Reseña de Claude 4.5 Haiku – Por qué el último modelo de Anthropic se queda corto
Reseña de Claude 4.5 Haiku – Por qué el último modelo de Anthropic se queda corto
Introducción
Anthropic anunció el modelo Claude 4.5 Haiku como el siguiente paso en su línea de IA, prometiendo un rendimiento comparable al buque insignia Claude Sonnet 4 mientras ofrece un tercio del costo y el doble de velocidad. El lanzamiento se presentó como una gran victoria para los desarrolladores que necesitan un modelo de razonamiento rápido y asequible.
Sin embargo, una serie de pruebas prácticas revelan una historia muy distinta. En tareas de codificación, generación visual y flujos de trabajo de agentes autónomos, Claude 4.5 Haiku consistentemente rinde por debajo, a menudo de forma dramática. Este artículo desglosa los hallazgos, examina la estrategia de precios y ofrece alternativas para quien busque un modelo fiable y rentable.
Visión general de Claude 4.5 Haiku
- Posicionamiento: Comercializado como un modelo “pequeño” para uso cotidiano, ubicado junto a Claude Opus (alta gama) y Claude Sonnet (gama media).
- Afirmaciones: Un tercio del costo de Sonnet 4, >2× más rápido en inferencia y capacidad de codificación comparable.
- Disponibilidad: Integrado en Claude Code, la aplicación web de Claude y ofrecido como sustituto directo de Sonnet 4 en llamadas API.
El material promocional mostraba gráficos que sugerían un equilibrio fluido entre velocidad, precio y capacidad. La realidad, como demuestran las pruebas, es mucho menos favorable.
Benchmarks y pruebas en el mundo real
Generación visual
| Prueba | Resultado | Calidad esperada |
|---|---|---|
| Plano de planta SVG | Diseño incoherente, paredes se intersectan aleatoriamente | Diagrama arquitectónico utilizable |
| Panda sosteniendo una hamburguesa (SVG) | Panda reconocible pero con composición deficiente | Ilustración limpia y bien equilibrada |
| Pokéball 3‑JS | Geometría rota, código no funcional | Objeto 3‑D interactivo |
| Renderizado de tablero de ajedrez | Casillas desalineadas, piezas faltantes | Representación precisa del tablero |
| Clon de Minecraft basado en web | No funcional, recursos ausentes | Entorno sandbox jugable |
| Mariposa en un jardín | Aceptable pero sin destacar | Imagen detallada y estéticamente agradable |
Los resultados visuales fueron o totalmente inutilizables o, en el mejor de los casos, mediocres. Para un modelo promocionado como asistente con capacidad de razonamiento, tales fallas son una señal de alerta.
Rendimiento de codificación y agentes
- Aplicación Movie Tracker (integración Clawed Code): Devolvió un error 404; el endpoint generado nunca se materializó.
- Calculadora de terminal Go: Produjo errores de sintaxis y una estructura sin sentido, dejando la herramienta inutilizable.
- Prototipo Godo Game: Lleno de errores en tiempo de ejecución; el código no compiló.
- Generación de repositorios de código abierto: Estructuras de archivos consistentemente malformadas y dependencias rotas.
- Herramienta CLI y script de Blender: Ninguno se ejecutó; ambos contenían errores fatales.
Las ejecuciones repetidas (más de cinco intentos por prueba) arrojaron los mismos resultados deficientes, indicando deficiencias sistémicas más que fallos ocasionales.
Precio vs. rendimiento
Los niveles de precios de Anthropic reflejan la estructura de tres modelos de OpenAI:
- Opus ≈ GPT‑5 (alta gama)
- Sonnet ≈ GPT‑5 (gama media)
- Haiku ≈ GPT‑5 Mini (baja gama)
Sin embargo, Claude 4.5 Haiku cuesta aproximadamente tres veces más que alternativas comparables como GLM‑4.6‑6 (≈ $0.50‑$1.75 por millón de tokens) mientras ofrece un rendimiento ~200 % inferior en los mismos benchmarks. Por lo tanto, el precio del modelo tiene poco sentido tanto para casos de uso empresarial como de consumo.
Por qué el modelo falla
- Regresión en capacidades centrales – Sonnet 4 estableció un alto estándar para la asistencia de codificación; Haiku 4.5 queda muy por debajo en prácticamente todas las métricas.
- Audiencia objetivo desalineada – El modelo parece optimizado para el volumen de API empresarial más que para la utilidad real, sacrificando calidad por ganancias marginales de velocidad.
- Presión estratégica – Anthropic parece impulsado a presentar modelos “bajo costo y rápidos” para complacer a los inversores, priorizando titulares de benchmarks sobre el rendimiento funcional.
- Falta de entrenamiento basado en benchmarks – A diferencia de versiones anteriores de Anthropic que evitaban el sobreajuste a benchmarks, Haiku parece haber sido afinado para métricas de costo a expensas de la capacidad práctica.
Alternativas recomendadas
Si necesitas un modelo rápido y asequible para codificación, resumir o razonamiento simple, considera las siguientes opciones:
- GLM‑4.6‑6 – Asistencia de codificación sólida, menor costo por token y buenas puntuaciones en benchmarks.
- GPT‑5 Mini – Rendimiento equilibrado con precios competitivos.
- Gro Code Fast – Optimizado para generación rápida de código a un precio razonable.
Estos modelos superan consistentemente a Claude 4.5 Haiku tanto en precisión como en eficiencia de costos.
Conclusión
Claude 4.5 Haiku de Anthropic se presentó como un sucesor rentable y de alta velocidad de Sonnet 4, pero pruebas exhaustivas demuestran que es significativamente más débil en codificación, generación visual y tareas de agentes autónomos. Su precio no refleja el rendimiento degradado, lo que lo convierte en una mala elección tanto para desarrolladores como para empresas.
Para quien evalúe modelos de IA hoy, la evidencia sugiere evitar Haiku 4.5 y optar por alternativas probadas como GLM‑4.6‑6, GPT‑5 Mini o Gro Code Fast. Estas opciones ofrecen la velocidad y asequibilidad prometidas sin sacrificar la fiabilidad que exigen los flujos de trabajo de IA modernos.