Anthropic stellt Claude Fable 5.2 und Mythos 5.2 vor: günstigeres API, Robotersteuerung und formale Beweise
Anthropics neue Ankündigung beschreibt Claude Fable 5.2 und Mythos 5.2 mit angeblich besserer Coding-Leistung zu geringeren Kosten, verbesserter Steuerung physischer Roboter und einer schnelleren Lean-Formalisierung des Fermat-Beweises.
Claude Fable 5.2: leistungsstärker, schneller und günstiger als Opus 5.5
Auf FrontierCode 2.0 erreichte Claude Fable 5.2 mit High effort dasselbe Niveau wie Opus 5.5 mit Max effort, während die Kosten pro Aufgabe fast halbiert wurden.
Der API-Preis sank von $10/$50 auf $8/$40.
Robotik und physische Steuerung
Das Modell steuert physische Roboter deutlich besser, auch bei Aufgaben, für die es nicht speziell trainiert wurde. In Demos montieren Roboter unter seiner Steuerung einen Würfel, schrauben einen Flaschendeckel ab und zeichnen einen Roboter. Im RoboDojo-Benchmark erreichte das Modell 64,9 %, verglichen mit 29,8 % für GPT-6 Astra.
Mythos 5.2 und Biomedizin
Mythos 5.2 entwickelte eine neue Methode zur Modellierung von Kapsiden — Proteinhüllen, die in der Gentherapie für den Transport eingesetzt werden.
Formalisierung von Mathematik
Ein Team aus 1.000 Claude-Fable-5.2-Agenten formalisierte den Beweis des Satzes von Fermat in Lean vollständig in 30 Stunden und fast ohne menschliche Beteiligung. Die erste solche Formalisierung bei Anthropic dauerte 11 Tage, erforderte eine spezielle Umgebung und Hinweise von Forschenden. Der neue Durchlauf verbrauchte dreimal weniger Tokens, und der Beweis wurde siebenmal kürzer.
Betriebssystem von Grund auf
In 8 Tagen schrieb das Modell von Grund auf ein funktionsfähiges Betriebssystem, das auf einem Laptop bootet. Es enthält Kernel, Treiber für Festplatte, Tastatur und Netzwerk, Dateispeicher, eine Fenster-Oberfläche, einen Login-Bildschirm, einen Installer und eingebettetes Claude.
Link: Claude Fable and Mythos 5.2.
Warum das wichtig ist
AnalyseDas ist wichtig, weil solche Verbesserungen die KI-Entwicklungskosten senken, Robotik-Anwendungen erweitern und komplexe wissenschaftliche und Software-Workflows beschleunigen könnten.
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