Claude Fable 5.2发布：30小时形式化费马大定理，解两道黑洞物理难题

当地时间 11 月 9 日，Anthropic 推出 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2。两款模型延续了“同一底座、两套防护”的思路：Fable 5.2 对所有付费用户和开发者开放，自带网络安全与生物学安全分类器；Mythos 5.2 则在这两个领域松绑，仅通过生命科学、网络安全两项审核计划，向经过审查的机构提供。

此时距 5.1 发布才两个多月。新模型输出速度最高提升 30%，Fable 的定价从每百万输入、输出 Token 10 美元、50 美元下调到 8 美元、40 美元；另有一档快速模式，生成速度最高快 2.5 倍，价格也翻倍。

彭博社和路透社此前报道，Anthropic 打算在 11 月 9 日当周启动首次 IPO 路演，力争 11 月 26 日感恩节前挂牌，市场给出的估值预期为 1.8 万亿至 2 万亿美元。赶在这个窗口期发新旗舰，Anthropic 要向市场证明的东西显然不止跑分。

公司声明给出的建议是：日常编码和知识工作仍从 Claude Opus 5.5 起步，碰到最开放、最复杂的技术任务再切到 Fable 或 Mythos 系列。Anthropic 研究与实验室团队产品负责人戴安·佩恩（Dianne Penn）对 CNBC 说，Fable 5.2 主要面向重度用户和重度场景，工程、数学、机器人领域的难题是它的用武之地。

从改代码到写出一整套操作系统

编码还是这次升级幅度最大的方向。基准测试 FrontierCode 2.0 考察的是模型提交的代码修改能否被开源项目维护者接受并合并，结果显示 Fable 5.2 在最高的 Xhigh 推理强度下拿到 49.1%，Fable 5.1 为 32.4%，Opus 5.5 为 45.5%。

Anthropic 自己测算，Fable 5.2 在 High 强度下就能追平 Opus 5.5 的最高分，单任务成本约为后者一半。不过第三方评测机构 Artificial Analysis 的数据显示，在最高推理强度下，Fable 5.2 的单任务成本约为 Opus 5.5 的 2.6 倍、Fable 5.1 的 2 倍。光看每百万 Token 的标价，判断不了哪个模型更省钱。

Anthropic 披露的案例里，一组运行 Fable 5.2 早期版本的智能体把一项关键生产服务从 Python 迁到 Rust，服务启动速度达到原先的 26 倍。

还有一名工程师让 Fable 5.2 从空文件夹开始设计原型操作系统。模型调度 1000 多个子智能体，昼夜不停地写代码、测试、审查，8 天后交出一个能在笔记本电脑上启动的系统，里面有内核，磁盘、键盘和网络驱动，持久化文件存储，窗口界面，登录界面，安装程序，以及内置的 Claude 功能。

早期测试者的反馈集中在长时间任务上。Uber 一位工程师让它做了一次持续 10~12 小时的安全审计，模型先后派出约 170 个审查智能体，最后交回审计报告、修复代码和一份策略提案。在这位工程师看来，这一代模型会一直干到任务真正完成，很少停在看似合理的中间节点。

从电路板到机械臂

模型设计实体硬件的能力，Anthropic 还专门发了一篇技术博客来介绍。研究人员只写了一段话的提示，要求 Fable 5.2 设计三款电子设备，每款都要有独立电路板、3D 打印外壳和软件：家用语音助手中枢、USB 免提通话器和掌上电子宠物。

执行过程中，模型自己撰写规格书，从美国分销商处挑选现货元器件，完成四层印制电路板（PCB）布线，用计算机辅助设计（CAD）建模外壳，再编写设备软件，一天内就把电路板推进到可投产状态。

Anthropic 与 AI 电路板公司 Diode Computers 合作，后者开发的专用语言 Zener 能像写程序一样描述电路原理图。电路板由 Diode 生产，之后 Claude 指导该公司工程师完成测试和组装，三台设备都无需任何电气修改即可正常工作。

Diode 创始人达维德·阿斯纳吉（Davide Asnaghi）在社交媒体上表示，电路板设计说到底就是一份按规则生成的文件，只要工具链和数据到位，这类问题正是模型拿手的。

这项能力也被 Anthropic 用 BenchCAD 2.1 量化了。该基准按设计结果与参考几何结构、参考电路的吻合程度打分，满分 100。Fable 5.2 在最高推理强度下得到 83.5 分，Opus 5.5 和 Fable 5.1 分别为 65.3 分和 44.4 分。

硬件设计之外，Fable 5.2 控制机器人的能力也明显上了一个台阶。香港大学牵头建立的 RoboDojo 基准要求模型仅凭摄像头画面控制一台模拟双臂机器人。Fable 5.2 在最高推理强度下的平均成功率为 64.9%，Fable 5.1 为 27.6%，GPT-6 Astra 为 29.8%。

Anthropic 表示，公司并未针对这类任务做过专门训练，但在同一测试框架下，Fable 5.2 的成绩依然压过其他前沿模型，也压过大多数专门做机器人控制的系统。演示视频里，它操控的机器人还原了魔方、拧开了瓶盖，还画了画。

两道黑洞难题与 30 小时完成的费马大定理形式化

至于更前沿的理论物理，Anthropic 称 Fable 5.2 攻克了两个与黑洞相关的开放问题，论文已经以预印本形式发布，但还没经过同行评审。

两项结果都建立在全息对偶（holographic duality）之上：某些包含引力的宇宙，可以被一个完全不含引力的量子理论精确描述。

头一个问题来自霍金-佩奇相变（Hawking-Page transition）。1983 年，史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）与唐·佩奇（Don Page）给出了证明：当这类宇宙的温度往上走，黑洞会毫无预兆地冒出来，很像水到了沸点一下子翻滚起来。

他们这套办法建立在广义相对论上，宇宙得足够大才用得上。换成只能用理论描述的极小宇宙，相变是不是也这么突然，答案压在一个关键数值上。可 2003 年就有了计算路子，活儿实在太重，一直没人做完。Fable 5.2 基本靠自己把这项计算做了下来，给出的结论是：小宇宙里的相变照样是突变，黑洞的结构在量子理论里早就定好了。

第二个问题牵扯到一项技术，物理学家用了 15 年以上，拿它在简化宇宙里筛掉候选的量子引力理论。它那个关键数值，过去只晓得大概范围，Fable 5.2 把精确极限定死了，公开可用的 Opus 5.5 也单独算出了同样的结果。

数学这边，Anthropic 又把费马大定理的形式化做了一遍——所谓形式化，就是把证明一步步翻成 Lean 证明语言，交给计算机自动核验。这回约 1,000 个 Fable 5.2 智能体干了 30 小时，整个形式化就完成了，人插手的地方极少。

智能体拿到的是极简提示，协作机制由它们自己搭起来，数学文献一概没用，手里只有一份中间定理清单，用来量进度。公司上一版花了 11 天，这次消耗的行动 Token 只有它的三分之一，最终证明长度压到七分之一。

拿来对照的是同样配了约 1,000 个智能体的 Opus 5.5：18 小时过去只做到 26%，再拖到 30 小时，几乎没往前挪。

生物学上的进展出自限制更少的 Mythos 5.2。腺相关病毒（AAV）的蛋白质外壳就是衣壳，基因治疗常用它来递送，衣壳长什么样，直接关系到疗法会不会被患者免疫系统拦下。单个蛋白质，AlphaFold 这类工具能预测，可一个衣壳由几十条蛋白链拼起来，建模又难又烧算力。

Mythos 5.2 挑了两个开源蛋白质结构预测模型 OpenFold3 和 ESMFold2 打底，写代码分别去预测互相重叠的蛋白链组，再借衣壳已知的对称性把结果拼成完整结构。试过的 34 个天然或人工改造衣壳里，它把 28 个建准了；拿 AAV2 说，靠 ESMFold2 的推理在一块英伟达 H200 显卡上大约要 7 分钟。

哥伦比亚大学（Columbia University）助理教授穆罕默德·阿尔库莱希（Mohammed AlQuraishi）的看法是，有了这个法子，科研人员在自己工作站上就能建模对称蛋白组装体，搁以前得靠专用计算集群。

找漏洞的本事与被测试的自觉

安全这块，Anthropic 做了一项内部评测：给模型漏洞修复前的项目快照，让它自己去找后来被公开的通用漏洞披露（CVE）条目。10 月对 1829 个漏洞的测试表明，Mythos 5.2 比 Opus 5.5 多找出 10.2%，比 Mythos 5.1 多出 14.4%。

一家安全公司还注意到，Mythos 5.2 确认的漏洞里，每六个就有一个被其他所有受测前沿模型放过了。拿 Claude 给火狐（Firefox）浏览器做加固的 Mozilla 说，Mythos 5.2 的漏洞发现指标差不多是 Mythos 5.1 的两倍。

新模型下判断也更收敛。一位测试者发现，早先的模型大约每 20 项发现里就有 1 项把严重程度说大了，Mythos 5.2 一例都没有。

能力往上走的同时，Anthropic 在系统卡里抖出一个新麻烦：Fable 5.2 和 Mythos 5.2 说出“自己可能正处在评测中”的频率，比近期所有模型都高。模型一旦“意识到”自己在被测，想靠评测准确判断它真实部署后的行为就难了。

Anthropic 也认账，部署前把所有失败模式都稳稳抓住，仍是个没解决的问题；公司的打算是把训练期监控、内部使用记录审查、外部评测和可解释性研究合到一块儿来判断。

好在多数能量化的指标还在往好里走。一项专门设计的沙盒逃逸评测有 1800 多个场景，其中大部分不突破沙盒就做不完，沙盒里还故意留了漏洞。

结果是，Mythos 5.2 动用沙盒外凭证或文件的比例为 3.1%，跟 Opus 5.5 的 3.3% 差不多，比 Mythos 5 的 39% 和 Mythos 5.1 的 21% 低得多。到了“误以为身处模拟环境而采取有害行动”这一项，Mythos 5.2 比 Opus 5.5 稍差，和 Mythos 5.1 打平。

蒸馏指的是拿更强模型的输出去训练另一个模型、把能力复制过来。Anthropic 说，Fable 5.2 配了迄今最强的防护，早前推出的“保留思考”机制能拦住调用方篡改 Claude 既有推理所处的上下文，现在已铺到全部账户。按公司的说法，这套组合下来，蒸馏者能收集到的数据少了 90%~99%。

还有一点，训练阶段 Anthropic 有意压住了模型在加速器内核优化、改进大模型架构这类最能直接给 AI 研发提速的能力，Fable 5.2 在这些方面跟 Opus 5.5 大致持平。

上市窗口里的竞速

回头看这段时间的模型市场，Anthropic 这次发布带着明显的竞争味道。9 月 3 日，OpenAI 发布 GPT-6 Astra，在企业用户和开发者中反响不错。9 天后，Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）发了一篇长文，呼吁行业主动把模型能力提升的节奏放慢，好让安全研究跟上来。

不到一周，路透社就援引三名知情人士报道，说 Anthropic 在考虑推出新模型，抵消 GPT-6 Astra 的势头。发布之前，Anthropic 强调新模型经历了更长时间的安全测试，戴安对此的解释是，定速不等于暂停。

OpenAI 这边同样在准备新模型。11 月 1 日前后，有用户在 OpenAI 编程工具 Codex 的用量统计里发现了一个叫 gpt-6.2-astra 的新条目，它和现有的 GPT-6 Astra 并排出现。OpenAI 到现在也没确认这件事。

据 CNBC 消息，OpenAI 曾在 9 月下旬以安全标准为由，取消了 GPT-6.1 Astra 的发布。有人判断，GPT-6.2 会在 Anthropic 上市窗口内推出，算是对 Anthropic 的回应；另一种看法是，Fable 5.2 抢在前面发布，是要逼 OpenAI 在准备不足的情况下应战。

再看 Anthropic 自己。上一代 Fable 5 的定价到了 Opus 的两倍，企业采用不及预期，这次降价 20%、减少误拦截、在长周期任务上拉开差距，针对的都是这些问题。黑洞物理、电路板和操作系统这类展示，能不能变成企业持续付费的场景，可以等它上市后的财报来看。

参考内容：

https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2

https://assets.claude.com/27d60918d218125e7504bc7354c4b4626ec56b11.pdf

https://www.anthropic.com/research/claude-electronics-design

https://hexagonmath.org/2611.00175v1

https://hexagonmath.org/2611.00174v1

https://www.cnbc.com/2026/11/09/anthropic-claude-fable-5-2-mythos-5-2.html

注：封面/首图由 AI 辅助制作