Anthropic hat Claude Haiku 5.5 veröffentlicht, mit einem Wert von 43 auf dem Artificial Analysis Intelligence Index – ein Anstieg von 26 Punkten ein Jahr nach der letzten Haiku-Veröffentlichung
Haiku 5.5 ist das erste Haiku-Modell mit Anthropics Effort-Einstellungen und adaptivem Denken, und Anthropic hat gestaffelte Preise eingeführt.
Haiku 5.5 ist günstiger als sein Vorgänger – es kostet $0.10/$0.50 pro 1M Eingabe-/Ausgabe-Tokens für Prompts bis 100k Tokens (genau wie GPT-6 Luna und 10% des vorherigen Haiku-Modells). Allerdings steigt dieser Preis oberhalb von 100k um das 5-Fache auf $0.50/$2.50. Die Website spiegelt die gestaffelten Preise noch nicht wider, daher enthalten die vorläufigen Kostenzahlen für Haiku 5.5 den Aufpreis nicht. Wir arbeiten an der Unterstützung und werden in Kürze mit einer Cost-per-Task-Berichterstattung nachfolgen.
Wichtigste Erkenntnisse:
➤ Führende Leistung in der kleinen Modellklasse: Bei max effort liegt Haiku 5.5 leicht vor Modellen wie GLM-5.3 Flash (42), Gemini 3.8 Flash (41) und GPT-6 Luna (38). Sein Wert ist vergleichbar mit Kimi K3 (44), einem Open-Weights-Modell mit 2.8T Parametern, und liegt 13 Punkte hinter Claude Sonnet 5.5 (max, 56)
➤ Hoher Token-Verbrauch im Vergleich zu GPT-6 Luna: Haiku 5.5 (max) verwendet ~162k Ausgabe-Tokens pro Intelligence-Index-Aufgabe, ~3x so viel wie GPT-6 Luna (max, ~50k). Der Wechsel von xhigh zu max bringt 2 Punkte für ~1,8x die Tokens. Bei ähnlicher Intelligenz verwendet es auch mehr Tokens als GPT-6 Luna: Haiku 5.5 (high) erzielt 38 mit ~55k Tokens pro Aufgabe gegenüber 38 mit ~50k für Luna (max), und die Lücke vergrößert sich bei niedrigeren Effort-Einstellungen
➤ Sehr leistungsfähig bei agentischer Wissensarbeit: Auf AA-Briefcase, unserer privaten Evaluierung für realistische Wissensarbeitsaufgaben, erreicht Haiku 5.5 (max) 1578 Elo, vor Modellen wie Kimi K3 und GLM-5.3, und vergleichbar mit Muse Spark 1.3 (max)
➤ Verbesserungen bei der Terminal-Nutzung: Auf Terminal-Bench 4.0 erreicht es 33%, gegenüber 0% bei Haiku 4.5. Damit liegt es gleichauf mit GLM-5.3 Flash und vor Gemini 3.8 Flash (20%) und GPT-6 Luna (13%)
➤ Geringeres Faktenwissen, aber relativ wenige Halluzinationen: Wie für ein Modell der kleineren Klasse zu erwarten, hat Haiku 5.5 weniger Faktenwissen als seine Geschwistermodelle. Die AA-Omniscience-Genauigkeit beträgt 36%, gegenüber 55% für Gemini 3.8 Flash und 44% für GPT-6 Luna, aber dies ist teilweise darauf zurückzuführen, dass das Modell eher zugibt, wenn es etwas nicht weiß – seine Halluzinationsrate ist niedriger, bei 40% gegenüber 55% und 77%
➤ AutomationBench-AA-Ergebnis wahrscheinlich zu niedrig: Haiku 5.5 erreicht 35%, gegenüber 53–60% für GPT-6 Luna, Gemini 3.8 Flash und GLM-5.3 Flash. During Pre-Release-Tests führte ein Problem mit Sicherheitsverweigerungen dazu, dass das Modell zu oft ablehnte. Anthropic arbeitet an einer Behebung – wir werden diese Evaluierung mit dem Fix erneut durchführen und erwarten, dass dieser Wert steigen wird
Weitere Modelldetails:
➤ Kontextfenster: 1 Million Tokens, gegenüber 200k bei Claude 4.5 Haiku
➤ Preise: $0.10/$0.50 pro 1M Eingabe-/Ausgabe-Tokens bis 100k Tokens, $0.50/$2.50 darüber. Cache-Lesezugriffe $0.01 ($0.05 oberhalb von 100k), 5-Minuten-Cache-Schreibzugriffe $0.125 ($0.625 oberhalb von 100k)
➤ Multimodalität: Text- und Bildeingabe, mit Textausgabe
