Anthropic présente Claude Fable 5.2 et Mythos 5.2 : API moins cher, contrôle robotique et preuves formelles
L’annonce d’Anthropic décrit Claude Fable 5.2 et Mythos 5.2, avec de meilleures performances de code à coût réduit, un meilleur contrôle des robots physiques et une formalisation plus rapide du théorème de Fermat en Lean.
Claude Fable 5.2 : plus puissante, plus rapide et plus économique qu’Opus 5.5
Sur FrontierCode 2.0, Claude Fable 5.2 avec High effort a atteint le même niveau qu’Opus 5.5 avec Max effort, tandis que le coût par tâche était presque deux fois plus faible.
Le prix de l’API est passé de $10/$50 à $8/$40.
Robotique et contrôle physique
Le modèle contrôle nettement mieux les robots physiques, y compris sur des tâches pour lesquelles il n’a pas été spécifiquement entraîné. Lors de démonstrations, les robots sous son contrôle assemblent un cube, dévissent un bouchon de bouteille et dessinent un robot. Sur le benchmark RoboDojo, le modèle a obtenu 64,9 %, contre 29,8 % pour GPT-6 Astra.
Mythos 5.2 et biomédecine
Mythos 5.2 a proposé une nouvelle méthode de modélisation des capsides — des enveloppes protéiques utilisées pour la livraison en thérapie génique.
Formalisation des mathématiques
Une équipe de 1 000 agents Claude Fable 5.2 a entièrement formalisé la preuve du théorème de Fermat dans Lean en 30 heures, presque sans intervention humaine. La première formalisation de ce type chez Anthropic avait pris 11 jours, nécessitait un environnement spécial et des indices du chercheur. La nouvelle exécution a consommé trois fois moins de tokens, et la preuve est devenue sept fois plus courte.
Création d’un système d’exploitation de zéro
En 8 jours, le modèle a écrit de zéro un système d’exploitation fonctionnel qui démarre sur un ordinateur portable. Il comprend un noyau, des pilotes de disque, de clavier et de réseau, un stockage de fichiers, une interface fenêtrée, un écran de connexion, un installeur et un Claude intégré.
Lien : Claude Fable and Mythos 5.2.
Pourquoi c'est important
AnalyseC’est important car ces améliorations pourraient réduire les coûts de développement avec l’IA, étendre les cas d’usage en robotique et accélérer des tâches scientifiques et d’ingénierie complexes.
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