Anthropic 最近发布了两个新模型，Claude Mythos 5 和 Claude Fable 5。其中 Fable 5 在图像理解方面取得了显著进步，已经能够解决去年顶级模型无法处理的许多问题，并且表现略优于竞争对手 GPT-5.5。然而，尽管在编程能力上提升明显，这些模型在更复杂的几何推理等视觉任务上仍只相当于幼儿水平，这表明实现通用人工智能可能比预想的更遥远，单靠增加数据和算力可能并不足够。
两款新模型，两种发布策略
Anthropic 推出了两个基于 Claude Mythos 预览版的新模型，它们的主要区别在于发布方式和使用限制。
- Claude Mythos 5: 仅向“Project Glasswing”项目下的特定合作机构开放，提供相对不受限制的访问权限。
- Claude Fable 5: 向公众开放，但内置了安全系统。当系统检测到用户提出如黑客攻击或设计生物武器等高风险请求时，会自动将其转接到能力较弱的旧模型 Claude Opus 4.8 进行处理。
能力进步不均衡
新模型在不同能力上的发展并不均衡，延续了近一年的行业趋势。
- 显著进步: 模型在 编程能力 上有巨大飞跃。
- 进展有限: 在其他能力，特别是 图像理解 方面，进展则相对缓慢。
尽管模型在图像理解上一直存在困难，例如无法准确读取指针式时钟或数清图片中的物品数量，但 Anthropic 在公告中却高调宣称：
Fable 5 是执行视觉任务的最新顶尖模型。
这一说法促使我们对其进行评估，因为如果模型在数学和编程上突飞猛进，但在视觉上进步甚微，这可能意味着真正的通用智能仍然遥不可及。
视觉能力实测与结论
通过对 Fable 5 及其主要竞争对手的评估，我们得出以下结论：
- Claude Fable 5 和 GPT-5.5 现在能够稳定解决许多去年顶级模型都无法处理的图像问题。
- 在这些任务上，Fable 5 的表现略优于 GPT-5.5，但两者差距非常小。
- 尽管如此，这些模型的进步幅度并不大。在 几何推理 等更根本的能力上，它们的表现仍然只相当于幼儿水平。
这表明，要实现超人水平的视觉理解能力，可能需要 更底层的架构创新，而不仅仅是增加数据和计算资源。