Fable 5 发布：最强 Claude 来了，包月时代即将结束

作者按

彭老师最近在和芬兰、新加坡的几位学者合作做一项关于 Vibe Coding 心流体验 的研究。如果你使用过 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具，希望能帮忙填写一份匿名问卷（约 5–8 分钟）。

链接在文末，提交后评论参与赠书活动。

最近网上流传着一张关于 Fable 5 的梗图。

有人把 Claude Code 的模型切换到刚发布的 Fable 5，然后问了一个 AI 圈经典老题：“strawberry 里有几个 R？”

Fable 5 的回复大意是：“你认真的？我都快成神了，你拿 2023 年的脑筋急转弯来测我？这个问题大概花了你 5 美元，说实话还应该更贵一点。答案是 3，满意了吗？”

当然，这张图是 P 的，是个段子。但它之所以能够迅速传播，是因为精准踩中了这次发布中一个非常真实的变化：这是第一次，你问 Claude 一个问题，可能真的需要按 Token 单独付费。

今天想聊聊 Fable 5 到底是什么、为什么它会主动回退，以及那张梗图背后真正值得关注的信号。

一、Fable 5 ：被“管”起来的最强模型

6 月 9 日，Anthropic 发布了阉割版 Mythos 模型 —— Claude Fable 5。

它并不属于我们熟悉的 Opus、Sonnet、Haiku 产品线，而是一个全新的层级——Mythos-class。官方给出的定位非常直接：能力位于 Opus 之上，而且任务越长、越复杂，它相对于其他模型的优势就越明显。

更值得注意的是，Fable 5 与此前仅向极少数网络安全和基础设施伙伴开放的 Mythos 5，本质上是同一个底层模型。两者最大的区别不在能力，而在安全限制的松紧程度。这一点其实非常重要，因为它直接关系到 Anthropic 这次发布背后的整体策略，后面还会专门展开。

先看它到底强在哪里。

在编码能力方面，Stripe 在早期测试中使用 Fable 5 完成了一次 5000 万行 Ruby 代码库迁移，并在一天内完成了原本需要数周甚至数月才能完成的工作。与此同时，包括 Cursor、GitHub、Cognition 在内的多家工具厂商都提到了同一个关键词：长程任务（Long-Horizon Tasks）。也就是那些需要持续工作数小时、跨越大量步骤、过程中不能跑偏的复杂任务，这恰恰是过去大模型最容易失控的地方，而 Fable 5 在这一领域表现出了明显优势。

视觉能力同样令人印象深刻。此前 Claude 想玩《宝可梦》，通常需要地图、导航系统以及各种外部状态信息作为辅助，而 Fable 5 在实验中仅依靠游戏截图，就完成了《宝可梦 火红》的通关。没有地图，没有导航，也没有额外状态接口。除此之外，它还能够根据网页截图反推出应用源码，这种跨模态推理能力相比此前几代模型也有明显提升。

另一个有意思的实验来自《杀戮尖塔》。研究人员给模型提供了一份可以持续读写的记忆文件，让它在游戏过程中记录自己的经验和策略。结果显示，相比 Opus 4.8，Fable 5 的表现提升达到三倍，进入最终幕的成功率也提升到了原来的三倍左右。这说明它不仅能记住信息，更重要的是已经开始学会利用自己的历史经验改善后续决策。

从公开测试数据来看，无论是金融推理还是交易分析等知识工作场景，Fable 5 都处于当前公开模型中的第一梯队。

这些能力当然重要，但如果只是“更强”，Fable 5 还不至于成为最近几天讨论最多的 Claude。

真正让它与此前所有 Claude 不同的，是另外两件事：它会主动回退，以及它开始单独收费。

二、为什么你会被“回退给 Opus”

如果最近在使用 Fable 5，你可能会遇到一个新现象：某些问题它不会直接回答，而是提示你：

此请求将由 Claude Opus 4.8 回答。

这不是 Bug，而是设计。

Anthropic 的逻辑其实很简单。随着模型能力不断提升，一些领域开始出现典型的“双用途（Dual Use）”问题。同一种能力，在安全研究员手里可能是防御工具，在恶意攻击者手里则可能变成武器。

因此，他们在 Fable 5 外部增加了一层独立的安全分类器。当系统判断某个请求涉及高风险领域时，会自动将任务转交给能力稍弱但限制更多的 Opus 4.8 处理，并明确告知用户发生了回退。

目前主要涉及三类场景：

1. 1. 网络安全：包括漏洞发现、漏洞利用、攻击链设计等能力；
2. 2. 生物与化学：涉及危险病原体、生物武器或高风险实验设计等内容；
3. 3. 模型蒸馏：大规模提取 Claude 能力并训练竞品模型的行为。

Anthropic 在技术报告中也坦承，为了能够尽快发布，这套安全系统目前调得偏保守，因此会误伤一部分正常请求。但根据他们公布的数据，超过 95% 的会话不会触发回退。换句话说，对于绝大多数普通用户而言，Fable 5 与 Mythos 5 的实际体验几乎没有区别。

有意思的是，Anthropic 在报告里同时写下了两件事。一方面，他们进行了超过 1000 小时的外部漏洞赏金测试，没有发现能够稳定突破系统限制的通用越狱方案；另一方面，英国 AISI 的测试团队在一个较短的测试窗口中，确实朝着通用越狱方向取得了一定进展。

这种同时公开成绩与风险的做法，反而让我对这份报告增加了一些信任感。毕竟，一个会主动把自己“调笨”的模型听起来有些别扭，但这恰恰是它能够公开发布的重要前提。

三、顶配模型开始按量收费

现在回到那张 strawberry 梗图。

它真正讽刺的其实并不是模型能力，而是价格。

Anthropic 给订阅用户安排了一个分阶段计划：

• 6 月 9 日至 6 月 22 日，Fable 5 免费包含在订阅套餐中；
• 6 月 23 日起，从套餐中移除；
• 后续容量充足时，再重新纳入标准订阅服务。

很多人的第一反应是：

先让你免费体验两周，等你回不去 Opus 了，再开始收费。

这个调侃当然很好笑，但我觉得重点其实不在这里。

重点在于，一个定价为 $10 / 1M Token 输入 、$50 / 1M Token 输出 的模型，本来就很难被固定价格的订阅长期覆盖。

事实上，过去两年 AI 行业一直存在一个有些奇怪的现象：用户购买的是固定价格的订阅服务，而厂商承担的却是不断波动的算力成本。

对于 Sonnet 这类主力模型来说，这种模式尚且成立，因为绝大多数用户的调用量都在可预测范围内。但对于 Fable 5 这样的顶级模型，情况开始发生变化。一次复杂任务可能持续运行数十分钟，消耗数百万 Token；一个重度用户一天消耗的算力成本，甚至可能超过普通用户一个月的订阅费用。

从这个角度看，Anthropic 这次的做法更像是在承认一个现实：最强模型与固定订阅之间的矛盾，已经开始变得无法忽视。

我特别认同这样一个判断：

一个单次任务成本动辄几美元的模型，本来就很难被“包月无限”覆盖。

当模型强到一定程度，按量计费可能不再是商业选择，而是成本现实。

因此，与其说这是一种营销策略，不如说它释放出一个更值得关注的信号：包月时代能够覆盖“够用”的模型，却未必能够覆盖“最强”的模型。

顺带一提，这次还有一个容易被忽略的变化。对于 Mythos 级模型，Anthropic 要求所有请求保留 30 天日志，用于安全分析和误伤修正。官方强调这些数据不会用于训练，并会在到期后删除。但从中也能看出另一个趋势：模型能力越强，围绕它建立的治理机制也会越复杂。

四、Anthropic 的分级开放策略

如果把镜头拉远一点，这次发布真正有意思的地方并不只是 Fable 5 本身，而是 Anthropic 正在逐渐形成的一套开放策略。

记住一句话：

Fable 5 和 Mythos 5 是同一个模型。

区别只在于，不同用户能够解锁不同能力。

今天的结构大致是这样的：

• Mythos 5：面向网络安全合作伙伴开放，解除网络安全限制，主要通过与美国政府合作的 Project Glasswing 项目部署；
• Fable 5：面向公众开放，保留完整安全分类器；
• 未来的生物医药研究计划：面向受信研究机构开放，解除部分生物与化学限制，用于药物研发和科研工作。

本质上，这是一种“同一个模型，不同权限等级”的设计。

Anthropic 表示，这一价格已经不到 Mythos Preview 阶段的一半。

从这里能够明显感觉到，Anthropic 正在走一条非常谨慎的钢丝。一方面，模型能力仍在快速提升；另一方面，开放策略却变得越来越精细化。不同人群、不同领域、不同时间窗口，对应不同的能力边界。

某种意义上，这也是大模型产业逐渐成熟的表现。过去讨论的是“能不能做出来”，现在开始讨论“应该开放给谁，以及开放到什么程度”。

五、从包月时代到分层算力时代

我不太愿意把这件事简单理解成“AI 巨头的收费策略变化”。

如果把时间拉长一点看，会发现 Anthropic 真正面对的问题其实非常简单：当模型能力持续提升时，成本也在同步上升，而这两者未必能够继续被一个固定价格的订阅体系所覆盖。

目前能够确定的事情其实只有几件。

Fable 5 确实是目前最强的 Claude；按量计费会让使用顶级模型开始变成一件需要算账的事情；但与此同时，Anthropic 也明确表示，未来容量足够时仍然会考虑重新纳入订阅套餐。因此，现在就断言“以后最强模型一定全面收费”，其实还为时尚早。

不过我觉得，Fable 5 确实提出了一个越来越重要的问题。

过去两年，AI 行业讨论最多的是：

谁能做出最强的模型？

而从 Fable 5 开始，另一个问题正在变得越来越重要：

当最强模型的成本已经无法被包月订阅轻松覆盖时，我们应该如何使用它？

也许未来的大模型产品会越来越像今天的云计算服务。日常工作交给便宜、稳定、足够好的模型；真正复杂、真正重要的问题，再调用最强的那个。不同能力对应不同成本，不同场景对应不同模型。

如果这个判断成立，那么 Fable 5 的意义可能不仅仅是一款新模型。

它或许正在释放一个信号：

AI 正在从“全民包月时代”，逐步走向“分层算力时代”。

而那张关于 strawberry 的梗图，只是提前把这个问题摆到了所有人面前。

写在最后

顺便分享一件最近在做的事。

我正在和芬兰、新加坡的几位学者一起开展一项关于 Vibe Coding 心流体验 的研究。我们想研究的问题很简单：当人和 AI 一起写代码时，那种“手感特别顺、时间突然消失”的状态，到底由什么决定？

如果你使用过 Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Roo Code 或其他 AI 编程工具，欢迎花 5–8 分钟填写这份匿名问卷：

https://link.webropol.com/s/vibecodingpjt

填写完成后，在本文评论区附上提交成功截图（带提交时间），即可参与抽奖。我会从有效参与者中抽取 1 位，赠送一本《Claude Code 实战》。

开奖时间：6 月 12 日晚。

问卷仅用于学术研究，数据完全匿名。明显敷衍或无效的问卷会在数据清洗阶段剔除。如果你身边也有在使用 AI 写代码的朋友，也欢迎转发给他们。

数据多一份，结论就稳一分。

感谢支持。