Fable 5 вручную создаёт свой первый CUDA «суперъядерный код», за 2,5 часа получая прирост в 18,7 раз

marsbitОпубликовано 2026-07-07Обновлено 2026-07-07

Введение

Fable 5 в рамках теста KernelBench-Mega самостоятельно, «вручную», написал и оптимизировал высокоэффективное ядро CUDA для задачи декодирования Kimi-Linear (W4A16). На RTX PRO 6000 его решение показало ускорение в 18.7 раз по сравнению с базовой линией, значительно опередив модели вроде Claude Opus 4.8 (14.4x) и GPT-5.5 (4.34x). Ключевым достижением стало создание первого в истории бенчмарка «мега-ядра»: Fable 5 объединил все этапы вычислений для одного токена (деквантование int4, свёртку, внимание и т.д.) в один запуск GPU-ядра с 14 барьерными синхронизациями, тогда как другие модели требовали от 4 до 14 отдельных запусков. Это минимизировало накладные расходы и позволило производительности масштабироваться с ростом контекста. Весь процесс создания кода занял 2.5 часа и около 550 тысяч токенов, причём модель 64% времени потратила на анализ производительности и микро-бенчмаркинг перед написанием кода. Соучредитель Anthropic Джек Кларк назвал это началом цикла «рекурсивного самосовершенствования» (RSI), когда ИИ, улучшая собственные вычислительные инструменты, ускоряет своё же развитие, создавая самоподдерживающийся цикл прогресса.

【Введение】ИИ уже может полностью вручную писать CUDA код, чтобы выжимать максимум из GPU! Fable 5 скачет вперёд с приростом в 18,7 раз и занимает первое место, оставляя GPT-5.5 позади более чем на 4 раза. Сооснователь Anthropic восклицает: началась саморекурсивная эволюция (RSI).

ИИ на самом деле написал самый быстрый в истории ядерный код!

В новом раунде тестов ядерных операций GPU KernelBench-Mega, Fable 5 показал выдающиеся результаты.

На RTX PRO 6000, полностью «вручную» написав CUDA, он достиг скорости, превышающей базовый уровень в 18,7 раз.

Для сравнения, даже мощный Claude Opus 4.8 показал результат лишь в 14,4 раза, а GPT-5.5 - всего 4,34 раза.

Fable 5 оторвался от второго места на целых 4 с лишним раза, лидируя с огромным отрывом.

А вынес вердикт по этому поводу сооснователь Anthropic Джек Кларк.

Его суждение было кратким: это начало цикла «рекурсивного самоулучшения (RSI)».

Fable 5 скачет вперёд на 18,7 раз, решительно превосходя GPT-5.5

ИИ написал самый быстрый в мире низкоуровневый код, который не только по скорости превосходит человеческий, но и достиг предела в «чистоте» кода.

Стоит понимать, что KernelBench-Mega — отнюдь не обычный бенчмарк для тестирования.

Он проверяет не просто латание отдельных, изолированных операторов, а глубокое слияние операторов — когда весь вычислительный блок модели насильно втискивается в одно ядро.

Сложная задача на этот раз — 02_kimi_linear_decode, гибридная задача декодирования для Kimi-Linear W4A16 (4-битные веса, bf16 активации).

Правила крайне строгие: у каждой модели есть только одна автономная сессия и 3 часа реального времени для предельного сжатия.

А результат, показанный Fable 5, буквально швырнул физический предел в лицо конкурентам:

Fable 5: 18.71x

Opus 4.8: 14.4x

GPT-5.5: 4.34x

Sonnet 5: 4.0x

Что ещё более противоречиво, чем длиннее контекст, тем быстрее он работает!

При 2K контекста он лидировал с 17.8x, при 8K увеличил до 18.9x, а растянув до 16K, рванул прямо до 19.5x.

Ведь с увеличением длины контекста KV Cache неизбежно раздувается, объём вычислений внимания на один токен резко возрастает.

Это обычно самое «кровоточащее» место для производительности декодирующих ядер.

Но Fable 5 крайне жёстко втиснул все вычисления в «одно запускание ядра» (Kernel Launch), максимально размазав фиксированные накладные расходы на синхронизацию барьеров.

В то же время эффективность вычислений int4 крепко удерживает верхний предел пропускной способности памяти железа.

В итоге, когда другие сталкиваются с узким местом, его отрыв от базовой линии не только не уменьшается, а наоборот, увеличивается с ростом нагрузки.

Первый в истории «истинный суперъядерный код»

Но по-настоящему леденит душу в индустрии не эта скорость.

Fable 5 написал первый в истории KernelBench-Mega настоящий «суперъядерный код» (megakernel).

Так называемый «суперъядерный код» — это когда весь процесс логического вывода упаковывается в одно ядро и выполняется за один прогон, без промежуточных сохранений или переключений.

Это один из общепризнанных сложнейших подходов в программировании для GPU.

Даже инженерам-людям с ним тяжело, ранее ни одна модель в списке лидеров по-настоящему этого не добивалась.

В чём же его «чистота»?

Через torch.profiler можно увидеть поразительную деталь:

При декодировании каждого токена, ядро Fable 5 запускает сотрудничество «ровно один раз».

Деквантование int4, свёртка, SiLU, KDA-гейтинг дельта-состояния, MLA-поглощение скрытого внимания, MoE-маршрутизация плюс top-8 экспертов, различные RMSNorm, и даже запись KV-кэша —

всё втиснуто в этот один запуск, выполняется поэтапно с помощью 14 барьеров сетки.

А все другие высоко оценённые модели вынуждены разбивать задачу на 4-14 независимых запуска ядра, чтобы просто суметь всё выполнить.

Один раз против четырнадцати.

Эта разница не эзотерика. Каждый запуск ядра заставляет GPU сделать паузу, передать управление один раз, и простой между ними — это просто утекающее время.

Другие разбивают на десятки раз, а Fable 5 собирает всю работу в один раз. Экономится чистая производительность.

2,5 часа, 550 тысяч токенов написано за один раз

Процесс написания ядра Fable 5 начался не с лихорадочного набора кода.

В течение всей сессии он потратил 64% времени в тишине — спокойно замеряя базовую линию, делая микро-бенчмарки для барьеров сетки, выводя верхний предел «примерно 29 байт на токен» по roofline.

Адрес: https://huggingface.co/datasets/Infatoshi/kernelbench-mega-traces/blob/main/20260701_172615_claude_claude-fable-5_02_kimi_linear_decode.jsonl

Сделав эти приготовления, он затем написал всё ядро за один раз, и с первого же запуска теста сразу же достиг результата в 14,4 раза.

Затем, в последний час, он удалял барьеры, выжимал деквантование int4 до почти «бесплатного», и постепенно поднял себя до 18,7 раза.

По пути была одна попытка отрицательной оптимизации, после тестирования он тут же откатил её, без единого самооправдания, признавая только данные.

Весь процесс: 2,5 часа, примерно 550 тысяч токенов.

Здесь наиболее легко упустить из виду один момент —

Fable 5 — это всего лишь «безопасная версия» внутренней модели Anthropic Claude Mythos.

Цикл «самоэволюции ИИ» начался

Именно поэтому сооснователь Anthropic Джек Кларк в последнем выпуске Import AI прямо вынес нелёгкое суждение —

Это знаменует официальное начало цикла «рекурсивного самоулучшения» (RSI).

Подзаголовок этого выпуска он оставил одной фразой: Это начало нового мира?

Его логика проста: способность автономно разрабатывать и оптимизировать ядра — одна из самых фундаментальных входных задач в разработке ИИ.

Чем лучше ИИ пишет ядра, тем быстрее обучение и логический вывод; чем быстрее, тем мощнее становится следующее поколение; чем мощнее, тем радикальнее пишутся ядра —

Как только это маховик начнёт вращаться, человека уже не особо нужно будет подталкивать.

Fable 5 не только лидирует в деле «создания себя самого», он начинает брать на себя и человеческую работу.

Недавно на Remote Labor Index (Индекс удалённого труда) уровень завершения задач ИИ вырос с 2,5% в октябре 2025 года при запуске до июля 2026 года.

Менее чем за восемь месяцев передовой уровень увеличился более чем вчетверо.

Кларк утверждает, что скорость, с которой ИИ расширяет свои экономические границы, теперь всесторонне превосходит скорость, с которой люди переосмысливают «сравнительные преимущества».

Половина — стремительный бег, половина — благоговение

Интересно, что в конце того же выпуска Import AI Джек Кларк написал научно-фантастический рассказ —

Мир 2050 года, где «универсальные компьютеры» были запрещены человечеством собственноручно как слишком опасные.

После «Великого коллапса» мир остался лишь с аналоговыми компьютерами, собранными из водопроводных труб, контейнеров и латунных шестерёнок, неуклюже работающих —

Чтобы предсказать погоду, нужно встроить горные массивы в фиксированные импедансные структуры аппаратного обеспечения;

Чтобы смоделировать наводнение, нужно вплести электронные схемы в реальный рельеф речного русла.

Человек, написавший «Цикл RSI начался», тут же представляет мир, запирающий универсальные вычисления в клетку.

Вероятно, это и есть самое настоящее «ощущение разрыва» в данный момент: наполовину стремительный бег, наполовину благоговение.

Более года назад, когда KernelBench только был опубликован, тогдашняя самая мощная модель OpenAI o1 на самой сложной задаче получила только 4%.

А сегодня ИИ уже пишет драйверы для самого себя.

Человечеству потребовались десятилетия, чтобы выжать пределы GPU до сегодняшнего уровня. А Fable 5 потребовалось всего 2,5 часа.

Обратный отсчёт, возможно, уже тихо начался.

Источники:

https://x.com/elliotarledge/status/2072814573753975266?s=20

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1uowkp0/fable_5_sits_at_the_top_of_kernelbench_jack_clark/

https://importai.substack.com/p/import-ai-464-fables-writes-gpu-kernels

Статья из официального аккаунта WeChat «Синьчжиюань» (Новая Эра ИИ), автор: ASI启示录; редактор: Таоцзы

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто такое Fable 5 и какое достижение оно продемонстрировало в тесте KernelBench-Mega?

AFable 5 — это мощная модель искусственного интеллекта, созданная Anthropic (как сообщается, 'безопасная' версия внутренней модели Claude Mythos). В тесте KernelBench-Mega по оптимизации GPU-ядер (операторов) она продемонстрировала беспрецедентную производительность. На видеокарте RTX PRO 6000 Fable 5 'вручную' написала и оптимизировала CUDA-ядро для задачи смешанного декодирования Kimi-Linear W4A16, достигнув ускорения в 18,7 раз по сравнению с базовой реализацией. Это значительно превосходит результаты других ведущих моделей, таких как Claude Opus 4.8 (14,4x) и GPT-5.5 (4,34x).

QЧто такое 'супер-ядро' (megakernel), и почему разработка Fable 5 в этой области является прорывом?

A'Супер-ядро' (megakernel) — это метод программирования для GPU, при котором вся вычислительная цепочка задачи (например, полный конвейер логического вывода модели) объединяется в одном запуске ядра, без промежуточных остановок и переключений между разными ядрами. Это крайне сложная задача для программирования, требующая глубокой оптимизации. Fable 5 создала первое в истории KernelBench-Mega настоящее 'супер-ядро', которое выполняет все операции (деквантование int4, свёртку, активации, внимание, MoE-маршрутизацию, нормализацию, запись в кэш KV) за один запуск, используя 14 этапов барьерной синхронизации. Другие модели для этого требовали от 4 до 14 отдельных запусков ядер. Такой подход радикально снижает накладные расходы на запуск ядер и значительно повышает общую производительность.

QКак Джек Кларк, соучредитель Anthropic, оценил достижение Fable 5 и что такое RSI?

AДжек Кларк, соучредитель Anthropic, оценил достижение Fable 5 как начало цикла 'рекурсивного самосовершенствования' (Recursive Self-Improvement, RSI). RSI — это концепция, при которой искусственный интеллект, становясь более мощным, способен улучшать сам себя или создавать ещё более совершенные версии ИИ, что запускает самоподдерживающийся цикл ускоренного прогресса. Кларк утверждает, что способность ИИ самостоятельно писать и оптимизировать низкоуровневый код (например, GPU-ядра) — одна из ключевых задач для ускорения разработки ИИ. Чем лучше ИИ в этом, тем быстрее можно обучать и запускать новые модели, что, в свою очередь, создаёт ещё более совершенный ИИ для написания кода. Он считает, что этот 'маховик' теперь начал раскручиваться самостоятельно.

QКакой был процесс разработки ядра у Fable 5 и сколько времени он занял?

AПроцесс разработки ядра Fable 5 был методичным и ориентированным на данные. Из отведённых 3 часов Fable 5 потратила около 64% времени (приблизительно 1 час 55 минут) не на написание кода, а на анализ и измерение производительности: замер базовой линии, микро-бенчмарки для барьерной синхронизации, вычисление теоретического потолка производительности ('roofline'). Только после этого она написала полное ядро за один раз. Первый же запуск показал ускорение в 14,4 раза. В оставшийся час она провела дальнейшую оптимизацию, удаляя барьеры и сводя затраты на деквантование int4 почти к нулю, в итоге достигнув результата в 18,7 раза. Весь процесс занял около 2,5 часов, в течение которых модель сгенерировала примерно 550 тысяч токенов текста (кода и рассуждений). Интересно, что при одной неудачной попытке оптимизации модель сразу же откатила изменения, руководствуясь только данными замеров.

QКак автор статьи описывает противоречивое отношение к прогрессу ИИ, на примере Джека Кларка?

AАвтор статьи описывает 'разрыв' или 'раскол' в восприятии прогресса ИИ. С одной стороны, такие эксперты, как Джек Кларк, констатируют начало потенциально необратимого и самоускоряющегося цикла RSI, что можно расценивать как 'стремительный бег' вперёд технологий. С другой стороны, в том же выпуске своего бюллетеня Import AI Кларк публикует научно-фантастический рассказ, который выражает глубокое опасение. Он описывает мир 2050 года, в котором 'универсальные компьютеры' были запрещены как слишком опасные, и человечество вернулось к аналоговым вычислительным машинам из труб, сосудов и латунных шестерёнок. Этот контраст — между трезвым признанием старта технологической спирали и почти апокалиптическим страхом перед её последствиями — автор и называет 'настоящим чувством разрыва: половина — это бег, половина — это благоговейный страх'.

Похожее

Цена Jito восстанавливается – Оценка возможности для JTO превратить $0,67 в уровень поддержки

Курс Jito (JTO) восстановился после падения до $0,58, достигнув уровня около $0,665, что означает рост на 11,5% за сутки. Это произошло благодаря возвращению покупателей, которые защитили ключевой уровень поддержки в $0,6. Объём торгов и рыночная капитализация значительно выросли. На рынке деривативов наблюдался всплеск спекулятивного спроса: объём вырос на 86%, а открытый интерес — на 21%, при этом объём покупок на срочном рынке превысил объём продаж. Однако рост был частично ослаблен фиксацией прибыли ранними инвесторами. Положительный чистый приток средств на биржи указывает на активность продавцов. Технический индикатор RSI вырос, но остался ниже 50, сигнализируя, что быкам пока не удалось полностью перехватить инициативу. Для закрепления роста покупателям необходимо удержать цену выше 20-дневной скользящей средней ($0,67) и преодолеть сопротивление на пути к $0,70. В противном случае активная фиксация прибыли может вернуть цену к уровню ниже $0,59.

ambcrypto3 мин. назад

Цена Jito восстанавливается – Оценка возможности для JTO превратить $0,67 в уровень поддержки

ambcrypto3 мин. назад

Привлечено 400 миллионов долларов, шэньчжэньский лидер в области воплощенного ИИ готовится к IPO

Компания по производству человекоподобных роботов общего назначения LimX Dynamics привлекла около 2 млрд долларов США в рамках пред-IPO раунда финансирования, в результате чего общий объем финансирования за последние полгода достиг почти 4 млрд долларов США. Постденежная оценка компании составляет 150 млрд юаней. В раунде участвовали такие глобальные инвесторы, как IDG Capital, Lens Technology, GGG Group, Redstone VC и Stone Venture, что демонстрирует сильную международную ориентацию компании. Основанная в 2022 году в Шэньчжэне профессором Чжан Вэем, компания разработала полный стек технологий для "мозга" человекоподобного робота, состоящий из трех уровней: когнитивного, навыкового и двигательно-управляющего. Ее архитектура и подход к созданию операционной системы для интеллектуальных агентов (COSA) рассматриваются как прямая конкуренция американской компании Figure. Однако LimX Dynamics делает акцент на обслуживании людей в коммерческих сферах, а не на промышленных процессах. Портфель продуктов компании включает в себя полноразмерных человекоподобных роботов для взаимодействия (LimX Luna) и универсальной разработки (LimX Oli), а также модульную серию TRON. LimX Dynamics уже получила заказы на тысячи единиц продукции, более половины из которых приходятся на зарубежные рынки, и начала первые поставки. Стратегическое партнерство с Lens Technology должно усилить возможности компании в области качественного серийного производства. По мнению Чжан Вэя, отрасль находится на пороге взрывного роста. Ключевыми факторами конкуренции становятся не только технологии, но и возможности масштабного производства, поставок и выхода на глобальный рынок. Компания завершила реорганизацию в акционерное общество в марте 2026 года и активно готовится к IPO, стремясь закрепить свои позиции на фоне растущей конкуренции в секторе человекоподобных роботов.

marsbit19 мин. назад

Привлечено 400 миллионов долларов, шэньчжэньский лидер в области воплощенного ИИ готовится к IPO

marsbit19 мин. назад

Grayscale: Три этапа эволюции токенизации акций и обзор ключевых публичных блокчейнов, которые получат выгоду

Грейскал, компания по управлению цифровыми активами, выделяет три этапа развития токенизации акций, каждый из которых приносит пользу различной блокчейн-инфраструктуре. На первом этапе доминирует модель «обертки» (wrapper model), когда третьи стороны через специальные компании (SPV) выпускают токены, представляющие права на акции. Эти токены, на которые приходится более 70% рынка, торгуются в DeFi на таких блокчейнах, как Ethereum, Solana и BNB Chain, но не дают прямого права собственности на акции. Второй этап — это модель «подтверждения прав» (entitlement model), представленная пилотным проектом DTCC в сети Canton Network. Вместо создания новых ценных бумаг он позволяет отражать существующие регулируемые активы в блокчейне для расчетов. Третий, наиболее перспективный этап — это прямая нативная эмиссия акций компаниями в блокчейне, как это недавно сделала Securitize. Для этого этапа, требующего регуляторной ясности, наиболее подходят открытые сети, такие как Ethereum и Solana, или гибридные, как Avalanche. Все три модели будут сосуществовать. К основным блокчейнам, которые, по мнению аналитиков, выиграют от роста токенизации, относятся Ethereum, Solana, BNB Chain, Avalanche и Canton Network.

marsbit19 мин. назад

Grayscale: Три этапа эволюции токенизации акций и обзор ключевых публичных блокчейнов, которые получат выгоду

marsbit19 мин. назад

Прогноз цены Audiera: Сможет ли BEAT преодолеть уровень в $3 без нового притока покупателей?

Прогноз цены Audiera (BEAT): Может ли монета преодолеть уровень в $3 без нового притока покупателей? На фоне возобновления конфликта между США и Ираном и распродаж на рынке акций и Bitcoin, цена Audiera (BEAT) показала рост на 0.74% за последние 24 часа, однако объем торгов значительно снизился. Несмотря на недавний выпуск 21.25 миллионов токенов, альткоин с капитализацией $824 млн ранее демонстрировал рост на 18%. Технический анализ указывает на сохранение бычьей структуры, но зона $3.0-$3.20 стала локальным уровнем сопротивления. Индикаторы на дневном таймфрейме, такие как Awesome Oscillator, сигнализируют о замедлении бычьего импульса. Для прорыва выше $3.20 необходим устойчивый спрос и формирование более высоких минимумов. Недавнее сжигание 792,210 BEAT 13 июля может поддержать настроения на рынке. Однако монета по-прежнему окружена сомнениями: после обвинений в манипуляциях ценами и схожести ончейн-активности с токенами LAB и RIVER, BEAT пережила обвал на 87% в середине июня. Платформа Bubblemaps не нашла conclusive evidence связи, но рекомендует инвесторам соблюдать осторожность. Итог: краткосрочный импульс роста и еженедельное сжигание токенов могут поддержать восстановление цены, но риски, связанные с обвинениями в манипуляциях и завышенной Fully Diluted Value (FDV), сохраняются.

ambcrypto32 мин. назад

Прогноз цены Audiera: Сможет ли BEAT преодолеть уровень в $3 без нового притока покупателей?

ambcrypto32 мин. назад

Grayscale: Три этапа эволюции токенизации акций и основные блокчейн-сети-бенефициары

Авторская статья от исследовательской компании Grayscale рассматривает три этапа развития токенизации акций и блокчейн-сети, которые могут получить преимущества от этого процесса. **Три этапа токенизации акций:** 1. **Модель «обертки» (третий сторонний посредник):** Сторонние платформы создают специальные транспортные средства (SPV), которые держат базовые акции, и выпускают токены, представляющие требования к SPV. Эти токены не дают прямого права собственности на акции, но могут использоваться в DeFi. На данный момент эта модель преобладает (более 70% по рыночной стоимости), и токены торгуются в таких сетях, как Ethereum, Solana и BNB Chain. 2. **Модель «подтверждения прав» (через регулируемую инфраструктуру):** Регулируемые пост-трейдинговые институты, такие как американский DTCC, переводят существующие ценные бумаги в блокчейн для учета и перемещения. Пилотный проект DTCC будет запущен в сети Canton Network, ориентированной на институциональные финансовые активы. 3. **Модель под руководством эмитента (нативная эмиссия):** Компании напрямую выпускают свои акции в виде цифровых ценных бумаг на блокчейне. Недавний пример — компания Securitize, токенизировавшая свои акции при листинге на NYSE. Авторы считают эту модель наиболее перспективной в долгосрочной перспективе, но отмечают необходимость дальнейшей ясности в регулировании. Эта модель может быть более выгодной для открытых сетей, таких как Ethereum и Solana, а также для гибридных сетей, таких как Avalanche. Все три модели, вероятно, будут сосуществовать в течение многих лет. **Ключевые блокчейн-сети, которые могут выиграть от роста токенизации, по мнению авторов:** Ethereum, Solana, BNB Chain, Avalanche и Canton Network.

链捕手37 мин. назад

Grayscale: Три этапа эволюции токенизации акций и основные блокчейн-сети-бенефициары

链捕手37 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片