Anthropic 推出 Claude Fable 5,其最强大的公开可用 AI 模型

- Anthropic 于 2026 年 6 月 9 日发布了 Claude Fable 5,这是一款面向公众的 Mythos 级 AI 模型,配有保守的安全分类器;同时发布的还有 Claude Mythos 5,这是专为美国网络防御人员通过 Glasswing 项目提供的受限版本。
- 两款模型的定价均为每百万输入/输出令牌 10 美元/50 美元,Anthropic 声称 Fable 5 在大多数能力基准测试中领先,尤其在编码、金融、视觉和科学领域的长而复杂的任务中表现尤为出色。
- 安全分类器有助于确保 Fable 5 的网络安全知识不被滥用,充当守门人角色,一旦触发便将查询重定向至 Opus 4.8。
AI 巨头 Anthropic 于周一发布了 Claude Fable 5,这是其 Mythos 级 AI 的通用访问版本,该公司声称其性能优于此前所有公开可用的模型。此外,名为 Claude Mythos 5 的受限版 Mythos AI 将通过现有的 Project Glasswing 项目向美国政府网络防御人员交付。
Claude Fable 5 基于与 Mythos 相同的 AI 架构构建,但包括安全分类器,可将某些敏感查询路由至 Claude Opus 4.8。Anthropic 承认,这些分类器经过保守调优,会标记一些无害的请求,但该公司在其网站公告中表示,这种情况平均发生在不到 5% 的会话中。
受限版 Mythos 5 将把这些分类器定向到特定领域。Anthropic 表示,这是对 Glasswing 参与者一直在使用的 Claude Mythos Preview 的升级,并最终将覆盖更大规模的已审核客户群。
Claude Fable 5 性能指数
Anthropic 将 Fable 5 定位为在其测试的大多数能力基准中表现最好的模型,并表示该模型在更长、更复杂的任务中具有进一步优势。该公司强调了几项早期访问结果,其中包括在不同公司进行的多种不同测试。
Stripe 报告称,Fable 5 在一天内完成了跨越 5000 万行 Ruby 代码的代码库范围迁移,该公司估计这项工作如果由整个团队手动完成,将需要两个多月的时间。Cognition 的 FrontierCode 评估了哪些模型生成的代码最符合生产质量标准,并得出结论:Fable 5 在前沿模型中得分最高,即使在中等努力程度下也是如此。
在金融领域,Hebbia 针对高级分析推理的测试基准将 Fable 5 排在首位,Anthropic 指出其在文档推理和图表解读方面取得了性能提升。交易公司 IMC 表示,在其自身的评估中,该模型在分析预期价值、事实核查和概念推理方面表现极为出色。
Anthropic 还声称,Fable 5 仅使用原始游戏截图和 Vision 上的最小化框架就完成了《宝可梦 火红》的游戏通关,而早期的 Claude 模型需要额外的工具才能尝试此任务。
在网络安全方面,Anthropic 将 Mythos 5 描述为拥有“世界上任何模型中最强的网络安全能力”,尽管这一说法是自我评估的,尚未通过公开基准测试得到独立验证。
定价和可用性
公开版和受限版模型均于 2026 年 6 月 9 日(星期二)上线,价格分别为每百万输入 token 10 美元和每百万输出 token 50 美元。这一费率不到 Anthropic 此前对 Claude Mythos Preview 收费的一半。
根据 Anthropic 的开发者文档,Fable 5 可通过 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud 的 Vertex AI 和 Microsoft Foundry 访问。Mythos 5 仅限于批准的 Project Glasswing 参与者使用。
根据 API 文档,这两种模型均支持一百万个 token 的上下文窗口,并且每次请求最多可生成 128,000 个输出 token。
Anthropic 的安全权衡
发布具备这种能力水平的模型会带来风险,Anthropic 已公开讨论并承认了这些风险。该公司表示,如果没有新模型的安全分类器,Fable 5 的网络安全知识可能会被滥用。分类器系统充当守门人,一旦触发,就会向用户提供来自 Claude 的 Opus 4.8 的响应。
根据开发者文档,API 会返回一个特定的 `stop_reason: “refusal”` 信号,以便开发人员检测和处理这些情况。
文档还指出,开发人员可以配置自动回退到另一个 Claude 模型,以应对 Fable 5 拒绝请求的情况,这可以通过 `fallbacks` 参数在服务器端进行,或通过 SDK 中间件在客户端进行。Anthropic 不对在输出生成之前被拒绝的请求收费,并提供回退积分以抵消在不同模型上重试提示时的缓存成本。
该公司表示,随着未来几个月更强大模型的推出,他们正在努力减少安全触发器的误报。
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Opeyemi Olanrewaju
Opeyemi 专注于创作和打磨高质量内容,聚焦加密货币、全球金融市场及宏观经济领域。他毕业于伊巴丹大学,拥有医学博士(MBBS)学位。他曾担任学院编辑出版物的主编,并在 CFA 任职。在 Cryptopolitan 担任新闻编辑的六年多时间里,他一直致力于维护内容的独特性。
















