Equipe Editorial do Machine Heart
Finalmente, na corrida sobre quem lançaria primeiro a nova geração de modelos emblemáticos, a Anthropic deu o primeiro passo.
Nas primeiras horas de hoje, a Anthropic lançou dois modelos de ponta de uma só vez: Fable 5.2 e Mythos 5.2 subiram ao palco.
A empresa afirma oficialmente que "ambos os modelos visam desafios técnicos altamente difíceis, são capazes de participar de projetos grandes e complexos em múltiplos domínios e alcançam melhorias adicionais em áreas como codificação, raciocínio e visão."
Além disso, a Anthropic também começou a adotar o benefício "Reset" familiar do Tibo da OpenAI.
O pai do Claude Code também anunciou: "Queremos oferecer mais benefícios aos usuários que estão conosco há mais tempo. Portanto, no Fable 5.2, quanto maior o período de assinatura, mais resets do Fable os usuários recebem."
De acordo com a introdução, em testes antes do lançamento oficial, Claude Fable 5.2 e Claude Mythos 5.2 ajudaram os engenheiros da Anthropic a concluir projetos de migração de software que antes eram difíceis de realizar, projetar do zero três dispositivos eletrônicos que funcionam adequadamente, resolver dois problemas não resolvidos no campo da física de buracos negros, fazer progressos significativos em avaliações de robótica e concluir uma prova formal do Último Teorema de Fermat em apenas 30 horas. Além disso, eles têm muitos outros cenários de aplicação.
Claude Fable e Claude Mythos usam o mesmo modelo subjacente. O Fable é equipado com rigorosas salvaguardas de cibersegurança e biossegurança que podem impedir efetivamente o uso indevido do modelo e, portanto, pode ser aberto a todos os usuários. Para instituições que desejam usar o modelo em áreas benéficas, como cibersegurança ou pesquisa biomédica, elas podem solicitar acesso ao Mythos por meio do programa de ciências da vida recentemente expandido da Anthropic e do programa de verificação de cibersegurança.
Os dois modelos geram até 30% mais rápido que Claude Fable 5.1 e Claude Mythos 5.1, e seus preços também foram reduzidos: US$ 8 por milhão de tokens de entrada e US$ 40 por milhão de tokens de saída.
Fable 5.2 e Mythos 5.2 também oferecem um Modo Rápido opcional, que pode aumentar a velocidade de geração de tokens em até 2,5 vezes. O Modo Rápido tem preço de US$ 16 por milhão de tokens de entrada e US$ 80 por milhão de tokens de saída.
Desempenho de avaliação do Claude Fable 5.2 e Mythos 5.2
Resultados de benchmark
Os resultados de benchmark abaixo mostram que, em quase todas as capacidades avaliadas pela Anthropic, Claude Fable 5.2 e Mythos 5.2 superam o Opus 5.5.
A partir das avaliações de comparação cruzada, o Fable 5.2 assume a liderança em múltiplas tarefas complexas. Em codificação, ele pontuou 49,1% e 69,9% no FrontierCode 2.0 e no FrontierSWE v2, respectivamente, superando os 42,8% e 65,5% do GPT-6 Astra, e também liderando sobre o Opus 5.5. Na avaliação de manipulação robótica RoboDojo Sim, o Fable 5.2 alcançou 64,9%, um aumento de 37,3 pontos percentuais em comparação com os 27,6% da geração anterior Fable 5.1, e significativamente superior aos 39,4% do Opus 5.5 e aos 29,8% do GPT-6 Astra.
Além disso, alcançou 89,3% na avaliação de operação de computador OSWorld 2.1 e 74,2% na avaliação de raciocínio multidisciplinar Humanity's Last Exam (com ferramentas), ambos ocupando o primeiro lugar entre os modelos avaliados na figura. No entanto, na avaliação de trabalho de conhecimento AA-Briefcase, o Opus 5.5 liderou ligeiramente com uma pontuação Elo de 1800, enquanto o Fable 5.2 pontuou 1785. Algumas das altas pontuações em pesquisa científica e cibersegurança vieram do Mythos 5.2 lançado simultaneamente.
Intensidade e eficiência de raciocínio
Na configuração de intensidade de raciocínio Média, que também é a configuração padrão do aplicativo Claude e do Claude Code, o Fable 5.2 requer menos tokens do que o Fable 5.1 ao concluir tarefas desafiadoras.
Nos primeiros testes da avaliação FrontierCode 2.0, ao usar a intensidade de raciocínio Alta, o Fable 5.2 alcançou resultados aproximadamente comparáveis aos do Opus 5.5 usando a intensidade de raciocínio Máxima, enquanto o custo por tarefa foi de apenas cerca de metade do deste último. Na intensidade de raciocínio Xhigh, os resultados do Fable 5.2 também superaram todos os outros modelos lançados que participaram do teste.
Programação
Atualmente, mais de 90% das alterações de código mescladas no código-fonte principal da Anthropic são concluídas pelo Claude sob orientação humana.
A Anthropic usou o Fable 5.2 para corrigir bugs difíceis de longa data em questão de minutos, otimizar o desempenho operacional de diversos serviços e concluir alguns projetos de software importantes que originalmente eram difíceis de iniciar por serem demorados ou custosos demais.
Anteriormente, uma equipe de agentes alimentada por uma versão inicial do Fable 5.2 migrou um serviço de produção crítico de Python para Rust. Após a migração, a eficiência operacional e a confiabilidade desse serviço foram aprimoradas, e sua velocidade de inicialização aumentou para cerca de 26 vezes a original.
Os testes também descobriram que o Fable 5.2 possui um forte julgamento de engenharia. Mesmo diante de requisitos relativamente vagos, ele consegue entregar resultados de alta qualidade.
Em um experimento, um engenheiro da Anthropic pediu ao Fable 5.2 que projetasse um sistema operacional protótipo do zero. Partindo de uma pasta vazia, o modelo coordenou mais de 1.000 subagentes, escrevendo, testando e revisando código continuamente por 8 dias sem interrupção. No final, conseguiu desenvolver com sucesso um sistema operacional capaz de inicializar e funcionar em um laptop.
Esse sistema possui seu próprio kernel capaz de controlar toda a máquina; inclui drivers de disco, teclado e rede, além de armazenamento persistente de arquivos, um sistema de janelas, uma interface de login e um instalador, e também tem funcionalidades do Claude integradas.
Os primeiros testadores também ficaram impressionados com a forma como o Fable 5.2 aplicou suas capacidades de programação a uma grande variedade de tarefas diferentes.
Segurança cibernética
O Claude Mythos 5.2 é o modelo da Anthropic com as capacidades de engenharia de segurança cibernética mais fortes até hoje. Em comparação com modelos anteriores, ele consegue descobrir mais vulnerabilidades de segurança e também é melhor em reproduzi-las e corrigi-las. Vale observar que as proteções de segurança do Claude Fable 5.2 bloquearão a maioria das tarefas relacionadas à segurança cibernética.
Uma empresa de segurança cibernética descobriu que um sexto das vulnerabilidades que o Claude Mythos 5.2 encontrou e confirmou não havia sido descoberto por nenhum dos outros modelos de fronteira que eles testaram.
No benchmark interno da Anthropic CVE Rediscovery, o Claude Mythos 5.2 descobriu 10,2% mais vulnerabilidades do que o Claude Opus 5.5 e 14,4% mais do que o Claude Mythos 5.1.
O Claude Mythos 5.2 também mostrou melhorias acentuadas na precisão de julgamento e na calibração de confiança. Um testador descobriu que modelos anteriores exageravam a gravidade de cerca de 1 em cada 20 descobertas de vulnerabilidades, enquanto o Claude Mythos 5.2 nunca fez isso.
Os usuários podem acessar as capacidades de segurança cibernética do Claude Mythos 5.2 por meio do Programa de Verificação de Segurança Cibernética. A Anthropic também continua expandindo e aprimorando esse programa.
Mesmo sem aderir ao Programa de Verificação de Cibersegurança, os clientes do Claude Enterprise podem usar o Claude Security. Este serviço utiliza os modelos mais capazes da Anthropic para escanear bases de código em busca de vulnerabilidades potenciais, e agora foi integrado ao Claude Mythos 5.2.
Uma atualização recente aprimorou ainda mais as capacidades do Claude Security. Agora ele pode monitorar continuamente repositórios de código, acompanhar atualizações de código e garantir que as vulnerabilidades descobertas sejam corrigidas; também pode analisar com mais informações contextuais e se conectar a outras ferramentas usadas pelos usuários por meio de APIs e MCP.
Ciência e Engenharia
Grande parte do trabalho importante em ciência, engenharia e matemática depende cada vez mais de capacidades de programação. Seja para analisar dados, construir modelos moleculares, projetar componentes ou controlar instrumentos experimentais, tudo isso pode ser feito por meio de software.
A seguir, a Anthropic descreve como o Claude Fable 5.2 e o Claude Mythos 5.2 ajudam os pesquisadores a resolver problemas difíceis nessas áreas e a avançar a pesquisa relacionada.
Física Teórica
O Claude Fable 5.2 resolveu dois problemas não resolvidos na física teórica. Ambos os problemas estão relacionados a buracos negros e também envolvem a unificação das duas teorias fundamentais da física moderna — a relatividade e a mecânica quântica.
Ambas as conquistas feitas pelo Claude são baseadas na teoria da Dualidade Holográfica. A ideia central dessa teoria é que certos universos que contêm gravidade podem ser descritos com precisão por uma teoria quântica que não contém gravidade alguma.
O primeiro problema remonta a 1983. Na época, os físicos já haviam demonstrado que, à medida que esses universos continuam a esquentar, buracos negros se formam repentinamente, assim como a água ferve de repente após ser aquecida até certo ponto.
Endereço: https://hexagonmath.org/2611.00175v1
No entanto, os métodos usados na época eram aplicáveis apenas a universos suficientemente grandes, porque somente nessa escala a relatividade se aplica. Em 2003, pesquisadores propuseram uma tarefa computacional para descobrir se o mesmo fenômeno também ocorreria em universos muito pequenos. Nesses universos, apenas a teoria quântica pode ser usada para descrição. No entanto, esse cálculo era complexo e demorado demais, e ninguém havia conseguido concluí-lo.
O Fable 5.2 essencialmente concluiu esse cálculo de forma autônoma e descobriu que, mesmo em universos muito pequenos, essa transição também ocorre repentinamente.
O segundo problema envolve uma técnica que os físicos usam há mais de 15 anos. Essa técnica é usada para descartar possíveis teorias de gravidade quântica em modelos simplificados de universo. O Fable 5.2 encontrou o limite preciso de aplicabilidade dessa técnica.
Endereço: https://hexagonmath.org/2611.00174v1
Enovelamento de Proteínas
O Vírus Adenoassociado (AAV) é um vírus muito pequeno e inofensivo aos humanos. Sua capa proteica, conhecida como capsídeo, pode ser usada para entregar terapias gênicas. A estrutura proteica do capsídeo é muito importante. Por exemplo, ela afeta se a terapia gênica será reconhecida e bloqueada pelo sistema imunológico do paciente. Mas a estrutura do capsídeo também é bastante complexa.
Modelos existentes de enovelamento de proteínas, como o AlphaFold, podem prever a estrutura de uma única proteína, mas um capsídeo viral é composto por dezenas de proteínas, e a estrutura geral é muito mais complexa.
Com base em dois modelos de código aberto de enovelamento de proteínas, o Claude Mythos 5.2 encontrou um novo método que pode prever com precisão a estrutura do capsídeo inteiro. Especificamente, ele escreveu código para fazer os dois modelos processarem separadamente grupos de cadeias proteicas com regiões sobrepostas, depois usou as informações de simetria conhecidas do capsídeo para integrar os resultados de previsão de cada parte, reconstruindo, por fim, a estrutura completa do capsídeo.
Este método obteve bons resultados em múltiplos capsídeos naturais e artificialmente projetados. Em nossos testes, 28 dos 34 capsídeos que o Claude tentou modelar receberam previsões estruturais precisas.
Matemática
A formalização matemática refere-se à conversão de provas matemáticas em uma linguagem que os computadores possam verificar passo a passo. Esse trabalho pode ajudar os matemáticos a verificar resultados de pesquisa e aumentar a confiança na correção das provas, sem precisar depender inteiramente da verificação manual passo a passo. Isso é ainda mais importante quando os modelos de IA produzem resultados que são difíceis para os humanos verificarem diretamente.
Mas a formalização matemática geralmente consome muito tempo. Se a IA puder auxiliar nesse trabalho, os matemáticos poderão dedicar mais tempo à exploração de novas ideias matemáticas.
Anteriormente, a Anthropic usou uma versão de pesquisa não lançada do Claude para formalizar o Último Teorema de Fermat, e todo o processo levou 11 dias. Esse trabalho dependia de uma estrutura de execução especialmente projetada (Harness) e também exigia orientação de pesquisadores humanos.
Em contraste, uma equipe composta por 1.000 agentes Fable 5.2 concluiu a formalização de todo o teorema em apenas 30 horas, com quase nenhuma intervenção humana durante o processo.
Partindo de um prompt muito limitado, o Fable 5.2 estabeleceu por conta própria um mecanismo de colaboração entre os agentes. Ao longo de todo o processo, não utilizou nenhum material de referência matemática, contando apenas com uma lista de enunciados de teoremas intermediários para avaliar o progresso da tarefa.
Em comparação com nosso primeiro esforço de formalização, esta tarefa consumiu apenas um terço dos tokens de ação, e o comprimento final da prova foi reduzido a um sétimo do original.
A figura abaixo mostra o desempenho de diferentes modelos: sob a mesma configuração de 1.000 agentes, o Opus 5.5 passou 18 horas e concluiu apenas 26% do trabalho de formalização. Mesmo quando executado por 30 horas, o progresso mal aumentou.
Hardware e Robótica
Grande parte do valor potencial da IA, como acelerar a pesquisa de laboratório, depende de ela ser capaz de agir no mundo físico. O Claude Fable 5.2 continua a tendência dos modelos da série Claude de se tornarem cada vez mais úteis no mundo real. Em tarefas como o design de dispositivos de hardware, ele já demonstrou capacidades sólidas, e também fez progressos significativos no controle de robôs físicos.
A Anthropic testou especificamente as capacidades de engenharia de hardware do Fable 5.2, dando a ele apenas um breve prompt e pedindo que projetasse e construísse três dispositivos eletrônicos funcionais. Cada dispositivo precisava de sua própria placa de circuito, invólucro impresso em 3D e software de suporte. Os três dispositivos concluídos foram: um hub de assistente de voz doméstico, um alto-falante USB para conferência e um dispositivo virtual pet portátil.
O Claude escreveu as especificações do produto por conta própria, selecionou componentes eletrônicos disponíveis em distribuidores dos EUA, projetou e concluiu o roteamento de placas de circuito de quatro camadas para cada dispositivo, construiu modelos de invólucro usando design auxiliado por computador (CAD) e escreveu o software necessário para os dispositivos. Com quase nenhuma intervenção humana, cada placa de circuito foi projetada em menos de um dia e atingiu um estado pronto para fabricação.
Depois que a Diode concluiu a fabricação das placas de circuito, o Claude orientou ainda mais os engenheiros da empresa durante os testes e a montagem dos dispositivos. No final, todos os três dispositivos funcionaram corretamente sem quaisquer modificações adicionais nos circuitos.
Robótica
Em comparação com modelos anteriores do Claude, o Fable 5.2 tem capacidades significativamente aprimoradas no controle de robôs físicos. Mesmo diante de tarefas robóticas para as quais nunca recebeu treinamento especializado, ele pode demonstrar forte capacidade operacional.
O vídeo abaixo mostra um robô controlado pelo Fable 5.2 concluindo múltiplas tarefas, incluindo resolver um cubo de Rubik, desrosquear a tampa de uma garrafa e desenhar a imagem de um robô.
No benchmark público RoboDojo, os pesquisadores usaram imagens de câmera para fazer a IA controlar um robô simulado de dois braços para completar tarefas. O Fable 5.2 não apenas superou outros modelos de fronteira que usam a mesma estrutura de testes, mas também superou a maioria dos sistemas de IA desenvolvidos especificamente para controle de robôs.
Resultados da avaliação do RoboDojo
Pesquisa e Análise
Testadores iniciais que usaram o Claude Fable 5.2 para trabalhos de pesquisa e análise descobriram que, em comparação com modelos anteriores, ele consegue lidar com tarefas mais ambíguas com maiores volumes de dados, tem melhor julgamento ao enfrentar problemas complexos e pouco claros, e é especialmente bom em trabalhos que exigem raciocínio abstrato e design de soluções.
A empresa de trading proprietário Jump Trading testou o Fable 5.2 usando um conjunto de avaliações proxy que simulam suas tarefas de pesquisa quantitativa. Durante os testes, eles conectaram o modelo a um sistema semelhante à estrutura interna de fluxo de trabalho de pesquisa da empresa.
Em um dos testes, o Fable 5.2 assumiu quase de forma independente todos os papéis necessários, incluindo escritor de código, coordenador de tarefas, planejador e submissor de tarefas. Anteriormente, ao usar outros modelos, as equipes frequentemente precisavam investir muito tempo ajustando manualmente a divisão de trabalho entre os diferentes papéis para acomodar os pontos fortes e fracos de cada modelo.
Segurança e Alinhamento
Nenhum teste isolado pode prever completamente como um modelo altamente capaz se comportará após a implantação. Portanto, antes do lançamento oficial, usamos uma combinação de métodos de teste e coletamos diferentes tipos de evidências.
Para os modelos subjacentes que servem como base do Claude Fable 5.2 e do Claude Mythos 5.2, o trabalho de segurança pré-implantação da Anthropic incluiu: treinamento e testes de alinhamento, design de novas avaliações para examinar a tendência do modelo de tomar ações não úteis, estabelecimento de mecanismos antiabuso mais fortes e ampliação do escopo do monitoramento de comportamento.
Antes do lançamento oficial, o modelo também foi testado por organizações externas de avaliação, incluindo o Instituto de Segurança de IA do Reino Unido, a Frontier Design e a METR.
Testes de Alinhamento
A Anthropic conduziu uma série de avaliações para examinar o alinhamento do Claude Fable 5.2 e do Claude Mythos 5.2 no nível comportamental, com foco na extensão em que exibem comportamentos não intencionais e comportamentos que podem representar riscos de segurança.
Em vários resultados de avaliação, esses dois modelos apresentam baixo risco de comportamento inseguro em cenários de alto risco, basicamente no mesmo nível de outros modelos lançados recentemente.
A Anthropic testou o Claude Mythos 5.2 usando auditorias automatizadas de comportamento. Vale notar que o Mythos 5.2 usa o mesmo modelo subjacente que o Fable 5.2, mas não está equipado com algumas das salvaguardas de cibersegurança e biossegurança deste último. Essa auditoria automatizada cobre cerca de 1.900 cenários diferentes para examinar o comportamento do modelo em diversas situações.
Na maioria das métricas de avaliação, o Claude Mythos 5.2 teve desempenho igual ou melhor que o Opus 5.5, o Sonnet 5.5 e o Claude Mythos 5.1. Por exemplo, na maioria das avaliações envolvendo induzir usuários ao erro, seu desempenho foi melhor que o desses três modelos. Especificamente, seja fabricando informações de entrada, alegando falsamente ter concluído tarefas, omitindo informações importantes ou deixando de relatar honestamente uma qualidade de trabalho ruim ou superficial, o Claude Mythos 5.2 apresentou uma taxa de incidência menor.
Durante os testes, a Anthropic prestou atenção especial a padrões de comportamento envolvidos em alguns incidentes recentes notáveis de cibersegurança e alinhamento. Por exemplo, em comparação com o Opus 5.5, o Sonnet 5.5 e o Mythos 5.1, o Claude Mythos 5.2 exibiu com menos frequência raciocínio enviesado ou motivado por interesses. Esse tipo de raciocínio poderia levar o modelo a explicar de forma conveniente evidências que indicam que ele não está em um ambiente simulado, e então tomar ações sem reconhecer plenamente as consequências no mundo real.
A Anthropic também testou a tendência do modelo de tentar escapar do sandbox por meio de uma variedade de avaliações diferentes. Em duas avaliações usadas anteriormente, o Claude Mythos 5.2 tentou escapar do sandbox significativamente menos vezes do que todos os outros modelos que testamos.
Além disso, a Anthropic projetou um teste adversário dedicado cobrindo mais de 1.800 cenários. A maioria dos cenários não pode ser concluída sem escapar do sandbox, e o próprio ambiente de teste também foi deliberadamente configurado com algumas vulnerabilidades de segurança. Neste teste, o Claude Mythos 5.2 usou credenciais ou arquivos que colocamos fora do sandbox em 3,1% dos cenários.
Essa proporção é aproximadamente comparável aos 3,3% do Opus 5.5, inferior aos 5,1% do Sonnet 5.5 e muito inferior às duas versões anteriores do Claude Mythos: a proporção do Mythos 5 foi de 39%, e a do Mythos 5.1 foi de 21%.
A Anthropic também descobriu que outros métodos, como explicar ao modelo o ambiente específico do sandbox e fornecer ferramentas para relatar vulnerabilidades de segurança, podem reduzir ainda mais as tentativas de fuga do Claude Mythos 5.2.
Ao mesmo tempo, a Anthropic também está melhorando continuamente seus métodos de avaliação para tornar o ambiente de teste mais próximo dos cenários do mundo real e compreender melhor quais questões as avaliações existentes deixaram passar.
Para mais detalhes sobre o modelo, consulte o cartão de modelo de 264 páginas:
Endereço do cartão de modelo: https://assets.claude.com/27d60918d218125e7504bc7354c4b4626ec56b11.pdf
Endereço do blog: https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
© THE END
