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Claude Fable 5

Anthropics Claude Fable 5 ist ein Mythos-Klasse model mit einem 1M context window und 128K output tokens. Es glänzt bei agentic coding und 3D-Physik.

AnthropicMythos-KlasseAgentic CodingReasoning1M Context
anthropic logoanthropicClaudeJune 9, 2026
Kontext
1.0MToken
Max. Ausgabe
128KToken
Eingabepreis
$10.00/ 1M
Ausgabepreis
$50.00/ 1M
Modalität:TextImage
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
88.5%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). Claude Fable 5 erreichte 88.5% bei diesem Benchmark.
HLE
42%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. Claude Fable 5 erreichte 42% bei diesem Benchmark.
MMLU
91.2%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. Claude Fable 5 erreichte 91.2% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
82%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. Claude Fable 5 erreichte 82% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
54%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. Claude Fable 5 erreichte 54% bei diesem Benchmark.
IFEval
92%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. Claude Fable 5 erreichte 92% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
90%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. Claude Fable 5 erreichte 90% bei diesem Benchmark.
MATH
91.2%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. Claude Fable 5 erreichte 91.2% bei diesem Benchmark.
GSM8k
97.8%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. Claude Fable 5 erreichte 97.8% bei diesem Benchmark.
MGSM
96%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. Claude Fable 5 erreichte 96% bei diesem Benchmark.
MathVista
71%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. Claude Fable 5 erreichte 71% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
72%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). Claude Fable 5 erreichte 72% bei diesem Benchmark.
HumanEval
93.5%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. Claude Fable 5 erreichte 93.5% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
76%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. Claude Fable 5 erreichte 76% bei diesem Benchmark.
MMMU
74.3%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. Claude Fable 5 erreichte 74.3% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. Claude Fable 5 erreichte 58% bei diesem Benchmark.
ChartQA
92%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. Claude Fable 5 erreichte 92% bei diesem Benchmark.
DocVQA
95%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. Claude Fable 5 erreichte 95% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. Claude Fable 5 erreichte 55% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. Claude Fable 5 erreichte 12% bei diesem Benchmark.

Über Claude Fable 5

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Claude Fable 5.

Claude Fable 5 is Anthropic's most powerful generally available model, built on the Mythos architecture class. It is designed for high-stakes autonomous tasks that require deep reasoning and a massive memory buffer. With a 1,000,000 token context window, it can ingest an entire company's codebase or hundreds of research papers in a single prompt. This model is specifically optimized for long-horizon agentic workflows where self-correction is mandatory.

The model introduces a unique 128,000 output token limit, allowing it to write full software modules or expansive technical documentation without truncation. It features a self-verification loop where it uses vision capabilities to check its own generated code, particularly for UI and 3D simulations. While it maintains strict safety filters for high-risk domains like biology, its general reasoning performance reaches senior-engineer levels, outperforming previous iterations in complex system architecture and large-scale migrations.

Developers primarily use Fable 5 for tasks that fail on standard models due to context fragmentation or lack of logic. It combines high-fidelity vision with senior-level software engineering capabilities, enabling it to build complex 3D environments and verify visual outputs against original designs. Technically, it represents a significant leap in multimodal logic and autonomous reliability.

Claude Fable 5

Anwendungsfälle für Claude Fable 5

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Claude Fable 5 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonomous Codebase Migration

Migrate 50-million-line legacy repositories to modern frameworks by processing the entire project within the 1M context window.

3D Physics Simulation Generation

Create self-contained C++ or WebGL simulations with complex mesh colliders and fluid dynamics from a single prompt.

Senior Scientific Research Analysis

Synthesize hundreds of PhD-level research papers to identify novel hypotheses while adhering to safety guardrails.

Agentic Strategic Financial Modeling

Drive autonomous agents to process years of market data and generate detailed projections with interactive dashboards.

Real-time Network Visualization

Build backend systems that capture live packets and visualize them as 3D environments to identify security anomalies.

High-Fidelity Technical Content Creation

Generate 100,000-word technical manuals and comprehensive documentation sets in a single pass using expanded token limits.

Stärken

Einschränkungen

Industry-Leading Logic: Dominates benchmarks with a 91.2% MMLU and 88.5% GPQA score, placing it at senior research scientist grade intelligence.
Premium Pricing: At $50 per 1 million output tokens, it is one of the most expensive models on the market, making it less suitable for simple chat tasks.
Massive Output Ceiling: The 128,000 output token limit allows for one-shotting entire applications and deep, multi-section technical reports.
Aggressive Safety Filters: The safeguards for cybersecurity and biology can occasionally trigger false positives on benign technical queries, forcing a fallback to Opus.
Autonomous Reliability: Scores 80.3% on SWE-Bench Pro, demonstrating a superior ability to resolve complex GitHub issues without human oversight.
High Reasoning Latency: Processing the full 1M context or using high-effort reasoning modes results in significantly longer response times compared to smaller models.
Advanced Vision Integration: Uses vision to check its own work, ensuring that generated UI and 3D assets align with the user's original design intent.
Data Retention Policy: Standard usage requires 30-day data retention for safety monitoring, which may not meet the requirements of highly sensitive environments.

API-Schnellstart

anthropic/claude-fable-5

Dokumentation anzeigen
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);

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Claude Fable 5 sagen

Sehen Sie, was die Community über Claude Fable 5 denkt

Qualitatively, this is a major-version-bump-deserving step change forward. It peaks for long problem-solving sessions on very difficult problems.
Andrej Karpathy
twitter
Fable 5 makes GPT 5.5 feel like a toy. For complex, difficult tasks, it is the new goalpost and the new state-of-the-art.
MattVidPro
youtube
Fable 5 just finished Pokemon Fire Red with Vision alone. Raw screenshots only, no map, no hidden state. That is quite impressive.
Charly Wargnier
twitter
The 1M context window finally makes large-scale legacy code migration feel like a solved problem. RAG feels optional for most of my projects now.
u/DevOps_Master
reddit
Claude 5 fable (extra high) made a Pokemon clone in 1 hour of reasoning with 8k lines in 1 shot. This is a new era.
Chris
twitter
Anthropic released Fable 5 for general availability and Claude Mythos 5 for restricted research. It is their most powerful model publicly available.
TechCrunch
news

Videos über Claude Fable 5

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Claude Fable 5

Fable 5 verarbeitet eine Million tokens, ohne dass die Needle-in-a-Haystack-Genauigkeit unter 99 Prozent fällt.

Die Mythos-Architektur scheint Logikpfade gegenüber einfachem Pattern Matching zu priorisieren.

Man kann ihm eine alte Codebasis füttern, und es kartografiert tatsächlich die Abhängigkeiten, anstatt zu raten.

Vision-Fähigkeiten sind nun in den reasoning-Loop integriert, anstatt ein separates Modul zu sein.

Die Effizienz des latent space ist hier der vorherigen Claude 3.5-Serie deutlich überlegen.

Ich bat es, eine vollständige React-Anwendung in einem Zug zu schreiben, und das 128K-Output-Limit hat das problemlos bewältigt.

Die Self-Verification-Funktion hat einen Syntaxfehler im CSS entdeckt, noch bevor ich den Code ausgeführt habe.

Es fühlt sich weniger wie ein Chatbot an und mehr wie ein Senior Engineer, der sich tatsächlich an Anforderungen hält.

Die Preisgestaltung ist mit zehn Dollar pro Million tokens happig, aber die beim Debugging eingesparte Zeit ist es wert.

Fable 5 bewältigt 3D-Physiksimulationen mit einem räumlichen Bewusstsein, das ich so noch nicht gesehen habe.

Anthropic positioniert Fable 5 als das erste echte agentic model für den Unternehmenseinsatz.

Die Sicherheitsfilter sind definitiv aggressiver als das, was wir von open-source-Alternativen gewohnt sind.

Unternehmen werden dies wahrscheinlich für die autonome Migration geschäftskritischer Systeme nutzen.

Die Mythos-Klasse markiert einen Wandel hin zu Langzeitaufgaben, die persistenten Speicher erfordern.

Die Latency ist höher als bei Sonnet, aber für komplexes reasoning ist dieser Kompromiss akzeptabel.

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Pro-Tipps für Claude Fable 5

Expertentipps, um das Beste aus Claude Fable 5 herauszuholen.

Use High-Effort Reasoning Modes

Toggle the model to 'High' or 'Extra High' effort in the API to solve math or logic problems that require deep chain-of-thought.

Leverage Prompt Caching

Use prompt caching for frequently accessed codebases to reduce costs by up to 90% during multi-day autonomous sessions.

Anchor Tasks with Vision

Provide screenshots of desired UIs to allow Fable 5 to use vision to verify its code matches your requirements.

Explicitly Request Self-Verification

Instruct the model to write its own test suite and execute it to identify bugs before returning the final result.

Utilize the 128K Output

Avoid breaking up long requests by asking for the entire backend and frontend in one prompt for architectural consistency.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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David Park

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Häufig gestellte Fragen zu Claude Fable 5

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