Claude Fable 5:大多数人闻所未闻的隐藏功能。

@kirillk_web3
अंग्रेज़ी1 माह पहले · 10 जून 2026
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TL;DR

Anthropic 的 Claude Fable 5 引入了 Mythos 级功能,包括自主完成 5000 万行代码迁移、用于游戏的高级视觉能力,以及在药物设计和基因组学领域的突破性科学研究。

Anthropic 发布了 Claude Fable 5。这是首个向公众开放的 Mythos 级模型。今日上线。你的套餐免费使用至 6 月 22 日。

所有人都在谈论「史上最强模型。」 但没人仔细看它到底能做什么。

以下是我在官方文档中找到的 10 项能力。

1. 它打通了《宝可梦 火红》。仅靠「看」画面。

不是玩笑。

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Claude Fable

之前的 Claude 模型即使借助辅助工具(如地图、导航、游戏状态信息),也很难玩好《宝可梦 火红》。

Fable 5 仅凭原始游戏截图,从零打到了通关。没有地图。没有导航。全靠屏幕上看到的内容。

这可不是什么演示小把戏。它标志着视觉能力的巨大飞跃。Fable 5 已成为视觉任务领域的 SOTA 模型。

2. 它花了一天时间,迁移了一个 5000 万行的代码库。

Stripe 把自己的 Ruby 代码库交给了 Fable 5。足足 5000 万行。

任务:全代码库迁移。

正常需要一整个团队手工干两个多月。

Fable 5 一天搞定。

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Claude Fable

这不是「辅助写代码。」 这是此前需要一个团队才能完成的自主工程工作。

3. 它的记忆能力比上一代模型强了 3 倍。

Fable 5 在长时间任务中可以使用基于文件的持久化记忆。

测试对象:《杀戮尖塔》(一款需要策略和记忆力的卡牌构筑游戏)。

结果:持久化记忆对 Fable 5 性能的提升,是对 Opus 4.8 的三倍。同时,Fable 到达游戏最终章的频率是 Opus 的三倍。

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Claude Fable

在实际应用中:处理大型项目时,Fable 5 会自己记笔记,并随着时间的推移利用这些笔记来优化输出。

4. 它为 14 个蛋白质靶点中的 9 个开发了候选药物。

这是官方公告里的内容。不是营销宣传。

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Claude Fable

Mythos 5(Fable 5 的无安全过滤器完整版)将药物设计流程的某些环节加速了大约十倍。

在没有人工协助的情况下,该模型自主完成了:

  • 选择结合位点
  • 选择并运行蛋白质设计工具
  • 在过程中从失败中恢复

14 个蛋白质靶点中,有 9 个产出了有希望的药物设计候选物,目前正在进一步研究中。

其中 Mythos 的一个假设,关于一种大肠杆菌蛋白的新作用机制,被另一个独立研究小组(不知晓 Mythos 的存在)在实验中证实。

5. 它从物理第一性原理出发,模拟了整个太阳系。

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Claude Fable

并用这个模拟来预测日食。

Fable 5 没有使用现成的库。它从物理第一性原理推导出行星轨道运动,并构建了一个可运行的模拟。

这种对物理学的理解深度,大多数人可能还没有意识到。

6. 它自主游玩《异星工厂》,从零建起了完整工厂。

《异星工厂》是一款深受工程师喜爱的工厂建造游戏。

Fable 5 策略性地游玩,并自主建造了一个自动化工厂。

这为什么重要?《异星工厂》需要长期规划、资源管理和理解复杂系统。这不是随机操作,而是真正的工程策略。

7. 它在 CAD 编辑器里做了一个可 3D 打印的模型。而那个编辑器也是它写的。

Fable 5 在一个基于浏览器的 CAD 编辑器中设计了一个完整的可 3D 打印模型。

而这个 CAD 编辑器,也是 Fable 5 自己写的。

包括里面负责建模的 AI 副驾。

工具,加上工具产出的作品。全部在同一次会话中完成。

8. 它用代码写了音乐。尽管它从未「听」过音乐。

一个流体模拟,其运动与一首古典混音电子乐的节拍同步。

这首混音是 Fable 5 用代码创作的。

这个模型从未以任何传统方式「听」过音乐。它通过模式理解了音乐结构,并用程序化方式将其重现。

9. 它击败了发表在《科学》杂志上的模型。尺寸小了 100 倍。

Mythos 5 在超过一周的自主工作中,进行了新颖的基因组学研究。

它整合了来自 138 个动物物种、数百万个细胞的单细胞数据。

它设计并训练了一个自定义机器学习模型。

结果:在性能上超过了发表于《科学》期刊的模型——而尺寸只有后者的 1%。

整个过程仅需高水平的人工指示。

10. 无法被越狱。超过 1000 小时的尝试。零成功。

发布前,Anthropic 发起了一次内部漏洞悬赏,试图攻破 Fable 5。

超过 1,000 小时的测试。

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没有发现任何通用越狱方法。

随后他们又引入了外部红队测试。结果也是零。

这是第一个通过这一等级安全测试的、面向公众的 Mythos 级模型。

自己测试——10 个提示,展示 Fable 5 的真正能力

别光听我说。自己去试试。

测试 #1 — 视觉能力(功能 1)

截取任何屏幕截图。上传给 Fable 5,然后发送:

text
1仔细看这张截图。
2列出你看到的所有 UI 元素。
3然后告诉我:如果这是一个有缺陷的产品,
4根据布局,最可能存在的 3 个 UX 问题是什么?

测试 #2 — 长任务自主编码(功能 2)

粘贴任意代码库中的 3-5 个文件,然后发送:

text
1仔细阅读所有这些文件。
2找出最能提升可维护性的单一最重要的重构点。
3然后执行它。展示重构前后的对比。
4解释你做出的每一个决策。

测试 #3 — 记忆与笔记(功能 3)

开启一个长会话,先发送:

text
1今天我要和你一起完成一个复杂项目。
2请创建一个随行笔记文件。
3每次我提供新信息时,就更新笔记。
4任何时候我问「我们目前知道什么」,
5你都要告诉我当前状态。
6准备好了吗?我们从这里开始:[你的项目]

测试 #4 — 科学推理(功能 5)

text
1从牛顿万有引力定律推导开普勒第三定律。
2展示每一步。不要跳步。
3然后,用结果计算一个
4距离太阳 2 天文单位的行星完成一次公转需要多长时间。

测试 #5 — 构建能生成东西的工具(功能 7)

text
1为我构建一个可运行的、基于浏览器的工具,它能做:
2[描述你想要的]
3
4要求:
5- 单个 HTML 文件,功能完整
6- 无外部依赖
7- 简洁干净的 UI
8
9构建完成后,立即用它生成
103 个示例输出。

测试 #6 — 音乐/模式合成(功能 8)

text
1编写一个 JavaScript 函数,用五声音阶
2生成一段简单的旋律。
3这段旋律应该:
4- 长度为 8 个小节
5- 遵循紧张-释放的模式
6- 输出为一个 {note, duration} 对象的数组
7
8然后,解释你选择背后的音乐理论。

测试 #7 — 研究综合(功能 9)

粘贴 3-5 篇研究论文或长文章,然后发送:

text
1仔细阅读所有这些内容。
2找出一个在所有文章中都出现、
3但每篇表述略有不同的主张。
4解释这个差异,以及根据所有证据,
5哪个版本最可信。
6然后,提出一个它们都没有明确说明、
7但根据数据可以推断得出的新假设。

测试 #8 — 魔鬼代言人(功能 10)

text
1我将分享一个我很有信心的计划。
2你的任务是:找出它可能失败的所有方式。
3要具体。要毫不留情。
4
5计划:[你的计划]
6
7请给出:
81. 最可能的 3 个失败模式
92. 我错得最离谱的假设
103. 因为我一心想做成,所以没看到的东西

测试 #9 — 战略与系统思考(功能 6)

text
1我将描述一个商业问题。
2在给我建议之前,先构建一个完整的模型:
3映射所有变量、它们的关系和反馈回路。
4然后,用那个模型来生成一个策略。
5
6问题:[你的实际问题]

测试 #10 — 长上下文压力测试

这个测试专门用来检验 Fable 5 与其他模型的不同之处:

text
1我将给你一份很长的文档。
2请完整阅读。然后回答:
3
4[粘贴你最长的文档——越长越好]
5
61. 文档开头提到的什么内容,
7 与后面说的有矛盾?
82. 找出一个开头似乎成立,
9 但结尾处被悄然放弃的假设。
103. 作者没有明说,
11 但最最重要的一个点是什么?

如何立即体验

Claude.ai — Fable 5 已在应用中上线。从模型下拉菜单中选择即可。

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API — 模型字符串:claude-fable-5

Amazon Bedrock — 现已可用。

免费窗口: 包含在 Pro、Max、Team 和企业版套餐中,有效期至 2026 年 6 月 22 日。

6 月 22 日之后,在容量扩充之前,可能需要消耗使用额度。

你将有 13 天时间,免费使用有史以来最强大的、向公众开放的 AI 模型。

有个细节,大家都忽略了

GitHub 的更新日志提到,Claude Fable 5 需要保留最多 30 天的提示和输出数据,以运行其安全分类器。

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你的提示词将被保留 30 天,用于安全监控。

这是让 Mythos 级能力面向公众开放所付出的代价。

在上传机密数据之前,请知悉这一点。

结论

Anthropic 花了两个月说 Mythos 太危险了。

今天,他们把它发布给了任何有信用卡的人。

安全措施是真实的。能力也是真实的。

上面这 10 项功能并非营销宣传。它们来自官方文档和真实的合作伙伴测试。

在 6 月 22 日前免费体验吧。

教育内容。在生产环境部署前,请始终复核 AI 输出。

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