Anthropic 新出的 Haiku 5.5 便宜了 75%,还能调 effort 控制推理深度,跑批量任务的成本可以压得很低。
#推理模型
Anthropic 放出 Haiku 5.5,比上一代便宜 75%,基准和速度都压过 GPT-6 Luna,小模型优先的话可以看看这条。
有人把 Haiku 5.5 和 DeepSeek、智谱的 flash 模型做了价格和 Terminal Bench 跑分对比,选便宜模型前可以看看这张对比表。
训练 LLM 做 RL 时长尾 rollout 又慢又掉点?这篇 arXiv 论文的 RollVerify 提前验证修复样本,效率效率、准确率都不丢。
Anthropic 把最便宜的小模型 Haiku 升到 5.5,成本只有 Sonnet 5.5 的零头,跑 agent 任务可以省不少钱。
Anthropic 出了个便宜的小模型 Claude Haiku 5.5,百万 token 输入才 0.1 美元,还有 1M 上下文,跑批量任务成本能压很低。
Anthropic 出了个小杯 Claude Haiku 5.5,价格比上一代还便宜,博主猜参数不到 10B,跑轻量任务可以看看。
Claude 出了 Haiku 5.5,跑分压过 GPT-6 Luna,价格一样但速度快两倍,作者说 max 档最香,还预告了测评。
LMArena测了Jev Router的实际延迟:中位数6.18秒,比DeepSeek V4.1 Flash的3.64秒慢了一截,P90差距更明显。
有人实测了 Jev Router,5 个常用模型里 4 个上了 Pareto 前沿,但直连 DeepSeek V4.1 Flash 反而更便宜更快,选路由前可以先看看这组数据。
Bindu Reddy 直接开炮,说 Haiku 5.5 不如 DeepSeek 和 Luna,Anthropic 该发的其实是 Fable 5.5。
Anthropic 把 Haiku 5.5 价格砍到和 GPT-6 Luna 一样,10 万 token 内基准分还更高,长文本就选 Luna 了。
vLLM 花三周把 DeepSeek-V4.1-Flash 跑快了 1.9 倍,AgentX 上吞吐 5.3 倍,还附交互图表拆解过程,做部署的可以看看。
Liquid AI 的 d1 3B 单卡跑 Snake,8ms 决策吃了 86 个苹果,OpenAI API 345ms 才吃 3 个,对比很直观。
Anthropic 说 Haiku 5.5 在 10 万 token 以下的任务最划算,而这占了日常请求的九成,用小模型的可以算笔账。
Claude Haiku 5.5 已经能在 OpenRouter 上用了,比上代便宜 75%,还支持推理力度,速度实测 100+ TPS,快速场景可以试试。
Anthropic 的小模型 Haiku 5.5 便宜了 90%,操作电脑的基准分从 15.7% 拉到 72.4%,跑批量智能体任务的可以看看。
Anthropic 把 Haiku 升到 5.5,OSWorld 分数从 15.7 涨到 72.4,价格还砍了 90%,不过新 tokenizer 会多吃 token,实际省多少得算算。
Anthropic 新出的 Haiku 5.5,100k 上下文,比 Haiku 4.5 便宜 10 倍,跑批量任务的成本压力小多了。
Anthropic 放出了 Claude Haiku 5.5,比 4.5 便宜七成五,还能在 Agent Arena 里跑真实任务,去试试手感。
Anthropic 的 Haiku 5.5 来了,智力比一年前的 Haiku 涨了 26 分,价格还只有上代的十分之一,跑 agent 任务可以重点看看。
Anthropic 又发新模型了,Haiku 5.5 比 4.5 便宜 75%,跑批量任务可以直接用它,重的活留给 Opus。
Anthropic 的小模型更新了,Haiku 5.5 比 4.5 便宜约 75%,跑批量任务或对延迟敏感的应用可以留意下价格变化。
Anthropic 又发小模型了,Haiku 5.5 比上一代便宜 75%,价格追平 OpenAI 的 GPT-6 Luna,基准成绩还更胜一筹,跑大批量任务的可以看看。
Anthropic 的小钢炮 Haiku 5.5 上线了,AWS、Google Cloud、Azure 都能直接调,用哪家云都方便。
X 上有人盘点两家实验室的模型命名梯度,把 Anthropic 的传闻新模型 Mythos 拿来和 OpenAI 的 Luna/Sol 对比,看个热闹。
Anthropic 的新小模型 Haiku 5.5 来了,比 Haiku 4.5 便宜七成五,跑批量任务和高并发场景可以先试试。
Haiku 5.5 来了,10 万 token 以下比 Haiku 4.5 便宜 10 倍,跑工作流或 API 调用的成本直接打一折,可以试试。
三条推文都叫 looped transformer 但完全是三种方案,选错能烧掉一周训练,这篇用 Nanbeige 4.2 实测数据帮你分清。
Anthropic 家最便宜最快的模型来了,比上一代省 75% 成本,还能调推理强度,跑智能体和电脑操作任务的可以看看。
Gary Marcus 写了篇长文,把陶哲轩和他自己对 OpenAI 数学模型能力的看法放在一起对比,两派观点一目了然。