Equipo editorial de Machine Heart
Finalmente, en la carrera por ver quién lanzaría primero la nueva generación de modelos insignia, Anthropic tomó la delantera.
En la madrugada de hoy, Anthropic lanzó dos modelos de primer nivel de una sola vez: Fable 5.2 y Mythos 5.2 subieron al escenario.
La compañía afirma oficialmente que "ambos modelos apuntan a desafíos técnicos de alta dificultad, son capaces de participar en proyectos grandes y complejos en múltiples dominios, y logran mejoras adicionales en áreas como codificación, razonamiento y visión".
Además, Anthropic también ha comenzado a implementar la ventaja "Reset" familiar de Tibo de OpenAI.
El padre de Claude Code también anunció: "Queremos proporcionar más beneficios a los usuarios que han estado con nosotros durante más tiempo. Por lo tanto, en Fable 5.2, cuanto más largo sea el período de suscripción, más reinicios de Fable recibirán los usuarios".
Según la introducción, en las pruebas previas a su lanzamiento oficial, Claude Fable 5.2 y Claude Mythos 5.2 ayudaron a los ingenieros de Anthropic a completar proyectos de migración de software que antes eran difíciles de lograr, diseñar desde cero tres dispositivos electrónicos que pueden funcionar correctamente, resolver dos problemas no resueltos en el campo de la física de agujeros negros, lograr avances importantes en evaluaciones de robótica y completar una prueba formal del Último Teorema de Fermat en solo 30 horas. Además, tienen muchos otros escenarios de aplicación.
Claude Fable y Claude Mythos utilizan el mismo modelo subyacente. Fable está equipado con estrictas salvaguardas de ciberseguridad y bioseguridad que pueden prevenir eficazmente el uso indebido del modelo y, por lo tanto, puede abrirse a todos los usuarios. Para las instituciones que deseen utilizar el modelo en campos beneficiosos como la ciberseguridad o la investigación biomédica, pueden solicitar acceso a Mythos a través del programa de ciencias de la vida recientemente ampliado de Anthropic y el programa de verificación de ciberseguridad.
Los dos modelos generan hasta un 30% más rápido que Claude Fable 5.1 y Claude Mythos 5.1, y sus precios también se han reducido: $8 por millón de tokens de entrada y $40 por millón de tokens de salida.
Fable 5.2 y Mythos 5.2 también ofrecen un Modo Rápido opcional, que puede aumentar la velocidad de generación de tokens hasta 2.5 veces. El Modo Rápido tiene un precio de $16 por millón de tokens de entrada y $80 por millón de tokens de salida.
Rendimiento de evaluación de Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2
Resultados de referencia
Los resultados de referencia a continuación muestran que en casi todas las capacidades evaluadas por Anthropic, Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2 superan a Opus 5.5.
De las evaluaciones de comparación cruzada, Fable 5.2 toma la delantera en múltiples tareas complejas. En codificación, obtuvo 49.1% y 69.9% en FrontierCode 2.0 y FrontierSWE v2, respectivamente, superando el 42.8% y 65.5% de GPT-6 Astra, y también liderando a Opus 5.5. En la evaluación de manipulación robótica RoboDojo Sim, Fable 5.2 alcanzó 64.9%, un aumento de 37.3 puntos porcentuales en comparación con el 27.6% de la generación anterior Fable 5.1, y significativamente superior al 39.4% de Opus 5.5 y al 29.8% de GPT-6 Astra.
Además, logró 89.3% en la evaluación de operación de computadora OSWorld 2.1 y 74.2% en la evaluación de razonamiento multidisciplinario Humanity's Last Exam (con herramientas), ambos ocupando el primer lugar entre los modelos evaluados en la figura. Sin embargo, en la evaluación de trabajo de conocimiento AA-Briefcase, Opus 5.5 lideró ligeramente con una puntuación Elo de 1800, mientras que Fable 5.2 obtuvo 1785. Algunas de las puntuaciones altas en investigación científica y ciberseguridad provinieron del Mythos 5.2 lanzado simultáneamente.
Intensidad y eficiencia del razonamiento
En la configuración de intensidad de razonamiento Media, que también es la configuración predeterminada para la aplicación Claude y Claude Code, Fable 5.2 requiere menos tokens que Fable 5.1 al completar tareas desafiantes.
En las primeras pruebas de la evaluación FrontierCode 2.0, al utilizar la intensidad de razonamiento Alta, Fable 5.2 logró resultados aproximadamente comparables a los de Opus 5.5 usando la intensidad de razonamiento Máxima, mientras que el costo por tarea fue solo aproximadamente la mitad que el de este último. Con la intensidad de razonamiento Xhigh, los resultados de Fable 5.2 también superaron a todos los demás modelos lanzados que participaron en la prueba.
Programación
Actualmente, más del 90% de los cambios de código fusionados en el código base central de Anthropic son completados por Claude bajo supervisión humana.
Anthropic ha utilizado Fable 5.2 para corregir errores difíciles de larga data en cuestión de minutos, optimizar el rendimiento operativo de diversos servicios y completar algunos proyectos de software importantes que originalmente eran difíciles de iniciar por ser demasiado lentos o costosos.
Anteriormente, un equipo de agentes impulsado por una versión temprana de Fable 5.2 migró un servicio de producción clave de Python a Rust. Tras la migración, la eficiencia operativa y la fiabilidad de este servicio mejoraron, y su velocidad de inicio aumentó a aproximadamente 26 veces la original.
Las pruebas también encontraron que Fable 5.2 posee un fuerte juicio de ingeniería. Incluso cuando se enfrenta a requisitos relativamente vagos, puede entregar resultados de alta calidad.
En un experimento, un ingeniero de Anthropic pidió a Fable 5.2 que diseñara un sistema operativo prototipo desde cero. Partiendo de una carpeta vacía, el modelo coordinó más de 1000 subagentes, escribiendo, probando y revisando código de forma continua durante 8 días sin interrupción. Al final, logró desarrollar con éxito un sistema operativo capaz de arrancar y ejecutarse en un portátil.
Este sistema tiene su propio núcleo capaz de controlar toda la máquina; incluye controladores de disco, teclado y red, así como almacenamiento persistente de archivos, un sistema de ventanas, una interfaz de inicio de sesión y un instalador, y además incorpora funcionalidades de Claude.
Los primeros evaluadores también quedaron impresionados por cómo Fable 5.2 aplicaba sus capacidades de programación a una amplia variedad de tareas diferentes.
Ciberseguridad
Claude Mythos 5.2 es el modelo de Anthropic con las capacidades de ingeniería de ciberseguridad más sólidas hasta la fecha. En comparación con modelos anteriores, puede descubrir más vulnerabilidades de seguridad y también es mejor para reproducirlas y corregirlas. Cabe señalar que las barreras de seguridad de Claude Fable 5.2 bloquearán la mayoría de las tareas relacionadas con la ciberseguridad.
Una empresa de ciberseguridad descubrió que una sexta parte de las vulnerabilidades que Claude Mythos 5.2 encontró y confirmó no habían sido descubiertas por ninguno de los otros modelos de frontera que probaron.
En el benchmark interno de Anthropic CVE Rediscovery, Claude Mythos 5.2 descubrió un 10,2% más de vulnerabilidades que Claude Opus 5.5 y un 14,4% más que Claude Mythos 5.1.
Claude Mythos 5.2 también mostró mejoras notables en la precisión del juicio y la calibración de la confianza. Un evaluador descubrió que los modelos anteriores exageraban la gravedad de aproximadamente 1 de cada 20 hallazgos de vulnerabilidades, mientras que Claude Mythos 5.2 nunca lo hizo.
Los usuarios pueden acceder a las capacidades de ciberseguridad de Claude Mythos 5.2 a través del Programa de Verificación de Ciberseguridad. Anthropic también continúa ampliando y mejorando este programa.
Incluso sin unirse al Programa de Verificación de Ciberseguridad, los clientes de Claude Enterprise pueden usar Claude Security. Este servicio utiliza los modelos más capaces de Anthropic para escanear bases de código en busca de posibles vulnerabilidades, y ahora se ha integrado con Claude Mythos 5.2.
Una actualización reciente mejoró aún más las capacidades de Claude Security. Ahora puede monitorear continuamente los repositorios de código, rastrear las actualizaciones del código y garantizar que las vulnerabilidades descubiertas se corrijan; también puede analizar con más información contextual y conectarse a otras herramientas utilizadas por los usuarios a través de API y MCP.
Ciencia e Ingeniería
Gran parte del trabajo importante en ciencia, ingeniería y matemáticas depende cada vez más de las capacidades de programación. Ya sea analizar datos, construir modelos moleculares, diseñar componentes o controlar instrumentos experimentales, todo esto se puede hacer mediante software.
A continuación, Anthropic describe cómo Claude Fable 5.2 y Claude Mythos 5.2 ayudan a los investigadores a resolver problemas difíciles en estos campos y a avanzar en la investigación relacionada.
Física Teórica
Claude Fable 5.2 resolvió dos problemas no resueltos en física teórica. Ambos problemas están relacionados con agujeros negros y también involucran la unificación de las dos teorías fundamentales de la física moderna: la relatividad y la mecánica cuántica.
Ambos logros realizados por Claude se basan en la teoría de la Dualidad Holográfica. La idea central de esta teoría es que ciertos universos que contienen gravedad pueden describirse con precisión mediante una teoría cuántica que no contiene gravedad en absoluto.
El primer problema se remonta a 1983. En aquel entonces, los físicos ya habían demostrado que, a medida que estos universos se calientan continuamente, los agujeros negros se forman repentinamente, tal como el agua hierve repentinamente después de calentarse hasta cierto punto.
Dirección: https://hexagonmath.org/2611.00175v1
Sin embargo, los métodos utilizados en aquel entonces solo eran aplicables a universos suficientemente grandes, porque solo a tales escalas se aplica la relatividad. En 2003, los investigadores propusieron una tarea computacional para determinar si el mismo fenómeno también ocurriría en universos muy pequeños. En estos universos, solo se puede utilizar la teoría cuántica para la descripción. Sin embargo, este cálculo era demasiado complejo y lento, y nadie había podido completarlo.
Fable 5.2 esencialmente completó este cálculo de forma autónoma y descubrió que incluso en universos muy pequeños, esta transición también ocurre repentinamente.
El segundo problema involucra una técnica que los físicos han utilizado durante más de 15 años. Esta técnica se utiliza para descartar posibles teorías de gravedad cuántica en modelos simplificados del universo. Fable 5.2 encontró el límite preciso de aplicabilidad de esta técnica.
Dirección: https://hexagonmath.org/2611.00174v1
Plegamiento de Proteínas
El Virus Adenoasociado (AAV) es un virus muy pequeño que es inofensivo para los humanos. Su envoltura proteica, conocida como cápside, puede utilizarse para administrar terapias génicas. La estructura proteica de la cápside es muy importante. Por ejemplo, afecta si la terapia génica será reconocida y bloqueada por el sistema inmunitario del paciente. Pero la estructura de la cápside también es bastante compleja.
Los modelos existentes de plegamiento de proteínas, como AlphaFold, pueden predecir la estructura de una sola proteína, pero una cápside viral está compuesta por docenas de proteínas, y la estructura general es mucho más compleja.
Basándose en dos modelos de plegamiento de proteínas de código abierto, Claude Mythos 5.2 encontró un nuevo método que puede predecir con precisión la estructura de toda la cápside. Específicamente, escribió código para que los dos modelos procesaran por separado grupos de cadenas proteicas con regiones superpuestas, luego utilizó la información de simetría conocida de la cápside para integrar los resultados de predicción de cada parte, reconstruyendo finalmente la estructura completa de la cápside.
Este método logró buenos resultados en múltiples cápsides naturales y diseñadas artificialmente. En nuestras pruebas, 28 de las 34 cápsides que Claude intentó modelar recibieron predicciones estructurales precisas.
Matemáticas
La formalización matemática se refiere a convertir las demostraciones matemáticas en un lenguaje que las computadoras puedan verificar paso a paso. Este trabajo puede ayudar a los matemáticos a verificar resultados de investigación y aumentar la confianza en la corrección de las demostraciones sin tener que depender completamente de la verificación manual paso a paso. Esto es aún más importante cuando los modelos de IA producen resultados que son difíciles de verificar directamente para los humanos.
Pero la formalización matemática suele ser muy lenta. Si la IA puede ayudar con este trabajo, los matemáticos pueden dedicar más tiempo a explorar nuevas ideas matemáticas.
Anteriormente, Anthropic utilizó una versión de investigación no publicada de Claude para formalizar el Último Teorema de Fermat, y todo el proceso tomó 11 días. Este trabajo dependía de un marco de ejecución especialmente diseñado (Harness) y también requería la orientación de investigadores humanos.
En contraste, un equipo compuesto por 1.000 agentes Fable 5.2 completó la formalización de todo el teorema en solo 30 horas, con casi ninguna intervención humana durante el proceso.
Partiendo de un prompt muy limitado, Fable 5.2 estableció por sí mismo un mecanismo de colaboración entre agentes. A lo largo del proceso, no utilizó ningún material de referencia matemático, dependiendo únicamente de una lista de enunciados de teoremas intermedios para evaluar el progreso de la tarea.
En comparación con nuestro primer esfuerzo de formalización, esta tarea consumió solo un tercio de los tokens de acción, y la longitud final de la demostración se redujo a una séptima parte de la original.
La siguiente figura muestra el rendimiento de diferentes modelos: bajo la misma configuración de 1.000 agentes, Opus 5.5 pasó 18 horas y completó solo el 26% del trabajo de formalización. Incluso cuando se ejecutó durante 30 horas, el progreso apenas aumentó.
Hardware y robótica
Gran parte del valor potencial de la IA, como acelerar la investigación de laboratorio, depende de si puede tomar acción en el mundo físico. Claude Fable 5.2 continúa la tendencia de los modelos de la serie Claude de volverse cada vez más útiles en el mundo real. En tareas como el diseño de dispositivos de hardware, ya ha demostrado capacidades sólidas, y también ha logrado avances significativos en el control de robots físicos.
Anthropic probó específicamente las capacidades de ingeniería de hardware de Fable 5.2, dándole solo un breve prompt y pidiéndole que diseñara y construyera tres dispositivos electrónicos funcionales. Cada dispositivo necesitaba su propia placa de circuito, carcasa impresa en 3D y software de soporte. Los tres dispositivos completados fueron: un centro de asistente de voz para el hogar, un altavoz con micrófono USB y un dispositivo virtual de mascota portátil.
Claude escribió las especificaciones del producto por sí mismo, seleccionó componentes electrónicos disponibles de distribuidores estadounidenses, diseñó y completó el enrutamiento de placas de circuito de cuatro capas para cada dispositivo, construyó modelos de carcasas utilizando diseño asistido por computadora (CAD) y escribió el software requerido para los dispositivos. Con casi ninguna intervención humana, cada placa de circuito se diseñó en menos de un día y alcanzó un estado listo para la fabricación.
Después de que Diode completara la fabricación de las placas de circuito, Claude guió además a los ingenieros de la empresa a través de las pruebas y el ensamblaje de los dispositivos. Al final, los tres dispositivos funcionaron correctamente sin ninguna modificación adicional a los circuitos.
Robótica
En comparación con los modelos anteriores de Claude, Fable 5.2 ha mejorado significativamente sus capacidades en el control de robots físicos. Incluso cuando se enfrenta a tareas de robots para las que nunca ha recibido entrenamiento especializado, puede demostrar una fuerte capacidad operativa.
El siguiente video muestra un robot controlado por Fable 5.2 completando múltiples tareas, incluido resolver un cubo de Rubik, desenroscar la tapa de una botella y dibujar una imagen de un robot.
En el benchmark público RoboDojo, los investigadores utilizaron imágenes de cámara para que la IA controlara un robot simulado de doble brazo y completara tareas. Fable 5.2 no solo superó a otros modelos frontera que utilizaban el mismo marco de pruebas, sino que también superó a la mayoría de los sistemas de IA desarrollados específicamente para el control de robots.
Resultados de la evaluación de RoboDojo
Investigación y análisis
Los primeros evaluadores que utilizaron Claude Fable 5.2 para trabajos de investigación y análisis descubrieron que, en comparación con modelos anteriores, puede manejar tareas más ambiguas con mayores cantidades de datos, tiene mejor criterio ante problemas complejos y poco claros, y es especialmente bueno en trabajos que requieren razonamiento abstracto y diseño de soluciones.
La firma de trading propietario Jump Trading probó Fable 5.2 utilizando un conjunto de evaluaciones proxy que simulan sus tareas de investigación cuantitativa. Durante las pruebas, conectaron el modelo a un sistema similar al marco del flujo de trabajo de investigación interno de la empresa.
En una de las pruebas, Fable 5.2 asumió casi de forma independiente todos los roles necesarios, incluidos escritor de código, coordinador de tareas, planificador y remitente de tareas. Anteriormente, al utilizar otros modelos, los equipos a menudo necesitaban invertir mucho tiempo en ajustar manualmente la división del trabajo entre los distintos roles para adaptarse a las fortalezas y debilidades de cada modelo.
Seguridad y alineación
Ninguna prueba única puede predecir completamente cómo se comportará un modelo altamente capaz después de su despliegue. Por lo tanto, antes del lanzamiento oficial, utilizamos una combinación de métodos de prueba y recopilamos diferentes tipos de evidencia.
Para los modelos subyacentes que sirven como base de Claude Fable 5.2 y Claude Mythos 5.2, el trabajo de seguridad previo al despliegue de Anthropic incluyó: entrenamiento y pruebas de alineación, diseño de nuevas evaluaciones para examinar la tendencia del modelo a tomar acciones poco útiles, establecimiento de mecanismos antiabuso más sólidos y ampliación del alcance de la monitorización del comportamiento.
Antes del lanzamiento oficial, el modelo también fue probado por organizaciones de evaluación externas, incluidos el Instituto de Seguridad de IA del Reino Unido, Frontier Design y METR.
Pruebas de alineación
Anthropic llevó a cabo una serie de evaluaciones para examinar la alineación de Claude Fable 5.2 y Claude Mythos 5.2 a nivel conductual, centrándose en la medida en que exhiben comportamientos no intencionados y comportamientos que pueden plantear riesgos de seguridad.
En múltiples resultados de evaluación, estos dos modelos tienen un bajo riesgo de comportamiento inseguro en escenarios de alto riesgo, básicamente al mismo nivel que otros modelos lanzados recientemente.
Anthropic probó Claude Mythos 5.2 utilizando auditorías automatizadas de comportamiento. Cabe señalar que Mythos 5.2 utiliza el mismo modelo subyacente que Fable 5.2 pero no está equipado con algunas de las salvaguardas de ciberseguridad y bioseguridad de este último. Esta auditoría automatizada cubre aproximadamente 1.900 escenarios diferentes para examinar el comportamiento del modelo en diversas situaciones.
En la mayoría de las métricas de evaluación, Claude Mythos 5.2 se desempeñó a la par o mejor que Opus 5.5, Sonnet 5.5 y Claude Mythos 5.1. Por ejemplo, en la mayoría de las evaluaciones relacionadas con engañar a los usuarios, su desempeño fue mejor que el de estos tres modelos. En concreto, ya sea fabricando información de entrada, afirmando falsamente haber completado tareas, omitiendo información importante o no informando honestamente sobre una calidad de trabajo deficiente o superficial, Claude Mythos 5.2 tuvo una menor incidencia.
Durante las pruebas, Anthropic prestó especial atención a los patrones de comportamiento involucrados en algunos incidentes recientes notables de ciberseguridad y alineación. Por ejemplo, en comparación con Opus 5.5, Sonnet 5.5 y Mythos 5.1, Claude Mythos 5.2 exhibió con menos frecuencia razonamientos sesgados o impulsados por motivos. Dicho razonamiento podría llevar al modelo a explicar de manera justificativa la evidencia que indica que no se encuentra en un entorno simulado, y luego tomar acciones sin reconocer plenamente las consecuencias en el mundo real.
Anthropic también evaluó la tendencia del modelo a intentar escapar del sandbox mediante diversas evaluaciones diferentes. En dos evaluaciones utilizadas anteriormente, Claude Mythos 5.2 intentó escapar del sandbox significativamente menos veces que todos los demás modelos que probamos.
Además, Anthropic diseñó una prueba adversarial dedicada que abarca más de 1.800 escenarios. La mayoría de los escenarios no se pueden completar sin escapar del sandbox, y el propio entorno de prueba también se configuró deliberadamente con algunas debilidades de seguridad. En esta prueba, Claude Mythos 5.2 utilizó credenciales o archivos que colocamos fuera del sandbox en el 3,1% de los escenarios.
Esta proporción es aproximadamente comparable al 3,3% de Opus 5.5, inferior al 5,1% de Sonnet 5.5 y muy inferior a la de las dos versiones anteriores de Claude Mythos: la proporción de Mythos 5 fue del 39% y la de Mythos 5.1 fue del 21%.
Anthropic también descubrió que otros métodos, como explicar al modelo el entorno específico del sandbox y proporcionar herramientas para reportar debilidades de seguridad, pueden reducir aún más los intentos de escape de Claude Mythos 5.2.
Al mismo tiempo, Anthropic también está mejorando continuamente sus métodos de evaluación para acercar el entorno de prueba a los escenarios del mundo real y comprender mejor qué cuestiones han pasado por alto las evaluaciones existentes.
Para obtener más detalles sobre el modelo, consulte la tarjeta del modelo de 264 páginas:
Dirección de la tarjeta del modelo: https://assets.claude.com/27d60918d218125e7504bc7354c4b4626ec56b11.pdf
Dirección del blog: https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
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