Recensione di Claude 4.5 Haiku – Perché l'ultimo modello di Anthropic è deludente
Recensione di Claude 4.5 Haiku – Perché l’ultimo modello di Anthropic è deludente
Introduzione
Anthropic ha annunciato il modello Claude 4.5 Haiku come il prossimo passo nella sua gamma di IA, promettendo prestazioni comparabili al modello di punta Claude Sonnet 4 ma a un terzo del costo e il doppio della velocità. Il lancio è stato presentato come una grande vittoria per gli sviluppatori che hanno bisogno di un modello di ragionamento veloce ed economico.
Tuttavia, una serie di test pratici racconta una storia molto diversa. In compiti di programmazione, generazione visiva e flussi di lavoro con agenti autonomi, Claude 4.5 Haiku si dimostra costantemente inferiore, spesso in modo drammatico. Questo articolo analizza i risultati, esamina la strategia di prezzo e propone alternative per chi cerca un modello affidabile e conveniente.
Panoramica di Claude 4.5 Haiku
- Posizionamento: Commercializzato come modello “piccolo” per l’uso quotidiano, affiancato a Claude Opus (high‑end) e Claude Sonnet (mid‑range).
- Affermati: 1/3 del costo di Sonnet 4, >2× più veloce in inferenza e capacità di programmazione comparabile.
- Disponibilità: Integrato in Claude Code, nell’app web di Claude e offerto come sostituto diretto di Sonnet 4 nelle chiamate API.
Il materiale promozionale mostrava grafici che suggerivano un compromesso fluido tra velocità, prezzo e capacità. La realtà, come dimostrano i test, è molto meno favorevole.
Benchmark e Test nel Mondo Reale
Generazione Visiva
| Test | Risultato | Qualità Attesa |
|---|---|---|
| Planimetria SVG | Layout incoerente, pareti che si intersecano casualmente | Diagramma architettonico utilizzabile |
| Panda con un hamburger (SVG) | Panda riconoscibile ma composizione scadente | Illustrazione pulita e ben bilanciata |
| Pokéball 3‑JS | Geometria rotta, codice non funzionante | Oggetto 3‑D interattivo |
| Rendering scacchiera | Quadrati disallineati, pezzi mancanti | Rappresentazione accurata della scacchiera |
| Clone di Minecraft basato sul web | Non funzionante, asset mancanti | Ambiente sandbox giocabile |
| Farfalla in un giardino | Accettabile ma poco notevole | Immagine dettagliata e esteticamente gradevole |
Gli output visivi erano o inutilizzabili o, al meglio, mediocri. Per un modello pubblicizzato come assistente capace di ragionamento, tali fallimenti sono un campanello d’allarme### Codifica e Prestazioni dell’Agente
- App Movie Tracker (integrazione Clawed Code): Restituisce un errore 404; l’endpoint generato non è mai stato creato.
- colatrice Terminale in Go: Produce errori di sintassi e layout senza senso, rendendo lo strumento inutilizzabile.
- Prototipo Godo Game: Pieno di errori di runtime; il codice non compila.
- Generazione di repository open‑source: Strutture di file costantemente malformate e dipendenze rotte.
- Strumento CLI e script Blender: Nessuno dei due è eseguibile; entrambi contengono errori fatali.
Esecuzioni ripetute (più di cinque tentativi per test) hanno prodotto gli stessi risultati scadenti, indicando carenze sistemiche piuttosto che semplici glitch occasionali.
Prezzo vs. Prestazioni
Le fasce di prezzo di Anthropic rispecchiano la struttura a tre modelli di OpenAI:
- Opus ≈ GPT‑5 (‑end)
- Sonnet ≈ GPT‑5 (mid‑range)
- Haiku ≈ GPT‑5 Mini (low‑end)
Tuttavia, Claude 4.5 Haiku costa circa tre volte di più rispetto a alternative comparabili come GLM‑4.6‑6 (≈ 0,50‑1,75 $ per milione di token) offrendo ~200 % di performance in meno sugli stessi benchmark. Il prezzo del modello, quindi, ha poco senso sia per le imprese sia per gli utenti consumer.
Perché il Modello Non Raggiunge l’Obiettivo
- Regressione nelle capacità fondamentali – Sonnet 4 aveva fissato un alto standard per l’assistenza alla programmazione; Haiku 4.5 è inferiore in quasi tutti i parametri.
- Target di pubblico disallineato – Il modello sembra ottimizzato per volumi API aziendali piuttosto che per l’utilità pratica, sacrificando la qualità per guadagni marginali di velocità.
- Pressioni strategiche – Anthropic sembra spinta a mostrare modelli “a basso costo e veloci” per accontentare gli investitori, privilegiando i titoli dei benchmark rispetto alla performance funzionale.
- Mancanza di addestramento guidato da benchmark – A differenza delle versioni precedenti di Anthropic, che evitavano l’overfitting sui benchmark, Haiku appare sintonizzato sui metrici di costo a scapito delle capacità pratiche.
Alternative Consigliate
Se ti serve un modello veloce ed economico per programmazione, sintesi o ragionamento semplice, considera le seguenti opzioni:
- GLM‑4.6‑6 – Ottima assistenza alla programmazione, costo token inferiore e solidi punteggi sui benchmark.
- GPT‑5 Mini – Performance equilibrata con prezzi competitivi.
- Gro Code Fast – Ottimizzato per generazione rapida di codice a un prezzo ragionevole.
Questi modelli superano costantemente Claude 4.5 Haiku sia in accuratezza sia in efficienza dei costi.
Conclusione
Claude 4.5 Haiku è stato introdotto come successore a basso costo e ad alta velocità di Sonnet 4, ma i test approfonditi dimostrano che è significativamente più debole in programmazione, generazione visiva e compiti con agenti autonomi. Il suo prezzo non rispecchia le prestazioni degradate, rendendolo una scelta poco valida per sviluppatori e imprese.
Per chiunque valuti modelli di IA oggi, le evidenze suggeriscono di evitare Haiku 4.5 e di optare per alternative comprovate come GLM‑4.6‑6, GPT‑5 Mini o Gro Code Fast. Queste soluzioni offrono la velocità e l’economicità promesse senza sacrificare l’affidabilità richiesta dai flussi di lavoro AI moderni.