刚刚，Fable 5.1 和 Mythos 5.1 发布！
8 项公开基准测试全部第一，价格最高降 45%。
尤其是在科学研究和代码这两项上，明显甩开了 Fable 5 和隔壁 GPT-5.6 Sol。
换个更直观的视角，现在用中、低推理程度跑 Fable 5.1，表现基本相当于老版 Mythos 5 开到极高甚至最高推理程度。
这一波属于是"牢 Fable "干掉了" Mythos 圣"。
价格方面，Fable 5.1 把缓存读取价格降至每百万 token 0.25 美元，降幅 75%。
输入和输出价格与 Fable 5 一致，分别为每百万 token 10 美元和 50 美元。
看着好像只降了一项价格，但实际影响比较大，因为在智能体任务里，缓存读取占了成本的大头。
Anthropic 给出的数据是，典型工作负载成本比 Fable 5 降了大约 25%，如果是高度智能体化的任务，最多能省到 45%。
官方发布视频有言：
无论你此前让 Claude 处理什么任务，Fable 5.1 都能做更多，并且把最难的部分完成得更出色。
元股证券:ygzq.hk
之所以能够做到这点，是因为它擅长处理多步骤任务。
这类任务中，假如第二步就出现一个微小错误，到第 40 步全盘就崩了，而 Fable 5.1 能够全程稳定输出。
如果遇到解决不了的难题，它会告诉你已经尝试过哪些方案、卡在了哪个环节。
研究员 Flix Rieseberg 还特别提到，写作方面 Fable 5.1 减少使用粗体，也更少使用标题、列表或引号，对风格提示词遵循得更好。
咱就是说，能不能顺便把您的风格提示词开源一下。
还是老规矩，Fable 5.1 面向所有用户开放，Mythos 5.1 仅通过受信访问计划提供给经过审核的网络安全和生命科学机构。
科研实战：蛋白质设计、生成金星地图、GPU 加速
跑分之外，Anthropic 还展示了 Fable 5.1 和 Mythos 5.1 在科研领域的实战成果。
蛋白质设计方面，Anthropic 让 Mythos 5.1 使用开源蛋白质设计和折叠工具设计高亲和力结合蛋白，并将方案送至两家外部机构做实验验证。
在三个靶标上，Mythos 5.1 设计的结合亲和力是 Adaptyv Bio 蛋白质设计竞赛最佳方案的 10 倍。在全部 12 个靶标上，命中率接近 50%，而当前蛋白质设计领域的典型命中率在 10% 到 15% 之间。
高亲和力结合蛋白是许多常见药物开发流程中的第一步，直接决定了药物能否在较低剂量下发挥作用。
天文学方面，Fable 5.1 基于 NASA 麦哲伦号 30 多年前拍摄的雷达图像训练了一个神经网络，为金星三分之一的表面生成了新的高分辨率地形图。
此前已有的地形图仅覆盖金星五分之一的面积，分辨率在 10 到 20 公里之间。Fable 5.1 把分辨率提升到了 2 至 3 公里，高度精度比此前提高了 25%。这份地图已以 CC 协议开源发布，供即将到来的 NASA VERITAS 和 ESA EnVision 任务参考，帮助确定未来观测的重点地质特征。
计算生物学方面，Mythos 5.1 通过编写自定义 GPU 内核并缓存中间结果，将 7 个开源深度学习模型的运行速度提升了最高 2.5 倍，输出完全一致。
在实际研究中，生物学家可能需要对这些模型运行数千次，测试每个人类基因附近的所有可能突变，优化后的模型可将 GPU 成本降低 30% 到 60%。
这类优化通常需要一个性能工程团队花费数周完成，许多学术实验室根本无力负担，而 Mythos 5.1 仅用数天便做到了，且仅依赖公开源代码。
Anthropic 计划近期将这些优化开源。
反蒸馏机制上线
伴随着 Fable 5.1 发布，还有一些特别的规定和 API 改动。
先简单说说安全方面。
Fable 5.1 的网络安全误报率比 Fable 5 降低了 60%，现在允许用于发现软件漏洞，但仍禁止开发漏洞利用程序。渗透测试、漏洞利用生成、基于二进制的漏洞扫描等双重用途任务仍会被重定向到 Opus 系列模型。
基础生物学和医学问题的误报率降低了 85%，但涉及生命科学研发的查询仍路由到 Opus 模型处理，专业人员需通过 Mythos 5.1 的生命科学验证计划（LSVP）获取访问权限。
然后说重磅的新增反蒸馏机制。
从今天起新注册的 API 账户无法在多轮对话中手动编辑 Claude 上下文的同时保留思维链记录。
之前有一种被公开记录过的常见手法：在多轮对话中，手动篡改 Claude 之前的上下文，但刻意保留思维链记录。这样一来就能在一组新的、可能带有对抗性的指令下，重放模型在另一组指令下产生的推理过程。
现在这条路直接堵死了。
做法是给每个思维链区块都加上一个签名（signature）。
当用户在后续请求中把助手的回复发回 API 时，系统会用这个签名做两件事：验证当前模型是否有权读取这个区块，以及验证这个区块之前的整段对话（包括系统提示词、工具列表、所有历史消息）是否跟当初生成它时一模一样。
只要对话中有任何东西被动过，签名校验就会失败。
失败之后怎么处理，取决于开发者设的一个参数 prefix_mismatch_behavior：默认值是" error "，直接返回 400 状态码，请求被拒；如果设成" drop_block "，系统会静默丢掉这个区块以及它之后的所有思维链，请求本身照常执行。
被丢掉的部分不计费（人还怪好的嘞），并且会在响应里的 input_transformations 数组中列出来。
哪些操作会触发校验失败？
文档给了一份详细清单：编辑、重新排列或删除任何先前的用户 / 助手 / 系统消息，改动顶层系统提示词，对工具列表做任何增删改名操作，从对话历史中间抽掉某个思维链区块但保留后面的区块，以及引用了一个在两次请求之间返回了不同内容的图片或文档 URL。
以上任何一条，都会导致后续所有思维链区块失效。
反过来，有些操作是安全的：
在对话末尾追加新消息、从历史记录开头移除思维链区块、改 max_tokens 之类的请求参数、增减 cache_control 标记，以及服务端的压缩（compaction）或上下文编辑（context editing），这些都不会触发校验失败。
还有一个链式校验的设计，每个思维链区块会记录它前一个区块的信息，形成一条跨轮次的链条。可以从链条的头部摘掉区块，但如果从中间抽掉一个，那它后面的每一个区块都会跟着失效，整条链从断裂处往后全部作废。
为了不让开发者被卡住，Anthropic 同时提供了一系列替代方案，可以在不碰历史记录的前提下达到同样的效果。
需要中途改指令？用对话内系统消息（mid-conversation system message）替代直接改顶层提示词。
需要每轮加个临时提醒？用带 clear_at 参数的轮次级系统消息，替代"先插入再删除"的老办法。
需要中途增减工具？用 tool_addition 和 tool_removal 区块，替代直接编辑工具列表。
需要裁剪上下文？用服务端压缩和上下文编辑，替代客户端粗暴截断。
如果你用的是 Claude Code、claude.ai、Claude Managed Agents 或 Claude Agent SDK 这些官方产品，什么都不用改，它们已经自动保证对话前缀不会被篡改。
但如果你是直接调 Messages API 的开发者，Anthropic 的建议是：把 messages 数组严格当作只追加（append-only）来用，然后在 prefix_mismatch_behavior 设为" drop_block "的模式下跑一遍完整的多轮会话测试，看日志里有没有冒出 prefix_binding_mismatch 条目。
最后文档里还特别提了一个容易踩坑的场景。
如果你维护的是一个工具或框架，用户拿自己的 API 密钥来调用，那新注册用户会更早撞上这个校验。因为开发者自己的密钥大概率是 8 月 31 日之前注册的，暂时还没被强制执行。
对于这种情况建议主动设好 prefix_mismatch_behavior 提前测试，别等用户先炸了你才发现。
One More Thing
A 社整这么大动静，隔壁 OpenAI 肯定坐不住啊。
但他们家新模型 Astra 是真还差一点没弄好，只好先象征性地发点预告。
还有 Ilya 在 Fable 5.1 和 OpenAI Astra 发布之际，也少见地出来喊话，呼吁加强网络安全。
参考链接：
[ 1 ] https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1
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