Anthropic 官方发布页封面图

1. 如果只看 3 分钟，看这里

✅ Fable 5 是公开版强模型。官方称它是广泛发布模型中能力最高的一档。API 模型名是 claude-fable-5。
💡 Mythos 5 是受限版。能力来自同一个底层模型，但只给经过审核的伙伴，用在安全防御、生命科学等高风险但正当的场景。
💡 成本和数据政策要先看。1M context、128k output，价格是 $10 / MTok input、$50 / MTok output；Mythos-class 模型有 30 天数据留存。

2. 时间线：它是怎么出来的

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日期发生了什么白话解释链接
2026-04-07Anthropic 发布 Project Glasswing 和 Claude Mythos Preview。先找约 50 个安全伙伴试用更强的 Mythos 能力，重点是防御型漏洞发现和修复。Project Glasswing
2026-05-22Glasswing 初步更新。约 50 个伙伴发现 10,000+ 个高危或严重安全缺陷。重点变化是：发现漏洞变容易了，后面的验证、披露、修复压力变大了。Initial update
2026-06-02Glasswing 扩展。新增约 150 个组织，覆盖 15 个以上国家，行业包括电力、水务、医疗、通信、硬件等。Expanding Project Glasswing
2026-06-09Claude Fable 5 与 Claude Mythos 5 发布。Fable 5 对外开放；Mythos 5 升级为受审查伙伴使用的新版本。Anthropic launch
2026-06-09开发者文档同步上线。API 里确认模型名、价格、上下文、输出长度、拒答机制、30 天数据留存、adaptive thinking 等细节。API docs
2026-06-23订阅计划免费包含窗口预计结束。Pro、Max、Team、seat-based Enterprise 在 6 月 9 日到 6 月 22 日可额外用 Fable 5；之后按 usage credits 计。Availability

3. Fable 5

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问题Fable 5
底层模型一样吗一样，官方说两者使用同一个底层模型。
谁能用普通开发者和用户可通过 API、Claude Platform on AWS、Bedrock、Vertex AI、Microsoft Foundry 等渠道使用。
模型名claude-fable-5
上下文和输出1M tokens context；128k max output。
API 价格\$10 / MTok input；\$50 / MTok output。
安全限制遇到高风险网络安全、生物化学、模型蒸馏等请求，会回退 Opus 4.8 或拒答。
数据留存作为 covered model，prompt 和 output 会留存 30 天，用于 trust and safety。

一些中转站已经上线，直呼用不起

4. 它强在哪里：先看官方证据

官方把 Fable 5 / Mythos 5 定位为高于 Opus class 的 Mythos-class。白话说，就是它不只会写答案，更擅长连续做事：读很多材料、看图、写代码、改代码、调工具、反复修正。

官方 Benchmark 总览

4.1 写代码和改代码

  • Stripe 早测反馈：Fable 5 在 5000 万行 Ruby 代码库中做 codebase-wide migration。官方说，原本一个团队手工要超过两个月的工作，它一天完成。
  • SWE-Bench Pro：官方图里 Fable / Mythos 约 80.3%，Opus 4.8 为 69.2%，GPT 5.5 为 58.6%。
  • o'oFrontierCode：更像“花多少钱能拿到多高成功率”的编码测试。Fable 5 在 medium effort 已经很强，高 effort 下还能继续提升。

4.2 看图、长期任务、游戏和工具

  • 它能从复杂科学图表中读出数字，也能只看截图重建网页源码。
  • 它用很少的 vision-only 辅助就通关了 Pokémon FireRed，说明视觉理解、长期目标执行和连续决策能力都很强。
  • 在 Slay the Spire 测试里，给它文件记忆后，提升幅度比 Opus 4.8 更明显，进入最终章节的频率也更高。
  • 官方还展示了太阳系日食模拟、Factorio 自动化工厂、VibeCAD 3D 打印模型、流体模拟配音乐等案例。

4.3 科研和生命科学

  • 药物设计：官方内部专家称 Mythos 5 把部分药物设计流程加快约 10 倍；14 个蛋白目标里有 9 个产生强候选。
  • 分子生物学：官方盲测中，内部科学家约 80% 更喜欢 Mythos 给出的假设，部分假设已经进入实验评估。
  • 基因组学：Mythos 5 用超过一周时间整理 138 个物种的单细胞数据，并训练了一个比 Science 论文模型小 100 倍但表现更强的模型。官方说正式结果之后会公布。
官方图：Mythos 5 设计的蛋白复合物候选

5. 风险和安全机制：为什么它会回退

💡 高风险请求会被拦。Fable 5 有安全分类器。网络攻击、生物化学、模型蒸馏等请求触发后，会由 Opus 4.8 回答，或者 API 返回 stop_reason: "refusal"。
💡 数据会留 30 天。Mythos-class 模型的 prompt 与 output 会留存 30 天，用于 trust and safety。ZDR 团队要特别注意这个变化。
  • 网络安全：分类器覆盖 exploit、攻击规划、防御规避、agentic hacking 等。官方图显示，阻断模式下 Fable 在多个 offensive cyber eval 的进展为 0。
  • 越狱测试：官方称外部 bug bounty 超过 1,000 小时测试没有发现 universal jailbreak；UK AISI 在短窗口里取得了部分进展。
  • 生物化学：Fable 5 当前对多数生物和化学请求回退到 Opus 4.8；生命科学 trusted access 会逐步开放。
  • 模型蒸馏：疑似想提取 Fable 能力的请求会回退 Opus 4.8。

6. 开发者接入：工程上要记住什么

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要点白话解释操作提醒
模型 ID公开版用 claude-fable-5；受限版用 claude-mythos-5。Mythos 5 无自助注册，需要审核。
ThinkingAdaptive thinking 默认开启，不能用 thinking: {"type":"disabled"} 关掉。用 effort 控制思考深度。
拒答API 可能 HTTP 200，但 stop_reason 是 refusal。业务代码要单独处理拒答。
回退高风险任务会回退到 Opus 4.8。可以用 fallbacks 参数或 SDK middleware。
工具能力支持 effort、task budgets、memory tool、context editing、compaction、vision。部分能力需要 beta header。
数据治理30 天留存会影响 ZDR 和合规团队。上线前先过合规和安全评审。

7. X 上大家在聊什么

❗ 提醒：X 上的信息适合作为舆情线索。涉及参数量、内部 checkpoint、未公布成绩等内容，优先以 Anthropic 官方和后续实测为准。
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线索来源白话解释
Dev Mode 发现 Mythos 5 slugTestingCatalog发布前几天，社区已经从开发工具里看到 Claude Mythos 5 的命名。
Fable 5 checkpoint 线索scaling01社区开始猜 Fable 5 会成为公开版 Mythos。
第一批直播测试BridgeMind开发者想第一时间用真实构建任务试它。
预算与使用限制Matthew Miller大家担心 Max 计划和 API 限额是否够烧。
中文社区传播BlockBeats Asia中文圈主要关注长上下文、复杂推理和多轮任务。
Benchmark 讨论Dan McAteer开发者最关心它在 SWE-Bench Pro、FrontierCode 这类 coding benchmark 上到底多强。

8. 外部媒体怎么解读

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来源他们在强调什么怎么读
The Verge这是 Anthropic 第一个广泛发布的 Mythos-class 模型，95% 会话无回退。适合看公众发布和价格定位。
Business Insider强调安全防护、Project Glasswing、IPO 和监管背景。适合看商业和政策语境。
Axios关注“强能力模型如何通过 guardrails 进入公众可用”。适合给老板做高层摘要。
arXiv: Benchmarking Mythos-Linked Bug Rediscovery外部论文提醒：公开模型在复现 Mythos 相关漏洞时效果有限。读这条能避免把官方内部工作流和外部可复现能力混为一谈。
Hacker News技术社区有兴奋，也有质疑。适合看开发者的真实疑虑。

9. 哪些信息先别当成事实

  • X 上关于“10T+ 参数”的说法，未见 Anthropic 官方确认。
  • X Trending 中“早期测试者发现约 800 个重大威胁”的说法，未见官方发布页确认。
  • Mythos 5 的 trusted access 扩展节奏还没有完整公开时间表。
  • Fable 5 的真实日常体验仍要看独立实测，特别是长周期 agent、代码迁移和使用限制。

10. 我们应该怎么用

为什么我有编辑权限呢？

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场景建议为什么
大型代码迁移优先试 Fable 5，但必须配测试和 review。官方案例最强的部分就在长周期工程任务。
知识工作、金融、法务把 Fable 5 放在高价值任务上，用人工复核收尾。它擅长读大量材料和做复杂分析，但仍需审核。
网络安全研究普通团队先用 Claude Security 或 Opus 4.8；获批团队申请 Mythos 5。Fable 5 对高风险安全请求会回退。
生命科学等待 trusted access 细则。Fable 5 当前对多数生物化学请求回退。
ZDR / 合规团队上线前确认 30 天留存、云平台、审计要求。这是 covered model，原来的 ZDR 预期需要重新评估。
成本敏感任务先用便宜模型粗筛，再把 Fable 5 用在关键步骤。\$10 / \$50 per MTok 不适合无脑全量跑。

11. 白话案例库

📝 怎么看下面这些案例：有些是官方明确写出来的，有些是官方转述客户早测反馈，有些是社区线索。每条都保留链接，方便回查。

11.1 开发者与产品构建

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案例白话版对我们的启发
Stripe：5000 万行 Ruby 迁移在超大 Ruby 代码库里做全局迁移。官方说一天完成，原本人工要两个多月。适合测框架升级、API 替换、类型系统改造，但一定要用测试兜底。
CursorBench：长周期代码任务Cursor 用自己的 benchmark 测它，反馈是 Fable 5 达到 SOTA。适合测跨文件、多步骤、会中途修正的 IDE agent。
GitHub：软件生命周期 agentGitHub 关注它能否承担更完整的开发流程，早测反馈很强。可以按 issue triage、实现、测试、PR 描述、review 修复拆开测。
Figma / Developer Experience：原型与 agentic coding从设计意图生成工程原型，Figma 相关负责人反馈这是他们测过最强的 Claude。可测“设计稿到组件代码”的完整流程。
Lovable：少提示词应用生成以前可能要提示上百轮的应用，现在可能一轮就能出来可用版本。重点测首轮可用率、错误自检、UI 完整度。
Replit ViBench：端到端网页应用Replit 说它在完整网页应用生成上表现最好，速度更快、token 更少。真实测试要包含登录、数据模型、错误态、部署和回归修复。
内部多 agent 工作流早测反馈称它在复杂多 agent 工作流里轮次更少、质量更高。适合测任务拆分、共享上下文、冲突修复和最终验证。

11.2 知识工作、金融、法律、数据分析

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案例白话版对我们的启发
Hebbia Finance Benchmark高级金融分析场景里，它要读文档、看图表、理解复杂问题。官方称 Fable 5 得分最高。适合用财报、招股书、投资备忘录做中文复测。
IMC 交易分析评测IMC 测的是交易分析，包含事实查询、根因、期望值判断。反馈是几乎全线通过。可用“事件影响、风险场景、expected value”模板测试。
法律 redline 盲审律师盲审合同修改，Fable 5 的 redline 每次匹配或超过当前模型。可测合同条款修改、风险标签、谈判版本差异。
Hex 核心分析 benchmarkHex 反馈 Fable 5 首个突破 90%，比 Opus 高 10 分，难题上细节更好。适合测 BI 分析、SQL 修正、指标定义和异常解释。
日常 spreadsheet suite表格任务里，Fable 5 在每个 effort level 都超过 Opus 4.8，速度快 25% 到 30%。可测预算表、销售漏斗表、财务模型和公式正确性。
前沿物理研究早测反馈称 Fable 5 用约三分之一 reasoning tokens，36 小时接近 GPT-5.5 四天结果。适合测研究假设、推导、反例检查和文献比对。

11.3 视觉、长任务、交互

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案例白话版对我们的启发
Pokémon FireRed 视觉通关只看游戏截图，没有地图和额外状态，它能长期规划并通关。说明它适合低辅助视觉 agent，可测桌面操作和复杂网页调试。
Slay the Spire 长期记忆给它持久文件记忆后，策略提升很明显，进入最终章节频率更高。适合测 memory tool：写笔记、复盘失败、改策略。
截图重建网页源码它可以从截图理解布局和组件，再重建 web app source code。可用 Playwright 截图对比来量化效果。
太阳系与日食模拟从第一性原理做行星运动模拟，还能预测日食。适合测科学计算、可视化和解释。
Factorio 自动化工厂它能在 Factorio 里规划资源、搭生产线、持续优化。可映射到业务流程自动化和瓶颈优化。
VibeCAD 3D 打印模型先做 CAD 编辑器，再在工具里生成 3D 可打印模型。适合测“先造工具，再用工具做作品”的能力。
流体模拟 + 古典 EDM写流体模拟代码，还能配合音乐节奏做视觉效果。适合测多模态创作、代码和时序控制。

11.4 Mythos / Project Glasswing 安全案例

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案例白话版对我们的启发
50 个初始伙伴发现 1 万+ 高危 / 严重漏洞约 50 个伙伴用 Mythos Preview 扫关键软件，发现超过 10,000 个 high 或 critical 问题。漏洞发现效率大幅提高，后面的验证和修复流程要跟上。
Mozilla Firefox 150Mozilla 用 Mythos Preview 测 Firefox 150，发现并修复 271 个漏洞。成熟软件项目也能从 AI 安全扫描里获益。
UK AISI cyber rangesUK AISI 用多步骤攻击模拟环境测它，Anthropic 转述称 Mythos Preview 是首个完成两套 cyber ranges 的模型。这说明它能处理多步骤安全任务，风险等级也更高。
XBOW Web exploit benchmarkXBOW 说 Mythos Preview 在 web exploit 测试里 token-for-token 精度非常强。不要只看能不能成功，也要看单位成本效率。
开源项目大规模扫描Anthropic 扫 1000+ 开源项目，发现 23,019 个问题，其中 6,202 个被模型估为高危或严重。安全团队要准备 triage 队列、披露模板、补丁验证流程。
wolfSSL 证书伪造漏洞Mythos Preview 帮助证明 wolfSSL 存在证书伪造漏洞，已修复并分配 CVE-2026-5194。密码库这类高价值项目也可能进入 AI 辅助审计时代。
银行欺诈转账拦截某 Glasswing 银行伙伴识别并阻止 150 万美元欺诈电汇。AI 安全价值也覆盖反欺诈和威胁响应。
公开版 Claude SecurityClaude Security 公测三周内，用 Opus 4.7 修复超过 2,100 个漏洞。普通企业可以先用公开安全产品建立流程。
Glasswing 扩展到 150 个新组织新增约 150 个关键组织，行业覆盖电力、水务、医疗、通信、硬件等。Mythos 的访问策略明显围绕关键基础设施和系统性风险展开。

11.5 生命科学与科研案例

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案例白话版边界
药物设计候选蛋白Mythos 5 能自己选 binding sites、选工具、跑 bioinformatics 和 protein design，官方称部分流程加快约 10 倍。这类能力风险高，普通 Fable 5 会回退，建议等 trusted access。
分子生物学新假设官方盲测中，内部科学家约 80% 更偏好 Mythos 生成的机制假设。需要湿实验验证，公开细节还不完整。
跨物种单细胞基因组学Mythos 5 整理 138 个动物物种、数百万细胞数据，并训练自定义 ML 模型。官方说未来数月发布结果，现在先当强线索记录。
AAV viral shell property prediction模型没有为这个任务显式训练，却能预测 AAV 外壳未公开实验性质。正面用途强，双重用途风险也高。

12. 我们可以怎么复测

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方向任务看什么指标注意点
大型代码迁移选真实 repo，做 API 替换、依赖升级或模块迁移。测试通过率、diff 可读性、回归数量、人工 review 时间。必须有版本控制和自动化测试。
截图到前端实现给真实产品截图，让它生成可运行页面，再用 Playwright 截图对比。视觉相似度、响应式、状态覆盖、可维护性。要测移动端和边界状态。
数据分析 agent给 CSV / 表格 / 业务背景，让它定义指标、写查询、解释异常。结论正确性、SQL / 公式正确性、引用可追溯性。防止幻觉引用和指标口径漂移。
合同 redline给中英文合同条款，让它标风险、改措辞、给谈判策略。风险覆盖率、修改理由、术语准确性、可执行性。需要律师复核。
长期 agent 任务让模型用文件记忆完成多轮研究或游戏策略复盘。笔记是否有效、是否能纠错、是否减少重复失败。要限制预算和步骤。
安全扫描流程用公开模型或 Claude Security 扫自有代码并生成修复建议。真阳性率、复现成本、补丁可合并率。高风险安全任务会触发 Fable 回退，要遵守披露流程。

13. 来源索引

  • Anthropic 官方发布：Claude Fable 5 and Claxude Mythos 5
  • Claude API Docs：Introducing Claude Fable 5 and Claude Mythos 5x
  • Claude API Docs：Models overview
  • Claude Help Center：Data retention practices for Mythos-class models
  • Anthropic：Project Glasswing
  • Anthropic：Project Glasswing initial update
  • Anthropic：Expanding Project Glasswing
  • Mozilla：AI security zero-day vulnerabilities
  • UK AISI：Evaluation of Claude Mythos Preview cyber capabilities
  • XBOW：Mythos offensive security evaluation
  • wolfSSL：How Claude Mythos Preview helped harden wolfSSL
  • Claude Security
  • Hebbia：Which model will give me the edge
  • The Verge：Anthropic releases Claude Fable
  • Business Insider：Anthropic releases Claude Fable 5
  • Axios：Anthropic releases Claude Mythos-level model
  • arXiv：Benchmarking Mythos-Linked Bug Rediscovery
  • Hacker News：Project Glasswing discussion

大家的案例收集

测试By @ 差评君

  1. 150 米洗车问题
  1. 之前用 GPT5.5 做的项目，看起来也是毫无压力。
  1. 生成一群旋转小球

同样一段提示词出来，让 Fable 5 和 GPT 5.5 一起跑了下。

编写一个 Python 程序，展示一个球在旋转的六边形内弹跳，六边形中只有五边是墙壁，其中一边是可通过的，小球碰到墙壁的时候自动分裂成两个，或者是穿过可通过的边界掉落到地图外面，球的运动轨迹应受到重力的影响，并且必须真实地反弹到旋转的墙壁上。
在界面的左下角显示总共生成的小球数量，当所有小球都掉落到界面外面的时候，游戏结束，玩家可以重新开始游戏。

两边都能帮我一次性的解决问题。

广告媒流

相比之下，CodeX 做出来的界面更加花里胡哨一些，不但把六边形的边框弄厚了，还给那些随机弹跳的小球加了拖尾。

但是 CodeX 自作聪明的给小球生成的总数加了上限，再一次游戏中，累计生成了 220 个小球后，就会让小球不再分裂。

这就导致这些小球很快都会掉光，游戏直接 GameOver。

而 Claude Fable 5 这边做的则是稳妥的多了，同样是为了防止程序卡死，Fable 5 这边限制的是屏幕里“当前小球” 的数量。

当小球掉下去后就会自动重新生成，让游戏继续进行。

虽然画风看起来不如 CodeX 炫酷，但至少活做起来没出错。