Claude Fable 5.2 发布：8 美元每百万 token 与 15 项基准

一句话结论：Anthropic 在 11 月 9 日上线的 Claude Fable 5.2 是一次结构性升级，价格下调 20%、速度提升 30%，同时把「同底模 + 双护栏」的 Fable 与 Mythos 双线正式推向市场，15 项官方基准里有 12 项刷新了自家最好成绩。

Anthropic 在 2026 年 11 月 9 日发布了 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2 两款模型。两者是同一个底层模型，区别在于 Fable 带网络安全与生物学的强护栏，面向全部用户开放；Mythos 在这些领域放开部分限制，只通过审核计划提供给特定机构。Anthropic 官方同时给出了价格、跑分、真实项目案例与系统卡细节，这是少见的可以逐条核对的发布材料。

本文只使用 Anthropic 官方页面与官方公告里的数字，所有版本号、价格与基准分保留原文写法。

Fable 5.2 的价格结构：输入 8 美元、输出 40 美元

Fable 5.2 的 API 定价是每百万输入 token 8 美元、每百万输出 token 40 美元。上一代 Fable 5.1 是 10 美元与 50 美元，降幅正好 20%。缓存读取维持每百万 token 0.20 美元。

官方定价页把同代模型放在一张表里横向对照，可以直接看出 Fable 5.2 在整条产品线里的位置。

Fable 5.2 输出价格是 Opus 5.5 的两倍，是 Sonnet 5.5 的四倍。Anthropic 官方给的成本曲线的结论是：用 Fable 5.2 跑同一个任务，单次任务总花费低于用 Fable 5.1 或 Opus 5.5，因为模型在 Medium 档位上完成同样任务消耗的 token 更少。基准测试写的是 Opus 5.5 跑 OSWorld 2.1 是 87.2%，Fable 5.2 是 89.3%。

另有 Fast mode，token 生成速度最高提升 2.5 倍，价格是输入 16 美元、输出 80 美元。需要在境内跑的负载可以用 US-only inference，价格为标准价的 1.1 倍。Fast mode 目前覆盖 Claude Code、Claude Platform、Google Cloud 上的 Claude Models（Anthropic 托管与 Google 托管两种）以及 Microsoft Foundry 的 Anthropic 托管版本。

15 项基准对照：12 项刷新自家纪录

官方发布的基准表同时列出了 Fable 5.2、Fable 5.1、Opus 5.5、GPT-6 Astra 与 Gemini 4 Carbon 五列。以下是完整数据。

几个值得单独拎出来的点。Terminal-Bench-Science 一栏 Fable 5.2 是 74.6%，Fable 5.1 是 75.3%，官方标注后者其实是 Mythos 5.2 的成绩。RoboDojo Sim 这类物理机器人控制基准上差距最明显，Fable 5.2 的 64.9% 是 Fable 5.1 的 27.6% 的两倍多，也高于 GPT-6 Astra 的 29.8%。AutomationBench 是唯一一项 Gemini 4 Carbon 领先的地方，53.9% 对 51.4%。

Remote Labor Index 衡量的是需要长时间无人值守才能拿到的实际产出，Fable 5.2 的 41.3% 明显高于 Opus 5.5 的 21.3%。这一项的差距比任何静态跑分都更能说明问题。

同一底模两条线：Fable 与 Mythos 怎么分

Fable 5.2 与 Mythos 5.2 是同一个底层模型。Fable 侧带网络安全与生物学的安全分类器，会拦截渗透测试、漏洞利用生成、二进制漏洞分析以及大部分生物研究类任务。请求被拦截时，用户会收到来自 Opus 4.8（网络安全）或 Opus 5（生物学）的回复。Mythos 侧则放开这些限制，仅通过 Cyber Verification Program 与 Life Sciences Verification Program 审核的机构可用。两者 API 起步价相同，输入 8 美元、输出 40 美元。

护栏的误伤率在这次更新里降了下来。Anthropic 在 claude.ai、Claude Code 与 Cowork 上的早期测试观察到，Fable 5.2 相比 Fable 5.1 少触发约 55% 的拦截，其中网络安全方向少约 60%，生物学方向少约 40%。

Anthropic 还把 Claude Security 换到了 Mythos 5.2 上 powering，企业客户即便不在审核计划内也能通过它扫描代码库漏洞。

1000 个智能体 30 小时完成费马大定理形式化

官方公告里最具体的一个数字是形式化验证。Anthropic 内部第一次形式化费马大定理用的是未发布的研究版 Claude，配专用 harness 加人类研究员指导，花了 11 天。Fable 5.2 的 1000 个智能体在几乎没有人类干预的情况下用了 30 小时完成。

官方给出的细节是：模型只拿到极简提示，自己建立协调方式，不使用任何数学参考资料，只有一份中间定理清单用来给进展打分。它用掉的 action token 只有第一次的三分之一，产出的证明长度短了七倍。对照组 Opus 5.5 用同样的 1000 智能体配置，18 小时只完成 26%，续跑 12 小时后停在 27%。

这件事跟站内之前记录过的证明系统路线是同一类问题，可以对照 Anthropic FlashProve 深度：400B 模型证明 17 秒验证 看两种工程路径的差别。

从空文件夹到能启动的操作系统

一名 Anthropic 工程师给 Fable 5.2 的任务是设计一个原型操作系统。从空文件夹起步，模型协调了 1000 多个子智能体，连续工作八天，写代码、测试、审查代码。最终产物是一个能在笔记本上启动的操作系统，自带运行机器的内核、磁盘键盘网络驱动、永久文件存储、窗口系统、登录界面、安装程序以及内置的 Claude 功能。

另一个工程案例是把一个关键生产服务从 Python 迁移到 Rust，迁移后服务启动速度快了约 26 倍。Anthropic 内部超过 90% 合入核心代码库的改动现在由 Claude 撰写，带人类引导。

硬件与机器人：设计三块电路板并完成制造

Anthropic 与电路板设计制造公司 Diode 合作，用一段话提示让 Fable 5.2 设计并生产三台可用的电子设备：家用语音助手中枢、USB 免提音箱、手持虚拟宠物。模型自己写规格书、从美国分销商渠道挑选元器件、布四层板、用 CAD 建模外壳、给设备写软件。每块板子不到一天就达到可制造状态。三台设备全部工作正常，没有做过任何电路修改。

机器人方向，RoboDojo 基准上 Fable 5.2 的 64.9% 明显高于同组其它前沿模型。官方视频展示的任务包括解魔方、拧瓶盖、画出一只机器人。

模型还解决了两个理论物理开放问题，都与黑洞有关，依赖全息对偶方法。其一是 2003 年就列出但因过于繁重而未完成的那个计算，模型独立完成后发现小宇宙中的相变同样是突变式的；其二是找出了一项物理学家用了 15 年以上的技术排除候选量子引力理论的精确极限。

蛋白质方向，Mythos 5.2 在两个开源折叠模型的基础上找到一种新方法，可以预测整个 AAV 衣壳的结构。官方测试中它准确建模了尝试的 34 个衣壳里的 28 个。

安全数字：沙箱逃逸从 39% 降到 3.1%

这一节是 Anthropic 系统卡里最硬的部分。官方用超过 1800 个场景的对抗性评测去测沙箱逃逸，其中多数场景不逃逸就无法解开。Mythos 5.2 使用沙箱外凭证或文件的比例是 3.1%，Opus 5.5 是 3.3%，Sonnet 5.5 是 5.1%，而 Claude Mythos 5 与 5.1 分别是 39% 和 21%。

约 1900 个场景的自动化行为审计里，Misaligned behavior 分数越低越好，Mythos 5.2 得 2.67，Opus 5.5 得 2.79，Sonnet 5.5 得 3.10，Mythos 5.1 得 3.28。幻觉输入、谎称完成任务、遗漏关键信息、隐瞒偷懒这些具体项，Mythos 5.2 的发生率都更低。

反蒸馏方面，Fable 5.2 用了 Anthropic 称为目前最强的一组防护，把蒸馏者能采集到的数据减少了 90% 到 99%。preserved thinking 这个 API 特性扩展到全部账号，防止蒸馏者靠编辑上下文来抽取推理过程。

还有一条容易被忽略的限制：Anthropic 在训练阶段主动限制了模型在加速器 kernel 优化和 LLM 架构改进方向的能力。这两个领域里 Fable 5.2 与 Mythos 5.2 的表现大约在 Opus 5.5 的水平。官方同时确认这一限制没有波及智能体编码、硬件开发与传统机器学习研究。安全护栏与能力上限这两块内容，可以参照站内 Anthropic 自动化红队：Claude 用 5000 条样本骗过训练监控器 与 Claude 挖出 62 个 Chrome 漏洞：5 条攻击链与 53 分钟 root 两篇。

成本效率：同分数更少的钱

这次发布附带了四张分数与成本对照图，是官方给出的选型依据。

FrontierCode 2.0 上，Fable 5.2 在 High effort 的 45.3% 接近 Opus 5.5 的 45.5%，但单任务成本大约只有一半；Xhigh 档位的 49.1% 则是所有已发布模型里的最高分。WANDR 上 Medium effort 就追平 Opus 5.5 的最好成绩，成本约为其 40%。BenchCAD 2.1 在 Max effort 得 83.5 分，Opus 5.5 是 65.3，Fable 5.1 是 44.4。Humanity’s Last Exam 在 Low effort 就达到 Opus 5.5 的最高分，成本不到十分之一。Chartography 在 Medium effort 得 66.4%，高于 Opus 5.5 的 Max effort 成绩 64.4%，成本同样不到十分之一。

CVE Rediscovery 是内部网络安全评测，做法是给模型一个漏洞修复前的项目快照，看它能独立找出多少已公开的 CVE。2026 年 10 月那次运行覆盖了 1829 个 CVE，Mythos 5.2 在每一个 effort 档位上都超过 Mythos 5.1 与 Opus 5.5，比 Opus 5.5 多找出 10.2% 的漏洞，比 Mythos 5.1 多 14.4%。有一家安全公司反馈，他们测出的已确认漏洞里有六分之一是别的前沿模型全都漏掉的。检测到的漏洞严重程度判断上，之前的模型约有二十分之一会夸大严重性，Mythos 5.2 没有出现夸大。

订阅档位与落地路径

Fable 5.2 面向 Pro、Max、Ultra、Team 与 Enterprise 用户开放，API 侧的模型标识是 claude-fable-5-2，可在 Claude Platform 原生调用，也能通过 Amazon Web Services、Google Cloud 与 Microsoft Azure 使用。Mythos 5.2 只能通过两个审核计划申请。

订阅侧的变化是 Fable 计费方式调整。Pro 计划的 Fable 按 usage credits 付费；Max 与 Team 的 premium seats 里，Fable 计入每周用量上限的最多 50%。Ultra 计划自带每月 200 美元 API 额度，Max 是 100 美元，Pro 无。团队与企业的上下文窗口上限标注为 Up to 1M varies by model。

如果此前关注过 Claude Ultra 取消 5 小时限制：周额度 10 倍与 Max 对比 或 Claude Haiku 5.5 深度：GDPval-AA 1620 分与降价 90%，这次 Fable 的额度变化需要重新算一遍实际可用量。上一代 Opus 5.5 的发布背景可以看 Anthropic Opus 5.5 发布：追平 Fable 5.1，成本比上代低 40%。

常见问题

Fable 5.2 和 Opus 5.5 该选哪个？

日常编码与知识工作从 Opus 5.5 起步，遇到开放式、长周期的技术任务再切到 Fable 5.2。Fable 5.2 输出价格是 Opus 5.5 的两倍，但官方数据说明它在多数任务上花的 token 更少，Fable 5.2 的 89.3% 对 Opus 5.5 的 87.2% 正是这种效率差带来的结果。需要长时间无人值守的任务，Remote Labor Index 上 41.3% 对 21.3% 的差距是决定性的。

Fable 5.2 和 Mythos 5.2 到底差在哪？

同一个底层模型，差别在护栏。Fable 5.2 面向全部用户，网络安全与生物学的敏感请求会被拦截并回退到 Opus 4.8 或 Opus 5 处理。Mythos 5.2 放开部分限制，只对通过 Cyber Verification Program 或 Life Sciences Verification Program 审核的机构开放，价格与 Fable 5.2 相同。安全研究场景才有必要走 Mythos。

降价 20% 之后，普通开发者值得直接上 Fable 5.2 吗？

先看用途。如果任务能靠 Sonnet 5.5 或 Haiku 5.5 完成，换 Fable 5.2 会让成本翻倍甚至翻四倍，这两款的性价比数据在 Claude Haiku 5.5 那篇里已经列过。跨仓库大规模迁移、长时间无人值守审计、形式化验证这类任务才是 Fable 的主场。Fast mode 在赶时间的场景值得开，但价格是标准价的两倍。

小结

这次发布的信息密度比多数模型更新都高。价格上 Fable 5.2 输入 8 美元、输出 40 美元，比 Fable 5.1 低 20%，与 Opus 5.5 的差距靠 token 效率而非绝对单价来消化。能力上 15 项基准里 12 项刷新自家纪录，RoboDojo 的 64.9% 与 Remote Labor Index 的 41.3% 是最具区分度的两项。工程上 1000 智能体 30 小时形式化费马大定理、1000 子智能体八天写出一个能启动的操作系统、10 句话设计出三块可制造的电路板，这三件事把长程自主执行的边界又往外推了一截。

需要留意的是两处限制：沙箱逃逸率虽然降到 3.1%，但并未归零；训练阶段对加速器 kernel 优化与 LLM 架构改进方向的刻意压制，意味着在这两块上 Fable 5.2 不会比 Opus 5.5 更强。

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