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大模型列表Haiku 4.5
HA

Haiku 4.5

多模态大模型

Claude Haiku 4.5

发布时间: 2025-10-15更新于: 2025-10-19 22:16:181,278
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
未披露
上下文长度
200K
中文支持
支持
推理能力

Claude Haiku 4.5 是由 Anthropic 发布的 AI 模型,发布时间为 2025-10-15,定位为 多模态大模型,参数规模约为 0.0B,上下文长度为 200K,采用 不开源 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Haiku 4.5

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
200K tokens
最大输出长度
65536 tokens
模型类型
多模态大模型
发布时间
2025-10-15
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Haiku 4.5

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源- 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
https://claude.ai
Haiku 4.5

官方介绍与博客

官方论文
Introducing Claude Haiku 4.5
DataLearnerAI博客
Anthropic发布Claude Haiku 4.5:一个不可忽视的低成本模型,1/3的价格,1.5倍的速度,但是有Claude Sonnet 4的水平!
Haiku 4.5

API接口信息

接口速度
5/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准计费Standard
模态输入输出
文本$1$5
图片$1--
缓存计费Cache
模态输入 Cache输出 Cache
文本$1.25$0.10
图片$1.25--
Haiku 4.5

评测结果

Haiku 4.5 当前已收录的代表性评测结果包括 AIME2025(20 / 106,得分 96.30)、Terminal-Bench(11 / 35,得分 41)、LiveBench(17 / 52,得分 71.38)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部常规思考
思考模式细分 (4)
全部默认 (32K)128K思考模式扩展
工具使用
全部使用工具不使用工具

综合评估

共 6 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU Pro
扩展
80
58 / 124
GPQA Diamond
扩展
73.30
97 / 175
LiveBench
扩展
71.38
17 / 52
ARC-AGI
扩展
47.70
43 / 65
HLE
扩展
9.70
125 / 149
ARC-AGI-2
扩展
4.50
46 / 58

编程与软件工程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
扩展
62
65 / 118

数学推理

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME2025
128K
80.70
57 / 106
FrontierMath - Tier 4
32K
2.10
56 / 80

多模态理解

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMMU
128K
73.20
19 / 28

指令跟随

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
IF Bench
扩展
54.30
23 / 27
查看评测深度分析与其他模型对比
Haiku 4.5

发布机构

Anthropic
Anthropic
查看发布机构详情
Claude Haiku 4.5

模型解读

Claude Haiku 4.5的详情可以看DataLearnerAI的博客: https://www.datalearner.com/blog/1051760883300903 


Claude Haiku 4.5 由 Anthropic 发布,是 Claude 4.5 系列中主打速度与成本效率的轻量模型,面向实时与高并发应用场景。官方声明其在编码、计算机操作与多代理工作流等任务上的综合表现可与 Sonnet 4 接近,同时具备显著更低的延迟与更优的成本效率。

架构与技术规格(公开信息)

官方未披露参数量与训练数据细节。上下文窗口为 200K tokens。Haiku 4.5 支持文本与图像输入(Text & Image Input),输出为文本。

核心能力与支持模态

(1)文本与代码:面向高并发与低延迟的对话、摘要、代码生成与辅助开发等任务;(2)工具/计算机使用与多代理工作流:强调在复杂工作流中保持稳定响应与自纠错能力;(3)图像理解:支持图像作为输入并进行文本层面的理解与推断(输出为文本)。

性能与基准

官方模型页显示 Haiku 4.5 在 SWE-bench Verified 上得分 73.3%(方法学细节与试验设置见新闻稿附注),并在编码、计算机使用与代理式任务上与 Sonnet 4 保持同级表现。

应用场景与限制

典型应用包括:实时客服/客服代理、低时延对话助手、代码子代理(在多代理系统中的并行子任务执行)、金融数据监控与分析、研究类子代理等。官方系统卡显示该模型在安全评估后以 ASL-2 发布;仍应遵循使用政策并在高风险领域实施必要的人类监督。

访问方式与许可

支持通过 Anthropic API 直接调用(模型名 claude-haiku-4-5),并已在 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 上线。定价(开发者平台)为:$1/百万输入 token、$5/百万输出 token;提示词缓存(Prompt Caching)写入 $1.25/百万 token、读取 $0.10/百万 token(5 分钟 TTL)。模型未开源。

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