Новости
Вышла Claude Haiku 5.5: быстрее и с контекстом в миллион токенов
7 октября 2026 Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5 — самую быструю модель линейки. Контекст вырос до 1 млн токенов. В чате SUIN.AI рядом с ней уже есть Sonnet 5.5 и Opus 5.5.
Редакция SUIN.AI · · ~6 мин
7 октября 2026 года Anthropic представила Claude Haiku 5.5 и назвала её самой быстрой и самой способной маленькой моделью, которую компания выпускала. Идентификатор в Claude API — claude-haiku-5-5. На OpenRouter модель лежит как anthropic/claude-haiku-5.5.
Для каких задач её сделали
В анонсе Anthropic прямо ограничивает роль модели. Haiku 5.5 рассчитана на большой поток однотипных задач: краткие пересказы, сжатие контекста, запросы к базам, классификацию. Она хорошо встаёт субагентом рядом с Opus 5.5 и Sonnet 5.5 на коде. И отдельно — туда, где важна скорость: живая поддержка и работа с браузером.
Там же оговорка, без которой сравнение скоростей врёт. Haiku 5.5 — самая быстрая модель Anthropic на стандартной скорости каждой модели, но она медленнее моделей Opus в режиме Fast Mode.
Что изменилось относительно Haiku 4.5
| Параметр | Haiku 4.5 | Haiku 5.5 |
|---|---|---|
| Контекст | 200 тыс. токенов | 1 млн токенов |
| Максимум ответа | 64 тыс. | 128 тыс. (до 300 тыс. в Batch API с бета-заголовком) |
| Рассуждения | ручной бюджет токенов | адаптивные, усилие по умолчанию medium |
| Знания | февраль 2025 | июнь 2026 |
| Срок поддержки | ещё доступна | не раньше 7 октября 2027 |
Подробное сравнение и то, что ломается при смене идентификатора, — в гайдах Haiku 5.5 и Haiku 4.5 и Переход с Haiku 4.5.
Что показали тесты Anthropic
Цифры ниже — из таблицы в анонсе, не из нашего замера. Sonnet 5.5 в ней дан как ориентир, а не как модель того же класса.
| Тест | Haiku 5.5 | Haiku 4.5 | GPT-6 Luna | Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA v2.1 | 1620 | 735 | 1437 | 1840 |
| AA-Briefcase v1.1 | 1578 | 614 | 1336 | 1824 |
| OSWorld 2.1, офлайн | 72,4% | 15,7% | 48,9% | 83,9% |
| Humanity’s Last Exam, без инструментов | 45,9% | 10,2% | — | 56,9% |
| Humanity’s Last Exam, с инструментами | 57,4% | 18,7% | — | 64,5% |
| Terminal-Bench 4.0 | 39,2% | 0,0% | 16,4% | 70,6% |
| FrontierCode 1.1 (Main) | 46,4% | — | 42,4% | 52,1% (Xhigh) |
| Chartography, без инструментов | 46,4% | 6,4% | 29,1% | 61,6% |
Сама Anthropic комментирует разрыв на Terminal-Bench 4.0: сложный многошаговый код в терминале по-прежнему лучше отдают Sonnet 5.5 и Opus 5.5. Haiku 5.5 — для более узкой работы, которая раньше была слишком дорогой: сжатие, пересказ, субагент. Разбор, когда какую модель брать, — в гайде Haiku 5.5, Sonnet 5.5 и Opus 5.5.
Что сказали ранние заказчики
Цитаты тоже из анонса, это не наш опрос.
- Asana. На своих проверках AI Teammates увидели снижение задержки выполнения задач больше чем на 30% и до 2,5 раза более быстрый ответ на шаг агента.
- HubSpot. На симулированных порталах CRM модель набрала 92,8% в среднем по трём прогонам — лучший результат, который они видели на маленьких моделях. На задаче аудита устаревших записей она была и самой быстрой, и с лучшим попаданием при меньшей доле ложных срабатываний.
- AlphaSense. На 400 запросах «спроси документ» Haiku 5.5 значимо обошла Haiku 4.5: 0,84 против 0,76. У них этот сценарий — около 8 млн вызовов в неделю.
- Box. В ранних тестах на 11 пунктов выше Haiku 4.5 примерно при половине задержки. Сценарии — сводки расходов, финансовые резюме, еженедельные обзоры.
- Cognition. С Haiku 5.5 в роли помощника Devin Fusion держит FrontierCode 66,2 и снижает стоимость и задержку. Ведущая модель в этом примере — Opus 5.5.
Куда дальше
- Как пользоваться Haiku 5.5 из России — регистрация и первый запрос.
- Haiku 5.5 и GPT-6 Luna — сравнение с GPT-6 Luna по таблице Anthropic и индексу Artificial Analysis.
- Haiku 5.5 и Gemini 3.8 Flash — сравнение с Gemini 3.8 Flash.
- Обзор Claude Haiku 5.5 — где модель сильна и где её лучше не ставить единственной.
- Где применять Haiku 5.5 в компании — рабочие сценарии для компании.
Открыть чат в SUIN.AI — Claude Haiku 5.5, Claude Sonnet 5.5 и Claude Opus 5.5 уже в списке моделей. Отдельный аккаунт Anthropic не нужен.