文章摘要
美国当地时间6月9日,Anthropic推出Claude Fable 5与Claude Mythos 5两款模型。Fable 5面向全用户,安全分类系统可隔离风险;Mythos 5面向审核后的合作方。Fable 5软件工程、多模态能力强,Mythos 5科研潜力大。Fable 5已开放,Mythos 5需申请,定价减半引行业讨论。

美国当地时间6月9日,AI研发企业Anthropic正式推出两款重磅旗舰模型:Claude Fable 5与Claude Mythos 5。两款模型共享底层核心架构,但在安全防护机制与开放范围上有着明确区分,既展现了当前AI技术的前沿突破,也体现了企业对风险管控的审慎思考。

双版本安全架构:平衡能力与风险

Claude Fable 5作为面向全用户的通用版本,搭载了全新的安全分类系统:当用户请求涉及网络安全、危险生物化学知识,或是尝试提取模型能力训练竞品时,系统会自动拦截,并切换至能力稍弱的Claude Opus 4.8模型进行响应,将潜在的风险能力“隔离”。根据Anthropic公布的数据,超过95%的日常会话不会触发该分类机制,此时Fable 5的性能与无限制版本的Mythos 5完全一致。

Mythos 5则面向经过严格审核的合作方,移除了网络安全与生物化学领域的防护限制,目前主要开放给两类用户:通过“玻璃翼计划”与美国政府合作的网络防御者,以及即将通过可信访问计划加入的生物学研究人员。Anthropic的设计思路清晰:绝大多数日常场景下Fable 5完全够用,仅当涉及真正高风险的专业能力时,才会启用Mythos 5。

为了保障数据安全,Anthropic同步出台了严格的配套政策:所有Mythos级模型的流量数据将保留30天,且不会用于训练新模型或其他非安全用途;同时建立了人工访问记录机制,并确保30天后自动删除所有留存数据。不过团队也坦言,当前的防护机制调校得较为谨慎,偶尔可能会误拦截良性的用户请求,在超过1000小时的外部漏洞悬赏与长期智能体任务测试中,暂未发现通用的模型越狱方法。

旗舰级软件工程能力:从辅助到独立执行

Fable 5的核心优势之一,是能够高效处理需要超长周期、极高专注度的复杂软件工程任务,且任务规模与复杂度越高,其相较于同类模型的领先优势就越明显。支付巨头Stripe曾针对包含5000万行Ruby代码的庞大代码库进行测试,Fable 5仅用一天时间就独立完成了整个团队手动操作需要耗时两个多月的代码库迁移工作。

在专业基准测试中,Fable 5的表现同样亮眼:在SWE-bench Pro(衡量模型完成高难度软件工程任务的能力)上,其得分达到80.3%,而同期OpenAI的GPT-5.5约为58%-60%,Anthropic上一代旗舰Claude Opus 4.8约为50%-55%;在更严苛的FrontierCode Diamond测试(评估高质量可维护智能体编码能力)中,Fable 5拿到29.3%的分数,而Claude Opus 4.8仅为13.4%,GPT-5.5更是只有5.7%,多数其他前沿模型的得分均低于10%。

新加入Anthropic的顶尖AI研究员安德烈·卡帕西评价称,Fable 5的升级幅度堪比2025年11月Claude Opus 4.5的重大更新,“当你交给它一个真正困难、需要长时间打磨的任务时,模型仿佛真的‘理解’了需求,然后专注执行到底,那种让人可以完全放手不看代码的感觉,是之前从未有过的”,不过他也补充提醒,生产环境中仍需谨慎验证模型输出。

多模态与科研突破:从视觉解析到自主研究

Fable 5的多模态能力也实现了大幅跃升,不再局限于描述图片内容,而是能够精准解析图表中的精确数据,甚至可以根据单张截图重建完整的网页源代码。这一能力对于需要处理大量PDF、扫描件、报表与仪表盘的企业而言,意味着自动化处理非结构化混乱信息的可行性大幅提升。

Anthropic内部开展了两项有趣的测试来展示这一能力:第一项是让模型游玩经典游戏《宝可梦·火红》,以往的Claude模型即便借助复杂的辅助工具框架也难以通关,而Fable 5仅依靠极简的纯视觉框架,仅凭原始游戏截图就一路通关;第二项测试是卡牌构筑游戏《杀戮尖塔》,赋予模型基于文件的持久记忆后,其性能提升幅度是此前旗舰模型的三倍,通关游戏最终幕的频率也提升了三倍。

在无安全限制的Mythos 5上,科研领域的潜力更为惊人。内部蛋白质设计专家使用该模型后,将药物设计流程的多个环节加速了约十倍:在一项测试中,配备蛋白质设计与生物信息学工具的Mythos 5无需人类协助,就能匹敌甚至超越熟练的科研人员,完成选择结合位点、运行设计工具、从失败中恢复等全套流程,14个测试蛋白质靶点中有9个产出了极具潜力的药物设计候选,目前Anthropic正在对其进行深入研究。

在基因组学领域,Mythos 5仅用一周多的自主工作就完成了一项新研究:它梳理了138个动物物种、数百万个细胞的单细胞数据,自主设计并训练了一个机器学习模型,用于识别不同物种中功能相同的细胞,即便物种间亲缘关系较远。仅需人类给出大致方向,该模型训练出的成果就超过了近期发表在《科学》期刊上的同类模型,而模型规模却缩小了100倍。

不过这类超强能力也伴随着风险:Anthropic测试发现,Mythos 5在腺相关病毒(AAV)设计上的表现超过了专门为蛋白质任务训练的复杂模型,而AAV既是基因疗法的重要递送组件,也可能被用于设计危险病毒,暴露了双重用途技术的潜在风险。不过团队的自动对齐测试显示,Mythos 5出现欺骗、被用户滥用等失调行为的概率与Claude Opus 4.8基本持平,Fable 5的对齐表现也与之类似。

安全落地的具体路径

此次两款模型的发布,清晰展现了Anthropic将具备双重用途风险的前沿AI模型推向市场的策略:既不会向所有用户开放全部高风险能力,也不会简单拒绝高风险查询,而是将敏感请求转至能力较低的模型处理,同时为绝大多数日常工作保留最强性能的模型。

在网络安全领域,Mythos 5将首先通过与美国政府合作的“玻璃翼计划”部署,作为此前Mythos预览版的升级。该模型拥有全球顶尖的网络安全能力,在ExploitBench(衡量漏洞发现与利用能力的基准测试)中得分78.0%,显著高于Claude Mythos Preview的69.0%与Claude Opus 4.8默认防护版的40.0%;在考察已知漏洞复现能力的CyberGym测试中,其得分83.8%,与Claude Mythos Preview的83.1%基本持平,均维持在83%以上的高水平。Anthropic计划后续通过更广泛的“可信访问计划”扩大Mythos 5的访问权限。

生命科学领域则采用类似的分步开放策略:Anthropic将为生物学研究者单独开设可信访问计划,提供移除了生物化学防护但保留网络安全防护的Fable 5版本,初期仅面向一小部分经过筛选的研究人员,覆盖基础与转化研究,后续再逐步扩大范围。

访问权限与使用方式

Claude Fable 5目前已全面开放:用户只需登录claude.ai或官方手机App,Pro、Max、Team以及企业席位订阅用户即可在模型选择器中切换使用;开发者可以在Claude Console获取API Key,模型ID为claude-fable-5,也可以通过Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Microsoft Foundry等云平台调用,命令行工具Claude Code也同步支持,只需使用/model claude-fable-5指令即可切换。

Mythos 5暂不对外开放,仅提供给“玻璃翼计划”中已通过审核的客户,自发布当日起即可升级使用。申请使用Mythos 5需要通过Anthropic官方渠道提交,审核主要基于安全资质与用途合法性,仅限防御性网络安全工作。

“玻璃翼计划”的规模已逐步扩大:今年4月启动时约有50家核心合作伙伴,包括亚马逊AWS、苹果、博通、思科、谷歌、摩根大通、Linux基金会、微软、英伟达等;6月2日又新增了约150家机构,分布在15个国家和地区,覆盖电力、水务、医疗、通信、硬件制造等关键基础设施领域,同时纳入了硬件厂商与关键开源软件维护者,目前该计划的参与机构总数已达约200家。此外,开源维护者可通过Claude for Open Source程序单独申请,申请者需为开源项目维护者或核心成员,且仓库需拥有5000以上GitHub星标,或月均NPM下载量超过100万,且近三个月有活跃贡献记录。

定价策略与行业讨论

Claude Fable 5与Mythos 5的定价为每百万输入令牌10美元,每百万输出令牌50美元,价格不到此前Mythos预览版的一半,但仍属于全球主要AI模型中定价较高的一类。

对于订阅用户,Anthropic采用了分阶段的推出策略:从美国当地时间6月9日到6月22日,Fable 5将免费包含在Pro、Max、Team以及基于席位数的企业计划中;6月23日起,该模型将从这些套餐中移除,后续使用将需要消耗专属使用额度。Anthropic表示,如果服务器容量允许,将延长免费使用窗口,后续会尽快将Fable 5恢复为订阅计划的标准组成部分。

此次发布引发了行业内外的广泛讨论。知名投资人、A16Z普通合伙人阿尼什·阿查里亚认为,Anthropic此次刻意使用Fable与Mythos作为品牌名,淡化了模型的编号,他表示用户并不关心这是第几代产品,只想知道是否属于最前沿的版本,这样的命名策略能够让用户聚焦于模型的能力本身。不过也有冷静的批评声音:开源模型研究员内森·兰伯特直言,Anthropic虽然一直强调安全,但技术社区中不少人认为,这不过是为产品包装的安全噱头。


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