何が起きたか
検証では、Haiku 5.5はmedium設定で定型文書ならSonnet 5.5に近いスコアを約1/17のコストで出したが、英語メール課題では6.3点まで落ちた。
なぜ重要か
Haiku 5.5がコストと速度重視の狭いタスクに適するとのAnthropicの主張を裏付ける一方、複雑な文書作業にはSonnet級モデルが向くことを示す。
こういう要約が、毎朝あなたのメールに届きます。
Anthropicは10月7日にClaude Haiku 5.5を公開し、コストと速度重視のタスクに適した最軽量モデルと位置付けた。同社自身、推奨用途を要約やコンテキスト圧縮、サブエージェントに限定し、複雑なエージェント型コーディングにはSonnet 5.5かClaude Opus 5.5が依然として優れるとしている。
検証ではHaiku 5.5をClaude Sonnet 5.5、GPT-6 Lunaと、納品遅延の謝罪メール、手書きメモからの議事録作成、海外顧客からの英語メールの要約と返信という3タスクで比較した。採点はClaude Fable 5.1とGPT-6 Astraが行い、平均して四捨五入した。結果、Haiku 5.5は定型文書では好成績だったが、自らの立場を把握する必要がある場面では苦戦した。
Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは、Haiku 5.5（max）は43点で、Claude Haiku 4.5から26点上がり、GPT-6 Luna（38）を上回った。ただしタスクあたりの出力トークン数はGPT-6 Lunaのmaxの約3倍と指摘された。AnthropicのAPI価格では、10万トン未満のプロンプトでHaiku 5.5は入力0.10ドル、出力0.50ドル（100万トークンあたり）となり、GPT-6 Lunaと同額で、Sonnet 5.5より20倍安い。
業界と使っているAIツールを選ぶと、仕事に関係するニュースが毎朝届きます。
登録無料・Googleアカウントなら30秒・いつでも解除できますAITodayについて →
この記事についてわからないことをAIに質問できます。AIはこの記事・AIToday の過去記事・Wikipedia を読み、出典を付けて答えます。Q&Aはこのページに公開され、他の読者も読めます。
NVIDIAは2026年9月21日、「AIセキュリティは工学の問題――エージェントスタックの全層で解決する方法」と題したブログ記事を公開し、判断を誤ったエージェントでも行動を止められる理由を説明した
Metaは8160億パラメーターのオープンウェイトモデルMuse Spark Openを公開
PrismMLは2026年10月15日、Ternary Bonsai 2の2B・4B・9Bを公開した
EC自動化工房がZenn記事で商品マスタ生成前クレンジング手順を示した
Claude Codeへの一言の依頼3回と完了条件付きの依頼3回では機能的に同一のMyntPackコードが生成されたが、後者では各回テストが3〜5本追加され、3回とも最後にlintを1回実行した
BlueskyのAttieは、今年当初にカスタムフィードを作るために立ち上げられたが、今ではプロンプトからゲームや投票、ダッシュボードといった「小さな」ソーシャルアプリを生成する
