В апреле Anthropic представил предварительную версию модели Mythos. Эта модель не была открыта для широкой публики, поскольку в ходе тестирования она продемонстрировала исключительные способности в области кибербезопасности и поиска уязвимостей, самостоятельно обнаружив тысячи критических уязвимостей нулевого дня, которые в случае утечки могли бы быть использованы для злонамеренных атак.
Чтобы ограничить применение этих возможностей исключительно оборонительными сценариями, Anthropic запустил проект «Стеклянное крыло» (Project Glasswing), предоставив доступ только 12 ключевым партнерам по безопасности, таким как Apple, Google, Microsoft, и более чем 40 провайдерам критически важной инфраструктуры, с контролируемым использованием на всех этапах.
Сама эта операция — сначала заблокировать, а затем анонсировать — уже создала ажиотаж.
Два месяца спустя, 10 июня в пекинское время, Anthropic официально представил Fable 5 и Mythos 5.
Судя по результатам тестов, они набрали наивысшие баллы практически во всех бенчмарках, особенно в области программной инженерии и выполнении длительных задач, значительно опередив другие модели.
Но обсуждение этой модели быстро вышло за рамки её мощности.
Fable 5 и Mythos 5 фактически используют одну и ту же базовую модель. Разница в том, что Fable 5 предназначена для обычных пользователей, а Mythos 5 по-прежнему остаётся в руках доверенных партнёров по безопасности. Одна и та же модель, два набора правил, для двух разных групп пользователей — это впервые в линейке продуктов Anthropic.
Более того, обычные пользователи получают не полную версию. Anthropic добавил к Fable 5 внешний классификатор безопасности: как только запрос касается чувствительных направлений, таких как кибербезопасность, биохимия, дистилляция моделей и т.д., система автоматически переключается на предыдущую, менее мощную модель Opus 4.8.
Ценообразование также заслуживает внимания: $10 за ввод и $50 за вывод на миллион токенов, что, по словам компании, примерно в два раза дороже, чем у Opus 4.8. Начиная с 23 июня, Fable 5 также будет удалена из подписочных планов Pro, Max и других. Чтобы продолжить её использование, пользователям потребуется дополнительно расходовать кредиты.
По отдельности эта комбинация мер выглядит логичной. Слишком мощные возможности — поэтому ограничения по безопасности; более высокие затраты — поэтому повышение цен; чувствительность к рискам — поэтому поэтапный выпуск. Но вместе они посылают более тонкий сигнал. Это отличается от логики конкуренции последних лет, когда компании, разрабатывающие большие языковые модели, стремились к скорости и открытости, пытаясь охватить как можно больше пользователей. Anthropic же выбирает активное сужение входа, превращая ограничения в часть продуктовой стратегии.
Итак, эта модель, названная беспрецедентно «самой мощной», — это миф?
01. Заметное улучшение возможностей, автоматическое понижение уровня вызывает споры
Независимо от градации, сначала посмотрим на реальные возможности.

Программная инженерия стала ключевой особенностью этого обновления от Anthropic. В тесте SWE-Bench Pro Fable 5 набрала 80,3%. Этот тест в основном проверяет, может ли модель находить баги в реальных репозиториях GitHub, понимать контекст и писать рабочий код для исправления. 80,3% означают, что на каждые 5 реальных инженерных проблем Fable 5 решает 4.
В рейтинге Terminal-Bench 2.1 Fable 5 набрала 88,0%, обойдя Codex CLI от OpenAI. Примечательно, что Fable 5 — это универсальная модель, а Codex CLI — это вертикальный инструмент, созданный специально для программирования, поэтому разрыв между ними лучше отражает её программистские способности.
Но настоящий разрыв виден в FrontierCode Diamond, тесте, который оценивает, может ли код, созданный моделью, соответствовать стандартам качества кодовых баз производственного уровня. Fable 5 набрала 29,3%, тогда как у Opus 4.8 только 13,4%, а у GPT-5.5 — всего 5,7%. Все три данных предоставлены Anthropic официально, данные по GPT-5.5 получены в результате их внутреннего тестирования.
В последние годы способность ИИ-моделей писать код постоянно улучшалась, но долгое время оставалась в тупике: код может работать, но его сложно поддерживать; он может проходить бенчмарки, но в реальных проектах всё равно возникают частые проблемы.
Прорыв Fable 5 в этом измерении показывает, что Anthropic в этом обновлении улучшил не только способность решать задачи, но и продвинул модель в сторону реальной инженерной поставки.
Программист Ли Ся рассказал «AIX Finance», что код, сгенерированный ИИ, часто страдает от несвязности контекста. На начальном этапе модель может точно понимать требования, но в длительных задачах легко забывает информацию, что приводит к высоким затратам на последующее обслуживание.
По его мнению, у Fable 5 заметно улучшилась логическая связность в длительных задачах, аналогичные задачи по кодированию могут быть выполнены за один раз, с более высокой точностью. Однако, по сравнению с Opus 4.8, Fable 5 генерирует код медленнее, цепочка рассуждений длиннее, общая скорость отклика снизилась.
Визуальные возможности также улучшились. По словам Anthropic, Fable 5 может извлекать точные цифры из сложных научных диаграмм, а также восстанавливать исходный код приложения непосредственно из скриншота веб-страницы. Компания также продемонстрировала практический случай: Fable 5 прошла игру «Pokémon FireRed», используя только скриншоты игрового процесса, без вспомогательных инструментов. Предыдущей модели для выполнения аналогичных задач требовалась сложная вспомогательная система.
Что касается длинного контекста и памяти, официальная позиция такова: чем сложнее и длиннее задача, тем более очевидным становится преимущество Fable 5.
Кроме того, ещё одним ключевым направлением стали науки о жизни. Anthropic сообщил, что модель анализа данных одноклеточных организмов, построенная на основе Mythos 5, охватывает 138 видов и превосходит по производительности аналогичную модель, недавно опубликованную в журнале «Science», при этом количество параметров составляет лишь одну сотую от последней.
Если судить только по результатам тестов, общие возможности действительно вышли на новый уровень.
Теперь посмотрим за пределы тестовых баллов.
Fable 5 оснащена классификатором безопасности: как только запрос пользователя касается направлений кибербезопасности, биохимии или дистилляции моделей, система автоматически переключается на Opus 4.8 для ответа и уведомляет пользователя о понижении модели. По официальным данным, более 95% повседневных диалогов не вызывают срабатывания, задачи вроде написания текстов, программирования, анализа в основном не затрагиваются. Однако, реальный опыт может различаться в зависимости от сценария использования.
На практике эту границу довольно легко пересечь. Ли Ся упомянул, что он хотел протестировать функциональность ИИ Siri на Mac внутри страны, для чего требовалось изменить некоторые системные параметры серийных номеров, и Fable 5 прямо отказалась выполнять операцию. В настоящее время настройки классификатора довольно консервативны, возможны ложные срабатывания, компания заявила, что будет постоянно их корректировать.
Но Anthropic также раскрыл ещё один уровень ограничений: для запросов, связанных с разработкой больших моделей, таких как построение конвейера предварительного обучения, проектирование инфраструктуры распределённого обучения и т.д., модель будет в фоновом режиме снижать качество вывода, не уведомляя об этом пользователя.
В целом, Fable 5 действительно продвинулась по всем ключевым показателям, но механизм автоматического понижения уровня в некоторой степени влияет на удобство использования.
02. Самая мощная модель доступна не всем
В этом обновлении моделей Anthropic использовал одну и ту же базовую модель, упаковав её в два продукта для двух разных групп.
Mythos 5 остаётся в рамках проекта «Стеклянное крыло», доступ открыт только для 12 ключевых партнёров по безопасности, таких как Apple, Google, Microsoft, и более 40 провайдеров критически важной инфраструктуры, ограничения по кибербезопасности и бионаправления сняты. Fable 5 же предназначена для пользователей с подпиской.
В дальнейшем Anthropic также планирует открыть для проверенных исследователей доверенный канал в бионаправлении, предоставив версию Fable 5 без ограничений по биологии и химии.
Это затрагивает проблему, с которой индустрия больших языковых моделей раньше не сталкивалась: когда возможности модели достаточно автономны для обнаружения уязвимостей, полный выпуск становится риском.

Источник изображения / pexels
Это объясняет, почему Fable 5 и Mythos 5 разделены на две версии. Раньше градация моделей основывалась на параметрах — разница в размере означала разницу в возможностях. Теперь модели с одинаковым количеством параметров также градируются, но по порогу доверия.
Независимый разработчик Чжань Бо считает, что с точки зрения безопасности эта логика вполне разумна. Возможности уровня Mythos по поиску уязвимостей, если их без ограничений открыть для частных лиц, значительно снизят стоимость атак и могут быть легко использованы в злонамеренных целях. Сначала заблокировать, а затем постепенно открывать доверенный доступ — на данный момент самый безопасный путь.
Но безопасность объясняет только причину разделения. Другой вопрос в том, получают ли выгоду все обычные пользователи, которым доступна Fable 5?
Судя по результатам тестов и кейсам, опубликованным Anthropic, это обновление в первую очередь служит программистам и инженерным командам.
Чжань Бо использовал Fable 5 для помощи в оптимизации своего проекта интерпретируемого языка, написанного на Rust. В сценарии веб-сервиса он сравнил его с FastAPI на Python и Hono на Node.js. Используемый с Fable 5 интерпретатор занимал в памяти всего 9,8 МБ, тогда как FastAPI и Hono занимали 43,3 МБ и 63,0 МБ соответственно, при этом показатели пропускной способности и задержки также были лучше.
Он считает, что одну и ту же задачу Fable 5 может выполнить быстрее и с лучшим результатом. По сравнению с ценой, разработчики больше ценят качество результата. Если модель может значительно улучшить результат проекта, высокая цена приемлема.
Ли Ся также отметил, что для программистов качество генерации модели напрямую коррелирует с доходом. Чем выше качество результата, тем заметнее повышение эффективности и тем больше отдача. Улучшение возможностей модели напрямую конвертируется в качество проекта и экономию времени, что естественно усиливает готовность платить.
Но в другом сценарии использования вывод будет иным.
Блогер по ИИ Сюй Цзылун привёл в пример своё повседневное использование: его работа включает написание кода, анализ данных и написание научных статей. По его мнению, на данный момент возможности больших моделей в написании кода избыточны, а текстовые возможности недостаточны. Для таких групп, как научные работники, создатели контента, специалисты в области права и финансов, основные потребности в ИИ сосредоточены в понимании китайского языка, написании длинных текстов и обработке документов.
Чжань Бо отметил, что текущая тенденция заключается не в том, что пользователи выбирают модель, а в том, что модель отбирает пользователей. Активные пользователи-программисты отсеиваются для высокопроизводительных моделей, а обычные пользователи с низкой нагрузкой направляются к более экономичным альтернативам. Это говорит о том, что ИИ перестаёт быть универсальным инструментом, а становится инструментом, который слоями отсеивает пользователей с разной платёжеспособностью и интенсивностью использования.
Даже самая мощная модель оправдывает свою стоимость только в руках тех, кому она действительно нужна.
03. Наступает ли эпоха, когда ИИ станет недоступным?
Цена API для Fable 5 составляет $10 за ввод и $50 за вывод на миллион токенов, что в два раза дороже, чем у Opus 4.8, и является самой высокой среди всех доступных публично передовых моделей в мире.

Сравнение цен API основных больших моделей
Но по-настоящему стоит обратить внимание не на удвоение цены, а на изменение способа оплаты.
После запуска Fable 5 пользователи с подписками Pro, Max, Team и другими могли пользоваться ею бесплатно в течение двух недель. Начиная с 23 июня, модель будет удалена из подписочных планов, и для продолжения использования потребуется дополнительная покупка кредитов с расчётом по тарифам API. Использование Fable 5 в рамках подписки также будет расходовать в два раза больше квоты, чем Opus 4.8.
Бесплатный пробный период с последующим удалением из подписки также посылает сигнал: перевести пользователей с фиксированной ежемесячной платы на оплату по объёму. Преимущество подписки — определённость, пользователь знает, сколько тратит в месяц. Оплата по объёму выгоднее для платформы: чем больше используется, тем больше доход, верхний предел расходов пользователя снимается. Проще говоря, Anthropic хочет сказать пользователям: самые передовые вещи изначально не должны быть включены в ежемесячную плату.
Момент этого перехода также заслуживает внимания. 1 июня Anthropic тайно подала в SEC проспект для IPO с оценкой в 96,5 млрд долларов, целью является выход на биржу уже в октябре этого года. С начала года до конца мая годовой доход Anthropic вырос с 9 млрд долларов до 47 млрд долларов, из которых Claude Code принёс более 2,5 млрд долларов, причём корпоративные клиенты составили подавляющую часть дохода.
Компании, готовящейся к IPO, необходимо продемонстрировать рынку способность к росту выручки и ценовую власть. Выделение самой мощной модели из фиксированной подписки и направление высокоценных пользователей на оплату по объёму логично с точки зрения финансового нарратива.
В то время как китайские модели делают совершенно обратное.
В конце мая DeepSeek объявил о постоянном снижении цены на API V4-Pro на 75%. Xiaomi последовала примеру, снизив цену на MiMo-V2.5-Pro на ошеломляющие 99%, практически выровняв цены с DeepSeek.
С одной стороны, DeepSeek опускает цены до минимума, с другой — Anthropic поднимает потолок. У разных игроков разные стратегии.
Снижение цен китайскими моделями, с одной стороны, является результатом высвобождения технологических преимуществ: изменилась базовая архитектура, сэкономленное пространство используется для завоевания большего рынка.
Логика Anthropic прямо противоположна. Ей не нужно завоёвывать рынок низкими ценами, сама высокая цена является фильтром, оставляя только высокоценных пользователей, готовых платить за передовые возможности.
Сюй Цзылун считает, что в будущем ИИ будет становиться всё дороже, потому что рост спроса намного превышает рост предложения. Вычислительные мощности связаны с электричеством, чипами, обучением моделей — их рост слишком медленный. В будущем вычислительные мощности ИИ станут инфраструктурой, подобной 5G, но, в отличие от 5G, предложение вычислительных мощностей гораздо более ограничено, чем пропускная способность, соответственно, и цена будет расти.
С точки зрения бизнес-модели, в индустрии ИИ начинает формироваться иерархическая структура, подобная ранним этапам облачных вычислений. На нижнем уровне находятся высокостандартизированные универсальные возможности, цена которых стремится к нулю, доступные всем и монетизируемые за счёт объёмов; на верхнем уровне — передовые возможности, контролируемые небольшим числом поставщиков, с высокой концентрацией ценовой власти, монетизируемые за счёт стоимости одного клиента. Цена на универсальные возможности будет продолжать снижаться, но премиум за передовые возможности сохранится надолго.
От градации возможностей до иерархии оплаты — индустрия ИИ повторяет путь, пройденный облачными вычислениями. Дешёвых моделей становится всё больше, лучшие модели становятся всё дороже.
* По просьбе респондента Ли Ся — это псевдоним.
Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «AIX Finance», автор: Лэй Цзин, редактор: Цзинь Юйфань






