当地时间 9 月 1 日，Anthropic 推出 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1。Anthropic 在官方博客里表示，一家投资机构被一个软件崩溃问题困扰了很久，工程师始终查不出原因，使用其他 AI 模型也试过，但是全都没有答案。后来他们让 Fable 5.1 试了一下，终于找到了问题根源。
这恰好说明了一个趋势，那就是新一代模型正在从回答问题走向解决问题。Fable 5.1 在 Terminal-Bench-Science 0.1 基准测试中得分为 52.6%，比上一代翻了超过一倍。在编码测试中提升了 13%。它还设计了成功率接近 50% 的蛋白质结合剂，将七个开源模型的 GPU 推理速度最高提升了 2.5 倍，并使用 NASA 三十多年前的雷达数据绘制了一张高精度金星地图。
但是这次发布最值得注意的，也许不是某个分数。Anthropic 此次推出了两个版本的模型：Fable 5.1 面向所有用户开放，Mythos 5.1 只面对经过审核的机构开放。两个模型能力是相同的，区别在于安全限制的严格程度大小。Mythos 5.1 放开了更多的限制，能够处理网络安全和生命科学领域的敏感任务。Anthropic 称，Mythos 5.1 模型是“我们发布过的模型中网络能力最强的”。
价格也降了一些，Fable 5.1 的缓存读取费用降低了大约 75%，每百万的 token 只需 0.25 美元。对于常规任务来说，整体的成本比 Fable 5 降低了约 25%。对于那些大量使用 AI 智能体的复杂任务来说，节省的成本更多，最高能够达到 45%。
Fable 5.1 还可以自己设计蛋白质，Anthropic 团队给了它访问开源蛋白质设计工具的权限，让它尝试设计可以高亲和力地结合靶点的蛋白质。它所提交的设计被送到两个外部机构做实验验证，结果显示在三个靶点之上，它设计的蛋白质结合亲和力比此前蛋白质设计竞赛中的最佳作品超出了 10 倍。它的成功率接近了 50%，而此前蛋白质设计的典型成功率仅有 10% 到 15%。这 12 个靶点上的每一个设计，无一例外都被外部实验室验证为有效结合物。
在计算生物学的领域，Fable 5.1 还做了另一件事，它重新写了七个开源深度学习模型的 GPU 内核代码，把这些模型的推理速度提升了最高 2.5 倍，并且输出结果完全一致。
对于生物学家来说，这种速度上的提升意味着成本的大幅下降。在常规实验之中，这些模型有时需要运行数千次，优化之后的模型可以将 GPU 成本降低 30% 到 60%。以前这类优化通常需要一个性能工程团队花费数周时间，对于高校的学术实验室来说往往负担不起，Fable 5.1 则只用了几天，并且只依据公开的源代码。
Fable 5.1 还绘制了一张关于金星的地图，它基于 NASA 的麦哲伦探测器三十多年前拍摄的雷达图像，训练出来了一个神经网络，重新地绘制了金星表面三分之一区域的高分辨率地形图。
其实之前已经有一张覆盖五分之一行星的地图，但是分辨率是 10 到 20 公里。Fable 5.1 的此次新地图将细节推进到 2 到 3 公里，高度精度提升了 25%。这张地图以知识共享许可协议的形式发布，能够为 NASA 即将开展的 VERITAS 和 ESA 的 EnVision 任务提供了参考。
在这些能力的背后，是来自基础设施的支撑。Anthropic 在此次发布模型的前一天，刚刚签了一份 350 亿美元的算力租赁协议，合作方是云服务企业 Lambda。几天前，它还签署了另一份 450 亿美元的协议，合作企业是 Nscale。光就这两笔交易，就锁定了接下来数年的大规模算力。
Anthropic 之所以愿意在模型推理成本上降价，部分的原因就在这里，因为它需要用更低的 API 价格吸引更多开发者，与此同时用大规模基础设施来摊薄单位成本。
据了解，Lambda 为 Anthropic 提供的基础设施将部署在美国得克萨斯州 Nueces 县一个正在建设的数据中心，并将由 Hut 8 Corp. 负责建设，英伟达也将持有该园区的租约。这个特殊安排可能就是为了降低 Lambda 和 Anthropic 的财务风险。其中，Hut 8 的 Nueces 县园区总容量为 1 吉瓦，里头的 704 兆瓦已租给一家未具名客户，后来被证实租户是英伟达。
安全机制也调整了，此前开发者经常抱怨 Anthropic 的安全护栏过于严格，导致很多无害请求被拦截，Fable 5.1 在这方面做了一些改进，与生物和医学相关的安全拦截一下子减少了 85%。
在网络安全的领域，防御性任务拦截减少了大约 60%。企业客户还将获得一项新功能，叫作 Enterprise Frontier Safeguards，它的做法是企业将数据存储在自己的云上，无需存在 Anthropic 的服务器。
任何的人工审查都默认由 Anthropic 的客户自己完成，这相当于给企业客户带来了一个零数据保留的隐私方案，与此同时 Anthropic 仍然能检测和阻止模型的滥用行为。这项功能是与 100 多家客户以及亚马逊云科技、谷歌云、微软 Azure 等云合作伙伴合作开发的，未来将分阶段推出。
Anthropic 还针对模型蒸馏发布了新的防御措施，蒸馏是一种使用高级模型输出来训练低成本模型的方法，有时会被大规模地滥用。在新的防御措施之下，新的 API 账户不再能够通过多轮对话编辑 Claude 的上下文历史来提取其思考过程。此前这是一个常见的蒸馏手段，现在等于被堵上了。这一变化也将逐步推行，现有的账户暂时不受影响，不过未来全部用户都将适用。
此次 Fable 5.1 和 Mythos 5.1 的发布，呈现了一个正在改变的趋势：模型能力的确在持续提升，但是竞争已经从单纯的分数竞争，转向了成本、安全、隐私以及实际解决问题能力的综合较量。
参考资料：
https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1
https://siliconangle.com/2026/09/01/anthropic-launches-claude-fable-5-1-inking-35b-cloud-deal-with-lambda/
https://www.axios.com/2026/09/01/anthropic-releases-new-models-cost-structures-and-safeguards
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