Model Baru Anthropic Timbulkan 'Drama', Fable 5 yang Terkuat Tak Laku

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-24Terakhir diperbarui pada 2026-08-24

Abstrak

Anthropic telah meluncurkan dua model Claude baru yang terdeteksi lebih awal, yakni "Marshmallow" (kemungkinan varian Opus 5.1) dan "Melon" (mirip Sonnet), dengan rencana rilis minggu depan. Model Marshmallow dilaporkan mengungguli Opus 5 dalam hal kelancaran percakapan. Namun, berita utama justru datang dari model andalan terbaru mereka, Fable 5. Meski diluncurkan dua bulan lalu sebagai model terkuat dan termahal Anthropic, adopsinya oleh perusahaan ternyata sangat rendah. Data dari platform Ramp menunjukkan Fable 5 hanya menyumbang sekitar 11% dari pengeluaran token bisnis di Anthropic, jauh di bawah saingannya, GPT-5.6 Sol dari OpenAI yang mencapai 25%. Kinerja Fable 5 juga terkesan kurang optimal dibandingkan model saudaranya, Opus 5, yang diluncurkan kemudian dengan harga separuhnya. Dalam beberapa pengujian seperti CursorBench 3.2, performa Opus 5 hampir menyamai Fable 5 dengan biaya yang jauh lebih murah. Tekanan juga datang dari model AI open source, yang pangsa penggunaan token-nya melonjak dari 11% menjadi 62% hanya dalam empat bulan, dengan biaya yang sangat rendah. Situasi ini membuat posisi Fable 5 sebagai model premium menjadi semakin sulit. Oleh karena itu, kemunculan Marshmallow dan Melon diduga sebagai respons Anthropic untuk mengisi celah dalam portofolionya: menawarkan model yang tidak hanya kuat, tetapi juga memiliki harga yang lebih kompetitif untuk adopsi skala besar oleh perusahaan.

Anthropic kembali mengungkap dua "kartu baru" lebih cepat dari yang diperkirakan!

Hari ini, dua ID model yang tidak dikenal muncul berturut-turut di aplikasi pengembang pihak ketiga dan komunitas Discord——

  • claude-mashmallow-eap (Marshmallow)
  • claude-melon-eap (Melon)

Uji coba awal beredar, Marshmallow menunjukkan performa lebih kuat, kualitas percakapan mengalahkan Opus 5, sementara Melon sedikit kalah.

Namun, kemampuan komprehensif mereka tidak setara level "Fable", dan akan dirilis minggu depan.

Di tengah kemeriahan semua orang, ada petir yang mengguncang internal Anthropic——

Fable 5, yang telah diluncurkan lebih dari dua bulan, menghadapi penolakan yang hampir kolektif.

Anthropic Buru-buru Tambah Kartu

Model Baru Claude Terungkap

Pembaruan kali ini tampaknya datang lebih mendesak dari biasanya.

Para pakar di industri AI menduga, Marshmallow kemungkinan besar merupakan peningkatan iterasi setara level Opus, mungkin Opus 5.1.

Sementara Melon lebih mendekati level Sonnet.

Hasil uji coba SVG yang dibagikan oleh seorang netizen semakin memperlebar jarak antara kedua model ini.

Anthropic sendiri belum memberikan tanggapan resmi, namun berbagai petunjuk mulai bermunculan.

Jika hanya pembaruan normal, hal ini sendiri tidak aneh.

Yang sebenarnya halus adalah, mengapa justru sekarang?

Padahal, baru dua bulan lalu Anthropic baru saja meluncurkan kartu terkuat dan termahalnya.

Dialah Fable 5 yang berada di puncak piramida Claude.

Fable 5 Terkuat, Ternyata Tak Laku

Dua bulan lalu, Fable 5 hadir dengan citra "flagship terkuat" Anthropic.

Kemampuan terkuat, harga termahal, sekaligus AI papan atas di seluruh lini produk Claude.

Biasanya, begitu flagship baru diluncurkan, perusahaan besar cenderung bermigrasi dengan cepat, mengalihkan anggaran ke model terbaru dan terkuat.

Kali ini, pola itu gagal berlaku untuk Fable 5!

Platform pembayaran Ramp melacak data konsumsi Token dari lebih dari 70.000 perusahaan di AS, dan menemukan:

Satu bulan setelah Fable 5 diluncurkan, ia hanya menyedot 6% panggilan Token perusahaan di Anthropic, dengan pangsa pengeluaran 11,4%.

Kini, setelah lebih dari dua bulan berlalu, data terbaru yang didapat FT menunjukkan, pangsa pengeluaran ini masih berkutat di sekitar 11%.

Artinya, sangat sedikit pengembang atau perusahaan besar yang benar-benar bersedia beralih ke Fable 5.

Di seberang, flagship OpenAI, GPT-5.6 Sol, pada periode yang sama merebut 25% pangsa Token dan 23% pangsa pengeluaran.

Di lapangan yang sama, pangsa model kelas atas Anthropic hanya seperempat dari pesaingnya.

Yang lebih canggung, kontribusi total pendapatan Fable 5 hanya sekitar 75% dari GPT-5.6 Sol, meskipun harganya dua kali lipat per Token.

Seberapa mahal?

Harga satuan Fable 5 dua kali lipat dari Opus 4.8 buatan Anthropic sendiri, dan 10 kali lipat dari Haiku 4.5.

Meski kuat, sebagian besar skenario harian perusahaan sama sekali tidak memerlukan level sehebat itu.

Opus 5 Rival, Bunuh Kakaknya Sendiri

Model lain Anthropic justru menjadi "pukulan telak" bagi Fable 5.

Akhir Juli, Opus 5 secara resmi hadir, harganya hanya separuh dari Fable 5, namun dalam penilaian pemrograman dan pekerjaan pengetahuan, justru mencetak skor lebih baik.

Hasil uji CursorBench 3.2 bahkan lebih gamblang——

Opus 5 mendapat skor 70% dengan komputasi maksimal, biaya per tugas $8,23. Fable 5 mendapat skor 70,5%, naik 0,5 persen poin, tapi membutuhkan $17,32.

Setara dengan membayar dua kali lipat, hanya untuk mendapatkan peningkatan 0,5%.

Hasil pilihan perusahaan tidak mengejutkan, data Ramp menunjukkan bahwa setelah Opus 5 dirilis, pengeluarannya dengan cepat melampaui Fable 5.

Tapi masalahnya, jika model flagship hanya untuk "etase pamer", pasar apa haknya memberikan valuasi $2 triliun?

Open Source dari 11% ke 62%, Hanya Empat Bulan

Selain itu, ekspansi gila-gilaan AI open source juga memberi tekanan pada Anthropic.

Statistik dari Vercel AI Gateway menunjukkan——

April, pangsa Token model open source hanya 11%. Juni, angka ini melonjak ke 29%. Data terbaru Agustus, langsung melesat ke 62%.

Hanya dalam dua bulan, dari kurang dari sepertiga melonjak menjadi lebih dari dua pertiga. Dan uang yang mereka habiskan, kurang dari 4% dari total pengeluaran perusahaan.

Dengan kata lain, model yang mengerjakan sebagian besar pekerjaan hampir tidak membutuhkan biaya.

Ini membuat posisi Fable 5 semakin canggung.

Ke dalam, Opus 5 dengan harga setengahnya sudah bisa mengejar dari belakang; ke luar, model open source terus memukul harga.

Tentu Fable 5 bisa terus bertanggung jawab mendorong batas kemampuan.

Tapi yang lebih dibutuhkan Anthropic saat ini adalah model yang benar-benar mau digunakan perusahaan dalam jangka panjang dan skala besar.

Dari sudut ini, kemunculan mendadak Marshmallow (Marshmallow) dan Melon (Melon) menjadi tidak terlalu mengejutkan.

Mereka mungkin menambal bagian paling kritis dalam "paket lengkap" Claude——

Cukup kuat, juga cukup murah; bisa pamer otot, juga harus ada yang membeli.

Referensi:

https://x.com/kimmonismus/status/2091599817084412221?s=20

https://www.ft.com/content/5ee49718-c258-4f01-aa32-7e5b76ae5245?syn-25a6b1a6=1

Artikel ini berasal dari akun WeChat "AI New Intelligence", penulis: ASI Revelation, editor: Taozi

Pertanyaan Terkait

QApa dua model AI baru dari Anthropic yang disebutkan dalam artikel, dan bagaimana performa mereka dibandingkan dengan model sebelumnya?

ADua model baru yang disebutkan adalah Claude Marshmallow-eap (kategori Opus/Opus 5.1) dan Claude Melon-eap (kategori Sonnet). Dalam tes awal, Marshmallow menunjukkan performa yang lebih kuat dengan naturalitas percakapan melebihi Opus 5, sedangkan Melon sedikit lebih rendah. Keduanya tidak berada di level kemampuan Fable 5.

QMengapa model andalan terbaru Anthropic, Fable 5, mengalami 'kegagalan' atau kurang diminati pasar?

AFable 5 kurang diminati karena harganya sangat mahal (2x lipat Opus 4.8, 10x lipat Haiku 4.5) sementara peningkatan kemampuan yang ditawarkan tidak sebanding dengan biaya tambahannya. Data menunjukkan setelah dua bulan, hanya menyumbang sekitar 11% pengeluaran token perusahaan. Opus 5 yang lebih murah bahkan memiliki kinerja yang sebanding untuk banyak tugas.

QBerdasarkan data Ramp, bagaimana perbandingan adopsi Fable 5 dari Anthropic dengan model andalan pesaingnya, GPT-5.6 Sol dari OpenAI?

AData Ramp menunjukkan bahwa Fable 5 hanya memperoleh sekitar 11% pangsa pengeluaran token perusahaan di platform Anthropic, sementara GPT-5.6 Sol dari OpenAI memperoleh 25% pangsa pengeluaran di platformnya. Dengan kata lain, adopsi model andalan Anthropic hanya sekitar seperempat dari pesaing utamanya.

QBagaimana perkembangan model AI sumber terbuka (open source) menurut data Vercel AI Gateway, dan apa dampaknya bagi model komersial seperti milik Anthropic?

AMenurut data Vercel AI Gateway, pangsa penggunaan token model sumber terbuka melonjak dari 11% pada April menjadi 62% pada Agustus. Namun, pengeluaran untuk model-model ini kurang dari 4% dari total pengeluaran perusahaan. Ini memberi tekanan besar pada model komersial seperti Anthropic, karena model sumber terbuka menangani sebagian besar pekerjaan dengan biaya yang jauh lebih rendah.

QApa kesimpulan artikel mengenai alasan Anthropic kemungkinan meluncurkan model baru seperti Marshmallow dan Melon?

AArtikel menyimpulkan bahwa Anthropic perlu meluncurkan model baru seperti Marshmallow dan Melon untuk mengisi celah dalam portofolio produknya. Mereka membutuhkan model yang tidak hanya kuat secara kemampuan, tetapi juga cukup terjangkau agar dapat diadopsi secara luas dan berkelanjutan oleh perusahaan, sehingga bisa menghasilkan pendapatan yang signifikan.

Bacaan Terkait

Proposisi Ekonomi Politik Terbesar Era AI: Robot Semakin Cakap, Bagaimana Manusia Berbagi Nilai?

Artikel dari *The Economist* memicu perdebatan dengan menyoroti kemajuan pesat China dalam robotika, AI, energi baru, dan manufaktur canggih, yang di satu sisi dikritik karena diduga mengalihkan sumber daya dari pemulihan permintaan domestik. Esai ini berargumen bahwa isu mendasarnya bukanlah tentang China atau kecepatan perkembangan teknologi, melainkan sebuah pertanyaan politik-ekonomi global yang mendesak: **bagaimana manusia membagi nilai yang diciptakan mesin ketika robot dan AI semakin canggih?** Revolusi AI mengubah logika dasar penciptaan dan distribusi kekayaan. Berbeda dengan revolusi industri sebelumnya yang tetap menempatkan manusia sebagai inti sistem produksi, AI kini mulai menggantikan pekerjaan kognitif. Jika AGI terwujud, semakin sedikit manusia yang terlibat langsung dalam penciptaan nilai, berpotensi memicu kontradiksi mendasar: produktivitas dan keuntungan perusahaan meningkat, tetapi daya beli konsumen stagnan atau turun karena berkurangnya partisipasi tenaga kerja. Masalahnya adalah terputusnya rantai penyebaran manfaat teknologi dari inovasi ke pendapatan masyarakat. Baik di China maupun secara global (misalnya, di AS dengan dominasi raksasa teknologi), kemajuan teknologi sering kali berkonsentrasi pada peningkatan nilai perusahaan dan kekayaan segelintir pemilik modal, alih-alih mendorong pertumbuhan upah dan konsumsi luas. Masa depan mungkin menawarkan tiga jalur: 1) **Kapitalisme tradisional**, di mana pemegang modal menguasai sebagian besar keuntungan AI; 2) **Kapitalisme negara**, dengan keterlibatan negara melalui investasi strategis; atau 3) **Model inovatif** seperti dana kekayaan digital, kepemilikan saham kolektif, atau bentuk pendapatan dasar baru untuk membagikan nilai tambah dari ekonomi pintar secara langsung kepada masyarakat. Bagi China, tantangannya adalah tidak hanya memenangkan persaingan teknologi, tetapi juga membangun sistem distribusi baru yang mampu mengubah kekayaan yang dihasilkan robot dan AI menjadi pertumbuhan pendapatan rumah tangga, peningkatan konsumsi, dan perlindungan sosial. Kompetisi di era AI tidak hanya soal siapa yang memiliki teknologi terkuat, tetapi terutama tentang siapa yang dapat membangun sistem ekonomi di mana kemakmuran dibagikan secara luas, sehingga kemajuan teknologi benar-benar meningkatkan kesejahteraan masyarakat banyak.

marsbit4m yang lalu

Proposisi Ekonomi Politik Terbesar Era AI: Robot Semakin Cakap, Bagaimana Manusia Berbagi Nilai?

marsbit4m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

**Algoritma yang Melatih Semua AI Dijatuhi "Hukuman Mati" oleh AI Itu Sendiri?** Para peneliti dari Tsinghua University dan Wharton School, University of Pennsylvania, baru-baru ini mempublikasikan penelitian yang menjawab pertanyaan terbuka selama 40 tahun dalam teori optimasi. Mereka membuktikan bahwa **gradient descent**, algoritma fundamental di balik hampir semua AI, memiliki batasan kecepatan konvergensi yang tidak dapat diatasi hanya dengan menyetel urutan *stepsize* (langkah pembelajaran). Inti penelitian ini adalah **bukti matematis yang dibangun oleh GPT-5.6 Sol Pro**. Duet peneliti Jianhao Ma dan Yuxin Chen memberikan target dan strategi tingkat tinggi kepada AI, kemudian berkolaborasi secara iteratif untuk menyempurnakan bukti tersebut. Mereka membuktikan bahwa **untuk setiap urutan *stepsize* non-negatif yang telah ditentukan sebelumnya, terdapat batas bawah kecepatan konvergensi gradient descent sebesar Ω(T^{-1.9319})**. Artinya, tidak peduli seberapa canggih urutan *stepsize* dirancang, kinerjanya tidak akan pernah melebihi batas ini jika struktur algoritmanya tidak diubah (misalnya, dengan menambahkan *momentum* seperti metode Nesterov). Bukti yang dihasilkan AI ini kemudian **diverifikasi sepenuhnya secara formal menggunakan Lean 4 theorem prover**, tanpa ada kesenjangan logika (*zero sorry, zero admit*). Penelitian ini menetapkan bahwa peningkatan kinerja maksimal memerlukan modifikasi pada struktur algoritma, bukan hanya penyesuaian *stepsize*. Temuan ini membuka kemungkinan bagi peneliti di mana saja untuk memanfaatkan AI sebagai asisten pembuktian teorema yang kuat.

marsbit29m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

marsbit29m yang lalu

Membongkar Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditonkan

**Ringkasan: Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditarik ke Rantai Blok** Perbincangan seputar RWA (Real World Assets) sering dimulai dengan visi sederhana: mengambil aset seperti obligasi negara, saham, atau energi, lalu mencetak token yang mewakilinya. Namun, tokenisasi hanyalah langkah awal—seperti memberi kode batang pada kontainer tanpa membangun infrastruktur pelabuhan, asuransi, atau rute pengiriman yang lengkap. Token hanyalah bukti kepemilikan yang dapat diakses, sementara DeFi (Keuangan Terdesentralisasi) menyediakan sistem operasi pasar yang sebenarnya. **Tokenisasi Hanya Kode Batang, Bukan Rantai Pasokan** Agar aset dunia nyata benar-benar berfungsi di DeFi, diperlukan enam lapisan: kepemilikan yang sah secara hukum, sumber data yang andal, aturan transfer dan penebusan yang jelas, likuiditas pasar sekunder yang dapat dieksekusi, parameter kolateral yang sesuai, serta jalur penyelesaian dan penanganan kerugian yang terpercaya. Banyak proyek RWA hanya berhenti pada lima lapisan pertama. **Empat "Jam Waktu" yang Berbeda dalam RWA** RWA beroperasi dalam beberapa sistem waktu sekaligus: blockchain menyelesaikan transaksi dalam hitungan detik, oracle memperbarui harga setiap jam atau hari, sementara bursa tradisional tutup pada malam hari dan akhir pekan. Ketidakselarasan ini menciptakan risiko "kesenjangan likuiditas" saat aset RWA yang lambat digunakan untuk mendukung kewajiban DeFi yang cepat jatuh tempo, seperti pinjaman stablecoin. Aset dengan volatilitas rendah seperti token obligasi negara bisa lebih berisiko sebagai jaminan dibanding aset kripto asli karena ketidaksesuaian waktu penyelesaian. **Likuiditas adalah Jalur Keluar, Bukan Angka TVL** Likuiditas tidak sama dengan Total Nilai Terkunci (TVL) atau janji penerbit untuk menebus aset. Likuiditas mengacu pada kemampuan untuk mengubah posisi menjadi aset penyelesaian yang dibutuhkan dalam jangka waktu yang dapat diterima, bahkan dalam kondisi tekanan pasar. Sebuah RWA memiliki tiga jalur keluar potensial: menjual ke peserta pasar lain, menebus ke penerbit, atau menggunakan aset sebagai jaminan untuk pinjaman. Model strategi harus menghitung nilai keluar dalam skenario stres, bukan nilai buku resmi. **Leverage Menciptakan Utilitas, Tetapi Juga Kerapuhan** Manfaat ekonomi sebenarnya dari RWA datang melalui leverage—kemampuan untuk menggunakan aset sebagai jaminan untuk meminjam. Namun, leverage juga menjadi titik di mana asumsi tersembunyi berubah menjadi kerugian nyata. Rasio jaminan (collateral ratio) tidak boleh hanya didasarkan pada volatilitas historis, tetapi juga harus mempertimbangkan faktor seperti keterlambatan penebusan, risiko custodian, dan konsentrasi kepemilikan. **Risiko RWA adalah Jaringan Hubungan** Risiko RWA harus dimodelkan sebagai grafik hubungan yang mencakup arus kas dasar, entitas hukum, penerbit, custodian, oracle, pasar sekunder, mekanisme penebusan, pool stablecoin, protokol pinjaman, dan modal penanggung. Kegagalan di satu node dapat dengan cepat menyebar ke seluruh sistem. Pemantauan berkelanjutan terhadap sinyal seperti antrian penebusan, kedalaman pasar, dan perilaku market maker sangat penting. **Masa Depan: Melampaui Obligasi Negara** Sementara tokenisasi obligasi negara adalah pintu masuk yang baik, batas-batas baru terletak pada aset seperti daya komputasi (GPU, sewa) dan energi. Aset-aset ini membawa set risiko yang berbeda dan membutuhkan model ekonomi yang disesuaikan. Demikian pula, tokenisasi saham dan kontrak berkelanjutan (perpetuals) akan menjadi ujian besar, menghubungkan kepemilikan saham global dengan leverage asli kripto, tetapi juga menciptakan risiko yang saling terkait tinggi. **Kesimpulan: Token Hanyalah Awal** Tanpa DeFi, tokenisasi RWA memiliki nilai terbatas—terutama dalam distribusi dan transparansi. Peluang sebenarnya muncul ketika aset ini menjadi bagian dari pasar modal yang terbuka dan dapat diprogram, di mana mereka dapat digunakan sebagai jaminan, untuk lindung nilai, dan dalam strategi terstruktur. Visi jangka panjang bukanlah "men-tokenisasi segalanya," tetapi menciptakan sistem di mana aset produktif dunia nyata dapat diakses dan dikelola oleh perangkat lunak, dengan modal yang mengalir tanpa henti dan risiko yang dikelola pada kecepatan pasar itu sendiri. **Token hanyalah kode batang. Pasar adalah mesin yang sebenarnya berjalan.**

marsbit44m yang lalu

Membongkar Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditonkan

marsbit44m yang lalu

Trading

Spot
活动图片