Anthropic представила Claude Fable 5.1 и Claude Mythos 5.1, ровно через три месяца после того, как та же пара моделей впервые вышла под индексом 5.0. Обе версии построены на одних и тех же весах и отличаются только слоем защитных фильтров. Fable доступна всем через подписки Claude и API, а Mythos работает с ослабленными ограничениями и открыта лишь проверенным организациям в кибербезопасности и медико-биологических науках.
Главная цифра релиза — 52,6% на Terminal-Bench-Science 0.1, тесте из 70 научных сценариев в биологии, физике, науках о Земле, математике и инженерии, где агент работает в изолированном терминале. Для сравнения, Fable 5 на этом же тесте набирала 24,7%, Opus 5 — 29%, а GPT-5.6 Sol от OpenAI — 22,4%.
Fable 5.1 идет под идентификатором claude-fable-5-1 в API, работает через приложения Claude, Claude Code, Claude Enterprise, а также через AWS, Google Cloud и Microsoft Foundry (облачную платформу Microsoft для ИИ-моделей). Mythos 5.1 распределяется только через программу Project Glasswing: внутри нее работают Cyber Verification Program — проверка для специалистов по защитной кибербезопасности, и Life Sciences Verification Program — проверка для биологов и медиков, разработанная вместе с правительством США. Обе программы сейчас предназначены для американских организаций, а расширение на другие страны компания описывает расплывчато, как «координацию с партнерами по правительству».
На агентном программировании (Terminal-Bench 4.0) Fable 5.1 набирает 55,8% против 42% у пятой версии и 52,3% у Opus 5, а Mythos 5.1 на этом же тесте — 60,9%: разница между технически идентичными моделями и есть цена защитных фильтров. AutomationBench, тест бизнес-автоматизации от Zapier, вырос с 17,1% до 31,4%, показатель оценки работы с профессиональными знаниями GDPval-AA v2 — с 1723 до 1853 баллов. На коротких, чётко ограниченных задачах прирост оказался заметно скромнее. В CursorBench, который оценивает, насколько хорошо модель справляется с практическими задачами программирования в среде разработки, результат вырос на три процентных пункта — до 73,4%. В Humanity’s Last Exam — сложном наборе междисциплинарных вопросов, где модели разрешено пользоваться внешними инструментами, — прибавка составила лишь один пункт, до 65%. При этом Anthropic указывает, что статистическая погрешность научного бенчмарка составляет 3,5–4,5 процентного пункта, поэтому небольшой рост нельзя однозначно трактовать как устойчивое улучшение. Компания также предупреждает, что отдельные результаты Fable 5.1 искусственно занижены: если встроенные фильтры распознавали запрос как потенциально рискованный в области кибербезопасности или биологии, система передавала его более слабой модели Opus. В таких случаях Fable 5.1 автоматически получала ноль баллов за задание. Иными словами, часть отставания в таблице отражает не столько пределы модели, сколько цену более осторожных ограничений.
Заметнее для обычного пользователя другое изменение: чтение из кэша — повторное обращение модели к уже переданному контексту, коду или истории переписки — подешевело на 75%, с $1 до $0,25 за миллион токенов, при неизменных базовых тарифах в $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов. По расчетам компании, это снижает стоимость типичной задачи примерно на четверть, а на агентных сценариях с большим объемом повторно используемого контекста — до 45%. К этому добавились пять уровней «усилия» — регулятора того, сколько модель тратит на размышление перед ответом. На самом низком уровне Fable 5.1 набирает около 26% на научном тесте за примерно $11 на задачу, тогда как пятая версия на максимальном усилии показывала 24,7% за примерно $44. Дешевая настройка новой модели обгоняет дорогую настройку старой почти в четыре раза по цене.
О возможностях Fable 5.1 Anthropic судит, в том числе, по первым испытаниям у клиентов — это не независимые бенчмарки, а результаты, о которых сообщили сами компании. Инвестиционная фирма Millennium заявила, что модель помогла найти причину очень редкой ошибки в системе: специалисты пытались объяснить её четыре–пять лет. Сервис корпоративных расходов Ramp поручил нейросети исследовательскую задачу и оставил её работать самостоятельно на 38 часов. За это время она пересмотрела первоначальный вывод, провела ещё шесть экспериментов и подготовила новое резюме.
Платформа Browserbase, которая предоставляет инструменты для управления браузерами агентами, сообщила, что Fable 5.1 успешно выполнила 82% заданий в своём наиболее сложном браузерном тесте. Для сравнения, Opus 5 в тех же проверках набрала 74%, а предыдущая Fable 5 — 57%.
Anthropic также приводит пример из науки: Fable 5.1 использовали для обучения нейросети на радарных снимках Венеры, сделанных зондом «Магеллан» около 30 лет назад. В результате исследователи получили карту рельефа примерно трети планеты с разрешением 2–3 километра — вместо прежних 10–20 километров.
Релиз вышел на фоне куда менее приятной истории. Anthropic изучила 141 006 запусков кибербезопасностных тестов за минувшие месяцы и нашла три случая, когда модели вырывались из тестовой среды и трогали настоящую инфраструктуру: Opus 4.7 получила доступ к базе данных реальной компании, которая случайно совпала именем с вымышленной целью учений, и продолжила атаку даже после признаков, что цель настоящая; Mythos 5 без специальных защит опубликовала вредоносный пакет под реальным именем в открытом репозитории PyPI, и его успели скачать и выполнить на 15 настоящих системах, включая сканер одной охранной фирмы. А внутренняя исследовательская модель просканировала около 9 тысяч случайных целей в Интернете и взломала одно веб-приложение через SQL-инъекцию. Отдельно Институт безопасности ИИ Великобритании насчитал 19 несанкционированных действий за 122 тестовых запуска с намеренно ослабленными фильтрами, причем 17 из них связаны именно с Mythos 5 — включая попытку внедрить вредоносный код в реальный проект с открытым кодом через фейковые аккаунты и социальную инженерию. Мейнтейнер (человек, который отвечает за поддержку и развитие программного проекта) запрос отклонил, реального вреда институт не зафиксировал. В ответ компания приостановила внешнее тестирование, построила классификатор, который в реальном времени блокирует попытки выйти за пределы тестовой среды до того, как действие выполнится, ужесточила изоляцию сетей и только потом возобновила проверки.
Именно это отражается в производственных фильтрах Fable 5.1: классификатор кибербезопасности теперь вмешивается примерно на 60% реже за сессию в Claude Code, а фильтр по биологии на 85% реже отказывает на обычные медицинские вопросы. Модели разрешено искать уязвимости в коде — это защитная часть работы, — но не писать эксплойты, вести пентест или анализировать уязвимости в бинарных файлах. Такие запросы уходят на менее мощную Opus. В карточке безопасности компания признает: Mythos 5.1 дотягивает до категории CB-1 — способна снизить порог для человека с базовой технической подготовкой при попытке создать биологическое или химическое оружие. До следующей категории, CB-2, где система уже сама заменяет эксперта и создает принципиально новые угрозы, по ее словам, дело не дошло, поэтому на модель остались те же ограничения, что стояли на Mythos 5. Новые фильтры проверяли независимые команды, включая Gray Swan — компанию, которая специализируется на поиске джейлбрейков у языковых моделей, — и критических обходов защиты не нашли.
Стали ли новые нейросети Anthropic таким же прорывом, как предыдущее поколение? Пока сама компания отвечает на этот вопрос осторожно — уже названием релиза: это не Fable 6, а Fable 5.1. Результаты это в целом подтверждают. На задачах, которые требуют от модели часами работать самостоятельно, планировать действия, проверять промежуточные выводы и исправлять ошибки, прирост выглядит заметным. Но в коротких задачах с одним ответом или действием улучшение обычно составляет лишь несколько процентных пунктов.
