号称“全球最强”还降价75%！Anthropic发布最新大模型Fable 5.1

9月2日，人工智能公司Anthropic正式发布新一代旗舰大模型Claude Fable 5.1与Claude Mythos 5.1，Anthropic将这对“孪生模型”定义为“全球最先进的编程与知识工作模型”，其中Fable 5.1面向所有用户与企业全面开放，Mythos 5.1则向经过审核的美国网络安全与生命科学机构提供。这是Anthropic继今年6月发布Fable 5系列之后，三个月内再次更新自家旗舰。

在多项核心基准测试中，Fable 5.1实现了代际式跃升，其中衡量AI自主科研能力的Terminal-Bench-Science0.1得分从上一代的24.7%飙升至52.6%。与此同时，Anthropic还宣布将缓存读取价格大幅下调，并推出全新的企业级前沿安全系统。

根据Anthropic官方公布的价格信息，Fable 5.1的基础输入和输出价格保持不变，仍为每百万Token输入10美元、输出50美元，与Fable 5持平。但缓存读取（Cache Read）价格从此前的每百万Token1美元大幅下调至0.25美元，降幅高达75%。

缓存读取是指模型读取已经处理并存储过的输入内容时的计费项，在实际的智能体任务和长对话场景中，大量重复读取缓存是常态，因此这一降价对实际使用成本的影响远超表面数字。

Anthropic官方测算，典型工作负载下Fable 5.1的使用成本比Fable 5低约25%，而对于高度智能体化的工作负载，成本降幅最高可达约45%。此外，Fable 5.1保持了100万Token的上下文窗口和12.8万Token的最大输出长度。

根据Anthropic官网发布的技术报告，Fable 5.1与Mythos 5.1是同一底层模型的两种配置形态。Fable 5.1作为公开版本，加装了更为严格的安全护栏，能够防止模型在生物学、网络安全等高风险双重用途领域执行特定任务；Mythos 5.1则在这些领域采用更为宽松的安全策略，直接访问权限仅限于通过可信访问计划审核的个人和组织，其能力同时为面向所有Claude企业客户的Claude Security产品提供支持。

Anthropic表示，这种“同一模型、两套安全策略”的发布模式，旨在在推动模型能力前沿突破的同时，有效管控高风险领域的潜在滥用。

性能表现上，在最具标志性的Terminal-Bench-Science0.1基准测试中，Fable 5.1以52.6%的得分将上一代Fable 5（24.7%）和Open AI的GPT-5.6Sol（22.4%）甩在身后，甚至超过了自家定位更高的Opus 5（29.0%），实现了超过一倍的性能跃升。这一基准测试衡量的是AI模型在终端环境中自主完成科学研究任务的能力，被业内视为判断模型科研潜力的核心指标。

Fable 5.1 在各类基准测试中的表现

在衡量终端编码能力的Terminal-Bench4.0测试中，Fable 5.1得分达到55.8%，较上一代的42%大幅提升，而安全护栏更宽松的Mythos 5.1更是达到60.9%。在其他多项基准测试中，Fable 5.1同样全面领先：GDPval-AA v2知识工作测试得分1853分，超越Opus 5的1824分；Automation Bench业务流程自动化得分31.4%，较上一代的17.1%近乎翻倍；Cursor Bench3.2.0智能体编码测试得分73.4%，Humanity's Last Exam多学科推理测试在有工具辅助下达到65%，OSWorld 2.0计算机操作测试在严格评分标准下达到41.7%，均创下新的纪录。

Fable 5和Fable 5.1上运行相同工作负载的成本对比

值得注意的是，Fable 5.1在低、中等推理强度设置下，性能已经能够接近甚至超过上一代Fable 5在最高推理强度下的表现。官方数据显示，当Fable 5.1设置为Low或Medium推理强度时，在多数任务上的表现与Fable 5的High设置相当或更优，而单次任务成本显著降低。

Anthropic在官网介绍中用大量篇幅展示了Fable 5.1与Mythos 5.1在真实科学研究中的表现。在蛋白质设计领域，Mythos 5.1调用开源蛋白质设计与折叠工具生成结合剂，交由两家外部机构实验验证，在3个靶点上亲和力达到Adaptyv Bio竞赛最佳方案的10倍，12个靶点有效结合剂命中率接近50%，而行业典型水平为10%—15%。

Fable 5.1在天文计算领域的表现

在天文计算领域，Fable 5.1基于NASA麦哲伦号30多年前的雷达数据训练神经网络，重绘金星约三分之一表面的高分辨率高程图，分辨率从10—20公里提升到2—3公里，高程精度提高最多25%，地图以Creative Commons许可开源。在GPU内核优化方面，Mythos 5.1为7个开源深度学习模型编写定制GPU内核并缓存中间结果，推理速度最高提升2.5倍，全基因组分析GPU成本预计降低30%—60%。

不过，基准测试成绩并不完全等同于实际使用体验，不同模型在不同任务类型和应用场景下各有优劣，Fable 5.1在编码和科研任务上表现突出，但在创意写作、多模态理解等维度的表现仍有待实际用户的广泛验证。