Anthropic 推出 Claude Fable 5.2 與 Mythos 5.2:輸出速度最高提升 30%、價格降 20%

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AI 摘要

  • Anthropic 公布 Claude Fable 5.2 與 Mythos 5.2,輸出生成速度較 5.1 版最高提升 30%
  • 輸入及輸出 token 價格較前一代 Fable 5.1 降低 20%,並新增可將生成速度最高提升至 2.5 倍的快速模式
  • Fable 5.2 與 Mythos 5.2 底層模型相同,主要差異在安全防護機制與使用資格

Anthropic 本週公布新一代模型 Claude Fable 5.2 與 Mythos 5.2,主要鎖定高難度技術工作。兩款模型在程式撰寫、推理及視覺能力方面都較 5.1 版有所提升,輸出生成速度最高提升 30%,輸入及輸出 token 價格則降低 20%。

產品定位與主要功能

Fable 5.2 與 Mythos 5.2 採用相同的底層模型,差異主要在於安全防護機制與使用資格。新版本同時新增快速模式(fast mode),可將 token 生成速度最高提升至 2.5 倍。

兩款模型的差異

項目Claude Fable 5.2Mythos 5.2
底層模型與 Mythos 5.2 相同與 Fable 5.2 相同
安全防護較嚴格的資安及生物安全防護措施開放資安或生物醫學研究用途
目標使用者一般使用者資安或生物醫學研究組織,需透過 Life Sciences Verification Program 或 Cyber Verification Program 申請

定價資訊

Fable 5.2 與 Mythos 5.2 採用相同的基礎定價。標準模式下,每百萬輸入及輸出 token 分別為 8 美元及 40 美元,較前一代 Fable 5.1 降低 20%。快速模式定價較高,每百萬輸入及輸出 token 分別為 16 美元及 80 美元。

計價項目價格
標準模式輸入(每百萬 token)8 美元
標準模式輸出(每百萬 token)40 美元
快速模式輸入(每百萬 token)16 美元
快速模式輸出(每百萬 token)80 美元
快取讀取(每百萬 token)0.20 美元
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程式撰寫與成本效率

Anthropic 於 FrontierCode 2.0 測試中公布了不同 effort 設定下的成績。Fable 5.2 在 High effort 設定下得分 45.3%,與 Opus 5.5 的 45.5% 相近,但每項任務成本約只有一半。Xhigh effort 設定下,Fable 5.2 得分提高至 49.1%,是 Anthropic 測試過的已發布模型中最高。

設定模型FrontierCode 2.0 得分
High effortClaude Fable 5.245.3%
High effortOpus 5.545.5%
Xhigh effortClaude Fable 5.249.1%

Anthropic 表示,目前合併至該公司核心程式碼庫的變更中,超過 90% 由 Claude 在人類引導下撰寫。該公司也利用 Fable 5.2 在數分鐘內解決困難的程式錯誤、優化服務及完成軟體開發專案。另一個採用 Fable 5.2 早期版本的 AI 代理團隊,曾將一項關鍵正式環境服務從 Python 移植至 Rust,完成後服務啟動速度提高約 26 倍。

網路安全能力

Anthropic 表示,Mythos 5.2 是該公司目前資安工程能力最強的模型。一家資安公司測試發現,Mythos 5.2 找到的已確認漏洞中,每 6 個約有 1 個未被其他受測頂尖 AI 模型發現。Anthropic 內部評估also顯示,Mythos 5.2 發現的漏洞比 Opus 5.5 多 10.2%,比 Mythos 5.1 多 14.4%。

除了漏洞發現能力提升,Mythos 5.2 在判斷漏洞嚴重性方面也有所改善。一名測試者指出,先前模型約每 20 項漏洞發現就有 1 項會誇大嚴重性,但 Mythos 5.2 在這次測試中未出現這類情況。

其他領域與競品比較

在多項基準測試中,Fable 5.2 於代理式程式撰寫、科學研究、搜尋、網路安全、蛋白質設計、電腦操作、跨領域推理及視覺辨識等項目取得領先成績。但部分項目仍由其他模型勝出,例如 Gemini 4 Carbon 在業務流程工作流測試領先,Opus 5.5 則在一項知識工作基準測試取得較高成績。

Anthropic 指出,Fable 5.2 在外部合作測試期間解決了兩項黑洞物理學的開放問題,其中一項涉及量子重力研究;Mythos 5.2 則提出新的蛋白質結構預測方法。此外,Fable 5.2 也在 30 小時內完成費馬最後定理(Fermat’s Last Theorem)的形式化工作。

Anthropic 也與外部合作夥伴測試模型在工程設計及機器人控制方面的能力,包括電路板與軟體設計,以及控制實體機器人完成解益智方塊、旋開瓶蓋及繪圖等工作。

Reference Link : ithome.com.tw

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