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11 月 9 日，Anthropic 发了两个模型：Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2。
先说个容易忽略的点：这俩是同一个底层模型。
Fable 面向所有人，套了网络安全和生物安全的防护罩；Mythos 是同一个模型拆掉那层罩子，只开放给通过审核的网络安全和生命科学机构。
同一个脑子，两副面孔。
但真正让圈里炸锅的，不是跑分，是一个具体的活。
费马大定理。
这道题 1637 年被写在一本书的页边，1994 年被怀尔斯证明出来，然后全世界数学家花了三十年，把它翻译成计算机能验证的形式化语言。
Anthropic 之前试过一次，用一个未发布的研究版本，配专门的工具框架，还有人类研究员全程指导，花了 11 天。
这次，Fable 5.2 调度了大约 1000 个 Agent，30 小时，几乎没人插手。
而且是从一个很短的提示开始的。这 1000 个 Agent 自己商量出了协作机制，没有用数学参考资料，只靠一系列中间定理来判断进度到哪儿了。
最后，行动 token 用量降到原来的三分之一，生成的证明文本长度缩到七分之一。
对照实验更有意思：同样的 1000 个 Agent 配置换成 Opus 5.5，18 小时做完 26%，30 小时基本没再往前走。
同样的组织规模，换了个"人"，结果差出一个量级。
这说明什么？说明瓶颈不在"能不能并行"，在"每个个体够不够强"。一千个平庸的人凑一起，成不了怀尔斯；一千个够强的，能。
其他几个活也顺手做了：
解决两个黑洞相关的开放问题，其中一个能追溯到 2003 年——物理学家早就有思路，但计算太繁琐，一直没人算完。它基本自主算完了，还给出了新结果。
从零设计了三个能工作的电子设备。完成了几个原本"不可行"的软件迁移。8 天搓出一个操作系统。
生物这边，Mythos 5.2 去预测腺相关病毒（AAV）的衣壳结构。这东西由几十条蛋白质链组成，比单个蛋白质难得多。它的做法是写代码调两个开源折叠模型，分组预测，再用已知的对称性把结果拼起来——34 个天然和人工设计的衣壳，猜对 28 个。
注意这个动作：它不是自己硬算，是找工具、调工具、整合结果。
这才是"会干活"的样子。
跑分上，Fable 5.2 在 AA Intelligence Index v5 拿了 65 分，全榜第一。ARC-AGI 3 冲到 81%。FrontierCode 2.0 里，High effort 的成绩和 Opus 5.5 的 Max effort 打平，成本只有一半。
机器人这块也意外地能打：RoboDojo 双臂仿真基准，平均成功率 64.9%。一个通用模型，不是专门为机器人训的。
然后是最实际的部分：价格。
输入每百万 token 8 美元，输出 40 美元。上一代是 10 和 50。
降了 20%。同时输出速度最高提了 30%。
还有个可选的 Fast Mode，速度能到 2.5 倍，价格翻倍：16 和 80。要不要为速度多付一倍，看你跑什么。
能力强了、快了、还便宜了——这种组合在模型发布里不常见。通常是强了就要涨。
为什么这次敢降？因为它正处在 IPO 路演窗口。参数好看、价格好看，故事才好讲。能力是产品，价格是姿态。
安全这块也有变化，值得单独提一句。
Fable 5.2 的防护罩和上一代一样强，但误封少了约 55%。用过 Claude 的人应该有体感——以前问点稍微敏感的技术问题，动不动就被挡回来，得换个说法绕。这次是真治了点洁癖。
另外加了史上最强的反蒸馏防护，还专门做了一套针对"沙箱逃逸"的评估。
Mythos 5.2 那边更猛。内部 CVE Rediscovery 评测跑了 1829 个已公开漏洞，它比 Opus 5.5 多找出 10.2%，比 Mythos 5.1 多 14.4%。有家安全公司测试发现，它确认的漏洞里有六分之一，其他前沿模型一个都没找到。
还有个细节挺关键：以前的模型有大约 1/20 的概率夸大漏洞严重性，Mythos 5.2 一次都没夸大。
安全工具最怕的就是虚报。报一百个假的，第九十九个真的也没人信了。
回到 API 使用这件事
Fable 5.2 的 API ID 是 claude-fable-5-2，Claude 各平台、AWS、Google Cloud、Azure 都能调。国内开发者想直接用，还是老几样麻烦：网络、支付、账号。
aadclaw.com 就是干这个的：Claude 官方原价 1.5 折、倍率 1，国内直连不用翻墙，OpenAI、Gemini、DeepSeek 同一个 key 全调。上面那套"1000 个 Agent 并行"的玩法，本质是烧 token，单价和稳定性比什么都重要。
🎁 注册即送 5 美元试用金，够你拿 Fable 5.2 跑几个真任务，再决定要不要上量。
最后留个问题。
1000 个 Agent 自己商量出协作机制，30 小时做完人类团队 11 天的工作。你觉得这是"工具变强了"，还是"组织方式变了"？
我更倾向后者。单体模型再强，也只能一个一个任务串着跑；能复制一千份、自己分工，才是另一个量级。
评论区说说你的看法。身边有在跑 Agent 编排的，把这篇转给他，值得一起拆。
蓝核科技
参考资料：Anthropic 官方发布与 System Card、36氪、IT之家相关报道
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