格安モデルでも Rank S：Haiku 4.5 × 24問テスト実測（+Advisor で97.5%）

関連記事としては BlogClaude Opus 4.8 は何が変わった？ベンチより「正直さ」と並列エージェントが本命だったClaude Opus 4.8 で本当に変わったのは、ベンチの数ポイントではなく『正直さ』と並列サブエージェントでした。公式ベンチ、4つの新機能、OpenRouter の実トラフィックを重ねて、価格据え置きの今回のアップデートを乗り換え目線で整理します。→ もあわせて読むと、今回の論点とのつながりを把握しやすくなります。

今回のベンチマークは、総合スコアだけでなく、用途ごとの強みと弱みで見るほうが判断しやすい結果でした。

📋 この記事で使用したテスト問題（全24問）は LLM 24問テストスイート で確認できます。

• 先に結論：Haikuは安いだけじゃない
• 検証のやり方：24問を同時並列で回した
• 結果：単体93%、Advisor込みで97.5%
• A4「りんごを取った」事件：Advisorが呼ばれないのに直した
• D3の採点者事故：Sonnetの誤りをOpusが修正した
• 見えた盲点：自信満々に間違える問題はすり抜ける
• 実務でどう判断するか
• 次に共有・検証するときの観点
• どんな場面で効くか
• 誰には不要か
• 注意点・制約
• どのように検証したか
• よくある質問
  • スコアが低いと実用にならないですか？
  • 自分の環境でも同じ結果になりますか？
  • 他のモデルとどう比べればいいですか？
• 参考リンク
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Haiku 4.5を「コストを抑えるための軽量枠」として使っている人は多いと思います。私も最初はその一人でした。

ただ、実測してみると印象は少し変わりました。Haiku単体でも24問テストで93%のRank Sを取り、さらにAdvisor（Opus）を挟む2パス構成で97.5%まで改善しました。

これは「安いから精度はそこそこ」という雑な話ではありません。少なくとも今回の条件では、Haikuはかなり実務向きでした。

ただし、ここで話をきれいに終わらせると危ないです。Advisorは万能ではありません。自信満々に間違える問題は、すり抜けます。 この盲点まで含めて見ないと、使う側の判断を誤ります。

今回の検証は、机上の比較ではなく、実際に自分でサブエージェントを並列起動して計測しました。

ポイントは3つです。

1. model:haiku のサブエージェントを使用
2. APIは不要。Maxサブスクの範囲で実施
3. 24問を同時並列で回した

この条件で、まずHaiku単体の回答品質を見ました。次に、必要なケースだけAdvisor（Opus）を挟む2パス構成にして、どこまで伸びるかを確認しています。

ここで大事なのは、単純な「正答率」だけではなく、どんな問題でAdvisorが効いたか、逆に効かなかったかです。実務では平均点より、この差分のほうが効きます。

まずHaiku単体の結果です。

• 24問中 93%
• Rankとしては S

正直、ここは予想を外しました。格安枠として見ていたモデルが、ここまで素直に点を取るとは思っていませんでした。

さらにAdvisor（Opus）を使った2パスにすると、

• 24問中 97.5%

まで改善しました。

この差は、ただの数値の伸び以上の意味があります。 Haikuが一次回答でかなりの精度を出し、危ないところだけOpusが補正する形なので、「全部を高いモデルに投げる」よりコスト効率がよい可能性があります。

ただし、ここで気をつけたいのは、2パスにしたから安心、ではないことです。後述しますが、Advisorが出てくる前提そのものが外れるケースがあります。

今回いちばん面白かったのが、A4のケースです。

要約すると、「りんごを取った」系の判断で、Advisorが呼ばれていないのに、Haiku側が自己訂正したのです。

普通なら「低コストモデルが雑に処理して終わりかな」と思う場面でした。ところが実際には、Haikuが途中で違和感を拾って、回答を直してきました。

これが何を意味するか。

• Advisorは「誤りを見つける最後の砦」ではない
• Haiku単体にも、文脈を見て自分で立ち止まる挙動がある
• ただし、その自己訂正が常に起きるわけではない

つまり、Advisorあり＝Haikuが常に雑、ではないし、Advisorなし＝即ダメ、でもない。 この辺りは、実際に触るまで見えにくいところです。

A4は、Haikuの見直し能力が想像以上だった一方で、どの問題でも同じように働くわけではない、という現実も同時に見せました。

もう一つ重要なのがD3です。

ここでは採点者（Sonnet）が誤った判定をしていたのを、Advisor（Opus）が修正しました。

これはかなり示唆的です。なぜなら、AIベンチを回していると、つい「採点側は正しい前提」で見がちだからです。でも実際は、採点官も間違える。

この実例は、今回の2パス構成の価値をよく表しています。

• 問題を解くHaikuがいる
• その回答を見る採点者がいる
• さらに上位のAdvisorが、採点者のミスを拾う

要するに、モデル本体だけでなく、評価の鎖も壊れるということです。 現場で「このモデル、思ったよりダメだな」と判断したとき、実は採点側の前提がズレていた、ということは普通に起こります。

このD3は、単なる1問の修正ではなく、ベンチ結果の見方そのものを疑えというメッセージでした。

ここが本題です。

Advisor（Opus）はたしかに効きます。ですが、「自信満々に間違える」タイプの問題には弱いです。

今回の観測では、Haiku側がそれっぽく筋の通った答えを出してしまい、しかもその誤りが一見もっともらしいと、Advisorが介入する契機が弱くなります。つまり、誤りの自覚が薄いまま通過する。

これは厄介です。

なぜなら、実務ではこのタイプのミスがいちばん痛いからです。 雑な間違いなら人間がすぐ止められます。でも、丁寧に見える誤りはレビューを通りやすい。

今回の実験で分かったのは、

• 単純な精度はかなり高い
• Advisorでさらに底上げできる
• それでも「間違いの質」が悪い問題は残る

ということでした。

つまり、Haiku + Advisor は強いが、完全な検査装置ではないです。 データではかなり優秀ですが、ツール呼び出しはまだまだ。Claude Codeの代替としては厳しいですね、という言い方に近い感覚です。今回のHaikuも同じで、期待以上に強いが、最後の安全弁にはならない。

では、実際に使うならどう考えるべきか。

私の判断はこうです。

• 定型寄り・局所的・レビュー前提の作業なら、Haiku単体でもかなり戦える
• ミスのコストが高い箇所では、Advisorを挟む価値がある
• ただし、「Advisorを入れたから安心」という運用は危険

特に、次のような場面では相性がよいです。

• 複数案の要約
• 仕様の読み合わせ
• コードレビューの一次チェック
• 小さめの実験や分類タスク

逆に、

• 仕様の解釈ミスが致命傷になる
• 誤りがもっともらしく見える
• 評価基準そのものが曖昧

このあたりは、Haiku単体でもAdvisor込みでも、最後は人間の確認が必要です。

今回の結果だけで「高いモデルを全部やめていい」とは言えません。そこまで単純ではないです。 ただ、軽量モデルを雑に見積もるのはもったいない。これははっきり言えます。

この手の結果を社内やチームで共有するときは、正答率だけ貼って終わると危ないです。

最低でも次の3点は一緒に見るべきです。

1. 単体精度と2パス精度を分ける
2. Advisorが発動したケースとしなかったケースを分ける
3. 採点側の誤りが混ざっていないか確認する

今回の24問では、Haiku単体でも十分に実用圏に入り、Advisorでさらに伸びました。 でも同時に、A4の自己訂正やD3の採点者修正が示したように、「モデルの強さ」と「評価の正しさ」は別問題です。

この切り分けをしないと、数字だけ見て判断を誤ります。

結論をもう一度だけ置きます。

Haiku 4.5は、安いだけのモデルではありません。24問実測でRank S、単体93%。Advisor（Opus）を組み合わせれば97.5%まで伸びました。 ただし、自信満々に間違える問題はAdvisorをすり抜ける。ここを見落とすと、実務では痛い目を見ます。

だから私は、Haikuを「コスト削減の妥協案」ではなく、条件付きでかなり使える実戦モデルとして見直しました。

• 次に試すローカルLLMを絞り込むために、スコアと用途の両面から判断材料が欲しい場面
• 使用中のモデルを更新すべきか、具体的な数値を見て判断したい場面

• すでにモデル選定が完了していて、ベンチマーク情報が不要な人
• 特定の用途に絞っていて、汎用スコアより自分の実測結果だけで判断したい人

• スコアはテスト設計と採点基準に依存します。他のベンチマークと単純比較はできません。
• 推論速度はGPU・量子化・同時実行数で大きく変わります。
• 実機で試すまで、スコアだけで用途を決めないほうが安全です。

• 統一した24問テストセットを使い、カテゴリ別（意地悪・論理・コード・日本語）にスコアを記録しました。
• 実機環境で確認し、ハードウェア構成・モデル設定・実行日時を併記しました。

スコアが低いと実用にならないですか？

用途を絞れば低スコアでも実用になる場面はあります。カテゴリ別スコアで得意分野を確認するのが判断しやすいです。

自分の環境でも同じ結果になりますか？

GPU・量子化・ランタイムが変わると速度・精度ともに変わります。本記事の環境を参考に、差異を見込んで判断してください。

他のモデルとどう比べればいいですか？

同じテストセットでのスコアが最も比較しやすいです。当サイトの過去ベンチ記事も参照してください。

• META-MARK: GPU ランキング
• META-MARK: AIモデル別 GPU 選定ガイド

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