Anthropic 模型命名慣例與諷刺性推演

Anthropic 為其 Claude 模型使用文學主題的命名慣例——Haiku、Sonnet 與 Opus——以區分模型大小、能力與成本層級。這種方法與 OpenAI 和 Google 等競爭對手使用的字母數字命名方案形成對比，反映了 AI 領域中獨特的組織個性。

Claude 模型之文學層級

Anthropic 目前的命名策略根據其所命名的文學形式之「長度」與「複雜度」對模型進行分類，這與其運作成本和性能水平直接相關：

• Haiku: 最小、最快且最實惠的模型（被描述為「小詩，小帳單」）。
• Sonnet: 平衡性能與成本的中階模型（「中等詩歌，中等帳單」）。
• Opus: 最強大、高容量的模型（「長詩，整張帳單」）。

未來模型層級之諷刺性推演

隨著 AI 能力擴展，社群成員與創作者已將此命名邏輯推演至想像未來日益荒謬的模型層級。這些推演從文學形式轉向更宏大的敘事，最終走向電影規模：

進階文學與敘事層級

• Treatise: Opus 等級的模型，其引用部分留給讀者自行練習。
• White Paper: Treatise 等級的模型，需要電子郵件地址才能存取。
• Mythos: 高功率模型，被描述為「Opus，但很嚇人」。
• Fable: Mythos 等級的模型，在問題複雜度增加之前能維持性能。
• Saga: Fable 等級的模型，其回答的特點是會額外繞圈子。
• Canon: 一個拒絕與其先前回答產生矛盾的模型。
• Lore: 需要專屬 Wiki 才能正確解讀的模型。

電影與極端規模層級

• Cinematic Universe: 由 Canon 派遣層協調的多個 Saga 系統。
• Cinematic Universe (Director's Cut): 提供與標準版本相同的回答，但使用多出 42% 的 token。
• Overwhelmingly Large Narrative Unit: 一個巨大的模型，在使用前需要一段「前情提要」段落。
• Zack Snyder's Saga: 一個終極狀態，輸出內容會變成黑白，且變得更難跟隨。

社群洞察與替代建議

圍繞這些命名慣例的討論突顯了文學名稱的美感吸引力與使用者實用需求之間的緊張關係。

建議的新模型名稱

使用者已建議符合文學主題的額外名稱，例如 Epic、Tale、Chronicle、Legend、Logos 與 Free Verse（特別是針對開源權重蒸餾模型）。

對模型性能的批判性觀點

雖然命名方式因其創意性而受到讚賞，但部分使用者對較小模型的實際性能表示沮喪。一位使用者指出，「Haiku 與 DeepSeek 等替代方案相比不具競爭力」，建議 Anthropic 應推出一個更小、更便宜的層級——或許命名為 Proverb 或 Aphorism——以將使用者留在其生態系統中。

命名對比分析

觀察者指出，主要 AI 實驗室之間不同的命名慣例揭示了其企業身份：

"對於涉及的組織而言，其相對個性在命名中有所展現：{o1, 4o, 3.5, 5.5} vs. {Haiku, Sonnet, Opus} vs. {3.1, 3.5-pro, 3.5-flash, 3.5-flash-lite}"

這表明 OpenAI 與 Google 那種純粹功能性、基於版本的命名，與 Anthropic 那種更具策劃感、氛圍感的品牌塑造之間存在分歧。