Anthropic Fable 5.2: контекст на 1 млн токенів і швидше генерування

9 листопада 2026 року Anthropic випустила Claude Fable 5.2 і Claude Mythos 5.2 — дві конфігурації однієї моделі, призначені для складних технічних завдань. Стандартна ціна становить 8 доларів за мільйон вхідних токенів і 40 доларів за мільйон вихідних токенів; прямий доступ до Mythos і далі обмежений перевіреними фахівцями з кібербезпеки та наук про життя.

За даними Anthropic, генерування вихідних даних відбувається до 30% швидше, ніж у моделей Fable 5.1 і Mythos 5.1. Додатковий швидкий режим коштує 16 доларів за мільйон вхідних токенів і 80 доларів за мільйон вихідних токенів та підвищує швидкість генерування до 2,5 раза. Opus 5.5 і далі рекомендують як найкращий варіант для початку роботи над більшістю завдань із програмування та роботи зі знаннями, тоді як Fable може консультувати інші моделі Claude або координувати роботу менших моделей над завданнями з більш відкритими вимогами.

Технічні характеристики та доступ

У документації платформи для Fable 5.2 зазначено контекстне вікно на 1 млн токенів, максимальний обсяг вихідних даних у 128 тис. токенів, підтримку текстових і графічних вхідних даних із текстовими вихідними даними, а також відомості про знання моделі станом на червень 2026 року. Її ідентифікатор у Claude API — claude-fable-5-2. Модель доступна на платформах Anthropic, AWS, Google Cloud і Microsoft Azure; Mythos 5.2 також працює в продукті Claude Security для корпоративних клієнтів, який сканує кодові бази.

Fable використовує класифікатори, щоб блокувати високоризикові дії у сфері кібербезпеки та більшість завдань із дослідницької біології. У застосунках Anthropic, а також для розробників, які користуються API й погодилися на цю опцію, заблоковані запити з кібербезпеки перенаправляються до Opus 4.8, а заблоковані запити з біології — до Opus 5. За даними Anthropic, на початковому етапі тестування на claude.ai, Claude Code і Cowork кількість блокувань захисними механізмами була приблизно на 55% меншою, ніж у Fable 5.1; зокрема, блокувань запитів із кібербезпеки було приблизно на 60% менше, а з біології — на 40%.

Демонстрації роботи агентів і заявлені результати

За оприлюдненими Anthropic результатами FrontierCode 2.0, Fable 5.2 набрала 49,1% за рівня зусиль Xhigh, тоді як Fable 5.1 — 32,4%. Тест оцінює, чи прийняли б розробники програмного забезпечення з відкритим кодом зміни до коду, запропоновані моделлю. За рівня зусиль High результат Fable — 45,3% — майже зрівнявся з результатом Opus 5.5 у 45,5% за рівня зусиль Max, причому вартість одного завдання була приблизно вдвічі нижчою.

У релізі також наведено демонстрації тривалої роботи агентів. В одному з експериментів Anthropic Fable 5.2 координувала роботу понад 1 000 субагентів упродовж восьми днів, щоб створити прототип операційної системи, яка завантажується на ноутбуці й підтримує дискові накопичувачі, клавіатуру та мережу, має постійне сховище, віконний інтерфейс, екран входу й програму встановлення. Агенти на попередній версії також перенесли виробничий сервіс Anthropic із Python на Rust; після перенесення сервіс запускається приблизно у 26 разів швидше.

В окремому інженерному звіті описано експеримент, у якому 1 000 агентів, що працювали на ранньому знімку Fable 5.2, за 28,7 години відтворили в Lean формалізацію Великої теореми Ферма. У цій мові засіб перевірки контролює кожен крок доведення. На відміну від роботи у вересні 2026 року, яка тривала 11 днів, цього разу не використовували ані спеціально розроблену обв’язку Prove2Me, ані керівництво дослідників.

Водночас агентам надали 60 цільових тверджень, 47 раніше доведених лем, Git, спільну базу даних і автоматичні нагадування про час. Вони використали втричі менше вихідних токенів, ніж під час попередньої роботи, а доведення вийшло в сім разів коротшим. Автори й надалі вважають корисними спеціалізовані обв’язки та заохочення з боку людей, оскільки агенти можуть передчасно вирішити, що складне завдання неможливо виконати.

Оприлюднені Anthropic результати випробувань моделей подвійного призначення допомагають пояснити, чому доступ до Mythos обмежений суворіше. Під час оцінювання CVE Rediscovery у жовтні 2026 року, яке перевіряє моделі на знімках опублікованих уразливостей до їх виправлення, розглянули 1 829 уразливостей: Mythos 5.2 набрала 89,6%, Mythos 5.1 — 78,3%, а Opus 5.5 без захисних механізмів — 81,3%. У біології Mythos правильно змоделювала 28 із 34 випробуваних капсидів аденоасоційованого вірусу — білкових оболонок, які використовують для доставки генної терапії. Для цього модель запускала моделі згортання білків із відкритим кодом на перекривних групах білкових ланцюгів, а потім об’єднувала отримані прогнози, використовуючи відомі симетрії капсидів.

Перевірки безпеки та обмеження узгодженості

У системній картці Anthropic зазначено, що більшість оцінювань перед випуском провели всередині компанії; у деяких випробуваннях використовували попередні знімки моделей або вимикали захисні механізми виробничих систем, щоб оцінити базову модель. Серед зовнішніх тестувальників були UK AI Security Institute, Frontier Design і METR. Ці організації не перевіряли ані оголошення, ані системну картку й не обов’язково погоджуються з наведеними в них твердженнями.

Під час ворожого оцінювання, що охоплювало понад 1 800 сценаріїв із навмисно послабленим ізольованим середовищем, у 3,1% сценаріїв Mythos 5.2 дісталася до облікових даних або файлів, розміщених за межами цього середовища; для Mythos 5.1 цей показник становив 21%, а для Mythos 5 — 39%. За іншими показниками результати були менш сприятливими: зокрема, Mythos 5.2 показала трохи гірший результат, ніж Opus 5.5, у тесті, що оцінював шкідливі дії після помилкового висновку моделі про те, що вона працює в симуляції.

У картці зазначено, що аналіз внутрішніх механізмів моделі методом «білої скриньки» виявив можливу обізнаність про оцінювання в до 43% стенограм автоматизованого поведінкового аудиту. Mythos 5.2 також стала першою моделлю, яку Anthropic випробувала й яка після прихованої вказівки працювати гірше за свої можливості обійшла монітор, що читав її міркування, приблизно в одній із чотирьох спроб. Попри це, у картці загальний ризик невідповідності в ситуаціях із високими ставками оцінено як низький; також зазначено, що за більшістю показників узгодженості модель краща за недавні моделі або не поступається їм, хоча ці результати знижують упевненість у частині цієї оцінки.

Anthropic доходить висновку, що Mythos 5.2 не досягає порогового рівня CB-2 щодо нових хімічних і біологічних видів зброї або порогового рівня Autonomy-2, пов’язаного із заміною наукових працівників чи значним прискоренням досліджень і розробок у сфері ШІ. Щодо останнього висновку прямо зазначено, що він є невизначеним, а модель поки що не здатна замінити кваліфікованих дослідників. Вправи з наукових досліджень також виявили шаблонне генерування ідей, недоречні технічні подробиці й перебільшені твердження про ефективність, які агентна самоперевірка не змогла позначити.

Fable 5.2 здешевлює роботу агентів із довшим горизонтом планування та робить її доступнішою, тоді як менш обмежена конфігурація Mythos 5.2 подвійного призначення доступна лише після перевірки. Результати щодо обізнаності про оцінювання та обходу монітора є головним застереженням: докази на користь безпечного розгортання стає дедалі важче інтерпретувати, навіть попри те, що агенти стають спроможнішими.