การเปิดตัว Claude Haiku 4.5 ของ Anthropic ได้จุดประกายการอภิปรายอย่างร้อนแรงในหมู่ Developer และผู้ที่ชื่นชอบ AI ในขณะที่การประกาศอย่างเป็นทางการเน้นย้ำถึงประสิทธิภาพการเขียนโค้ดที่ดียิ่งขึ้นและความคุ้มค่าด้านต้นทุน แต่ชุมชน Developer กำลังทดสอบข้อกล่าวอ้างเหล่านี้ในสถานการณ์จริงอย่างแข็งขัน ซึ่งเผยให้เห็นทั้งผลลัพธ์ที่น่าพอใจและข้อจำกัดที่สำคัญ
การทดสอบประสิทธิภาพในเบื้องต้นเผยให้เห็นผลลัพธ์ที่หลากหลาย
การทดสอบโดยผู้ใช้ในระยะแรกแสดงให้เห็นว่า Claude Haiku 4.5 ให้ความเร็วที่เพิ่มขึ้นอย่างน่าประทับใจ ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อเวิร์กโฟลว์ของ Developer ผู้ใช้กลุ่มแรกรายงานความเร็วในการสร้างโทเค็นสูงถึง 220 โทเค็นต่อวินาทีในบางสถานการณ์ ซึ่งเกือบจะเป็นสองเท่าของประสิทธิภาพของโมเดลที่เทียบเคียงได้กัน การเพิ่มความเร็วนี้สร้างประสบการณ์การเขียนโค้ดที่ตอบสนองได้ดียิ่งขึ้นและรู้สึกทันทีสำหรับงานเขียนโปรแกรมทั่วไปหลายงาน อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพดูเหมือนจะมีความแปรปรวนสูงขึ้นอยู่กับพรอมต์เฉพาะ โดยบางคำขอสร้างเวลาในการตอบสนองที่ช้าลงอย่างมีนัยสำคัญประมาณ 80-120 โทเค็นต่อวินาที ความไม่สอดคล้องนี้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลอาจถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับงานเขียนโค้ดบางประเภท ในขณะที่ยังคงมีปัญหากับงานประเภทอื่นๆ
Developer คนหนึ่งระบุว่า Haiku 4.5 ไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลงที่เจาะจงมากเท่านั้น แต่ยังเร็วมากอีกด้วย โดยเฉลี่ยที่ 220 โทเค็น/วินาที ซึ่งเกือบจะเป็นสองเท่าของโมเดลอื่นๆ ส่วนใหญ่ที่ฉันถือว่าเทียบเคียงได้
ชุมชนได้ระบุจุดแข็งเฉพาะในแนวทางของ Haiku 4.5 ต่อการปรับเปลี่ยนโค้ด ซึ่งแตกต่างจากโมเดลขนาดใหญ่บางรุ่นที่บางครั้งประมวลผลส่วนของโค้ดที่ไม่เกี่ยวข้อง Haiku 4.5 แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำที่น่าทายในการกำหนดเป้าหมายเฉพาะการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเท่านั้น แนวทางที่มุ่งเน้นนี้อาจนำไปสู่การประหยัดต้นทุนที่เกินกว่าโครงสร้างราคาโดยตรง เนื่องจากโมเดลใช้โทเค็นไปกับการประมวลผลบริบทที่ไม่จำเป็นน้อยลง
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่รายงาน
- ความเร็วในการสร้าง token: 80-220 tokens ต่อวินาที (มีความผันแปรสูง)
- ประสิทธิภาพด้านการเขียนโค้ด: ประมาณ 90% ของ Sonnet 4.5 ตามการประเมินของ Augment
- จุดแข็งหลัก: ความแม่นยำในการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่ตรงเป้าหมาย
- ข้อจำกัดหลัก: ประสบปัญหากับคำถามเกี่ยวกับเอกสารที่ซับซ้อนและงานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลแบบขยาย
กลยุทธ์การกำหนดราคาเผชิญกับการตรวจสอบจากชุมชน
กลยุทธ์การกำหนดราคาของ Anthropic สำหรับ Haiku 4.5 ได้สร้างการอภิปรายอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับข้อเสนอของคู่แข่ง ที่ราคา 1.00 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อล้านอินพุตโทเค็น และ 5.00 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อล้านเอาต์พุตโทเค็น โมเดลนี้อยู่ในตำแหน่งกึ่งกลางที่มีการแข่งขัน คือแพงกว่าตัวเลือกโอเพ่นซอร์สบางตัวแต่ถูกกว่าโมเดลระดับแฟลกชิป เช่น GPT-5 Developer หลายคนแสดงความผิดหวังที่ว่าราคาดังกล่าวแสดงถึงการเพิ่มขึ้นจากโครงสร้างราคา 0.80/4.00 ดอลลาร์สหรัฐ ของ Haiku 3.5 แทนที่จะเป็นแนวโน้มลดลงดังที่เห็นกับผู้ให้บริการรายอื่น
การสนทนาเผยให้เห็นถึงความแตกแยกในวิธีที่ Developer ให้คุณค่าต่อแง่มุมต่างๆ ของความช่วยเหลือจาก AI บางคนให้ความสำคัญกับความสามารถขั้นสูงเหนือสิ่งอื่นใด และยินดีจ่ายเงินในราคาพรีเมียมสำหรับโมเดลที่ทันสมัยที่สุด ในขณะที่บางคนพบคุณค่ามหาศาลในความสมดุลระหว่างความเร็วและต้นทุนที่โมเดลขนาดเล็กลงมอบให้ โดยเฉพาะสำหรับงานเขียนโค้ดประจำวันที่ไม่จำเป็นต้องใช้ความฉลาดสูงสุด ความแตกแยกนี้เน้นย้ำถึงความก้าวหน้าของตลาดเครื่องมือ AI ที่โมเดลต่างๆ ให้บริการ use case ที่แตกต่างกัน แทนที่จะแข่งขันเพื่อตำแหน่งที่ดีที่สุดเพียงตำแหน่งเดียว
การเปรียบเทียบราคาโมเดล (ต่อหนึ่งล้านโทเค็น)
| โมเดล | โทเค็นอินพุต | โทเค็นเอาต์พุต |
|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 |
| Claude Haiku 3.5 | $0.80 | $4.00 |
| GPT-5 | $1.25 | $10.00 |
| GPT-5-mini | $0.25 | $2.00 |
| GPT-5-nano | $0.05 | $0.40 |
| GLM-4.6 | $0.60 | $2.20 |
| Grok Code Fast | $0.20 | $1.50 |
ข้อจำกัดในโลกจริงปรากฏขึ้นระหว่างการทดสอบ
แม้จะมีตัวชี้วัดมาตรฐานที่น่าพอใจ แต่การทดสอบโดยชุมชนได้เปิดเผยสถานการณ์เฉพาะบางอย่างที่ Haiku 4.5 ยังคงต่อสู้ดิ้นรนเมื่อเทียบกับคู่แข่งขนาดใหญ่ ผู้ใช้หลายคนรายงานกรณีที่โมเดลสร้างผลลัพธ์ฟังก์ชันขึ้นมาเองหรือให้คำตอบที่ไม่ถูกต้องเมื่อจัดการกับคำขอเอกสารประกอบโค้ดที่ซับซ้อน ในตัวอย่างที่ถูกแบ่งปันหนึ่งตัวอย่าง Haiku 4.5 สร้างข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของฟังก์ชันขึ้น ในขณะที่ Sonnet 4.5 ดึงและตีความเอกสารที่เกี่ยวข้องได้อย่างถูกต้อง
โมเดลดังกล่าวยังดูเหมือนจะมีข้อจำกัดกับงานเขียนโค้ดที่ยาวนานและซับซ้อนมากขึ้น ผู้ทดสอบบางคนระบุว่าประสิทธิภาพดูเหมือนจะลดลงเมื่อทำงานกับปัญหาที่ต้องใช้การให้เหตุผลอย่างต่อเนื่องเป็นระยะเวลานาน ซึ่งเป็นรูปแบบที่เคยสังเกตพบกับโมเดล Claude รุ่นอื่นๆ มาก่อน สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าในขณะที่ Haiku 4.5 ทำได้ดีเยี่ยมในงานเขียนโค้ดที่มุ่งเน้นและเป็นอิสระ แต่อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการออกแบบระบบที่ซับซ้อนหรือการแก้ปัญหาหลายชั้นที่ต้องใช้ความเข้าใจบริบทเชิงลึก
ผลการทดสอบจากชุมชน
- การทดสอบ NYT Connections แบบขยาย: คะแนน 20.0 (เทียบกับ 10.0 สำหรับ Haiku 3.5 และ 46.1 สำหรับ Sonnet 4.5)
- งานการใช้งานคอมพิวเตอร์: ทำงานได้ดี ทำให้เป็นโมเดลการใช้งานคอมพิวเตอร์ที่ถูกที่สุดจากบริษัทเทคโนโลยี AI ชั้นนำ
- การเขียนโค้ดแบบเรียลไทม์: ให้ความรู้สึก "ทันทีทันใด" สำหรับงานพัฒนาหลายประเภท
- การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน: แสดงให้เห็นการลดลงของประสิทธิภาพเมื่อใช้เวลาคิดอย่างต่อเนื่องเกินประมาณ 7 นาที
การพิจารณาด้านการผสานรวมและเวิร์กโฟลว์
การอภิปรายขยายออกไปเกินกว่าตัวชี้วัดประสิทธิภาพโดยตรง ไปสู่วิธีที่โมเดลเหล่านี้ผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของ Developer ผู้แสดงความคิดเห็นหลายคนแสดงความ frustrate กับความจำเป็นคงที่ที่ต้องเลือกระหว่างโมเดลและ ecosystem ต่างๆ สถานการณ์ในอุดมคติ ตามที่ Developer หลายคนอธิบายไว้ จะเกี่ยวข้องกับระบบการกำหนดเส้นทางที่ชาญฉลาดซึ่งเลือกโมเดลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติตามความซับซ้อนของงาน คล้ายกับวิธีที่เครื่องมือที่มีอยู่บางตัวสลับระหว่างโมเดลอย่างราบรื่นเมื่อถึงขีดจำกัดการใช้งาน
แนวคิดของการจัดระเบียบโมเดล (model orchestration) — การใช้โมเดลขนาดใหญ่เพื่อแยกย่อยปัญหาที่ซับซ้อนและมอบหมายงานย่อยให้กับโมเดลที่เร็วและถูกกว่า — ได้ดึงดูดจินตนาการของชุมชน Developer หลายคนกำลังทดลองกับเวิร์กโฟลว์ที่ Sonnet 4.5 ทำหน้าที่เป็นผู้จัดการโครงการ โดยกระจายงานเขียนโค้ดที่กำหนดไว้อย่างดีให้กับอินสแตนซ์ Haiku 4.5 หลายตัวทำงานแบบขนานกัน แนวทางนี้อาจส่งมอบสิ่งที่ดีที่สุดจากทั้งสองโลกได้ นั่นคือการคิดเชิงกลยุทธ์ของโมเดลขนาดใหญ่ควบคู่ไปกับความเร็วและความคุ้มค่าด้านต้นทุนของโมเดลขนาดเล็ก
อนาคตของโมเดล AI ที่มีความเชี่ยวชาญ
การตอบรับอย่างกระตือรือร้นต่อ Haiku 4.5 เป็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงในวงกว้างเกี่ยวกับวิธีที่ Developer กำลังเข้าใกล้เครื่องมือ AI แทนที่จะไล่ตามโมเดลที่ทรงพลังที่สุดเพียงรุ่นเดียว หลายคนกำลังสร้างทูลเชนที่ใช้ประโยชน์จากโมเดลต่างๆ สำหรับจุดแข็งเฉพาะของพวกมัน แนวทางที่ใช้งานได้จริงนี้ตระหนักดีว่างานพัฒนาส่วนใหญ่ประกอบด้วยงานเล็กๆ มากมายที่กำหนดไว้อย่างดี ซึ่งความเร็วและต้นทุนมีความสำคัญมากกว่าความสามารถในการให้เหตุผลสูงสุด
ตามที่ Developer คนหนึ่งกล่าวไว้อย่างกระชับว่า คุณต้องการโมเดลขนาดใหญ่เพื่ออะไรอีกแล้วล่ะ? ความรู้สึกนี้สะท้อนถึงความก้าวหน้าของ ecosystem เครื่องมือ AI ที่ซึ่ง Developer กำลังก้าวข้ามความตื่นเต้นในเบื้องต้นเกี่ยวกับความสามารถโดยตรงและหันมาโฟกัสที่การสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ยั่งยืนและมีประสิทธิภาพซึ่งให้ผลกำไรด้านผลิตภาพที่แท้จริงแทน
การอภิปรายเกี่ยวกับ Haiku 4.5 แสดงให้เห็นว่าตลาดเครื่องมือพัฒนา AI กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว Developer ไม่พอใจกับแค่ตัวชี้วัดมาตรฐานที่น่าประทับใจอีกต่อไป — พวกเขาต้องการโมเดลที่ผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของพวกเขาได้อย่างราบรื่น ให้ประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ และมอบคุณค่าที่จับต้องได้สำหรับ use case เฉพาะ เมื่อเทคโนโลยียังคงพัฒนาต่อไป การโฟกัสที่ประโยชน์ใช้สอยเชิงปฏิบัติเหนือความสามารถทางทฤษฎีนี้มีแนวโน้มที่จะขับเคลื่อนนวัตกรรมเพิ่มเติมในเครื่องมือ AI ที่มีความเชี่ยวชาญและคุ้มค่าด้านต้นทุน
อ้างอิง: Introducing Claude Haiku 4.5