AISpot

搜尋

找到 15 筆

Hacker News front page● 精選10/7 14:01AI 評分92

Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5,執行成本較上代降約 75%

Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5,官方稱其是迄今最便宜、最快、能力最強的小模型,平均執行成本比 Haiku 4.5 低約 75%。定價為每百萬 token 輸入 0.10 美元、輸出 0.50 美元(提示 10 萬 token 以內),並首次在 Haiku 級模型上提供可調 effort 設定,用於權衡成本與智慧。

Simon Willison● 精選10/7 16:56AI 評分89

Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5,併為訂閱者發放 API 額度

Anthropic 發布快速低價模型 Claude Haiku 5.5,10 萬 token 以內定價與 OpenAI 的 GPT-6 Luna 相同,均為每百萬 token 輸入 0.10 美元、輸出 0.50 美元,且基準分數更高。超過 10 萬 token 後 Haiku 漲價 5 倍,而 Luna 到 272,000 token 才小幅上調,長上下文場景 Luna 更划算。

X @claudeai10/7 14:01AI 評分43

Claude 稱 Haiku 5.5 在 10 萬 token 以下任務價效比突出

Claude 官方帳號稱,Haiku 5.5 在 10 萬 token 以下的任務上價效比尤其突出。官方給出的依據是,這類任務約佔此前 Haiku 模型所收到請求的 90%,意味著絕大多數實際呼叫都落在這一區間內。該帖由 @claudeai 發布,未披露 Haiku 5.5 的具體價格、上下文長度或基準測試成績,也未與其他模型做對比。

X @claudeai10/7 14:01AI 評分49

@claudeai: Haiku 5.5 is a significant step up over Haiku 4.5 across coding, computer use, and knowledge work.

Anthropic 官方帳號宣布推出 Claude Haiku 5.5。官方稱該模型在編碼、computer use 與知識工作三類任務上,相比 Haiku 4.5 有顯著提升。目前公布的資訊僅此一句對比結論,未提及價格、上下文長度、開放平台或具體評測資料。

X @claudeai● 精選10/7 14:01AI 評分77

@claudeai: Haiku 5.5 is our first Haiku model with an adjustable effort setting, so you can decide whether to …

Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5,這是 Haiku 系列首個帶可調 effort 設定的模型。使用者可以針對每個任務自行決定偏向成本還是偏向智慧:調低 effort 換取更低開銷,調高 effort 換取更強表現。訊息由官方帳號在 X 上公布,未提及價格、額度或可用平台等細節。

Claude Platform release notes● 精選10/6 20:00AI 評分88

Claude Haiku 5.5 發布:1M 上下文,自適應思考預設開啟

Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5(claude-haiku-5-5),面向高併發與低延遲場景。該模型提供 1M token 上下文視窗、128k 最大輸出 token,並支援通過 effort 引數調節的自適應思考。已在 Claude API、Amazon Bedrock、AWS 上的 Claude Platform、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 上線。

Claude Platform release notes● 精選10/6 20:00AI 評分86

October 7, 2026

Anthropic 推出面向高吞吐與低延遲場景的 Claude Haiku 5.5(claude-haiku-5-5),擁有 1M token 上下文視窗、128k 最大輸出,並預設開啟可調 effort 引數的 adaptive thinking,已在 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry 等平台上線。

量子位● 精選10/7 21:04AI 評分87

Claude Haiku 5.5 發布,跑分逐項超 GPT-6 Luna,價格最高降 90%

Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5,官方跑分逐項超過 GPT-6 Luna,成為新的小模型守門員。10 萬 token 以內的請求輸入輸出價格降 90%,超出部分降 50%,但換用新 tokenizer 後同一任務耗費 token 更多,實際省下的錢少於標價折扣。它首次支援 low 到 max 五檔 effort 調節,OSWorld 2.1 上 Low 檔準確率 42.0%、單次成本 $0.07,Max 檔 72.4%、$0.61;