokumentenarbeit, ohne Daten aus dem Governance-Rahmen von Snowflake herauszuführen. Der breitere Einsatz in CoWork, CoCo, Cortex Agents und den SQL-basierten AI Functions hängt von den Folgeversionen ab, die Snowflake als demnächst verfügbar angekündigt hat. Termine nennt der Beitrag nicht.

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