Тендеры и лиды
Информация
Какая насыщенная неделя релизов! Во вторник Mistral наконец-то выпустила Large 4 — долгожданное обновление своего флагманского продукта. Днём позже Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5, и немного абсурдно то, что самая маленькая из текущих моделей Anthropic уже набрала 43 балла по индексу искусственного интеллекта, что на пять пунктов выше, чем 38 баллов у Mistral Large 4 Preview.
Haiku 5.5 также закрывает один очевидный пробел в линейке Anthropic. Opus 5.5 и Sonnet 5.5 уже охватывали начальный и общий уровни, а бюджетный сегмент по-прежнему занимала Haiku 4.5 по цене 1 доллар за миллион входных токенов и 5 долларов за миллион выходных токенов. Для обработки больших объёмов данных такую цену стало трудно оправдать, учитывая, что OpenAI продавала GPT-6 Luna за 0,10 и 0,50 доллара соответственно.
Haiku 5.5 вышла 7 октября, и она гораздо ближе к той модели, которая была нужна Anthropic. Для запросов до 100 000 токенов она соответствует цене Luna в 0,10 доллара за ввод и 0,50 доллара за вывод, добавляет регулируемые затраты на рассуждение и контекстное окно на миллион токенов, а также значительно превосходит Luna по нескольким показателям производительности. Теперь у Anthropic есть действительно дешёвая модель обработки запросов, которая может работать в связке с Sonnet и Opus, не заставляя разработчиков перенаправлять всю свою повторяющуюся работу другому поставщику. (Anthropic)
Если вы сравниваете разные ИИ-модели и хотите быстро проверить идею, составить краткое резюме или подготовить текст со смартфона, можно попробовать Бесплатный ChatGPT 5 в MAX — российском мессенджере. Это удобный вариант, когда помощник нужен под рукой.
Главный критерий оценки — стоимость фактического выполнения задачи. Haiku требует больше вычислений для рассуждений, генерирует больше токенов и становится в пять раз дороже, как только количество токенов превышает 100 000. Luna остаётся более дешёвым вариантом для многих длительных или намеренно простых задач. Haiku 5.5, напротив, предлагает удивительно эффективную и недорогую модель, которая как раз и занимает ту нишу, которую Anthropic слишком долго оставляла открытой.
Разница становилась всё более странной, поскольку остальные модели Anthropic быстро развивались. Opus занимал дорогой верхний сегмент, а Sonnet — более доступный универсальный, в то время как Haiku оставалась на уровне цен и возможностей прошлого года. Эта структура продуктов имела смысл до тех пор, пока речь не заходила о задачах, которые агенты выполняют чаще всего: здесь старая модель стоимостью 1/5 доллара конкурировала с гораздо более дешёвыми альтернативами.
Для агентных систем это имело первостепенное значение. Хорошая архитектура агентов не требует использования самой совершенной модели на каждом этапе. Поиск, суммирование, классификация, сжатие контекста, извлечение документов и исследовательские субагенты могут генерировать тысячи вызовов, в то время как более сильная модель обрабатывает решения, которые действительно требуют глубокого анализа. В Anthropic для дорогостоящей части этой иерархии использовались Opus и Sonnet, в то время как более дешёвая модель для вспомогательных задач становилась всё менее конкурентоспособной.
Haiku 5.5 кардинально меняет экономику. Anthropic взимает 0,10 доллара за миллион входных токенов, 0,50 доллара за миллион выходных токенов, 0,01 доллара за чтение из кэша и 0,125 доллара за запись в кэш для запросов до 100 000 токенов. В Haiku 4.5 входные и выходные токены стоили 1 и 5 долларов соответственно. Anthropic утверждает, что новая модель в среднем обходится примерно на 75% дешевле за задачу с учётом различий в использовании токенов, а цены на токены для коротких контекстов снизились на 90%. (Anthropic)
Позиционирование компании в этом отношении выглядит продуманным. Anthropic прямо рекомендует Haiku для создания сводок, сжатия данных, запросов к базам данных, классификации, использования браузеров и разработки субагентов. Именно в этих задачах использование Sonnet или Opus на каждом шагу может стать неэффективным. Для разработчиков, уже работающих с Claude Code или API Claude, Haiku превращает маршрутизацию запросов между разными поставщиками в полноценный вариант, полностью основанный на Claude.
Масштаб скачка между поколениями почти интереснее, чем сравнение с Luna. Anthropic сообщает, что Haiku 5.5 набирает 1620 баллов по GDPval-AA v2.1 против 735 баллов у Haiku 4.5. Результат AA-Briefcase вырос с 614 до 1578. В офлайн-подмножестве OSWorld 2.1, тестирующем использование компьютера, оценка подскочила с 15,7% до 72,4%. Показатель Terminal-Bench 4.0 вырос с 0,0% до 39,2%. (Anthropic)
Модель также набирает 45,9% в тесте Humanity's Last Exam без инструментов и 57,4% с инструментами, по сравнению с 10,2% и 18,7% у Haiku 4.5. Результат в Chartography вырос с 6,4% до 46,4%, а в FrontierCode 1.1 составил 46,4%. Это оценки Anthropic на момент запуска, в основном полученные при использовании Haiku 5.5 с максимальным уровнем рассуждений. Поэтому их не следует путать со стандартной настройкой «Средняя» или рассматривать как независимый рейтинг моделей. Масштаб улучшения по сравнению с предыдущей версией Haiku по-прежнему трудно игнорировать.
Примеры использования, приведённые Anthropic, подтверждают эту тенденцию, хотя это скорее отзывы о запуске, а не нейтральные тесты. HubSpot сообщает, что Haiku 5.5 показала средний результат 92,8% в трёх запусках симуляционной оценки CRM. AlphaSense сообщает о статистически значимом улучшении с 0,76 до 0,84 по результатам 400 оценок запросов к документам, а Asana заявляет о снижении задержки выполнения задач более чем на 30% в своей оценке AI Teammates.
Именно такие качества я и жду от новой Haiku. Ей не нужно бросать вызов Opus в самых сложных задачах с открытым концом. Ей достаточно обладать интеллектом, позволяющим делегировать ей реальную работу, не беспокоясь постоянно о том, что дешёвый исполнитель неправильно поймёт задачу и вернёт плохой результат.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13799 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Luna — очевидный пример для сравнения, поскольку OpenAI и Anthropic теперь публикуют сопоставимые показатели скорости генерации токенов в коротком контексте. Artificial Analysis присваивает Haiku 5.5 Max индекс интеллектуальных возможностей 43, а Luna Max — 38. Haiku High также получает 38 баллов, то есть достигает общего показателя Luna Max, не используя самый агрессивный режим рассуждений Haiku.
Результаты отдельных тестов неоднозначнее, чем можно предположить, исходя из одного показателя. В режиме Max Haiku набирает 1578 баллов в AA-Briefcase против 1336 у Luna, а в GDPval-AA — 1620 против 1437. Haiku также имеет значительное преимущество в Terminal-Bench в текущем сравнении Artificial Analysis. Luna показывает лучшие результаты в AutomationBench, тогда как по нескольким научным показателям и показателям работы с длинным контекстом результаты равны или близки. Разумный вывод заключается в том, что Haiku явно конкурентоспособна и зачастую сильнее, но не превосходит Luna во всём.
Сравнение с Google ещё неожиданнее. Gemini 4 Argon всё ещё находится на ограниченной стадии распространения, поэтому Gemini 3.8 Flash остаётся самой мощной широко доступной моделью Gemini от Google. Artificial Analysis оценивает Haiku Max в 43 балла против 41 у Flash High. При этом Haiku выдаёт 243 токена в секунду против 125 и стоит 0,21 доллара против 1,24 доллара за задачу. Таким образом, самая маленькая новая модель Anthropic превосходит лучшую общедоступную модель Gemini от Google по совокупному индексу, а также оказывается быстрее и дешевле в этой оценке. Однако Gemini по-прежнему выигрывает отдельные тесты, такие как AutomationBench и Humanity's Last Exam. (Artificial Analysis, Google)
Независимый анализ данных показал важное преимущество Luna. Компания Plotly провела закрытый тест по агентной аналитике Haiku 5.5, состоящий из 43 вопросов, используя одного и того же агента, инструменты и подсказки для каждой модели. Haiku ответила правильно на 37 из 43 вопросов, по сравнению с 27 у Haiku 4.5, тогда как Luna ответила правильно на 38 из 43. Haiku оказалась самой быстрой моделью, протестированной Plotly: среднее время ответа составило 14 секунд на вопрос против примерно 18 секунд у Luna.
Результаты расчёта стоимости, полученные Plotly, выявляют самый большой недостаток ценностного предложения Haiku. Запуск Haiku обошёлся в 0,38 доллара, в то время как Luna выполнила тот же тест за 0,13 доллара, несмотря на одинаковую номинальную цену токенов — 0,10/0,50 доллара. Plotly обнаружила, что Haiku особенно хороша в простых аналитических задачах, неоднозначных запросах и проблемах качества данных, но упустила несколько скрытых закономерностей и статистических ловушек. Это скорее сильный и недорогой исполнитель, чем крошечная модель, которая волшебным образом делает всё.
Анализ Artificial Analysis объясняет, почему сравнение номинальных цен может вводить в заблуждение. При максимальном уровне рассуждений Haiku достигает 43 баллов по индексу интеллектуальных возможностей, а стоимость задачи составляет примерно 0,21 доллара. Luna Max набирает 38 баллов при стоимости около 0,07 доллара. Haiku Max сгенерировала гораздо больше токенов для рассуждений и ответов во время оценки, поэтому одинаковая ставка за токен привела примерно к трёхкратному увеличению стоимости выполнения задачи.
Ситуация улучшается, если сравнивать аналогичные уровни производительности. Haiku High и Luna Max набирают по 38 баллов, при этом измеренная стоимость составляет около 0,08 и 0,07 доллара за задачу соответственно. В самом дешёвом сегменте Luna Low обходится примерно в 0,0045 доллара за задачу в той же оценке, по сравнению с примерно 0,02 доллара для Haiku Low. Haiku Low значительно превосходит Luna Low по индексу, набирая 29 баллов против 22. Поэтому разработчики выбирают между более дешёвым минимальным рабочим процессом и более производительным бюджетным вариантом, а не между двумя идентичными продуктами.
Полезный совет: если вы часто работаете с нейросетями, создаёте тексты или анализируете информацию, удобно иметь ИИ-помощника и под рукой на смартфоне.
Можно попробовать Бесплатный ChatGPT 5, Midjourney, Suno, @id250102442943_2_bot — ChatGPT доступен прямо в российском мессенджере MAX. Это ещё один вариант для повседневных задач, когда не хочется переключаться между разными приложениями.
При длинном контексте заявленная цена Haiku выглядит менее привлекательной. Её тарифы на ввод и вывод данных возрастают с 0,10/0,50 доллара до 0,50/2,50 доллара, как только запрос превышает 100 000 токенов. Поэтому модель, обрабатывающая большой объём данных или использующая длинную историю работы агентов, может обходиться намного дороже, чем предполагает стартовая цена. Более низкая измеренная стоимость задачи в Luna показывает, почему эффективность использования токенов по-прежнему важна даже до того, как в дело вступают длинные контексты. (Anthropic, Artificial Analysis)
Для масштабного исследования, в котором я ожидаю, что агент будет много читать, экспериментировать и отбрасывать большую часть работы, я бы по-прежнему использовала Luna. Haiku становится интересной, когда недорогой модели требуется больше рассудительности, особенно если её задачу можно достаточно чётко ограничить, чтобы она оставалась в пределах более дешёвого контекстного уровня.
Быстрая реакция в интернете вполне объяснима, поскольку ценовой разрыв уже влиял на выбор моделей. В обсуждении на Hacker News несколько разработчиков рассказали об использовании Luna, GLM или DeepSeek вместо Haiku, потому что цена Haiku 4.5 перестала быть привлекательной для недорогих задач. Другие заявили, что Haiku 5.5 теперь стоит попробовать именно потому, что цена для коротких контекстов наконец-то сравнялась с Luna, а заявленные Anthropic показатели производительности выше. (Hacker News)
Энтузиазм сопровождается тем же предостережением, которое проявляется в данных бенчмарков. Разработчики быстро сосредоточились на пороге в 100 000 токенов и потребности Haiku в токенах для рассуждений. Некоторые рассматривают её как исследовательскую модель или субагента для выполнения задач, который должен начинать с чистого, узкого контекста, а не как модель, которая часами ведёт огромный диалог с основным агентом. Вероятно, это и есть правильный подход. Сама Anthropic описывает Haiku как субагента и модель для обработки больших объёмов данных в узком контексте.
Именно поэтому Haiku 5.5 кажется более значимой, чем просто очередное улучшение результатов бенчмарков. Anthropic предлагала разработчикам использовать свою экосистему для всё более сложных задач, выполняемых агентами, в то время как наиболее объёмная часть этой работы оставалась сравнительно дорогой. Новая модель устраняет большую часть этих препятствий. Теперь стек на основе Claude может использовать Haiku для исследований и повторяющейся работы, Sonnet — для более сложных общих задач, а Opus — для сложных сценариев, которые оправдывают стоимость модели передового уровня.
У OpenAI по-прежнему есть весомые экономические аргументы. Luna на практике чрезвычайно дешева, её ценообразование для длинных контекстов значительно выгоднее, а результаты Artificial Analysis и Plotly показывают, что эффективное использование токенов может перевесить более низкий показатель в бенчмарке. Если моя задача достаточно проста для Luna, плата за дополнительные рассуждения Haiku автоматически не даёт мне ничего полезного.
Главная конкурентная проблема для OpenAI заключается в том, что теперь цена играет более важную роль. Компания Anthropic потратила последние несколько недель на доработку семейства 5.5. Opus 5.5 предлагает серьёзный вариант высшего уровня, Sonnet 5.5 охватывает средний сегмент, а Haiku 5.5 наконец-то устраняет очевидный недостаток в нижней части линейки. Теперь Anthropic может убедительно обосновать производительность всей системы, вместо того чтобы по умолчанию уступать Luna в выполнении недорогих задач агентных систем.
Таким образом, у Luna впервые с момента её выпуска появилась реальная конкуренция. OpenAI остаётся более выгодным вариантом для анализа больших контекстов, а Luna может оказаться значительно дешевле с учётом потребления токенов. Haiku предоставляет альтернативу, когда мне требуется больше возможностей без перехода на ценообразование уровня Sonnet.
Это благоприятное развитие событий для рынка. Несколько недель назад бюджетный сегмент Anthropic был очевидным недостатком. Haiku 5.5 превращает его в одну из наиболее интересных частей линейки и усиливает давление на OpenAI, которой теперь нужно улучшать возможности своих моделей, не теряя ценового преимущества API, благодаря которому Luna остаётся такой полезной.
Haiku 5.5 стоило того, чтобы её дождаться. Я бы по-прежнему использовала Luna для самых дешёвых исследовательских задач, особенно когда контекст может разрастаться. Для системы агентных инструментов, изначально построенной на Claude, или для любой повторяющейся задачи, которая иногда требует больше интеллектуальных возможностей, чем может обеспечить базовая бюджетная модель, Haiku наконец-то снова обретает смысл.
Кстати, если вам интересно следить за развитием нейросетей и пробовать современные ИИ-инструменты на практике, обратите внимание на Бесплатный ChatGPT 5, Midjourney, Suno. Он работает на базе современных версий ИИ и доступен прямо в российском мессенджере MAX. Его можно использовать для повседневных задач: от поиска идей и работы с текстами до анализа информации. Удобно, когда ИИ-помощник находится в привычном приложении и всегда под рукой.
Вам понравилась эта статья? Поставьте лайк, сохраните её или оставьте комментарий — это мне очень поможет. Спасибо за чтение!
