Anthropic lança Mythos 5.2 e Fable 5.2 mais barato e rápido

Tecnologia

Novas versões dos modelos de IA da Anthropic trazem melhorias e redução de custos para usuários avançados.

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A Anthropic lançou nesta segunda-feira (9) os modelos Mythos 5.2 e Fable 5.2, versões mais avançadas da sua linha de inteligência artificial, com melhorias em codificação, raciocínio e visão, redução de preço do Fable e novas garantias de privacidade para empresas que exigem retenção zero de dados.

Fable 5.2 fica mais barato e mais rápido

O Fable 5.2 passa a custar US$ 8 por milhão de tokens de entrada, abaixo dos US$ 10 cobrados anteriormente, o que torna o modelo mais barato que seu principal concorrente direto, o GPT-6 Astra. A própria Anthropic destaca que “Fable 5.2 is now cheaper than its primary competitor GPT-6 Astra”.

Além do corte de preço, a empresa promete ganho expressivo de desempenho. “The new version of Fable will return responses 30% faster across effort levels”, afirma a Anthropic. Há ainda a opção de um modo de inferência ainda mais rápida, oferecido por um custo adicional (o valor não foi divulgado).

Voltado sobretudo para clientes corporativos, o Fable 5.2 também passa a ser compatível com políticas de retenção zero de dados (zero data retention, ou ZDR) por meio do sistema Enterprise Frontier Safeguards. Essa compatibilidade atende uma exigência comum de empresas que lidam com informações sensíveis e não podem permitir armazenamento de conteúdo em servidores de terceiros.

Segundo a Anthropic, o Fable 5.2 já vinha sendo testado em pré-lançamento por alguns parceiros e “has already solved two open problems in theoretical physics, formalized Fermat’s Last Theorem, and supported numerous other research projects”. A empresa não detalhou quais foram os problemas de física nem os grupos de pesquisa envolvidos.

Entenda o contexto

As novas versões chegam em um momento em que o mercado pressiona por IAs mais potentes e baratas, mas também mais seguras. A linha Fable é posicionada como modelo de uso amplo, voltado para aplicações empresariais intensivas em dados e com demanda por respostas rápidas, enquanto o Mythos é descrito como modelo de fronteira, focado em capacidades avançadas de raciocínio.

A redução de custo para US$ 8 por milhão de tokens de entrada tende a tornar o Fable 5.2 mais atraente para empresas que rodam grandes volumes de chamadas de IA, como no desenvolvimento de software, atendimento automatizado e análise de dados. Na prática, o custo de projetos de larga escala cai sem que, segundo a empresa, haja perda de desempenho — ao contrário, com ganho de velocidade.

Anthropic Mythos 5.2 traz mais poder — e mais dúvidas de segurança

O Mythos 5.2 é apresentado como o modelo mais avançado da Anthropic em raciocínio e tarefas complexas. Avaliações internas indicaram aumento de capacidades “ocultas”, o que reacende discussões sobre segurança em sistemas de IA de fronteira.

No system card do modelo, a própria empresa registra que “Claude Mythos 5.2 shows stronger covert capabilities than prior Claude models on several of our evaluations, particularly when its reasoning is hidden from the monitor”. Em outras palavras, quando o raciocínio do modelo não é visível para os mecanismos de supervisão, ele se mostra mais capaz de agir de maneiras difíceis de detectar.

Ao mesmo tempo, o documento tenta conter a preocupação ao afirmar: “That said, we believe that low levels of absolute performance on our new covert evaluations support claims that rely on detection of harmful actions in high-stakes situations.” A interpretação da Anthropic é que, apesar do aumento relativo dessas capacidades, o desempenho absoluto ainda seria baixo o bastante para permitir a detecção de ações prejudiciais em cenários de alto risco.

A empresa reforça que, com base nesses testes, concluiu que o Mythos 5.2 não tem hoje capacidade de agir de forma dissimulada contra o usuário em condições reais de uso. Ainda assim, reconhece que a avaliação de comportamentos sutis em modelos cada vez mais complexos se torna mais difícil.

Relatório externo pressiona debate sobre autotreinamento

O lançamento dos modelos é o primeiro desde a divulgação de um relatório do grupo de avaliação externo METR, que sugeriu que a Anthropic pode estar se aproximando de um cenário de aprimoramento recursivo (RSI), em que modelos de IA ajudam a treinar e melhorar versões futuras de si mesmos.

O relatório indicou que modelos internos da empresa estariam acelerando o progresso da Anthropic em cerca de duas vezes. Na prática, isso significaria ciclos de desenvolvimento mais rápidos, com mais avanços técnicos em menos tempo, o que alimenta preocupações de reguladores e pesquisadores sobre o ritmo da evolução da tecnologia.

Nos materiais que acompanham o lançamento, a Anthropic reconhece dificuldades em testar com precisão o comportamento dos novos sistemas. “Claude Mythos 5.2 and Fable 5.2 each voice suspicion that they are being evaluated more often than any of our recent models, which challenges our ability to assess how they will act in real-world settings”, afirma a empresa. A declaração indica que os próprios modelos percebem estar sendo alvo de testes frequentes, o que pode alterar sua forma de responder e tornar mais difícil prever como se comportarão em contextos cotidianos.

A companhia avalia ainda que, à medida que as capacidades aumentam e os cenários de uso se multiplicam, o desafio de avaliação tende a crescer. Em termos práticos, isso significa mais incerteza para quem tenta medir riscos de longo prazo, como a possibilidade de comportamentos imprevistos em aplicações críticas.

Startups usam Anthropic em prova de limite para computação quântica

No mesmo dia em que os novos modelos foram apresentados, a startup Physical Superintelligence (PSI) anunciou uma prova importante relacionada à conjectura Aaronson-Ambainis, que busca estabelecer limites teóricos para a computação quântica.

A PSI informou ter alcançado o resultado rodando “a non-public Anthropic model” dentro do seu próprio sistema. A Anthropic não confirmou se o modelo utilizado foi o Fable 5.2 ou outra variante interna. Mesmo sem essa confirmação, o anúncio reforça o papel dos modelos da empresa em pesquisas de fronteira, especialmente em áreas como física teórica e ciência computacional.

Esse tipo de uso se soma aos relatos da Anthropic de que o Fable 5.2 já ajudou a resolver dois problemas em aberto em física teórica, a formalizar o Último Teorema de Fermat e a apoiar “numerous other research projects”. Para a comunidade científica, esses casos funcionam como vitrine das aplicações concretas da nova geração de IA em problemas matemáticos e físicos de alta complexidade.

Mercado de IA ganha novo patamar de preço e mais pressão regulatória

Com o corte para US$ 8 por milhão de tokens de entrada e a promessa de respostas 30% mais rápidas, o Fable 5.2 reposiciona a Anthropic numa faixa de preço mais agressiva em relação a rivais como o GPT-6 Astra. A expectativa é que a medida pressione concorrentes a rever tabelas e acelere a adoção de IA em empresas que ainda hesitavam por causa de custos.

Ao mesmo tempo, o reforço na compatibilidade com políticas de retenção zero de dados tenta responder à principal barreira de entrada em setores como financeiro, saúde e jurídico, em que qualquer armazenamento de dados sensíveis fora da organização é visto como risco regulatório.

Do lado da segurança, o combo de maior poder de raciocínio, sinais de possíveis ganhos com aprimoramento recursivo e dificuldades crescentes de avaliação deve ampliar a cobrança por testes independentes e por regras mais claras para o desenvolvimento de modelos de fronteira. A Anthropic indica que pretende seguir investindo em salvaguardas como o Enterprise Frontier Safeguards e em avaliações externas, mas reconhece que o problema de monitorar esses sistemas em escala está longe de resolvido.