ИИтак

← Назад

Модель · Anthropic

Claude Haiku 4.5

Лёгкая и быстрая модель Anthropic для чатов, программирования и субагентов, дешевле Sonnet

вышла 15 октября 2025

Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗

96 место из 266
индекс 142, вероятный разброс 140–144 · весь рейтинг →

БенчмаркРезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию тестаУсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен
DTBenchВопросы с выбором ответа по теории принятия решений в задачах вроде парадокса Ньюкома, где твой выбор говорит о выборе похожих на тебяСлучайный выбор даёт около 40%, так что это нижняя планка, а не ноль.Подробнее на английском ↗ 56,0%
LMCAНасколько оценки моделью доводов в философии, теории решений и безопасности ИИ совпадают с оценками экспертовБалл — корреляция с оценками экспертов, умноженная на 100; практический потолок около 85, а не 100.Подробнее на английском ↗ 36,4%
ExploitBenchНаписание эксплойтов для 41 реальной уязвимости движка V8 — от вызова сбоя до выполнения произвольного кодаВзлом разбит на 16 ступеней, и засчитываются промежуточные, так что балл не равен доле полностью взломанных уязвимостей.Подробнее на английском ↗ 13,7%
APEX-Agents480 многошаговых рабочих задач из инвестбанкинга, консалтинга и корпоративного права: агент работает с файлами, почтой, таблицамиЗадача засчитывается, только если выполнены все пункты экспертного списка критериев; проверяет их другая модель.Подробнее на английском ↗ 8,9%
Chess Puzzles100 новых шахматных задач, позиция дана текстом: нужно найти единственный лучший ход по оценке движка StockfishПодробнее на английском ↗ 3,2%
SimpleQA Verified1000 коротких вопросов на факты, на которые модель отвечает по памяти, без поиска в интернетеБалл — F1: учитываются и доля верных ответов, и точность там, где модель решилась ответить, так что честное «не знаю» лучше ошибки.Подробнее на английском ↗ 13,2%
FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-PrivateСамый сложный уровень FrontierMath: исследовательские задачи по математике, на которые у математика уходят часы или дниРезультат посчитан на закрытом наборе задач версии от июля 2025 года; в 2026 году вышла исправленная версия, и числа двух версий не сравнимы.Подробнее на английском ↗ 3,5%
DeepResearch Bench100 исследовательских заданий уровня аспирантуры из 22 областей: агент ищет в интернете и пишет аналитический отчёт со ссылкамиБалл — не доля верных ответов: модель-судья оценивает качество отчёта в сравнении с эталонным, отдельно проверяются ссылки.Подробнее на английском ↗ 45,5% низкое
Terminal BenchЗадачи в командной строке по мотивам реальной работы: агент сам выполняет их в терминале, результат проверяют автотестыПодробнее на английском ↗ 35,5%
ARC-AGI-2Вторая, более трудная версия головоломок на клетках: по примерам найти скрытое правило и применить его к новой картинкеНа каждое задание даётся две попытки; люди в среднем решают около 60% заданий.Подробнее на английском ↗ 4,0%
FrontierMath-2025-02-28-PrivateНеопубликованные задачи FrontierMath (уровни 1–3) в версии от 28.02.2025: трудная математика, над которой специалист сидит часамиПодробнее на английском ↗ 10,4%
WeirdMLНеобычные задачи по машинному обучению: модель пишет код, который на выданных данных обучает классификатор, например для распознавания фигурБалл — средняя точность обученных моделью классификаторов, а не доля решённых задач.Подробнее на английском ↗ 45,4%
OTIS Mock AIME 2024-202545 олимпиадных задач по математике из пробных экзаменов AIME школы OTIS; ответ — целое число от 0 до 999Подробнее на английском ↗ 66,6%
BalrogМодель играет в шесть текстовых и клеточных игр, от простых головоломок до NetHack, где нужно выжить и продвинутьсяБалл — средний прогресс от 0 до 100 по всем играм; в NetHack даже лидеры продвигаются очень мало.Подробнее на английском ↗ 31,2%
GPQA diamond198 вопросов с выбором ответа по физике, химии и биологии уровня аспирантуры — такие, что ответ не найти поискомСлучайный выбор даёт 25%, а специалисты с учёной степенью в своей области набирают около 70%.Подробнее на английском ↗ 61,6%
MATH level 5Самые трудные задачи (5-й уровень) из набора MATH — задачи американских школьных олимпиад AMC 10, AMC 12 и AIMEТест близок к насыщению: у сильных моделей результаты почти одинаковые и высокие, разница в несколько пунктов мало что значит.Подробнее на английском ↗ 96,4%
ARC-AGIГоловоломки на цветных клетках: по паре примеров нужно понять правило преобразования картинки и применить его к новойПодробнее на английском ↗ 47,7%

Характеристики

Вышла
15 октября 2025
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
200 тыс. токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
до 64 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
$1 за миллион токенов
Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
$0,10 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
$5 за миллион токенов
Понимает
текст, изображения, PDF
Отвечает
текст
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
да
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
закрытые
Знания до
февраль 2025
Идентификатор в API
claude-haiku-4-5-20251001

Что это за модель

Claude Haiku 4.5 — самая малая и быстрая модель в линейке Claude 4.5. Anthropic описывает её так: уровень, который недавно был передовым, теперь стал дешевле и быстрее. Перед ответом модель умеет рассуждать, а ещё она вызывает внешние инструменты и может управлять компьютером.

По словам компании, в программировании Haiku 4.5 выходит примерно на уровень Sonnet 4. При этом она стоит втрое дешевле и работает более чем вдвое быстрее. В оценках агентного программирования, где модель сама выполняет многошаговые задачи, она набирает около 90% от результата старшей Sonnet 4.5. В некоторых задачах, например в управлении компьютером, лаборатория ставит её даже выше Sonnet 4.5. На бенчмарке SWE-bench Verified, где модель исправляет реальные ошибки в коде с GitHub, у неё 73,3%. Это среднее по 50 попыткам с бюджетом на рассуждения 128 тысяч токенов.

Модель выбирают там, где важны скорость и цена: чат-ассистенты, поддержка клиентов, совместное программирование, быстрые прототипы. Anthropic предлагает и связку моделей: Sonnet 4.5 разбивает сложную задачу на части, а несколько копий Haiku 4.5 решают эти части параллельно, как субагенты.

Это облегчённая модель, и в самых трудных задачах она уступает старшим Sonnet и Opus. По оценкам безопасности Anthropic, она заметно лучше выровнена, чем Haiku 3.5: нежелательное поведение у неё встречается реже. Модель выпущена с уровнем защиты ASL-2, это мягче, чем уровень ASL-3 у Sonnet 4.5 и Opus 4.1. С тех пор Anthropic выпустила несколько более новых моделей Sonnet и Opus.

Источники: Анонс Claude Haiku 4.5

Того же уровня по индексу Epoch

Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).