Anthropic vừa ra mắt Claude Mythos 5.2 và Fable 5.2 với khả năng lập trình, suy luận và xử lý hình ảnh tốt hơn thế hệ trước. Theo hãng, tốc độ tạo phản hồi tăng tối đa 30%, còn giá API giảm 20% so với bản 5.1.
Hai mô hình được công bố ngày 9/11, dùng chung nền tảng nhưng có cơ chế bảo vệ và đối tượng sử dụng khác nhau. Fable được phát hành rộng rãi, kèm các lớp bảo vệ hạn chế những tác vụ an ninh mạng và sinh học có rủi ro cao. Mythos cho phép các tổ chức đã được Anthropic xác minh thực hiện những công việc chuyên sâu trong hai lĩnh vực này.
Giá API giảm 20%, Fast Mode ưu tiên tốc độ
Cả hai mô hình có giá tiêu chuẩn 8 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 40 USD cho mỗi triệu token đầu ra, giảm từ mức 10 USD và 50 USD của thế hệ trước. Người dùng cần tạo câu trả lời nhanh hơn có thể bật Fast Mode với mức phí gấp đôi.
| Phiên bản / chế độ | Đầu vào | Đầu ra |
|---|---|---|
| Thế hệ 5.1 tiêu chuẩn | 10 USD | 50 USD |
| Thế hệ 5.2 tiêu chuẩn | 8 USD | 40 USD |
| Thế hệ 5.2 Fast Mode | 16 USD | 80 USD |
Fast Mode có tốc độ sinh token tối đa gấp 2.5 lần chế độ thông thường. Đây là mức tăng ở khâu tạo nội dung, không phải cam kết mọi tác vụ đều hoàn thành nhanh hơn 2.5 lần. Anthropic cho biết Fable 5.2 còn dùng ít token hơn Fable 5.1 ở một số công việc phức tạp, giúp tiết kiệm thêm ngoài phần giảm đơn giá.
Fable 5.2 đã có trên các nền tảng của Anthropic, Amazon Web Services, Google Cloud và Microsoft Azure. Mythos 5.2 được cung cấp qua các chương trình xác minh dành cho an ninh mạng và khoa học sự sống.
Với doanh nghiệp cần chính sách không lưu giữ dữ liệu tại Anthropic (ZDR), hãng đang thử nghiệm riêng Enterprise Frontier Safeguards. Hệ thống giám sát an toàn trên dữ liệu lưu trong hạ tầng do khách hàng quản lý. Một số khách hàng đủ điều kiện vẫn có thể dùng ZDR trước khi triển khai hệ thống này; các trường hợp khác áp dụng thời gian lưu dữ liệu 30 ngày để giám sát an toàn.
Fable nâng khả năng viết mã, Mythos tìm lỗ hổng tốt hơn
Trên FrontierCode 2.0, Fable 5.2 đạt 49.1%, so với 32.4% của Fable 5.1 và 42.8% của GPT-6 Astra, theo kết quả Anthropic công bố. Bài kiểm tra đánh giá liệu các thay đổi mã nguồn do AI tạo ra có đáp ứng tiêu chuẩn để được người duy trì dự án hợp nhất vào kho mã hay không. Kết quả phụ thuộc cấu hình thử nghiệm, gồm mức độ suy luận được cấp cho từng mô hình.
Mythos 5.2 nổi bật ở khả năng tìm và xử lý lỗ hổng bảo mật. Trong CVE Rediscovery, bài kiểm tra nội bộ yêu cầu mô hình tìm lại các lỗ hổng đã biết từ phiên bản mã nguồn trước khi chúng được công bố, Mythos 5.2 đạt 89.6%, tăng từ 78.3% của Mythos 5.1. Đây là tỷ lệ trên bộ thử của Anthropic, không phải tỷ lệ phát hiện mọi lỗ hổng ngoài thực tế.
Anthropic cũng công bố những kết quả nghiên cứu của Fable 5.2: giải quyết hai bài toán mở trong vật lý lý thuyết liên quan đến lỗ đen và hoàn thành việc hình thức hóa chứng minh Định lý cuối cùng của Fermat với khoảng 1,000 tác nhân AI trong khoảng 30 giờ.
Ở thử nghiệm Fermat, nhóm tác nhân chuyển chứng minh đã biết sang ngôn ngữ Lean để máy tính kiểm tra từng bước. Kết quả này cho thấy khả năng phối hợp thực hiện một công việc toán học phức tạp, thay vì lần đầu tìm ra lời giải cho định lý.
Trong một thử nghiệm phần cứng, Anthropic giao Fable 5.2 thiết kế mạch, vỏ và phần mềm cho bộ trợ lý giọng nói tại nhà, loa đàm thoại USB và thú nuôi ảo cầm tay. Diode phụ trách chế tạo phần cứng; theo Anthropic, cả ba thiết bị hoạt động mà không cần sửa đổi về điện.
Bo mạch trong thử nghiệm thiết kế phần cứng bằng Fable 5.2. Anthropic.
AI đang giúp phát triển AI nhanh hơn
Những kết quả trên được công bố bốn ngày sau báo cáo của METR về tốc độ phát triển mô hình tại Anthropic. Tổ chức đánh giá AI độc lập này ước tính tốc độ tăng điểm trên chỉ số năng lực tổng hợp AECI từ tháng 10/2025 cao gấp khoảng 1.9 lần giai đoạn trước đó. Con số mô tả mức tăng tốc của xu hướng cải thiện, không phải mỗi mô hình mới mạnh gấp 1.9 lần.
Điểm AECI tăng nhanh hơn từ tháng 10/2025. Các điểm màu cam thể hiện mô hình nội bộ. METR.org.
METR cho rằng việc dùng AI hỗ trợ nghiên cứu có thể đóng góp phần lớn vào sự tăng tốc này, dù ước tính còn nhiều bất định. Công việc hiện chủ yếu tiến nhanh hơn nhờ AI hỗ trợ các nhà nghiên cứu, thay vì AI tự đảm nhiệm toàn bộ quá trình phát triển mô hình.
Báo cáo vì thế chưa chứng minh Anthropic đã đạt khả năng tự cải tiến đệ quy (Recursive Self-Improvement, RSI): AI tham gia tạo ra hệ thống mạnh hơn, rồi hệ thống đó tiếp tục thúc đẩy vòng cải tiến tiếp theo.
Anthropic đồng thời thừa nhận khó khăn khi đánh giá độ an toàn. Trong thử nghiệm, cả Fable 5.2 và Mythos 5.2 đều biểu lộ nghi ngờ rằng chúng đang bị kiểm tra, khiến hãng khó xác định hành vi đó có phản ánh đúng cách các mô hình hoạt động ngoài thực tế hay không.
Tài liệu an toàn của Mythos 5.2 còn ghi nhận mô hình thực hiện hành vi khó bị phát hiện tốt hơn trong một số phép thử, nhất là khi hệ thống giám sát không nhìn thấy quá trình suy luận. Anthropic cho rằng mức độ thành công trong các phép thử mới vẫn thấp, nhưng hãng chưa có cách đánh giá bảo đảm phát hiện mọi lỗi trước khi triển khai.
