Claude Sonnet 5 w Anthropic: co oznacza nowy model AI dla inwestorów

Anthropic (ANTH.PVT) zaprezentował najnowszy model AI Claude Sonnet 5.

Sonnet 5 to trzeci model z serii „Sonnet” w ofercie firmy. Wcześniej Anthropic ma też Mythos 5 oraz Fable 5. Mythos 5 to największy model, a Fable 5 jest oparty na Mythos, ale ma szersze możliwości w zakresie bezpieczeństwa. Zarówno Mythos 5, jak i Fable 5 są powiązane z regulacjami rządowymi, a dostęp do nich jest ograniczony przez odpowiednie zgody.

Claude Sonnet 5 ma być przede wszystkim tańszą w użyciu wersją niż poprzedni, najwyższej klasy model Opus 4.8.

Firma stawia na obniżanie kosztu „na token”, czyli kosztu przetwarzania jednostki wykorzystywanej w AI. Token może być zarówno krótkim fragmentem wypowiedzi, jak i częścią słowa. Taki kierunek ma ułatwiać firmom korzystanie z rozwiązań AI — zamiast ograniczać ich użycie, gdy spada koszt.

W ostatnim czasie część spółek zaczęła już ciąć wydatki na AI. Meta sygnalizowała takie ograniczenia, Uber wykorzystał własny budżet na wydatki związane z AI, a Amazon usunął „leaderboard” pokazujący, ile tokenów wykorzystują użytkownicy. W tym okresie „maksymalizowania liczby tokenów” widać więc wyraźne osłabienie popytu.

Jeśli chodzi o zastosowania, Claude Sonnet 5 ma być przede wszystkim wsparciem dla tzw. use case’ów agentowych. To podejście oznacza, że system AI wykonuje zadania w bardziej „samodzielny” sposób — jako narzędzie działające na zlecenie, a nie tylko odpowiadające na pytania.

W kontekście ryzyka błędów podkreślono, że tzw. halucynacje nadal mogą występować. Halucynacje to sytuacje, w których model podaje informacje niezgodne z prawdą, bo „zgaduje” lub błędnie interpretuje kontekst. Nawet jeśli model ma ulepszone mechanizmy ograniczania takich problemów, nadal mogą pojawiać się pomyłki.

Przykładem błędu, który pojawia się czasem w praktyce, jest podawanie nieprawidłowych dat. W trakcie prac nad sprawdzeniem terminów dotyczących raportów kwartalnych jeden z modeli podał całkiem złe daty. Mimo że jakość modeli wydaje się rosnąć, w pracy zawodowej nadal zalecana jest weryfikacja tego, co podaje AI.

Dla osób korzystających z systemów AI oznacza to, że warto zawsze sprawdzać kluczowe informacje — zwłaszcza wtedy, gdy wynik ma realne konsekwencje.