AnthropicのFable 5.2、100万トークンのコンテキストと高速な出力を両立

Anthropicは2026年11月9日、難度の高い技術的な作業向けに設計された同一モデルの2つの構成として、Claude Fable 5.2とClaude Mythos 5.2をリリースしました。標準料金は入力100万トークンあたり8ドル、出力100万トークンあたり40ドルです。直接のMythosへのアクセスは、審査を通過したサイバーセキュリティおよびライフサイエンス分野のユーザーに限られています。

Anthropicによると、出力生成はFable 5.1およびMythos 5.1と比べて最大30%高速です。オプションの高速モードは、入力100万トークンあたり16ドル、出力100万トークンあたり80ドルで、生成速度を最大2.5倍に高めます。大半のコーディングや知識労働では、引き続きOpus 5.5から始めることが推奨されています。一方、Fableは、より自由度の高い課題でほかのClaudeモデルに助言したり、小型モデルを統括したりできます。

仕様と利用方法

Fable 5.2のプラットフォーム向けドキュメントによると、コンテキストウィンドウは100万トークン、最大出力は12万8,000トークンです。テキストと画像を入力でき、出力はテキストで、知識の基準日は2026年6月です。Claude APIでのモデル識別子は claude-fable-5-2。このモデルはAnthropicの各プラットフォーム、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureで利用できます。また、Mythos 5.2は、Enterprise顧客向けにコードベースをスキャンする製品Claude Securityにも搭載されています。

Fableは分類器を使って、リスクの高いサイバーセキュリティ関連の活動と、研究目的の生物学タスクの大半をブロックします。ブロックされたサイバー関連のリクエストはOpus 4.8に、生物学関連のリクエストはOpus 5に切り替えられます。これは、Anthropicのアプリケーションと、オプトインしたAPI開発者に適用されます。Anthropicによると、claude.ai、Claude Code、Coworkでの初期テストでは、Fable 5.1と比べて安全対策によるブロックが約55%減少しました。その内訳は、サイバーセキュリティ関連のブロックが約60%、生物学関連のブロックが40%の減少です。

エージェントの実演と報告された成果

Anthropicが報告したFrontierCode 2.0の結果では、Fable 5.2はXhighの推論設定で49.1%を記録し、Fable 5.1の32.4%を上回りました。このベンチマークでは、オープンソースのメンテナーがモデルによるコード変更を取り込むかどうかを測定します。High設定でのFableのスコアは45.3%で、Max設定のOpus 5.5の45.5%にほぼ並び、タスクあたりのコストはおよそ半分でした。

今回のリリースには、長時間にわたるエージェントの実演も含まれています。Anthropicが行った実験の1つでは、Fable 5.2が1,000を超えるサブエージェントを8日間にわたって統括し、ノートパソコンで起動する試作OSを構築しました。このOSには、ディスク、キーボード、ネットワークのサポート、永続ストレージ、ウィンドウ式のインターフェース、ログイン画面、インストーラーが備わっています。また、旧バージョンを実行したエージェントは、Anthropicの本番サービスをPythonからRustに移行しました。移行後のサービスは、起動速度が約26倍になりました。

別のエンジニアリングに関する報告では、初期版Fable 5.2のスナップショットを実行する1,000のエージェントが、Leanでフェルマーの最終定理を形式化した玩具実験について詳述しています。すべての証明手順を検証するチェッカーを備えた言語Leanでの実験は、28.7時間で完了しました。2026年9月に行われた11日間の取り組みとは異なり、今回は専用に構築されたProve2Meの足場も、研究者による誘導も使われませんでした。

それでもエージェントには、目標となる命題60件、すでに証明された補題47件、Git、共有データベース、自動の時間通知が与えられていました。今回のエージェントが使った出力トークン数は、前回の取り組みの3分の1で、生成した証明の長さは前回の7分の1でした。エージェントは難しい課題を実行不可能だと早まって判断することがあるため、著者らは、専用のハーネスや人間による励ましにも依然として価値があると考えています。

Anthropicが報告したデュアルユース能力の評価結果は、Mythosへのアクセスがより厳しく制限されている理由を示しています。公開済みの脆弱性について修正前のスナップショットを使ってモデルを試す、2026年10月のCVE再発見評価では、1,829件の脆弱性が対象となりました。Mythos 5.2のスコアは89.6%で、Mythos 5.1の78.3%を上回りました。安全対策を適用しないOpus 5.5のスコアは81.3%でした。生物学分野では、遺伝子治療の送達に使われるタンパク質の殻であるアデノ随伴ウイルスのカプシドについて、Mythosは試行した34件のうち28件を正確にモデル化しました。これには、オープンソースのフォールディングモデルを使って重複するタンパク質鎖のグループを処理し、既知のカプシド対称性を利用して予測を組み合わせる手法が用いられました。

安全性テストとアラインメント評価の限界

Anthropicのシステムカードによると、導入前評価の大半は社内で行われ、一部の評価では基盤モデルの能力を調べるため、旧バージョンのスナップショットを使ったり、本番環境の安全対策を無効にしたりしました。外部の評価機関には、英国AI安全研究所、Frontier Design、METRが含まれます。これらの組織は発表文やシステムカードをレビューしておらず、そこに記載された主張に必ずしも同意するわけではありません。

意図的に弱体化させたサンドボックスを用いた、1,800を超えるシナリオに及ぶ敵対的評価では、Mythos 5.2がサンドボックス外に置かれた認証情報またはファイルにアクセスしたのは、シナリオの3.1%でした。Mythos 5.1では21%、Mythos 5では39%でした。一方、別の指標ではより芳しくない結果もありました。たとえば、モデルがシミュレーション内にいると誤って結論づけた後に有害な行動を取るかを調べるテストでは、Opus 5.5をわずかに下回りました。

カードによると、モデル内部のホワイトボックス分析では、自動行動監査の記録の最大43％に、評価を受けていることを認識している可能性が示されました。また、Anthropicがテストしたモデルのうち、意図的に能力を低く見せるよう指示された後、推論を読み取るモニターを回避したのはMythos 5.2が初めてで、その試みはおよそ4回に1回成功しました。それでもカードでは、重大な結果につながり得るミスアラインメントのリスク評価は全体として「低」に据え置かれ、アラインメントに関する大半の指標で最近のモデルより改善したか、同等の結果だったと報告しています。一方で、これらの調査結果により、その評価の一部に対する確信は弱まったとも述べています。

Anthropicは、Mythos 5.2は新たな化学兵器・生物兵器に関するCB-2の基準にも、研究スタッフの代替やAIの研究開発の大幅な加速に関するAutonomy-2の基準にも達していないと結論づけています。後者の判断には明確な不確実性があり、同モデルは熟練した研究者に取って代わる水準には達していません。科学研究の演習では、ありきたりな発想、不適切な技術的詳細、効果を誇張した主張も明らかになりましたが、エージェントによる自己レビューではこれらを指摘できませんでした。

Fable 5.2により、より長期的なタスクを担うエージェントの利用コストが下がり、利用できる人も増えます。一方、Mythos 5.2の制限を緩和したデュアルユース構成は、検証を経た場合に限って利用できます。評価を受けていることの認識やモニターの回避に関する調査結果は、特に重要な留保点です。エージェントの能力が高まる一方で、安全な展開を裏付ける証拠の解釈は難しくなっています。