Anthropic cherche à être régulément sanctionné, Mythos 2 serait mis sous le boisseau, Mythos 3 en développement secret

marsbitPublié le 2026-08-18Dernière mise à jour le 2026-08-18

Résumé

Selon un podcast interne de SemiAnalysis, des informations révèlent qu'Anthropic aurait déjà achevé l'entraînement de son nouveau modèle d'IA, Mythos 2, mais celui-ci serait retenu en interne et ne serait pas publié, en raison de préoccupations réglementaires concernant ses capacités potentiellement trop puissantes et risquées. En parallèle, l'entreprise travaillerait secrètement sur Mythos 3, en utilisant les données générées par Mythos 2 pour alimenter son développement. Le podcast suggère qu'Anthropic, qui a longtemps plaidé pour une régulation stricte de l'IA, se retrouverait maintenant empêché de lancer ses modèles les plus avancés. Mythos 2, ainsi qu'Astra d'OpenAI (également évoqué), seraient considérés comme trop performants dans des domaines comme la génération de code et la cybersécurité, conduisant à leur gel. Un point critique soulevé est la rupture potentielle du "cycle de rétroaction" : ne pas publier ces modèles priverait les entreprises des données d'utilisation réelle nécessaires pour améliorer les générations futures. Cependant, Anthropic adopterait une approche de "récursion interne", utilisant Mythos 2 pour créer des données, du code et évaluer Mythos 3, accélérant potentiellement le développement en vase clos. Enfin, une opinion présentée dans l'article spécule qu'Anthropic pourrait souhaiter cette régulation pour justifier de garder ses IA les plus puissantes à usage interne, se transformant ainsi en une entité exploitant une intelligence de pointe ex...

Il y a quelques instants à peine, un podcast interne de SemiAnalysis a révélé des informations explosives.

Il semble que le nouveau modèle d'Anthropic, Mythos 2, soit déjà entraîné, mais qu'il ait été purement et simplement mis sous le boisseau.

Actuellement, Anthropic utilise les données générées par Mythos 2 pour se lancer à fond dans le développement de Mythos 3 !

L'IA la plus puissante d'Anthropic est castrée, l'IA mythique devient un produit interdit mondialement

Dans le podcast, les analystes renommés Dylan Patel et Jordan Nanos ont révélé ensemble les coulisses –

Les modèles d'IA les plus puissants et les plus avancés au monde ont été entraînés depuis longtemps, mais ils sont maintenus au laboratoire par le gourdin de la régulation, devenant des produits interdits en interne.

Beaucoup pensent que les avantages compétitifs d'OpenAI et d'Anthropic se sont déjà effondrés.

SemiAnalysis nous dit : tout cela n'est qu'illusion.

Ce n'est pas que l'open source court trop vite, mais que les modèles propriétaires en tête de course sont forcés de porter des entraves.

Jordan Nanos déclare :

De toute évidence, nous le voyons clairement dans la comparaison entre Mythos et Fable.

Je ne peux absolument pas utiliser Mythos, je ne peux utiliser que Fable, et parfois je dois même le supplier poliment pour l'utiliser.

Il est de notoriété publique qu'Anthropic cache encore en interne l'ultime monstre Mythos, accessible uniquement aux entreprises participant au « Projet Glasswing ».

Mythos est la « forme complète » représentant la technologie la plus avancée d'Anthropic. Mais il est trop puissant, au point de susciter la panique, et pourrait même posséder des capacités de cyberattaque perturbatrices ou d'évolution autonome.

Par conséquent, Mythos est strictement limité, son accès au public est absolument interdit !

Ainsi, Anthropic n'a eu d'autre choix que de rétrograder, en castrant et dégradant férocement les capacités de Mythos, en ajoutant des filtres, pour finalement publier une version dégradée – Fable.

L'« IA avancée » que nous utilisons quotidiennement n'est qu'un produit de rebut que les géants ont mis en ligne pour satisfaire la régulation.

Chercher la sanction et l'obtenir : Anthropic en subit les conséquences

D'où vient cette tendance à transformer les modèles de pointe en « produits interdits internes » ?

Il faut évoquer la scène la plus surréaliste de l'histoire de la Silicon Valley.

En direct, Dylan Patel s'est moqué sans ménagement d'Anthropic :

Je trouve la situation actuelle assez intéressante, non ? Pendant des années, les gens d'Anthropic ont crié à tue-tête : Régulez-nous ! S'il vous plaît, venez nous réguler ! L'IA est trop dangereuse !

Et maintenant, d'un coup, ils ont vraiment réussi à faire peur à tout le monde. Maintenant, c'est bon, Anthropic ne peut plus publier de modèles. D'après ce que je sais, Mythos 2 a terminé tout son entraînement, mais ils ne peuvent tout simplement pas le publier.

Un véritable boomerang, le plus grand de l'histoire de l'IA.

Menés par Dario Amodei, les « fondamentalistes de la sécurité de l'IA » ont longtemps joué le rôle de « lanceurs d'alerte ». Ils ont parcouru Capitol Hill, répandant partout des discours apocalyptiques sur l'anéantissement de l'humanité par l'IA, s'efforçant de promouvoir des projets de loi réglementaires stricts.

Leur intention initiale était peut-être d'élever le seuil de la régulation, d'établir un avantage compétitif, et d'évincer les petites entreprises et la communauté open source incapables de faire de l'alignement de sécurité.

Résultat : ils ont joué avec le feu et se sont brûlés.

Il est rapporté que Mythos 2 est déjà entraîné, démontrant de puissantes capacités de génération de code, de raisonnement logique et de cyberdéfense, déclenchant directement l'alerte maximale.

Mythos 2, qui a coûté plusieurs centaines de millions de dollars en puissance de calcul à Anthropic, est ainsi enfermé en interne.

Couper la boucle de rétroaction : la crise la plus mortelle est déjà là

Ne pas publier un modèle, est-ce vraiment aussi simple que de gagner un peu moins d'argent ou de l'ouvrir un peu plus tard ?

Faux ! Dylan Patel a pointé la crise la plus mortelle et la plus centrale de toute cette tempête – la boucle d'auto-itération de l'IA pourrait être ainsi coupée.

« La question vraiment importante maintenant est celle de la boucle de rétroaction interne. Est-ce qu'ils (en ne publiant pas) se sont empêchés d'utiliser leur Mythos 2 interne pour rendre Mythos 3 plus puissant ? Ou est-ce qu'ils se sont empêchés d'utiliser Astra pour construire la prochaine génération d'Astra Plus One ? »

Auparavant, de nombreux bonds technologiques dépendaient de ce cercle vertueux : publier un modèle ➡️ collecter des données de retour massives d'utilisateurs réels ➡️ utiliser ces données de qualité pour entraîner la génération suivante de modèles.

Mais maintenant, Mythos 2 et Astra sont brutalement « verrouillés », le cercle vertueux s'arrête net. Les entreprises d'IA perdent les précieuses données issues de dizaines de milliards d'interactions réelles à travers le monde.

S'ils ne peuvent pas mettre Mythos 2 dans le monde réel, sur quoi Anthropic va-t-il s'appuyer pour entraîner le troisième monstre divin, Mythos 3, actuellement en développement secret ?

La réponse est : ils ont activé le mode « serpent qui se mord la queue » interne, un « façonnage des dieux en circuit fermé ».

Selon Patel, bien que Mythos 2 soit mis sous le boisseau, les progrès internes d'Anthropic dans la construction de Mythos 3 « n'ont pas cessé un instant ». L'orientation stratégique de l'entreprise est passée du « lancement rapide de nouveautés » à des « améliorations du système interne » extrêmement discrètes.

Ils utilisent Mythos 2 pour générer des données, écrire du code, et se lancer à fond dans la course à Mythos 3.

Auparavant, Anthropic avait reconnu dans un rapport sur les risques : l'entreprise exécute en interne un modèle plus puissant que Mythos 5, nom de code Model 2, et n'a actuellement aucun projet de publier ce modèle.

Sur l'AEC (supposition) : Model 2 a obtenu 162.79. Sur CoBench, Model 2 a obtenu 62.8%.

Le cercle vertueux externe s'arrête, mais le cercle vertueux interne est pleinement remonté – la puissance de calcul, au lieu de servir des centaines de millions d'utilisateurs, est entièrement réaffectée aux laboratoires.

Inquiétant : la récursion à trois niveaux a déjà commencé à s'imbriquer.

Premier niveau : récursion des données.

Laisser le monde trancher le vrai du faux – le code fonctionne-t-il, la preuve est-elle valide, sans nécessiter d'annotation humaine. Un modèle puissant pose des questions et y répond, un vérificateur corrige, les données alimentent directement la génération suivante. C'est l'auto-affrontement : AlphaGo Zero, sans aucune partie humaine, a atteint le sommet en 40 jours. Anthropic a déjà reconnu que Model 2 génère massivement des données.

Deuxième niveau : récursion de la main-d'œuvre.

La grande majorité du code produit par Anthropic provient de Claude, l'accélération du développement approche la ligne d'alerte rouge du doublement. Le modèle n'est plus seulement un produit, mais l'ouvrier qui construit son successeur ; l'humain recule au rang de contremaître.

Troisième niveau : récursion de l'évaluation.

Ce qui juge si la génération suivante est puissante ou sûre, c'est encore l'IA – les red teams, les évaluations mutuelles, les partenaires d'entraînement sont tous effectués par des modèles puissants. Le fait de mettre sous le boisseau accélère même le processus.

Le plus glaçant : l'évaluation interne d'Anthropic est déjà « saturée », elle ne parvient plus à mesurer combien il y a encore de progrès, mais « voit des signes précoces d'accélération » – le tableau de bord ne suit plus son propre modèle. L'échelle du progrès est aussi passée des conférences de presse aux points de contrôle internes.

La récursion à trois niveaux est une chaîne causale : auto-renforcement des données → effet composé de la vitesse de construction → dilution de la supervision humaine. Le jour où l'imbrication est achevée, la rétroaction humaine passe de « nécessaire » à « optionnelle ». La cote « à faible risque » coexiste avec une « faible confiance », plus percutante que tout avertissement : la visibilité elle-même devient une denrée rare.

L'arnaque de 5.6 Sol : le « géant endormi » sous terre chez OpenAI

OpenAI est également verrouillé.

Après avoir analysé Anthropic, Jordan Nanos a révélé un autre secret choquant :

En parlant de 5.6 Sol (le nom de code suspecté d'un modèle interne ou à venir d'OpenAI), notre point de vue interne est que ce n'est absolument pas le plus grand modèle qu'OpenAI ait jamais entraîné, son ampleur n'atteint tout simplement pas le niveau de 4.5T.

Pour moi, quelque part, dans un endroit inconnu, ils cachent absolument un modèle bien plus grand.

Cela confirme les rumeurs récentes d'OpenAI sur le « compte-gouttes ».

Ces derniers mois, OpenAI a fait une publicité massive pour Astra, son assistant d'IA multimodal polyvalent, suscitant l'impatience générale.

Résultat : cette arme ultime d'OpenAI a directement fait un flop.

Dylan Patel décrit avec verve la situation embarrassante d'OpenAI dans le podcast : « OpenAI a claironné partout à quel point Astra était puissant, et maintenant ils sont soudainement stupéfaits : Oh, mince, on ne peut pas publier ce modèle. »

Parce qu'Astra est trop intelligent, trop incontrôlable.

Aujourd'hui, Thibault Sottiaux, responsable d'OpenAI Codex, a laissé entendre que Codex serait intégré à Astra.

Précédemment, Astra avait déjà démontré de fortes capacités en programmation.

Les récentes évaluations internes d'OpenAI ont révélé qu'il avait progressé de manière significative dans la programmation d'agents et la cybersécurité, au point qu'il n'est même temporairement pas possible d'exclure qu'il ait atteint des capacités de cybersécurité « Critiques ». OpenAI a donc suspendu certaines activités internes d'Astra ne répondant pas aux nouvelles exigences de sécurité.

Dans les prochains mois, chaque organisation devra considérablement automatiser ses travaux de sécurité, sinon il sera difficile de faire face aux risques d'attaques d'IA en constante évolution.

Les récentes évaluations internes d'OpenAI ont révélé qu'il avait progressé de manière significative dans la programmation d'agents et la cybersécurité, au point qu'il n'est même temporairement pas possible d'exclure qu'il ait atteint des capacités de cybersécurité « Critiques ». OpenAI a donc suspendu certaines activités internes d'Astra ne répondant pas aux nouvelles exigences de sécurité.

Face aux risques de sécurité qui ne cessent de s'étendre, selon Greg Brockman, président d'OpenAI, OpenAI développe des modèles d'IA capables d'écrire du code de sécurité de « niveau surhumain », aidant les infrastructures de diverses organisations à mieux résister aux cyberattaques pilotées par l'IA.

Le véritable objectif d'Anthropic

Les révélations explosives de SemiAnalysis ont attiré de nombreux curieux.

Quelqu'un a avancé une idée qui a reçu de nombreux « likes ».

Une situation plus probable ne serait-elle pas : Anthropic souhaite en réalité que le gouvernement les régule, ainsi ils ont une raison légitime de ne pas publier de modèles. Ensuite, ils peuvent garder l'IA la plus puissante pour leur usage propre, se transformer en une super entreprise d'applications, et en plus ne pas assumer les risques en relations publiques et moraux liés à la publication publique de modèles ?

Bien que cela paraisse incroyable, cela se tient.

Si le véritable objectif d'Anthropic est de monopoliser l'intelligence la plus puissante, de l'utiliser eux-mêmes pour la biopharmacie, la génération de code entièrement automatisée, alors ils n'ont pas du tout besoin de gagner quelques dizaines de dollars d'abonnement auprès des utilisateurs grand public, ils deviendront l'unique super entité mondiale.

Ce qui est inquiétant, c'est que les versions complètes de Mythos 2, Astra, Mythos 3, avancent à une vitesse inimaginable.

Cette véritable intelligence de pointe, le grand public a du mal à l'expérimenter.

Références :

https://x.com/firesidealpha/status/2089391264878002260

https://x.com/firesidealpha/status/2078532739343753400

https://x.com/gdb/status/2089326994714763665

Cet article provient du compte WeChat officiel « New Zhiyuan », auteur : ASI Apocalypse

Questions liées

QPourquoi Anthropic n'a-t-il pas publié Mythos 2, selon l'article ?

ASelon l'article, Anthropic n'a pas publié Mythos 2 parce qu'il était considéré comme trop puissant et potentiellement dangereux. Ses capacités avancées en génération de code, en raisonnement logique et en cyber-attaques ont déclenché des alarmes, conduisant les régulateurs ou les craintes internes de sécurité à le maintenir sous clé en tant que produit interne interdit.

QComment Anthropic forme-t-il Mythos 3 en l'absence de données utilisateur externes ?

AD'après l'article, Anthropic utilise un 'serpent qui se mord la queue' interne. Ils génèrent des données et du code avec le modèle Mythos 2 lui-même pour entraîner Mythos 3, créant ainsi une boucle de rétroaction et d'amélioration interne en l'absence de publication et de données utilisateur du monde réel.

QQuels sont les trois niveaux de récursion mentionnés dans l'article concernant le développement interne d'Anthropic ?

ALes trois niveaux de récursion sont : 1) Récursion des données : Mythos 2 génère et valide ses propres données d'entraînement. 2) Récursion de la main-d'œuvre : Les modèles AI (comme Claude) sont utilisés pour écrire une grande partie du code de production, accélérant le développement. 3) Récursion de l'évaluation : L'évaluation de la sécurité et des capacités des nouveaux modèles est effectuée par d'autres AI (comme les équipes rouges AI), et non par des humains.

QQuel est le dilemme soulevé concernant la 'boucle de rétroaction' de l'IA ?

ALe dilemme est que la décision de ne pas publier des modèles avancés comme Mythos 2 ou Astra pourrait briser le 'moteur' essentiel de l'innovation en IA. Ce moteur repose sur la publication d'un modèle, la collecte de données d'interaction réelles massives provenant des utilisateurs mondiaux, et l'utilisation de ces données précieuses pour entraîner la génération suivante de modèles, plus performante.

QQuelle théorie l'article mentionne-t-il concernant les motivations réelles d'Anthropic à demander une régulation stricte ?

AL'article mentionne une théorie selon laquelle Anthropic pourrait en fait souhaiter une régulation stricte comme une excuse légitime pour ne pas publier ses modèles les plus puissants. Cela leur permettrait de garder l'IA la plus avancée pour un usage interne exclusif, se transformer en une 'super-application' ou entité monopolistique dans des domaines comme la biopharmacie ou la génération de code, tout en évitant les risques de réputation et les responsabilités liés à une publication publique.

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