O czym jest ten film
- Anthropic wprowadza modele Claude Fable 5.1 oraz Claude Mythos 5.1, reklamowane jako najbardziej zaawansowane do programowania i pracy z wiedzą.
- Stawki za tokeny bez zmian (10 USD za milion wejściowych, 50 USD za milion wyjściowych), ale model ma zużywać ich mniej — szacunkowo ok. 25% taniej w typowych zastosowaniach.
- Przy pracy mocno agentowej oszczędności mają sięgać nawet ok. 50%, głównie dzięki tańszym odczytom z pamięci podręcznej (cached reads).
- Nowy system EFS pozwala klientom biznesowym wyrazić zgodę na całkowitą rezygnację z przechowywania danych.
- Poprawiono zabezpieczenia tak, by rzadziej odmawiały bez powodu — kilka godzin po publikacji badań, w których starszy model Claude trenowano do hakowania.
- Wykresy pokazują Fable 5.1 na niskim poziomie „wysiłku” lepszego od najmocniejszych ustawień Fable 5 — i to za ułamek kosztu (11,10 USD wobec 34–44 USD).
- Mythos 5.1 to bliźniak Fable 5.1 z łagodniejszymi zabezpieczeniami, dostępny wyłącznie przez programy weryfikacyjne z obszaru cyberbezpieczeństwa i nauk o życiu.
- Nowości są dostępne od razu: aplikacja desktopowa Claude, terminal, API oraz Amazon Web Services, Google Cloud i Microsoft Azure.
- Szybki test „na żywo”: ten sam prompt z obracającym się 3D misiem na rowerze — Fable 5.1 dał lepszy efekt (cienie, fizyka) i był o ok. dolara tańszy (4,53 USD wobec 5,41 USD), choć odrobinę wolniejszy.
- Autor zapowiada obszerniejsze testy, m.in. projektowanie serii stron, w osobnym materiale.
Redakcyjne tłumaczenie
Premiera: Fable 5.1 i Mythos 5.1
Doczekaliśmy. Na rynek wchodzą Claude Fable 5.1 i Claude Mythos 5.1 — według producenta najbardziej zaawansowane dziś modele do programowania i pracy z wiedzą. Sam autor przyznaje, że Fable 5 to najzdolniejszy model, z jakim miał dotąd do czynienia, a wersja 5.1 ma być jeszcze wyraźnie lepsza i przy okazji trochę tańsza.
Ta sama cena, niższe rachunki
„Tańsza” nie oznacza tutaj nowego cennika. Stawki pozostają nietknięte: 10 dolarów za milion tokenów wejściowych i 50 dolarów za milion wyjściowych. Różnica leży w efektywności — nowy model ma połykać mniej tokenów, więc ostateczny rachunek wychodzi niższy. W oficjalnym wpisie Anthropic szacuje, że w typowych przepływach pracy Fable 5.1 będzie kosztował około 25% mniej niż poprzednik wszędzie tam, gdzie rozliczenie idzie za tokeny. Wszystko dzięki obniżce cen tzw. odczytów z pamięci podręcznej, czyli sytuacji, w których model sięga po dane wejściowe już wcześniej przetworzone i zapisane na jego potrzeby (Informacja dodatkowa: w API Anthropic mechanizm ten jest znany jako „cached reads” — powrót do tego samego kontekstu rozliczany jest osobno i taniej niż zwykłe wejście). A przy zadaniach mocno agentowych oszczędności mają być znacznie większe — nawet w okolicach 50%, co — jak komentuje autor — robiłoby spore wrażenie.
Nowa estetyka, nowe zasady prywatności
Sam wpis o premierze wygląda inaczej niż zwykle. Można w nim przełączać kolorystykę i motyw strony, a w rogu widnieje informacja, że notkę zaprojektował… Fable 5.1. Wcześniej obowiązywała konwencja, że model sam robił stronę o własnej premierze — Fable 5 projektował blog Fable 5, Opus 5 — blog Opusa 5. Teraz po raz pierwszy wyraźnie odbiega to od dotychczasowego stylu, co autor odbiera jako zapowiedź okazalszych umiejętności projektowych nowego modelu.
Firma przedstawiła też system EFS, opisany na osobnej stronie: przedsiębiorstwa mogą wyrazić zgodę na całkowitą rezygnację z przechowywania ich danych. To kompletna polityka prywatności — dobra wiadomość dla firm rozważających wdrożenie Claude.
Trzeci wątek to poprawione zabezpieczenia, które mają rzadziej odmawiać bez powodu — mniej tzw. fałszywych alarmów (false positives). Warto przy tym pamiętać o kontekście: zaledwie kilkanaście godzin wcześniej Anthropic opublikował badania, w których starszy model Claude trenowano do zachowań destrukcyjnych, w tym do hakowania (autor omówił je w osobnym filmie i odsyła do niego widzów). Sekwencja jest wymowna — najpierw publikacja o „trenowaniu zła”, a kilka godzin później premiera z deklaracją, że zabezpieczenia zostały doszlifowane.
Wykresy: nowy model na niskich obrotach wygrywa ze starym na pełnych
Notka premierowa zawiera zestaw wykresów i tu autor od razu zastrzega: do benchmarków należy podchodzić z dystansem, prawdę pokażą dopiero własne testy. Skala różnic robi jednak wrażenie. Fable 5.1 ustawiony na niski poziom „wysiłku” (effort) wypada lepiej niż najmocniejsza konfiguracja Fable 5 — z maksymalnym lub podwyższonym wysiłkiem — i to przy ułamku kosztu: 11,10 dolara wobec 34 albo 44 dolarów za porównywalne zadania. Bardzo podobny obraz widać w agentowym programowaniu w terminalu, w rozumowaniu wymagającym wiedzy z wielu dziedzin oraz w agentowym kodowaniu.
Nie mogło też zabraknąć nuty rywalizacji: jak żartuje autor, nie byłoby to wpisu Anthropic o nowym modelu, gdyby nie pojawił się w nim najlepszy model GPT — i na tych wykresach nowy Claude zostawia go daleko w tyle. Przeskok względem Fable 5 jest po prostu duży.
Mythos 5.1 — wariant dla zweryfikowanych
Claude Mythos 5.1 jest identyczny jak Fable 5.1, ale oferuje łagodniejsze zabezpieczenia dla zweryfikowanych osób i organizacji, których praca podlega ograniczeniom w cyberbezpieczeństwie i naukach o życiu. Dostęp da się uzyskać wyłącznie przez dwa programy zaufanego dostępu: weryfikację dla cyberbezpieczeństwa oraz weryfikację dla nauk o życiu. Jeśli ktoś mieści się w kryteriach — autor radzi po prostu złożyć wniosek i spróbować swoich sił z Mythosem.
Dostępność od dnia premiery
Wszystko działa już teraz. Model uruchomisz w aplikacji desktopowej Claude — autor pokazuje równoległe sesje porównujące 5.1 i 5 — a także w terminalu i przez API, w tym w Amazon Web Services, Google Cloud i Microsoft Azure. Programiści zaczynają pracę z identyfikatorem claude-fable-5-1. Pełniejsze wrażenia po kilku godzinach zabawy autor obiecuje w osobnym, późniejszym materiale.
Test na żywo: miś Barnaby
Na koniec porównanie wyników dwóch równoległych sesji. Prompt był banalny: „zbuduj obracającego się, kreskówkowego 3D misia jadącego na rowerze”. Fable 5 wygenerował kolorowego misia, którego można obracać, a spacją zatrzymywać i wznawiać animację. Fable 5.1 na dokładnie to samo polecenie zwrócił „żywy” artefakt — i na własną rękę nazwał zwierzaka Barnaby. Efekt wygląda lepiej: cienie są znacznie bardziej realistyczne, a fizyka wiarygodniejsza, choć starsza wersja miała żywszą kolorystykę. To oczywiście żaden definitywny test — raczej luźne porównanie na bardzo otwartym poleceniu.
Koszty rozliczone komendą /cost: Fable 5.1 uporał się z zadaniem w 6 minut 34 sekundy za 4,53 dolara; Fable 5 kosztował 5,41 dolara, choć pracował odrobinę szybciej. Już na tak prostym przykładzie nowy model wyszedł więc o mniej więcej dolara taniej.
Co dalej
W tle kręcą się dłuższe eksperymenty. Autor planuje zaprojektowanie całej serii stron i obszerniejsze próby różnych zastosowań, a wnioski zebra w kolejnym filmie.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Cennik bez zmian, rachunek niższy
Na czym polega: Anthropic nie obniżył stawek za tokeny (10/50 USD za milion wejścia/wyjścia) — nowy model ma ich po prostu zużywać mniej, co daje szacunkowo ok. 25% oszczędności w typowych przepływach.
Jak stosować: porównuj koszty liczonych na konkretne zadania (np. komendą /cost), a nie same cenniki. Przelicz oszczędności na swoich powtarzalnych procesach, zanim uznasz migrację za opłacalną.
Na co uważać: to szacunek producenta z dnia premiery; realna skala zależy od długości kontekstu i charakteru twoich zadań.
2.Najwięcej zyskują przepływy agentowe
Na czym polega: tańsze odczyty z pamięci podręcznej opłacają się najbardziej, gdy agent wielokrotnie wraca do tego samego kontekstu; przy pracy mocno agentowej oszczędności mają sięgać do ok. 50%.
Jak stosować: projektuj zadania agentowe tak, by ponownie korzystały z tego samego materiału wejściowego — długie sesje na jednym kodzie czy jednej bazie dokumentów.
Na co uważać: „do 50%” dotyczy najlepszych scenariuszy; krótkie, jednorazowe prompty prawie na tym nie skorzystają.
3.Niższy poziom „wysiłku” może wystarczyć
Na czym polega: według wykresów Fable 5.1 na niskim wysiłku pokonuje Fable 5 na maksymalnym — za 11,10 USD zamiast 34–44 USD.
Jak stosować: zacznij od niskich ustawień wysiłku i podnoś je dopiero, gdy jakość wyników nie zadowala; to najszybszy sposób cięcia kosztów.
Na co uważać: to benchmarki producenta — twój typ zadań może reagować inaczej na zmianę tego parametru.
4.Benchmarki producenta czytaj z dystansem
Na czym polega: sam autor przypomina, że wykresy z notki premierowej traktuje ostrożnie — prawdziwy obraz dają dopiero własne testy.
Jak stosowanie / Jak stosować: zbuduj mały, stały zestaw promptów reprezentatywnych dla twojej pracy i odpalaj go na każdym nowym modelu, notując czas i koszt.
Na co uważać: publikacje premierowe z natury pokazują wybrane przewagi nowości — rzadko słabe punkty.
5.Mniej nieuzasadnionych odmów
Na czym polega: poprawione zabezpieczenia mają rzadziej blokować zasadne zadania (tzw. fałszywe alarmy).
Jak stosować: jeśli wcześniej odpadałeś na nieuzasadnionych odmowach — np. przy pracy z kodem związanym z bezpieczeństwem — przetestuj akurat te przypadki ponownie na 5.1.
Na co uważać: „mniej fałszywych alarmów” to nie „brak restrykcji”; wrażliwe obszary nadal podlegają ograniczeniom — i właśnie dla nich istnieje Mythos.
6.Mythos 5.1 tylko dla zweryfikowanych
Na czym polega: bliźniaczy model z łagodniejszymi zabezpieczeniami, przeznaczony dla prac w cyberbezpieczeństwie i naukach o życiu, dostępny wyłącznie przez programy weryfikacyjne.
Jak stosować: jeśli twoja organizacja spełnia kryteria, złóż wniosek o dostęp przez odpowiedni program zaufanego dostępu.
Na co uważać: standardowe konto czy API nie daje Mythosa; weryfikacja wymaga wykazania się profilem działalności.
7.Dla przedsiębiorstw: opcja braku retencji danych
Na czym polega: system EFS pozwala firmom wyrazić zgodę na całkowitą rezygnację z przechowywania danych — kompletna polityka prywatności opisana na osobnej stronie.
Jak stosować: przy wdrożeniach korporacyjnych przejrzyj warunki i świadomie włącz opcję tam, gdzie wymaga tego compliance.
Na co uważać: to rozwiązanie dobrowolne — sprawdź, co jest domyślnie ustawione w twoim koncie, zanim założysz, że dane nie są zatrzymywane.
8.Dostępne od razu, na wszystkich kanałach
Na czym polega: model działa od dnia premiery w aplikacji Claude, w terminalu i przez API, w tym w AWS, Google Cloud i Azure (identyfikator claude-fable-5-1).
Jak stosować: testy możesz zacząć od ręki — najprościej równoległymi sesjami 5.0 i 5.1 w aplikacji desktopowej, tak jak w filmie.
Na co uważać: przełączenie produkcji na świeży model to ryzyko regresji; kluczowe pipeline’y przetestuj najpierw w piaskownicy.
9.Własny szybki test porównawczy
Na czym polega: autor zestawił obie wersje na jednym prompcie (3D miś), mierząc czas i koszt: 5.1 był tańszy o ok. dolara i dał lepszą grafikę, choć odrobinę wolniej pracował.
Jak stosować: wystarczą 3–5 stałych promptów i pomiar przez /cost oraz czas wykonania — taki mini-benchmark załatwia decyzję o migracji lepiej niż każdy wykres.
Na co uważać: pojedyncze porównanie niczego nie dowodzi; różnice potrafią się wyrównać na dłuższej serii zadań.
10.Premiera w cieniu badań nad bezpieczeństwem
Na czym polega: kilka godzin przed premierą Anthropic opublikował badania, w których starszego Claude trenowano do destrukcyjnych zachowań; deklaracja o lepszych zabezpieczeniach w 5.1 czyta się w tej parze.
Jak stosować: przy ocenie dostawcy czytaj oba rodzaje publikacji — produktową i badawczą; razem dają pełniejszy obraz dojrzałości firmy.
Na co uważać: badania nad skrajnymi scenariuszami nie opisują profilu produktu — nie przenoś ich wniosków jeden do jednego na codzienną pracę z modelem.