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The Decoder· Matthias Bastian·· 3 小时前同新闻AI 评分82

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2,IPO 前重回基准榜首

Claude Fable 5.2 and Mythos 5.2 cement Anthropic's AI lead just before its IPO

AI 导读

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2,两者共享同一模型底座,区别在访问权限:Fable 面向所有用户并屏蔽网络安全和生物学高风险任务,Mythos 取消部分限制,仅向通过 Anthropic 网络安全或生命科学验证计划的组织开放。

同一新闻,精选展示《Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2,IPO 前重夺性能领先》

正文 · AI 翻译

Anthropic 的 Claude Fable 5.2 和 Mythos 5.2 在该公司 IPO 前不久重新夺回 AI 性能领先地位,某些情况下优势明显。Opus 5.5 仍是 Anthropic 推荐的日常使用模型。

Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2 共享相同的模型基础,但与其前代一样,在访问权限上有所不同。Fable 包含可阻止网络安全和生物学领域高风险任务的防护措施,并向所有用户开放。Mythos 取消了其中某些限制,仅向通过 Anthropic 网络安全或生命科学验证计划申请的组织开放。

定价为每百万输入 token 8 美元、每百万输出 token 40 美元。至少在纸面上,这比前代(10 美元和 50 美元)有所下调。用户实际支付的费用取决于 token 消耗量,而消耗量因任务、设置和软件环境而异。Anthropic 将新模型定位为面向最严苛的技术工作,并继续推荐 Claude Opus 5.5 用于日常使用。

Anthropic 表示,这些模型的输出速度比 Fable 5.1 和 Mythos 5.1 快最多 30%。面向特定组织的可选快速模式可将 token 输出速度提升最多 2.5 倍,但费用翻倍,且仅在部分平台提供,包括 Claude Code、Claude Platform、Google Cloud 和 Microsoft Foundry。

Fable 5.2 在基准测试中跃升至明显领先

Artificial Analysis 的基准测试显示 Fable 5.2 明显领先于竞争对手。在最高算力档位的当前 Index v5 上,它以 65 分位居第一,领先 Gemini 4 Carbon(60 分,High 档)5 分——后者 Google 仍未发布,领先 Claude Opus 5.5(59 分,Max 档)6 分,并惊人地领先 Claude Fable 5.1 达 15 分——后者仅在 9 月初发布。

Fable 5.2 erzielt laut Artificial Analysis in fünf von neun Einzeltests Bestwerte, darunter 80 Prozent im HLE-Diamond und 73 Prozent im Terminal-Bench-Science. Bei agentischer Wissensarbeit und terminalbasiertem Programmieren fällt das Modell dagegen hinter Konkurrenten wie Kimi K3.1 Pro und Gemini 4 Carbon zurück.
根据 Artificial Analysis 的数据,Fable 5.2 在九项单项测试中的五项得分最佳,包括 HLE-Diamond 的 80% 和 Terminal-Bench-Science 的 73%。在智能体知识工作和基于终端的编程方面,Fable 5.2 落后于部分竞争对手。 | 图片:Artificial Analysis

根据 Artificial Analysis 的数据,Fable 5.2 在九项单项测试中的五项得分最佳。它在 HLE-Diamond(包含专家级学术问题的测试)上达到 80%,在 Terminal-Bench-Science(测试 AI 智能体能否在终端中独立运行科学工作流)上达到 73%,在 FrontierCode 2.0(评估智能体能否在真实开源项目中交付有用的代码更改)上达到 49%。

Fable 5.2 在智能体知识工作和基于终端的编程方面较弱。它在 AA-Briefcase(多步骤知识工作任务的基准测试)上达到 1,785 Elo,略低于 Claude Sonnet 5.5(1,813),并在 Opus 5.5(1,800)的置信区间内。在 Terminal-Bench 4.0(衡量软件开发和安全等领域多步骤终端任务)上,它得分 60%,与 Opus 5.5 持平。Kimi K3.1 Pro(67%)、Gemini 4 Carbon(65%)和 Sonnet 5.5(64%)在此排名更高。

不过,最高质量是有代价的。最高档位的单任务成本平均为 26.50 美元,约为 Opus 5.5(10 美元)的 2.6 倍,也大约是 Fable 5.1(12.99 美元)的两倍。Fable 5.2 在较低的 High 和 Xhigh 档位上,Intelligence Index 仍能拿到 62 分,据 Artificial Analysis 称,这领先于任何档位上的其他所有模型,同时消耗的 token 少得多:每任务输出 98,000 个 token,而 Opus 5.5 在 Max 档位为 173,000 个。

Anthropic 基准测试结果 Fable 5.2 Fable 5.1 Opus 5.5 GPT-6 Astra Gemini 4 Carbon
智能体编程
FrontierCode 2.0
49.1%
Xhigh 档位
32.4%
Xhigh 档位
45.5% 42.8% 41.1%
Medium 档位
智能体编程
FrontierSWE v2
69.9% 56.3% 62.3% 65.5% 61.2%
业务流程
AutomationBench
51.4% 31.4% 42.5% 41.4% 53.9%
智能体科学研究
Terminal-Bench Science 0.1
74.6%
75.3%(Myth 5.2)
52.6% 58.7% 68.1% 64.8%
网络安全
CyScenarioBench†
76.3%
Myth 5.2
61.7%
Myth 5.1
67.6%
无防护措施
61%
GPT-6 Cyber
—
网络安全
CVE 重新发现
89.6%
Myth 5.2
78.3%
Myth 5.1
81.3%
无防护措施
— —
蛋白质设计
从头结合剂设计(24 小时)
85.1%
Myth 5.2
79.1%
Myth 5.1
82.6%
无防护措施
— —
智能体搜索
WANDR(宽松评分)
82.1% 68.7% 72.3% — —
计算机使用
OSWorld 2.1(离线集,部分)
89.3% 83.5% 87.2% 79.5% 81.5%
机器人技术
RoboDojoSim‡
64.9% 27.6% 39.4% 29.8% —
知识工作
AA-Briefcase v1.1
66.1%
评分标准
61.5%
评分标准
61.2%
评分标准
52.0%
评分标准
61.8%
评分标准
1785
Elo
1669
Elo
1800
Elo
1569
Elo
1611
Elo
知识工作
Remote Labor Index(RLI)
41.3%
High 档位
17.9% 21.3% 20.8% —
多学科推理
Humanity's Last Exam(使用工具)
74.2% 65.6% 67.7% 57.2% —
视觉图表识别
Chartography(不使用工具)
73.4% 44.8% 64.4% 71.0% 72.5%

Mythos 5.2 发现的安全漏洞远多于所有前代模型

新模型还在目前正引发激烈争论的网络安全领域创下纪录。Anthropic 表示,Mythos 5.2 发现的漏洞比早期模型更多,也更擅长复现和修复这些漏洞。因此,公开可用的变体 Fable 会拦截大多数与安全相关的任务,包括渗透测试和漏洞利用代码生成。Opus 4.8 则会回应被拦截的网络安全请求,而 Opus 5 会回应被拦截的生物学请求。

Anthropic 使用一项名为 CVE Rediscovery 的内部测试,来检查模型在给定项目修复前状态的情况下,能独立发现 CVE 数据库(Common Vulnerabilities and Exposures,一个对已知软件缺陷进行编目的系统)中多少已公布的漏洞。

CVE Rediscovery:Claude Mythos 5.2 在每个计算档位上,独立发现已知漏洞(CVE)的表现都优于 Claude Opus 5.5 和 Claude Mythos 5.1。这项内部网络安全测试使用了 1,829 个 CVE,衡量模型能在修复前的项目快照中自行发现多少个漏洞。| 图片:Anthropic

Anthropic 表示,在 2026 年 10 月使用 1,829 个 CVE 进行的运行中,Mythos 5.2 发现的漏洞比 Opus 5.5 多 10.2%,比 Mythos 5.1 多 14.4%。它在每个计算档位上都领先。据 Anthropic 称,一家安全公司报告称,Mythos 5.2 发现的确诊漏洞中,有六分之一被所有其他受测前沿模型漏掉。

Anthropic 限制可能加速 AI 发展的能力

Anthropic 表示,它在训练时刻意阻止该模型提升那些最有可能直接加速 AI 发展的能力,即所谓的 RSI,目前这被广泛讨论为一种风险。该公司称,Fable 5.2 和 Mythos 5.2 在为加速器芯片优化计算内核、改进大语言模型架构等领域,表现大致与 Opus 5.5 相当。

据 Anthropic 称,智能体编程、硬件开发以及传统 AI 研究(包括可解释性研究)等相关能力不受影响。该公司表示,在人类指导下,Claude 现在编写了合并到 Anthropic 核心代码库中超过 90% 的更改。Anthropic 还声称,在一次内部测试中,该模型从零开始编写了一个操作系统。

Claude Fable 5.2 在 30 小时内形式化费马大定理

最可能引起关注的例子再次来自数学领域。Anthropic 称,约 1,000 个 Fable 5.2 智能体完整形式化了费马大定理的证明,将其转换为 Lean 编程语言,以便计算机可以逐步验证。

费马大定理指出,熟悉的方程 a² + b² = c² 在幂次高于平方时没有整数解。几个世纪以来无人能证明这一点,直到 Andrew Wiles 在 1995 年提出了长达一百多页的证明。其机器验证如今首次完成。耗时 30 小时。

此前一个未公开的研究版 Claude 完成同一任务需要 11 天,并且依赖专门构建的环境和人类研究员的指导。Anthropic 称,Fable 5.2 智能体从简短指令开始,自行组织协作,且未使用任何数学参考资料。唯一的进度指标是一份中间引理列表。该模型使用的动作 token 仅为首次尝试的三分之一,生成的证明长度缩短至七分之一。

在数学编程语言 Lean 中形式化费马大定理的证明:约 1,000 个 Fable 5.2 智能体在 30 小时后达到完全形式化(1.00),而 Opus 5.5 在同一时间段内停滞在 0.27。18 小时后,两次运行均又继续了十二小时。| 图片:Anthropic

Anthropic 在相同设置下用 1,000 个智能体运行 Opus 5.5 作为对比。Opus 在 18 小时内仅完成 26% 的形式化,此后到第 30 小时几乎没有进展。

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来源:The Decoder · the-decoder.com