anthropic

Claude Fable 5

Le Claude Fable 5 d'Anthropic est un model de classe Mythos doté d'une context window de 1M et de 128K tokens en sortie. Il excelle dans le codage agentic et...

AnthropicClasse-MythosAgentic CodingReasoningContexte 1M
anthropic logoanthropicClaude9 juin 2026
Contexte
1.0Mtokens
Sortie max.
128Ktokens
Prix entrée
$10.00/ 1M
Prix sortie
$50.00/ 1M
Modalité:TextImage
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
88.5%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). Claude Fable 5 a obtenu 88.5% sur ce benchmark.
HLE
42%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. Claude Fable 5 a obtenu 42% sur ce benchmark.
MMLU
91.2%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. Claude Fable 5 a obtenu 91.2% sur ce benchmark.
MMLU Pro
82%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. Claude Fable 5 a obtenu 82% sur ce benchmark.
SimpleQA
54%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. Claude Fable 5 a obtenu 54% sur ce benchmark.
IFEval
92%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. Claude Fable 5 a obtenu 92% sur ce benchmark.
AIME 2025
90%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. Claude Fable 5 a obtenu 90% sur ce benchmark.
MATH
91.2%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. Claude Fable 5 a obtenu 91.2% sur ce benchmark.
GSM8k
97.8%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. Claude Fable 5 a obtenu 97.8% sur ce benchmark.
MGSM
96%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. Claude Fable 5 a obtenu 96% sur ce benchmark.
MathVista
71%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. Claude Fable 5 a obtenu 71% sur ce benchmark.
SWE-Bench
72%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. Claude Fable 5 a obtenu 72% sur ce benchmark.
HumanEval
93.5%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. Claude Fable 5 a obtenu 93.5% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
76%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. Claude Fable 5 a obtenu 76% sur ce benchmark.
MMMU
74.3%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. Claude Fable 5 a obtenu 74.3% sur ce benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. Claude Fable 5 a obtenu 58% sur ce benchmark.
ChartQA
92%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. Claude Fable 5 a obtenu 92% sur ce benchmark.
DocVQA
95%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. Claude Fable 5 a obtenu 95% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. Claude Fable 5 a obtenu 55% sur ce benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. Claude Fable 5 a obtenu 12% sur ce benchmark.

À propos de Claude Fable 5

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser Claude Fable 5.

Claude Fable 5 est le model le plus puissant d'Anthropic disponible au public, construit sur la classe d'architecture Mythos. Il est conçu pour des tâches autonomes à enjeux élevés qui nécessitent un raisonnement approfondi et un immense tampon de mémoire. Avec une context window de 1 000 000 de tokens, il peut ingérer l'intégralité de la codebase d'une entreprise ou des centaines de papiers de recherche en une seule requête. Ce model est spécifiquement optimisé pour les flux de travail agentic de longue haleine où l'auto-correction est obligatoire.

Le model introduit une limite de 128 000 tokens en sortie, lui permettant d'écrire des modules logiciels complets ou une documentation technique étendue sans troncature. Il dispose d'une boucle d'auto-vérification où il utilise des capacités de vision pour vérifier son propre code généré, notamment pour les interfaces utilisateur et les simulations 3D. Bien qu'il maintienne des filtres de sécurité stricts pour les domaines à haut risque comme la biologie, ses performances de raisonnement général atteignent des niveaux d'ingénieur senior, surpassant les itérations précédentes en termes d'architecture système complexe et de migrations à grande échelle.

Les développeurs utilisent principalement Fable 5 pour des tâches qui échouent sur des models standards en raison de la fragmentation du contexte ou du manque de logique. Il combine une vision haute fidélité avec des capacités d'ingénierie logicielle de niveau senior, lui permettant de construire des environnements 3D complexes et de vérifier les résultats visuels par rapport aux conceptions originales. Techniquement, il représente un saut significatif dans la logique multimodale et la fiabilité autonome.

Claude Fable 5

Cas d'utilisation de Claude Fable 5

Découvrez les différentes façons d'utiliser Claude Fable 5 pour obtenir d'excellents résultats.

Migration autonome de codebase

Migrez des dépôts legacy de 50 millions de lignes vers des frameworks modernes en traitant l'intégralité du projet au sein de la context window de 1M.

Génération de simulation physique 3D

Créez des simulations autonomes en C++ ou WebGL avec des collisionneurs de maillage complexes et de la dynamique des fluides à partir d'un seul prompt.

Analyse de recherche scientifique de haut niveau

Synthétisez des centaines de papiers de recherche de niveau doctorat pour identifier de nouvelles hypothèses tout en respectant les garde-fous de sécurité.

Modélisation financière stratégique agentic

Pilotez des agents autonomes pour traiter des années de données de marché et générer des projections détaillées avec des tableaux de bord interactifs.

Visualisation réseau en temps réel

Développez des systèmes backend qui capturent les paquets en direct et les visualisent sous forme d'environnements 3D pour identifier les anomalies de sécurité.

Création de contenu technique haute fidélité

Générez des manuels techniques de 100 000 mots et des ensembles de documentation complets en un seul passage grâce aux limites de tokens étendues.

Points forts

Limitations

Logique de premier plan: Domine les benchmarks avec un score de 91,2 % au MMLU et 88,5 % au GPQA, le plaçant au niveau d'intelligence d'un chercheur scientifique senior.
Tarification premium: À 50 $ pour 1 million de tokens en sortie, c'est l'un des models les plus chers du marché, ce qui le rend moins adapté aux tâches de chat simples.
Capacité de sortie massive: La limite de 128 000 tokens en sortie permet de générer en une seule fois des applications entières et des rapports techniques approfondis en plusieurs sections.
Filtres de sécurité agressifs: Les garde-fous pour la cybersécurité et la biologie peuvent parfois déclencher des faux positifs sur des requêtes techniques bénignes, forçant un repli vers Opus.
Fiabilité autonome: Obtient un score de 80,3 % sur SWE-Bench Pro, démontrant une capacité supérieure à résoudre des problèmes GitHub complexes sans intervention humaine.
Latence de reasoning élevée: Le traitement de la totalité des 1M de contexte ou l'utilisation des modes de reasoning à haut effort entraînent des temps de réponse nettement plus longs par rapport aux models plus petits.
Intégration avancée de la vision: Utilise la vision pour vérifier son propre travail, garantissant que l'interface utilisateur et les ressources 3D générées s'alignent avec l'intention de conception initiale de l'utilisateur.
Politique de rétention des données: L'utilisation standard nécessite une rétention des données de 30 jours pour le contrôle de sécurité, ce qui peut ne pas répondre aux exigences des environnements hautement sensibles.

Démarrage rapide API

anthropic/claude-fable-5

Voir la documentation
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: "Analysez cette codebase pour détecter des failles de sécurité et suggérez des correctifs." 
  }],
});

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

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de Claude Fable 5

Voyez ce que la communauté pense de Claude Fable 5

Qualitativement, c'est un changement majeur qui mérite une version majeure. Il atteint des sommets lors de sessions de résolution de problèmes complexes.
Andrej Karpathy
twitter
Fable 5 fait passer GPT 5.5 pour un jouet. Pour les tâches complexes et difficiles, c'est la nouvelle référence et le nouveau state-of-the-art.
MattVidPro
youtube
Fable 5 vient de terminer Pokemon Fire Red avec la vision seule. Captures d'écran brutes uniquement, pas de carte, pas d'état caché. C'est assez impressionnant.
Charly Wargnier
twitter
La context window de 1M rend enfin la migration de code legacy à grande échelle facile. Le RAG semble optionnel pour la plupart de mes projets maintenant.
u/DevOps_Master
reddit
Claude 5 fable (extra high) a créé un clone de Pokemon en 1 heure de reasoning avec 8k lignes en 1 seul coup. C'est une nouvelle ère.
Chris
twitter
Anthropic a publié Fable 5 pour un accès général et Claude Mythos 5 pour la recherche restreinte. C'est leur model le plus puissant disponible publiquement.
TechCrunch
news

Vidéos sur Claude Fable 5

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Claude Fable 5

« Je pense qu'il est très probable qu'il s'agisse du language model le plus puissant que nous ayons jamais eu entre les mains. »

« Regardez l'eau. C'est assez fou. C'est très probablement le meilleur résultat que j'ai obtenu avec ce prompt. »

« Il semble beaucoup plus abouti, bien réfléchi. Absolument bluffant. »

« Qualitativement, c'est un changement majeur qui mérite une nouvelle version majeure. »

« Fable 5 fait passer GPT 5.5 pour un jouet. »

« Fable 5 est state-of-the-art sur pratiquement chaque benchmark de Swaybench Pro. »

« Les capacités de vision de Fable 5 sont si bonnes qu'il a battu Pokemon Fire Red en utilisant uniquement la vision brute. »

« Ils sont enfin de retour avec Fable 5, et c'est incroyable, les gars. »

« Il gère des tâches complexes, asynchrones et de longue durée avec une logique de niveau senior. »

« Ce model est optimisé pour le travail intellectuel autonome et le codage. »

« C'est un nouveau paradigme pour ainsi dire. Il a ajouté des collisionneurs de maillage sur les bâtiments et nous pouvons voir à l'intérieur. »

« Ce model pourrait peut-être même créer GTA 6. En fait, non. Il pourrait... regardez ça. »

« Le souci du détail, comme la bobine de filament qui tourne sur l'imprimante 3D, est tout simplement incroyable. »

« Il a recréé le jeu de l'année 2011 en environ une heure. »

« La capacité de sortie massive permet de générer des applications entières en un seul coup. »

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.

Agents IA
Automatisation Web
Flux Intelligents

Conseils Pro pour Claude Fable 5

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Claude Fable 5.

Utilisez les modes de reasoning à haut effort

Activez le mode 'High' ou 'Extra High' effort dans l'API pour résoudre des problèmes mathématiques ou logiques nécessitant un chain-of-thought approfondi.

Tirez parti du prompt caching

Utilisez le prompt caching pour les bases de code fréquemment consultées afin de réduire les coûts jusqu'à 90 % lors de sessions autonomes sur plusieurs jours.

Ancrez les tâches avec la vision

Fournissez des captures d'écran des interfaces souhaitées pour permettre à Fable 5 d'utiliser la vision afin de vérifier que son code correspond à vos exigences.

Demandez explicitement une auto-vérification

Donnez l'instruction au model d'écrire sa propre suite de tests et de l'exécuter pour identifier les bugs avant de renvoyer le résultat final.

Utilisez la sortie de 128K

Évitez de fragmenter les longues requêtes en demandant l'intégralité du backend et du frontend en un seul prompt pour une cohérence architecturale.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Jonathan Kogan

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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...

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$0.40/$2.40/1M
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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
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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
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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
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Claude Opus 4.5

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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
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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

Questions Fréquentes sur Claude Fable 5

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