Model Anthropic klasy Mythos (następca Fable 5), najzdolniejszy do programowania, pracy z wiedzą i długich zadań agentowych; z tańszym odczytem z cache.
Okno kontekstowe
1M
tokenów
Data premiery
1 września 2026
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud
Przegląd
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 1M
✓ Narzędzia
📥 Wejście: tekst, obraz, dokumenty
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
1M
tokenów
Funkcje:✓ Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimagedocuments
⬆ Wyjście (Output)
textcode
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Zaawansowane rozumowanie
Zdolność do wieloetapowego, ustrukturyzowanego rozumowania: analiza problemów, planowanie kroków, wnioskowanie na podstawie hipotez. Modele reasoning-first (np. GPT-5.1 Thinking) dedykują część inferencji na łańcuchy myślowe zanim udzielą odpowiedzi.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
Rozszerzony tryb rozumowania
Wariant modelu rozumującego z dłuższym budżetem inferencji: więcej cykli myślenia, większa precyzja odpowiedzi kosztem czasu odpowiedzi. Wybór między 'standard' a 'extended' thinking pozostawiony użytkownikowi (np. selektor w GPT-5.2 Pro).
Kategoria: reasoning
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Zdolności agentowe
Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.
Kategoria: planning
Obsługa komputera
Zdolność modelu do obsługi interfejsu komputera poprzez interpretację zrzutów ekranu oraz generowanie akcji takich jak kliknięcia, wpisywanie tekstu i nawigacja po aplikacjach.
Kategoria: planning
Wywoływanie funkcji
Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.
Kategoria: planning
Wyjście strukturyzowane
Generowanie danych w ustrukturyzowanych formatach, np. JSON.
Kategoria: structured_generation
Rozumienie obrazu
Analiza i interpretacja treści obrazów.
Kategoria: vision
Rozumienie wykresów
Odczyt i interpretacja wykresów, tabel i diagramów.
Kategoria: vision
OCR
Rozpoznawanie tekstu na obrazach i w dokumentach.
Kategoria: vision
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Planowanie
Tworzenie i realizacja planów działania dla złożonych zadań.
Kategoria: planning
Wyniki benchmarków
2 benchmarki
Terminal-Bench-Science 0.1
📄 Ogłoszenie Anthropic (Claude Fable 5.1)
Jeden z kluczowych benchmarków, na których Anthropic pokazuje poprawę Fable 5.1 względem Fable 5 (błąd standardowy ±3,5–4,5 pkt).
OSWorld 2.0
📄 Ogłoszenie Anthropic (Claude Fable 5.1)
Benchmark zadań agentowych / obsługi komputera; wyniki na wydaniu zadań z sierpnia 2026.
Cennik
Architektura techniczna
Rdzeń architektury (Core Architecture)
Forma modelu (Model Form)
Techniki trenowania (Training Techniques)