Claude Haiku 5.5: что это и чем отличается от Sonnet

Haiku в линейке Claude — младшая модель. Ей отдают работу, которую незачем гонять на старшей: одну и ту же форму много раз подряд. Пересказать абзац своими словами. Сжать длинную заметку до нескольких опор. Разложить выписки по типам. Достать одну строку из уже собранной таблицы.

На вход она принимает текст и картинки. На выход отдаёт текст. Снимок страницы тетради она прочитает. Картинку по словесному описанию эта модель не собирает: в описании разработчика рисования нет. Для человека, который пришёл за иллюстрацией, соседние модели картинок живут отдельной строкой, и эта новость их не включает.

По скорости Anthropic ставит Haiku 5.5 первой в текущей линейке, если сравнивать обычный режим каждой модели. В быстром режиме, в документации он подписан Fast Mode, модели Opus её обгоняют. Для ответа, где человек ждёт на линии, место у младшей. Длинный разбор файла остаётся у Opus 5.5: она ведёт всю работу, а Haiku закрывает узкий шаг внутри — вытащить цитату, сжать кусок, разложить пачку одинаковых карточек. Разбор старшей модели у нас уже вышел отдельно, Claude Opus 5.5. В чат эту кнопку анонс сам по себе не добавляет.

«Самая дешёвая, быстрая и сильная маленькая модель из тех, что мы выпускали.»

Надёжные знания разработчик ограничивает июнем 2026. День новее этой границы модель может не помнить, даже когда в запрос влезает очень длинный текст. Окно и память о мире здесь разные вещи. Если нужный абзац уже лежит в запросе, лекция не обязана заранее сидеть в памяти модели. Она читает текст, который ей дали.

На своём сайте Anthropic даёт выбрать Haiku 5.5 и без платной подписки, и на платных строках, которые у них называются Pro, Max, Team и Enterprise. Выбор есть в браузере и в приложениях для iPhone и Android. Тем, кто встраивает модель в свою программу, она открыта в программном доступе Claude API и в облаках Amazon, Google и Microsoft. Есть она и в программе Claude Code. Это площадки разработчика. Набор нашего чата они не переписывают.

Бытовая картина у этой модели одна. Толстая тетрадь — длинная работа старшей модели. Маленькая стопка чистых карточек — короткий повтор, который гоняют пачкой. Нитка на стопке только чтобы стопку было видно. Сама Haiku текст на карточке не печатает: карточку по-прежнему проверяет человек.

Сортировка, о которой говорит разработчик, на студенческом столе выглядит просто. Есть пачка вопросов к семинару. У каждого свой тип: определение, формула или дата. Младшая модель ставит тип на карточку и останавливается. Старшая нужна дальше, когда из тех же вопросов собирают связный ответ на билет. Ярлык и билет — разная длина работы, даже если карточки лежат в одной стопке.

Прошлая Haiku держала окно в 200 тысяч токенов. У новой окно — 1 миллион токенов. Ответ новой модели может доходить до 128 тысяч токенов. Для пересказа одного абзаца оба окна избыточны. Разница появляется, когда в один запрос кладут целый конспект курса или пачку документов, и раньше он просто не влезал.

Нарезку текста обновили. Токен здесь — учётный кусок, которым разработчик мерит длину текста. Тот же самый абзац Haiku 5.5 режет примерно на 30% больше кусков, чем Haiku 4.5, поэтому миллион новых токенов вмещает чуть меньше текста, чем кажется по цифре.

У новой Haiku впервые в этой линейке есть настройка тщательности. Уровней пять: низкий, средний, высокий, повышенный и максимальный. Повышенный в документации подписан xhigh, максимальный — max. Дальше в тексте только русские имена. Старт — средний уровень. Ниже него ответ короче. Выше модель пишет дольше и тратит больше ресурса на тот же вопрос. Прошлая Haiku такой ручки не имела: сила была одна на все запросы.

Источник: описание настройки тщательности Claude, страница открыта 7 октября 2026

Средний уровень для пересказа абзаца обычно и есть рабочий. Повышенный и максимальный имеют смысл, когда ошибка в сортировке дороже лишних секунд: перепутанная выписка к экзамену хуже, чем более медленный ответ. Максимальный уровень при этом не делает младшую модель старшей. Он дольше думает над тем же классом задач.

Таблица ниже собрана Anthropic и опубликована вместе с моделью. Это замер самого разработчика. Колонка GPT-6 Luna стоит рядом для сравнения. В нашем чате этой модели нет. Имя Luna легко склеить с GPT-5.6 Luna: слово одно, модели разные, и вторая к этой таблице не относится.

Баллы и проценты в одной сетке сравнивать между собой нельзя. GDPval-AA и AA-Briefcase стоят в баллах таблицы. Проценты начинаются со строки окна компьютера. 1620 и 72,4% лежат на разных линейках, большее число здесь никого не обгоняет.

Окно компьютера в этой таблице — отдельная работа. Модель сама ведёт программу и доводит задачу до конца. Студенту, которому нужен пересказ страницы, строка почти ничего не меняет в выборе. Она нужна тому, кто сравнивает модели и иначе примет 72,4% за почти закрытую задачу. Строгий проход 37,1% показывает, какая доля задач зачтена целиком.

С инструментами чтение графиков у Haiku 5.5 поднимается до 86,2%. У прошлой Haiku 4.5 в той же строке документа 8,8%, у Sonnet 5.5 — 90,2%. Числа GPT-6 Luna там нет. Без инструментов разрыв был шире: 46,4% у новой Haiku и 61,6% у Sonnet 5.5. Инструмент в этой строке значит, что модели разрешили самой сходить за недостающим. Одного взгляда на картинку для зачёта этой строки мало.

Командная строка режет ожидание, будто младшая догнала старшую. Terminal-Bench 4.0 мерит сложные многошаговые задачи в командной строке. Haiku 5.5 набирает 39,2%, Sonnet 5.5 — 70,6%, прошлая Haiku — 0,0%. GPT-6 Luna в этой строке на 16,4%, ниже новой Haiku. Это одна строка. В профессиональных задачах того же анонса Sonnet 5.5 выше обеих: 1840 против 1620 у Haiku 5.5 и 1437 у Luna. Разработчик прямо относит сложный многошаговый код к Sonnet 5.5 и Opus 5.5, а Haiku оставляет узкий шаг: сжатие, вытаскивание строки, короткий помощник внутри длинной работы.

В строке кода основной шкалы Haiku 5.5 набирает 46,4%, GPT-6 Luna — 42,4%, Sonnet 5.5 — 52,1%. У Sonnet в этой ячейке подписан повышенный уровень тщательности. У Haiku уровень для ячейки не указан. Ставить три числа как замер одной и той же ручки нельзя: у одной колонки ручка названа, у двух нет. Прошлая Haiku в ячейке пустая, прочерк в таблице это и значит.

Те же баллы в день выхода пересказали The Verge и The Decoder. Своих замеров у них нет, таблицу они берут у Anthropic.

Короткая модель на месте там, где шаг один и он повторяется. Студенту это пересказ абзаца перед семинаром и сортировка выписок: что к экзамену, что к докладу, что отложить. Человеку, который разбирает один длинный файл, это вытащить оттуда одну строку, пока старшая модель держит весь разбор. Службе, где человек ещё на линии, это короткий ответ без паузы на «подумать подольше».

Источник: описание задач в анонсе Anthropic, 7 октября 2026

Длинный код с цепочкой шагов по этой схеме уезжает к Sonnet. Ошибка в середине там ломает хвост, а замер командной строки как раз показывает разрыв 39,2% против 70,6%. Младшая модель быстрее на коротком шаге. Файл с длинной цепочкой коротким шагом не становится от того, что его так назвали.

Связный ответ на экзаменационный билет тоже длинная работа, даже когда в нём нет кода. Внутри спор двух авторов, оговорка и вывод. Короткий повтор ставит ярлык на абзац и сжимает его до опоры. Билет собирают там, куда таблица чата кладёт длинный файл. Ярлыки на карточках сегодня снимают DeepSeek V4 Flash или GPT-5 Nano: обе открыты с «Плюс». Кнопки Haiku для этого шага в наборе нет.

Тщательность двигает характер ответа внутри того же класса задач. Средний уровень, с которого Haiku 5.5 стартует, для пересказа обычно достаточен. Низкий короче и легче, его берут на совсем однотипную сортировку, где цена промаха мала. Высокий, повышенный и максимальный оставляют случаю, когда одну и ту же карточку жалко перепутать. Ждать, что максимальный уровень догонит Sonnet 5.5 на командной строке, анонс не обещает: графики тщательности там про стоимость и силу на своих тестах, а вердикт про сложный код разработчик пишет отдельно и в пользу старших моделей.

Отдельная граница — картинка на выходе. Haiku прочитает схему в конспекте. Собрать обложку, кадр или ролик она по своему описанию не берётся. Эту работу ищут у моделей картинок и видео, не у младшей текстовой.

Проверка набора чата GPThub сделана 8 октября 2026. В списке нет Claude Haiku 5.5, Claude Sonnet 5.5 и Claude Opus 5.5. Кнопка того же разработчика, которую можно нажать сегодня, — Claude Sonnet 5, на тарифах «Про» и «Ультра». На «Ультра» по этой модели список совпадает с «Про».

В чате у гостя и на бесплатном тарифе открыта Gemini 3.8 Flash. Короткий пересказ она берёт. Как устроена именно она, разобрано отдельно: Gemini 3.8 Flash. С тарифа «Плюс» для черновика подробнее открыты DeepSeek V4 Flash и GPT-5 Nano. Claude Sonnet 5 на «Плюс» в проверке нет.

Источник: набор моделей чата, проверка 8 октября 2026. На «Ультра» Claude Sonnet 5 совпадает с «Про»

Как выбирать, когда задача ещё не названа одним словом, собрано в гайде как выбрать модель. Чем Sonnet 5 живёт внутри линейки Claude, есть в разборе Claude Sonnet 5.

На сайте Anthropic Haiku 5.5 можно выбрать отдельно, в том числе без их платной подписки. Для работы в нашем чате этот выбор ничего не включает. Куда нажимать здесь, задаёт таблица выше.

Бесплатный тариф в той же проверке шире одного текстового чата: на нём есть модели картинок и видео. В таблицу выше они не вошли, потому что речь о тексте. Пересказ у гостя и без оплаты идёт через Gemini 3.8 Flash. Отдельной бесплатной Haiku в этом наборе нет.

Конспект в учебной работе держит опорные тезисы. Дословная запись всей лекции в него не входит. Короткой модели как раз обещают пересказ и сжатие, поэтому соблазн отдать ей конспект прямой. Вопрос в границах: останется ли в ответе только то, что было сказано.

Прогон записан на Claude Sonnet 5. Ответ Haiku 5.5 мы не подставляли: в списке чата её не было. Дата прогона — 8 октября 2026, тариф «Ультра», статус подписки действовал. Задание было узким. Сжать в пять предложений и без вступления две фразы лекции про круговорот воды. Преподаватель трижды повторил, что испарение идёт и с суши, и с океана. Отдельно объяснил, чем конспект отличается от полной записи. Чисел, дат и фактов сверх этих двух фраз просили не добавлять.

Опора сохранилась. Суша и океан на месте, смысл конспекта тоже. «Трижды» модель заменила на «несколько раз». Появился мотив, которого в задании не было: преподаватель якобы повторил фразу намеренно, чтобы студенты её усвоили. В хвосте добавилась польза, тоже от себя: такой подход помогает выделять главное. Пять предложений на месте. Границы двух фраз нет.

Для конспекта отсюда короткий вывод, и он не зависит от имени кнопки. Черновик опор можно взять. Рядом оставляют исходные фразы лекции и вычёркивают то, чего в них не было: новый мотив, смягчённый повтор, готовую мораль. Гайд нейросеть для учёбы про эту сверку, чтобы готовый ответ не уехал в работу как собственный разбор. Длинный код и файл, которые замер командной строки отдаёт старшим моделям, разобраны в гайде какая модель для кода.

Память до июня 2026 здесь почти ни при чём. Лекция уже лежит в запросе, и конспект читается из этого текста. Срыв в прогоне был другим. Модель дописала причину и пользу. Задание этих фраз не содержало.

Что уехало мимо, видно в двух местах. Число повторов стало мягче: в лекции было «трижды», в ответе «несколько раз». Причина повтора появилась сама. Для конспекта обе правки опаснее кривой фразы. Читатель чужого черновика легко примет их за слова преподавателя и унесёт в работу.