Anthropic Presenta Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2 para Tareas Técnicas Complejas

El 9 de noviembre de 2026, Anthropic presentó los modelos de inteligencia artificial actualizados Claude Fable 5.2 y Claude Mythos 5.2, diseñados para tareas complejas de ingeniería, investigación y software. Según el desarrollador, las nuevas versiones superan a sus predecesoras en varias métricas de razonamiento lógico, escritura de código, visión por computadora y manejo de datos científicos. Ambos modelos utilizan una arquitectura base común pero difieren en mecanismos de seguridad y condiciones de acceso.

Fable 5.2 está disponible para una amplia gama de usuarios y tiene restricciones adicionales para tareas potencialmente peligrosas en ciberseguridad y biología. Mythos 5.2 está dirigido a organizaciones dedicadas a la búsqueda profesional de vulnerabilidades de software e investigación biomédica. Para su uso, se proporcionan programas de verificación de organizaciones, ya que el modelo tiene capacidades mejoradas en áreas sensibles.

Fable 5.2 creó un prototipo de sistema operativo y formalizó una prueba matemática

Según Anthropic, más del 90% de los cambios actualmente aceptados en el código base principal de la empresa son escritos por Claude bajo la supervisión de desarrolladores. El nuevo Fable 5.2 también fue probado en grandes proyectos que requieren la coordinación de múltiples agentes de IA. En un experimento, el modelo gestionó un equipo de más de 1,000 subagentes que desarrollaron un prototipo de sistema operativo en ocho días.

El sistema resultante funciona en un portátil e incluye su propio núcleo, controladores, almacenamiento de archivos, interfaz de ventanas e instalador. En otro experimento, los agentes migraron un servicio de producción crítico de Python a Rust. Según Anthropic, después de la migración, el tiempo de inicio del programa disminuyó aproximadamente 26 veces, y su fiabilidad y eficiencia mejoraron.

Un logro separado fue la formalización de la prueba del Último Teorema de Fermat en Lean, un lenguaje que permite la verificación automática del razonamiento matemático. Un equipo de 1,000 agentes Fable 5.2 completó la tarea en 28.7 horas con mínima intervención humana. No se trataba de descubrir una nueva prueba, sino de traducir un resultado matemático existente a una forma accesible para la verificación por computadora.

Al inicio del experimento, se proporcionó a los agentes un conjunto de declaraciones matemáticas intermedias y lemas auxiliares previamente probados. El equipo organizó de manera independiente el trabajo colaborativo y preparó una prueba formal, que fue siete veces más corta que el resultado de un experimento anterior de Anthropic. En ese momento, una tarea similar tomó 11 días y requirió una mayor participación de los investigadores.

Los modelos demostraron resultados en física, robótica y ciberseguridad

Anthropic también informó sobre dos resultados de Fable 5.2 en física teórica, relacionados con agujeros negros y dualidad holográfica. La compañía afirma que el modelo realizó cálculos complejos necesarios para investigar problemas previamente no resueltos. Los resultados se presentan en preprints científicos, pero sigue siendo importante una verificación independiente adicional para evaluar la significancia de estos trabajos.

En ingeniería de hardware, Fable 5.2 diseñó tres dispositivos electrónicos: un centro doméstico con asistente de voz, un altavoz USB y una mascota virtual portátil. El modelo preparó especificaciones técnicas, seleccionó componentes, diseñó placas de circuitos impresos y carcasas, y escribió software. La fabricación y el ensamblaje físico de los dispositivos fueron realizados por especialistas de Diode con el apoyo de Claude.

En robótica, Fable 5.2 logró una puntuación de 64.9% en RoboDojo Sim, que evalúa la capacidad de una IA para controlar un robot bimanual virtual basado en imágenes de cámara. La versión anterior, Fable 5.1, obtuvo un 27.6%. Estas cifras se basan en pruebas internas de Anthropic utilizando un simulador y no implican que el modelo demuestre la misma eficiencia en cualquier robot físico.

Mientras tanto, Mythos 5.2 mostró mejoras en la detección de vulnerabilidades de software. En la prueba interna de Redescubrimiento de CVE, que incluyó 1,829 vulnerabilidades previamente conocidas, el modelo logró un resultado del 89.6% en comparación con el 78.3% de Mythos 5.1. Según los cálculos de Anthropic, la nueva versión detectó un 10.2% más de vulnerabilidades que Claude Opus 5.5 y un 14.4% más que Mythos 5.1.

Una de las empresas que participó en las pruebas preliminares también informó que otros modelos avanzados probados omitieron aproximadamente cada sexta vulnerabilidad confirmada encontrada por Mythos 5.2. Sin embargo, estos resultados se refieren a conjuntos específicos de código de software y no garantizan la detección de una proporción similar de errores en proyectos reales.

Cuánto cuestan los nuevos modelos Claude

Anthropic informó que Fable 5.2 y Mythos 5.2 generan respuestas hasta un 30% más rápido que las versiones 5.1 correspondientes. La compañía también redujo su costo de uso. El precio estándar para ambos modelos es de $8 por millón de tokens de entrada y $40 por millón de tokens de salida.

Además, se proporciona un Modo Rápido, que aumenta la velocidad de generación de tokens hasta 2.5 veces. Su costo es de $16 por millón de tokens de entrada y $80 por millón de tokens de salida, que es el doble de la tarifa estándar. El acceso al modo acelerado de Mythos 5.2 está limitado a organizaciones que participan en los programas de verificación de Anthropic.

Fable 5.2 ya está disponible a través de productos Claude y plataformas en la nube como Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure. Para obtener acceso directo a Mythos 5.2, los especialistas deben pasar la verificación en el Programa de Verificación Cibernética o el Programa de Verificación de Ciencias de la Vida. Los clientes corporativos también pueden utilizar las capacidades del modelo a través de Claude Security para analizar vulnerabilidades de código de software.

Basado en sus propias pruebas, Anthropic no encontró una degradación significativa en las métricas de seguridad de los nuevos modelos en comparación con generaciones anteriores. Sin embargo, la compañía enfatiza que incluso un conjunto extenso de pruebas no puede predecir completamente el comportamiento de la IA después de su implementación en flujos de trabajo del mundo real.