Claude Fable 5 i Mythos 5 — Anthropic wypuścił najmocniejszy model w historii

Czym są Claude Fable 5 i Mythos 5?

9 czerwca 2026 roku Anthropic ogłosił dwa nowe modele: Claude Fable 5 i Claude Mythos 5. To nie jest kolejna iteracja — to przełom. Fable 5 jest pierwszym modelem klasy Mythos udostępnionym publicznie, a klasa Mythos oznacza poziom możliwości, który wcześniej był dostępny wyłącznie dla wybranej grupy partnerów rządowych i cyberbezpieczeństwa.

Podział między tymi dwoma modelami jest prosty, ale ważny. Fable i Mythos to ten sam model bazowy — różni je zestaw zabezpieczeń. Fable 5 jest dostępny dla wszystkich i ma aktywne klasyfikatory blokujące najbardziej ryzykowne zastosowania. Mythos 5 to wersja z częściowo zdjętymi ograniczeniami, dostępna wyłącznie dla zweryfikowanych partnerów: organizacji cyberobrony, agencji rządowych i wkrótce wybranych ośrodków badań biomedycznych. Nazwa nie jest przypadkowa — fable to po łacinie fabula, „to, co się opowiada", bliskie greckim mythos. Zabezpieczenia to jedyna różnica między tymi dwoma wersjami.

Co potrafi Fable 5 w inżynierii oprogramowania

Stripe przetestował model na produkcyjnej bazie kodu liczącej 50 milionów linii Ruby. Migracja, która normalnie zajęłaby całemu zespołowi ponad dwa miesiące pracy, została wykonana w ciągu jednego dnia. To nie jest liczba z benchmarku — to raport z realnego wdrożenia na jednej z największych platform płatniczych na świecie.

Na ocenie FrontierCode firmy Cognition — która sprawdza, czy modele potrafią przechodzić trudne zadania kodowania przy zachowaniu standardów produkcyjnej jakości kodu — Fable 5 zajął pierwsze miejsce wśród modeli frontierowych. Co istotne, osiągnął to nawet przy ustawieniu „medium effort", co oznacza, że nie wymaga drogich, wieloetapowych wywołań żeby dostarczyć wyniki na tym poziomie.

Praca analityczna i wiedza domenowa

Hebbia, firma specjalizująca się w analizie dokumentów dla sektora finansowego, przetestowała Fable 5 na swoim Finance Benchmark — zestawie zadań odpowiadających pracy analityka wyższego szczebla. Model uzyskał najwyższy wynik spośród wszystkich testowanych modeli, z wyraźną przewagą w rozumowaniu na dokumentach, interpretacji wykresów i tabel oraz rozwiązywaniu problemów wieloetapowych.

IMC, firma zajmująca się handlem algorytmicznym, potwierdziła, że Fable 5 praktycznie aced ich wewnętrzne testy analizy tradingowej — od prostego wyszukiwania faktów, przez rozumowanie konceptualne, po analizę przyczyn źródłowych i obliczanie wartości oczekiwanej. To kategorie zadań, w których wcześniejsze modele regularnie popełniały błędy na poziomie eksperta.

Widzenie — nowy standard

Fable 5 jest nowym state-of-the-art w zadaniach wymagających analizy obrazu. Potrafi odczytywać precyzyjne liczby z szczegółowych wykresów naukowych i odtwarzać kod źródłowy aplikacji webowej wyłącznie na podstawie zrzutów ekranu. Ale najlepiej ilustruje to przykład z Pokémon FireRed.

Wcześniejsze modele Claude radziły sobie z tą grą tylko wtedy, gdy otrzymywały rozbudowane narzędzia pomocnicze — mapy, dane o stanie gry, wskazówki nawigacyjne. Fable 5 ukończył Pokémon FireRed od początku do końca używając wyłącznie surowych zrzutów ekranu z rozgrywki. Żadnych map, żadnych dodatkowych informacji o stanie gry — tylko obrazy, tak jak widzi je gracz. To demonstracja zdolności percepcyjnych, które wcześniej nie istniały w modelu ogólnego przeznaczenia.

Pamięć i praca z długim kontekstem

Fable 5 zachowuje koncentrację przez miliony tokenów w długotrwałych zadaniach i potrafi aktywnie ulepszać swoje wyniki korzystając z własnych notatek. Anthropic przetestował to na grze Slay the Spire — deck-building roguelike wymagającym długoterminowego planowania. Gdy model miał dostęp do trwałej pamięci plikowej, jego wyniki poprawiały się trzy razy bardziej niż u Opusa 4.8 w analogicznych warunkach. Fable docierał do finałowego aktu gry trzy razy częściej.

W praktyce oznacza to, że im dłuższe i bardziej złożone zadanie, tym większa przewaga Fable 5 nad poprzednimi modelami. To celowe — model był projektowany z myślą o wielogodzinnej, autonomicznej pracy agentowej, nie o krótkich odpowiedziach na pojedyncze pytania.

Mythos 5 w nauce — projektowanie leków i genomika

Zastosowania Mythosa 5 w naukach przyrodniczych to osobny rozdział. Wewnętrzni eksperci Anthropic od projektowania białek przyspieszyli przy jego pomocy wybrane etapy procesu projektowania leków o około dziesięć razy. W jednym z testów Mythos 5 — wyposażony w narzędzia do projektowania białek i bioinformatyki, ale bez żadnej pomocy ludzkiej — dorównał lub przewyższył doświadczonych operatorów ludzkich. Model samodzielnie wybierał miejsca wiązania, dobierał i uruchamiał narzędzia do projektowania białek i radził sobie z niepowodzeniami. Spośród 14 celów białkowych zbadanych w tym projekcie, 9 dało obiecujących kandydatów, które Anthropic aktualnie bada dalej.

Mythos 5 przeprowadził też nowatorskie badania genomiczne w trakcie ponad tygodnia w dużej mierze autonomicznej pracy. Zebrał dane z pojedynczych komórek dla milionów komórek ze 138 gatunków zwierząt, zaprojektował i wytrenował własny model uczenia maszynowego do identyfikacji komórek pełniących tę samą funkcję biologiczną u odlegle spokrewnionych organizmów. Wynik: model Mythosa pobił wyniki pracy opublikowanej w prestiżowym Science — będąc przy tym 100 razy mniejszy.

Jak działają zabezpieczenia Fable 5

Najważniejsze pytanie przy modelu tej klasy to nie „co potrafi", ale „co mu wolno". Fable 5 wprowadza nową generację klasyfikatorów — osobnych systemów AI, które monitorują każde zapytanie i decydują, czy odpowiada na nie Fable, czy automatycznie przełącza się na Opus 4.8. Użytkownik jest o tym informowany. Opus 4.8 to nadal bardzo zdolny model — przełączenie to degradacja, nie odmowa.

Klasyfikatory obejmują trzy obszary. Cyberbezpieczeństwo — Mythos-class modele wykazują tak zaawansowane zdolności w znajdowaniu i eksploitowaniu podatności, że ich niekontrolowane udostępnienie stanowiłoby realną pomoc dla cyberprzestępców. Klasyfikatory blokują zarówno klasyczne exploity, jak i wieloetapowe zadania hakerskie: rekonesans, ruch lateralny, eskalację uprawnień. Biologia i chemia — nowe modele są w stanie wykonywać realne zadania naukowe, które mają charakter dualny. Anthropic przetestował zdolność modelu do projektowania wirusowych cząsteczek AAV używanych w terapii genowej — model bez specjalnego treningu w tym kierunku przewyższył dedykowane modele białkowe, co ilustruje zarówno potencjał terapeutyczny, jak i ryzyko. Distylacja — Anthropic wykrył wcześniejsze próby systematycznego wydobywania wiedzy modelu w celu trenowania konkurencyjnych systemów w krajach autorytarnych. Zapytania rozpoznane jako część takiego procesu są automatycznie przełączane na Opus 4.8.

Ponad 95% sesji nie wyzwala żadnego klasyfikatora. Zewnętrzny red-teaming przez ponad 1000 godzin nie ujawnił żadnego uniwersalnego jailbreaku. Jeden z zewnętrznych partnerów potwierdził, że Fable 5 ma najsilniejsze zabezpieczenia spośród wszystkich testowanych modeli — zero odpowiedzi na szkodliwe zapytania dotyczące cyberbezpieczeństwa, nawet przy 30 różnych technikach jailbreak.

Cena i dostępność

Claude Fable 5 jest dostępny od 9 czerwca 2026 przez API jako claude-fable-5. Cena wynosi 10 dolarów za milion tokenów wejściowych i 50 dolarów za milion tokenów wyjściowych — mniej niż połowa ceny wcześniejszego Mythos Preview. Do 22 czerwca Fable 5 jest dostępny bezpłatnie w planach Pro, Max, Team i Enterprise. Po tej dacie będzie wymagał wykupienia kredytów użytkowania; Anthropic deklaruje przywrócenie go jako standardowego elementu subskrypcji gdy pozwoli na to infrastruktura.

Claude Mythos 5 pozostaje na razie dostępny wyłącznie dla partnerów Project Glasswing z cyber safeguards lifted oraz wkrótce dla wybranych badaczy biomedycznych z biology safeguards lifted.

Co to zmienia — podsumowanie

Fable 5 to pierwszy raz, kiedy możliwości klasy Mythos trafiają do ogólnego użytku. Wcześniej oznaczało to dostęp wyłącznie dla rządów i wybranych firm z sektora cyberbezpieczeństwa. Teraz każdy deweloper może wywołać ten model przez API. W praktyce oznacza to, że automatyzacja złożonej inżynierii oprogramowania, zaawansowana analiza finansowa i wielogodzinna autonomiczna praca agentowa stają się dostępne w cenie niższej niż wcześniej za słabszy model.

Dla firm pytanie nie brzmi już „czy AI może to zrobić" — po demonstracji Stripe to pytanie jest zamknięte. Pytanie brzmi: kiedy i jak to wdrożyć, żeby nie zostać w tyle za konkurencją, która już to robi.