anthropic

Claude Fable 5

Anthropics Claude Fable 5 er en Mythos-class model med et 1M context window og 128K output tokens. Den excellerer i agentic coding og 3D-fysik.

AnthropicMythos-ClassAgentic CodingReasoning1M Context
anthropic logoanthropicClaude9. juni 2026
Kontekst
1.0Mtokens
Maks output
128Ktokens
Input-pris
$10.00/ 1M
Output-pris
$50.00/ 1M
Modalitet:TextImage
Funktioner:VisionVærktøjerStreamingRæsonnering
Benchmarks
GPQA
88.5%
GPQA: Spørgsmål og svar på kandidatniveau. En streng benchmark med 448 multiple choice-spørgsmål inden for biologi, fysik og kemi skabt af domæneeksperter. PhD-eksperter opnår kun 65-74% nøjagtighed, mens ikke-eksperter scorer kun 34% selv med ubegrænset webadgang (derfor 'Google-proof'). Claude Fable 5 scorede 88.5% på denne benchmark.
HLE
42%
HLE: Ekspertniveau-ræsonnering. Tester en models evne til at demonstrere ekspertniveau-ræsonnering på tværs af specialiserede domæner. Evaluerer dyb forståelse af komplekse emner, der kræver professionel viden. Claude Fable 5 scorede 42% på denne benchmark.
MMLU
91.2%
MMLU: Massiv flerfaglig sprogforståelse. En omfattende benchmark med 16.000 multiple choice-spørgsmål på tværs af 57 akademiske fag, herunder matematik, filosofi, jura og medicin. Tester bred viden og ræsonneringsevner. Claude Fable 5 scorede 91.2% på denne benchmark.
MMLU Pro
82%
MMLU Pro: MMLU Professionel udgave. En forbedret version af MMLU med 12.032 spørgsmål i et sværere format med 10 svarmuligheder. Dækker matematik, fysik, kemi, jura, ingeniørvidenskab, økonomi, sundhed, psykologi, business, biologi, filosofi og datalogi. Claude Fable 5 scorede 82% på denne benchmark.
SimpleQA
54%
SimpleQA: Faktuel nøjagtighedsbenchmark. Tester en models evne til at give nøjagtige, faktuelle svar på ligetil spørgsmål. Måler pålidelighed og reducerer hallucinationer i vidensindhentningstasks. Claude Fable 5 scorede 54% på denne benchmark.
IFEval
92%
IFEval: Instruktionsfølgningsevaluering. Måler, hvor godt en model følger specifikke instruktioner og begrænsninger. Tester evnen til at overholde formateringsregler, længdegrænser og andre eksplicitte krav. Claude Fable 5 scorede 92% på denne benchmark.
AIME 2025
90%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Konkurrence-niveau matematikopgaver fra den prestigefyldte AIME-eksamen designet til talentfulde gymnasieelever. Tester avanceret matematisk problemløsning, der kræver abstrakt tænkning, ikke kun mønstergenkendelse. Claude Fable 5 scorede 90% på denne benchmark.
MATH
91.2%
MATH: Matematisk problemløsning. En omfattende matematikbenchmark, der tester problemløsning inden for algebra, geometri, calculus og andre matematiske domæner. Kræver flertrinssværsonnering og formel matematisk viden. Claude Fable 5 scorede 91.2% på denne benchmark.
GSM8k
97.8%
GSM8k: Folkeskole matematik 8K. 8.500 folkeskole-niveau matematiske tekstopgaver, der kræver flertrinssræsonnering. Tester grundlæggende aritmetik og logisk tænkning gennem virkelige scenarier som shopping eller tidsberegninger. Claude Fable 5 scorede 97.8% på denne benchmark.
MGSM
96%
MGSM: Flersproget folkeskolematematik. GSM8k-benchmarken oversat til 10 sprog, herunder spansk, fransk, tysk, russisk, kinesisk og japansk. Tester matematisk ræsonnering på tværs af forskellige sprog. Claude Fable 5 scorede 96% på denne benchmark.
MathVista
71%
MathVista: Matematisk visuel ræsonnering. Tester evnen til at løse matematikopgaver, der involverer visuelle elementer som diagrammer, grafer, geometriske figurer og videnskabelige illustrationer. Kombinerer visuel forståelse med matematisk ræsonnering. Claude Fable 5 scorede 71% på denne benchmark.
SWE-Bench
72%
SWE-Bench: Softwareingeniør-benchmark. AI-modeller forsøger at løse rigtige GitHub-issues i open source Python-projekter med menneskelig verifikation. Tester praktiske softwareingeniørfærdigheder på produktionskodebaser. Topmodeller gik fra 4,4% i 2023 til over 70% i 2024. Claude Fable 5 scorede 72% på denne benchmark.
HumanEval
93.5%
HumanEval: Python-programmeringsopgaver. 164 håndskrevne programmeringsopgaver, hvor modeller skal generere korrekte Python-funktionsimplementeringer. Hver løsning verificeres mod unit tests. Topmodeller opnår nu 90%+ nøjagtighed. Claude Fable 5 scorede 93.5% på denne benchmark.
LiveCodeBench
76%
LiveCodeBench: Live kodningsbenchmark. Tester kodningsevner på løbende opdaterede, virkelige programmeringsudfordringer. I modsætning til statiske benchmarks bruger den friske problemer for at forhindre dataforurening og måle ægte kodningsevner. Claude Fable 5 scorede 76% på denne benchmark.
MMMU
74.3%
MMMU: Multimodal forståelse. Massiv multi-disciplin multimodal forståelsesbenchmark, der tester vision-sprogmodeller på universitetsniveau-problemer på tværs af 30 fag, der kræver både billedforståelse og ekspertviden. Claude Fable 5 scorede 74.3% på denne benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Professionel udgave. Forbedret version af MMMU med mere udfordrende spørgsmål og strengere evaluering. Tester avanceret multimodal ræsonnering på professionelt og ekspertniveau. Claude Fable 5 scorede 58% på denne benchmark.
ChartQA
92%
ChartQA: Diagram-spørgsmål og svar. Tester evnen til at forstå og ræsonnere om information præsenteret i diagrammer og grafer. Kræver udtrækning af data, sammenligning af værdier og udførelse af beregninger fra visuelle datarepræsentationer. Claude Fable 5 scorede 92% på denne benchmark.
DocVQA
95%
DocVQA: Dokument visuel Q&A. Document Visual Question Answering benchmark, der tester evnen til at udtrække og ræsonnere om information fra dokumentbilleder, herunder formularer, rapporter og scannet tekst. Claude Fable 5 scorede 95% på denne benchmark.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-opgaver. Tester evnen til at udføre kommandolinjeopgaver, skrive shell-scripts og navigere i terminalmiljøer. Måler praktiske systemadministrations- og udviklingsworkflow-færdigheder. Claude Fable 5 scorede 55% på denne benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraktion og ræsonnering. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - tester flydende intelligens gennem nye mønstergenkendelsespuslespil. Hver opgave kræver opdagelse af den underliggende regel fra eksempler, der måler generel ræsonneringsevne snarere end memorering. Claude Fable 5 scorede 12% på denne benchmark.

Om Claude Fable 5

Lær om Claude Fable 5s muligheder, funktioner og hvordan den kan hjælpe dig med at opnå bedre resultater.

Claude Fable 5 er Anthropics mest kraftfulde tilgængelige model, bygget på Mythos-arkitekturklassen. Den er designet til autonome højrisiko-opgaver, der kræver dyb reasoning og en massiv hukommelsesbuffer. Med et 1.000.000 token context window kan den indtage en hel virksomheds kodebase eller hundredvis af forskningsartikler i én prompt. Denne model er specifikt optimeret til langsigtede agentic workflows, hvor selvkorrektion er obligatorisk.

Modellen introducerer en unik 128.000 output token-grænse, hvilket gør det muligt for den at skrive komplette softwaremoduler eller omfattende teknisk dokumentation uden afkortning. Den indeholder et selvverificerings-loop, hvor den bruger vision-kapaciteter til at tjekke sin egen genererede kode, særligt til UI og 3D-simuleringer. Selvom den opretholder strenge sikkerhedsfiltre for højrisikodomæner som biologi, når dens generelle reasoning-performance op på et senior-ingeniørniveau, og den udkonkurrerer tidligere iterationer i kompleks systemarkitektur og store migreringer.

Udviklere bruger primært Fable 5 til opgaver, der fejler på standardmodeller grundet kontekstfragmentering eller mangel på logik. Den kombinerer vision i høj kvalitet med software engineering-kapaciteter på seniorniveau, hvilket gør den i stand til at bygge komplekse 3D-miljøer og verificere visuelle outputs mod originale designs. Teknisk repræsenterer den et betydeligt spring inden for multimodal logik og autonom pålidelighed.

Claude Fable 5

Anvendelser for Claude Fable 5

Opdag de forskellige måder, du kan bruge Claude Fable 5 til at opnå gode resultater.

Autonom migrering af kodebaser

Migrer legacy-repositories på 50 millioner linjer til moderne frameworks ved at behandle hele projektet inden for et 1M context window.

Generering af 3D-fysiksimuleringer

Skab selvstændige C++ eller WebGL-simuleringer med komplekse mesh-kollidere og fluid dynamics ud fra en enkelt prompt.

Videnskabelig forskningsanalyse

Syntetiser hundredvis af ph.d.-niveau forskningsartikler for at identificere nye hypoteser, mens sikkerhedsretningslinjer overholdes.

Agentic strategisk finansiel modellering

Styr autonome agenter til at behandle årelange markedsdata og generere detaljerede fremskrivninger med interaktive dashboards.

Netværksvisualisering i realtid

Byg backend-systemer, der indfanger live-pakker og visualiserer dem som 3D-miljøer for at identificere sikkerhedsanomalier.

Skabelse af teknisk indhold i høj kvalitet

Generer tekniske manualer på 100.000 ord og omfattende dokumentationssæt i én arbejdsgang ved hjælp af udvidede token-grænser.

Styrker

Begrænsninger

Branchens førende logik: Dominerer benchmarks med en score på 91,2% MMLU og 88,5% GPQA, hvilket placerer den på et intelligensniveau svarende til en seniorforsker.
Premium-prissætning: Med $50 pr. 1 million output tokens er det en af de dyreste modeller på markedet, hvilket gør den mindre velegnet til simple chat-opgaver.
Massivt output-loft: Grænsen på 128.000 output tokens gør det muligt at generere hele applikationer og dybdegående, flerdelt teknisk dokumentation i ét hug.
Aggressive sikkerhedsfiltre: Sikkerhedsforanstaltningerne for cybersikkerhed og biologi kan lejlighedsvis udløse falske positive på harmløse tekniske forespørgsler, hvilket tvinger en fallback til Opus.
Autonom pålidelighed: Opnår 80,3% på SWE-Bench Pro, hvilket demonstrerer en overlegen evne til at løse komplekse GitHub-problemer uden menneskelig overvågning.
Høj latency ved reasoning: Behandling af det fulde 1M context eller brug af 'high-effort' reasoning-tilstande resulterer i betydeligt længere svartider sammenlignet med mindre modeller.
Avanceret vision-integration: Bruger vision til at tjekke sit eget arbejde og sikrer, at genereret brugerflade og 3D-aktiver stemmer overens med brugerens oprindelige designhensigt.
Datalagringspolitik: Standardbrug kræver 30-dages datalagring til sikkerhedsovervågning, hvilket muligvis ikke opfylder kravene i yderst følsomme miljøer.

API hurtig start

anthropic/claude-fable-5

Se dokumentation
anthropic SDK
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

const message = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-fable-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ 
    role: "user", 
    content: "Analyze this codebase for security vulnerabilities and suggest fixes." 
  }],
});

console.log(message.content[0].text);

Installér SDK'et og begynd at foretage API-kald på få minutter.

Hvad folk siger om Claude Fable 5

Se hvad fællesskabet mener om Claude Fable 5

Kvalitativt er dette et kvantespring fremad, der fortjener en versionopdatering. Den topper under lange problemløsningssessioner med meget svære opgaver.
Andrej Karpathy
twitter
Fable 5 får GPT 5.5 til at føles som et legetøj. Til komplekse, svære opgaver er det den nye målestok og state-of-the-art.
MattVidPro
youtube
Fable 5 gennemførte lige Pokemon Fire Red udelukkende med Vision. Kun rå screenshots, intet kort, ingen skjult tilstand. Det er ret imponerende.
Charly Wargnier
twitter
Det 1M context window gør endelig storstilet legacy-kodemigrering til et løst problem. RAG føles valgfrit til de fleste af mine projekter nu.
u/DevOps_Master
reddit
Claude 5 Fable (extra high) lavede en Pokemon-klon på 1 times reasoning med 8k linjer i ét hug. Dette er en ny æra.
Chris
twitter
Anthropic frigav Fable 5 til generel tilgængelighed og Claude Mythos 5 til begrænset forskning. Det er deres mest kraftfulde model, der er offentligt tilgængelig.
TechCrunch
news

Videoer om Claude Fable 5

Se vejledninger, anmeldelser og diskussioner om Claude Fable 5

Jeg tror, det er meget sandsynligt, at dette er den mest kraftfulde LLM, vi nogensinde har haft fingrene i.

Se vandet. Det er ret vildt. Dette er muligvis det bedste resultat, jeg har fået med denne prompt.

Den føles langt mere gennemført og gennemtænkt. Absolut forbløffende.

Kvalitativt er dette et kvantespring fremad, der fortjener en versionopdatering.

Fable 5 får GPT 5.5 til at føles som et legetøj.

Fable 5 er state-of-the-art på stort set alle benchmarks på Swaybench Pro.

Vision-kapaciteterne i Fable 5 er så gode, at den klarede Pokemon Fire Red ved kun at bruge råt vision.

De er endelig tilbage med Fable 5, og den er utrolig, gutter.

Den håndterer langvarige, komplekse og asynkrone opgaver med senior-niveau logik.

Denne model er optimeret til autonomt vidensarbejde og kodning.

Dette er et nyt paradigme, så at sige. Den satte mesh-kollidere på bygningerne, og vi kan se ind i dem.

Denne model kan måske faktisk lave GTA 6. Faktisk, nej. Det ville... se på det.

Detaljerigdommen, som den roterende filament-spole på 3D-printeren, er noget helt andet.

Den genskabte 2011-årets-spil på omkring en time.

Det massive output-loft giver mulighed for at bygge hele applikationer i ét hug.

Mere end bare prompts

Supercharg din arbejdsgang med AI-automatisering

Automatio kombinerer kraften fra AI-agenter, webautomatisering og smarte integrationer for at hjælpe dig med at udrette mere på kortere tid.

AI-agenter
Webautomatisering
Smarte arbejdsgange

Pro-tips til Claude Fable 5

Eksperttips til at hjælpe dig med at få mest muligt ud af Claude Fable 5 og opnå bedre resultater.

Brug 'High-Effort' reasoning-tilstande

Indstil modellen til 'High' eller 'Extra High' effort i API'et for at løse matematik- eller logikopgaver, der kræver dyb chain-of-thought.

Udnyt prompt caching

Brug prompt caching til ofte tilgåede kodebaser for at reducere omkostningerne med op til 90% under flerdages autonome sessioner.

Forankr opgaver med vision

Giv screenshots af ønskede brugerflader for at lade Fable 5 bruge vision til at bekræfte, at dens kode lever op til dine krav.

Anmod eksplicit om selvverificering

Instruér modellen i at skrive sin egen testpakke og udføre den for at identificere fejl, før det endelige resultat returneres.

Udnyt de 128K output

Undgå at opdele lange forespørgsler ved at bede om hele backend- og frontend-løsningen i én prompt for at sikre arkitektonisk konsistens.

Anmeldelser

Hvad vores brugere siger

Slut dig til tusindvis af tilfredse brugere, der har transformeret deres arbejdsgang

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Relateret AI Models

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.40/$2.40/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

256K context
$0.60/$3.00/1M
xai

Grok-4

xAI

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.5

Anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M
deepseek

DeepSeek v4

DeepSeek

DeepSeek v4 is a 1.6T parameter MoE model featuring a 1M token context window and native multimodal support for text, vision, and video at disruptive prices.

1M context
$1.74/$3.48/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M

Ofte stillede spørgsmål om Claude Fable 5

Find svar på almindelige spørgsmål om Claude Fable 5