【文章标题】:[AINews] Claude Fable/Mythos 5.1:新SOTA模型问世,缓存价格直降75%但输出token量激增70%

【文章正文】: 随着Astra显然终于为全面发布预热(在经历一个月的 自我节奏控制 后, @sama 和 @openai 再次发文提及),模型发布的轮盘赌又打开了熟悉的叙事窗口, Grok 4.7 和 Gemini Flash 3.8 也即将登场。但这或许不是定义今日发布的最佳方式…这场更新当前世界最佳模型的发布已收获超1200万浏览量:

基准测试表不言自明:

虽然单token定价与Fable/Mythos 5相同,但 缓存读取价格直降75% …这对长会话/长上下文用户是天大好消息,不过据Artificial Analysis观察输出token使用量增加了1.7倍,导致 单任务净成本总体上升20% (详见下文回顾)。

同时别忘了 World Labs的Astra发布 ——迄今为止我们见过最震撼的世界模型发布,放在平日绝对能轻松登上头条。您可以通过我们的播客了解李飞飞和Justin Johnson的愿景,追溯从Marble到Astra的历程,以及我们曾探讨过的世界模型真正潜力:

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AI推特回顾 头条:Fable 5.1与Mythos 5.1发布及反响

事件经过 Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1作为编程与知识工作的新旗舰模型。

Anthropic通过 @claudeai 直接官宣,将其定位为”全球最先进的编程与知识工作模型”

Anthropic产品/工程团队通过 @mikeyk 特别强调Fable 5.1的自主多步工作能力:“可独立运行的复杂多步工作”,着重突出编程、知识工作和长期问题解决

Anthropic维持Fable 5.1的列表定价: 输入/输出/缓存写入分别为每百万token 10/50/12.5美元 ,同时将 缓存读取价格削减75%至0.25美元/百万token ,该数据获 @mikeyk 、 @Teknium 确认,并由 @ArtificialAnlys 独立量化

早期基准测试截图和系统卡摘录引发大量讨论,特别是围绕 Terminal-Bench-Science、SWE-family评估、HLE、FrontierCode和Artificial Analysis ,经由 @StevenDillmann 、 @scaling01 、 @ArtificialAnlys 传播

社区分析得出关键解读: Fable与Mythos 5.1可能是相同底层权重,仅安全/路由行为不同 (非不同基础模型),据 @eliebakouch 及后续 @nrehiew_ 观点

用户反应呈现多极分化:对编程/规划能力和语气给予极高赞誉,但也抱怨 速率限制、安全防护误报、订阅UX和模糊的基准展示 ,经由 @danshipper 、 @theo 、 @kimmonismus 、 @GregKamradt 、 @kylebrussell 和 @eliebakouch 反馈

官方声明与模型定位 Anthropic的官方信息直截了当:Fable 5.1针对困难、委派、长期视野的工作,而Mythos 5.1是其知识工作配套版本。主要发布帖见 @claudeai 。Anthropic员工的补充说明强调:

通过 @mikeyk 介绍 自主长期任务 能力

通过 @mikeyk 说明 改进的真实性/更好的失败报告 (“当卡住时会如实告知而非谎报成功”)

通过 @alexalbert__ 定位的 新企业级控制功能 ,特别是 企业前沿防护(EFS) ,被称为企业环境中”ZDR++“的智能体可观测方案

用户(特别是 @danshipper )重点指出的 零数据保留支持 ,视为重要采用解锁点

官方宣传重点并非”更强的基准模型”,而是”可用的自主工作者”——在缓存智能体场景下足够快速、经济且具备企业兼容性。

这一定位至关重要,因为Fable 5曾因”强大但不实用”的评价饱受争议(该评价在反馈中反复出现)。Dan Shipper将先前的批评总结为Anthropic”在数据中心造了个几乎不可用的超级天才”,并认为5.1版本通过 @danshipper 解决了速度慢、冗长和语气尴尬问题。

技术细节与数据 核心公开/定价细节 来自 @ArtificialAnlys :

上下文窗口: 100万token

模态: 文本+图像输入

定价: 与Fable 5保持一致 输入:10美元/百万token 输出:50美元/百万token 缓存写入:12.5美元/百万token

缓存读取价格: 从1.00美元降至0.25美元/百万token ( 75%降幅 )

Artificial Analysis指出该缓存降价对需要反复读取提示的智能体工作流有实质好处。

Artificial Analysis头条结果 同样来自 @ArtificialAnlys :

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