Claude‑4.5‑Haiku‑Review – Warum das neueste Modell von Anthropic nicht überzeugt.
Claude‑4.5‑Haiku‑Review – Warum das neueste Modell von Anthropic nicht überzeugt.
Einführung
Anthropic hat das Claude 4.5 Haiku‑Modell als nächsten Schritt seiner KI‑Produktpalette angekündigt und dabei eine Leistung versprochen, die mit dem Flaggschiff Claude Sonnet 4 vergleichbar ist, dabei ein Drittel der Kosten und die doppelte Geschwindigkeit zu bieten. Der Rollout wurde als großer Gewinn für Entwickler präsentiert, die ein schnelles, preiswertes Reasoning‑Modell benötigen.
Doch eine Reihe von praktischen Tests zeigt ein völlig anderes Bild. Bei Programmieraufgaben, visueller Generierung und autonomen Agenten‑Workflows schneidet Claude 4.5 Haiku konsequent schlechter ab – oft dramatisch. Dieser Artikel zerlegt die Ergebnisse, untersucht die Preisstrategie und bietet Alternativen für alle, die ein zuverlässiges, kosteneffizientes Modell suchen.
Überblick über Claude 4.5 Haiku
- Positionierung: Als „kleines“ Modell für den Alltagsgebrauch vermarktet, neben Claude Opus (High‑End) und Claude Sonnet (Mittelklasse) platziert.
- Behauptungen: 1/3 der Kosten von Sonnet 4, >2× schnellere Inferenz und vergleichbare Programmierfähigkeiten.
- Verfügbarkeit: In Claude Code, der Claude‑Web‑App integriert und als Drop‑In‑Ersatz für Sonnet 4 in API‑Aufrufen angeboten.
Das Werbematerial zeigte Diagramme, die einen glatten Kompromiss zwischen Geschwindigkeit, Preis und Leistungsfähigkeit suggerierten. Die Realität, wie die Tests belegen, ist weitaus weniger vorteilhaft.
Benchmarks und reale Tests
Visuelle Generierung
| Test | Ergebnis | Erwartete Qualität |
|---|---|---|
| Floor‑plan SVG | Inkohärentes Layout, Wände schneiden zufällig | Nutzbare architektonische Zeichnung |
| Panda mit Burger (SVG) | Erkennbarer Panda, aber schlechte Komposition | Saubere, gut ausbalancierte Illustration |
| 3‑JS Pokéball | Defekte Geometrie, nicht funktionierender Code | Interaktives 3‑D‑Objekt |
| Schachbrett‑Rendering | Fehl ausgerichtete Felder, fehlende Figuren | Präzise Darstellung des Bretts |
| Web‑basierter Minecraft‑Clone | Nicht funktionsfähig, fehlende Assets | Spielbare Sandbox‑Umgebung |
| Schmetterling im Garten | Akzeptabel, aber unspektakulär | Detailliertes, ästhetisch ansprechendes Bild |
Die visuellen Ausgaben waren entweder völlig unbrauchbar oder höchstens mittelmäßig. Für ein als reasoning‑fähiger Assistent vermarktetes Modell sind solche Fehlleistungen ein rotes Tuch.
Programmierung und Agenten‑Leistung
- Movie‑Tracker‑App (Clawed‑Code‑Integration): Liefert einen 404‑Fehler; der erzeugte Endpunkt wurde nie bereitgestellt.
- Go‑Terminal‑Rechner: Produzierte Syntaxfehler und unsinnige Anordnung, wodurch das Tool unbrauchbar wurde.
- Godo‑Game‑Prototyp: Voll von Laufzeitfehlern; der Code ließ sich nicht kompilieren.
- Open‑Source‑Repository‑Generierung: Durchgehend fehlerhafte Dateistrukturen und kaputte Abhängigkeiten.
- CLI‑Tool & Blender‑Skript: Keines von beiden ließ sich ausführen; beide enthielten fatale Fehler.
Wiederholte Durchläufe (mehr als fünf Versuche pro Test) ergaben dieselben schlechten Resultate, was auf systemische Defizite und nicht auf gelegentliche Glitches hinweist.
Preis‑vs‑Leistung
Anthropics Preisstufen spiegeln die dreistufige Modellstruktur von OpenAI wider:
- Opus ≈ GPT‑5 (High‑End)
- Sonnet ≈ GPT‑5 (Mittelklasse)
- Haiku ≈ GPT‑5 Mini (Low‑End)
Allerdings kostet Claude 4.5 Haiku etwa dreimal so viel wie vergleichbare Alternativen wie GLM‑4.6‑6 (≈ 0,50 $‑ 1,75 $ pro Million Tokens) und liefert ~200 % geringere Leistung bei denselben Benchmarks. Der Preis des Modells ergibt daher für Unternehmen wie für Endverbraucher wenig Sinn.
Warum das Modell das Ziel verfehlt
- Rückschritt bei den Kernfähigkeiten – Sonnet 4 setzte einen hohen Standard für Programmierunterstützung; Haiku 4.5 liegt in praktisch allen Kennzahlen darunter.
- Falsch ausgerichtete Zielgruppe – Das Modell scheint eher für ein hohes API‑Volumen im Unternehmensbereich optimiert zu sein, nicht für den praktischen Nutzen, wobei Qualität für marginale Geschwindigkeitsgewinne geopfert wird.
- Strategischer Druck – Anthropic wirkt getrieben, „kostengünstige, schnelle“ Modelle zu präsentieren, um Investoren zu beruhigen, und setzt dabei Benchmark‑Headlines über funktionale Leistung.
- Fehlende benchmark‑orientierte Schulung – Im Gegensatz zu früheren Anthropic‑Veröffentlichungen, die Benchmark‑Overfitting vermieden, scheint Haiku auf Kostenmetriken abgestimmt zu sein und dabei praktische Fähigkeiten zu vernachlässigen.
Empfohlene Alternativen
Wenn Sie ein schnelles, preiswertes Modell für Programmierung, Zusammenfassungen oder einfaches Reasoning benötigen, sollten Sie folgende Optionen in Betracht ziehen:
- GLM‑4.6‑6 – Starke Programmierunterstützung, niedrige Token‑Kosten und solide Benchmark‑Ergebnisse.
- GPT‑5 Mini – Ausgewogene Leistung zu wettbewerbsfähigen Preisen.
- Gro Code Fast – Optimiert für rasche Code‑Generierung zu einem vernünftigen Preis.
Diese Modelle übertreffen Claude 4.5 Haiku konsequent sowohl in Genauigkeit als auch in Kosteneffizienz.
Fazit
Anthropics Claude 4.5 Haiku wurde als kostengünstiger, hochgeschwindiger Nachfolger von Sonnet 4 eingeführt, doch umfangreiche Tests zeigen, dass es deutlich schwächer bei Programmierung, visueller Generierung und autonomen Agenten‑Aufgaben ist. Der Preis spiegelt die verschlechterte Leistung nicht wider, wodurch das Modell für Entwickler und Unternehmen eine schlechte Wahl darstellt.
Für alle, die heute KI‑Modelle evaluieren, deutet die Evidenz darauf hin, Claude 4.5 Haiku zu meiden und stattdessen bewährte Alternativen wie GLM‑4.6‑6, GPT‑5 Mini oder Gro Code Fast zu wählen. Diese Optionen bieten die versprochene Geschwindigkeit und Erschwinglichkeit ohne die Zuverlässigkeit zu opfern, die moderne KI‑Workflows erfordern.