開弓沒有回頭箭， Fable5 封鎖后 Claude 繼續踩油門：最新 Mythos 已完成訓練，Sonnet 5最快下周上線

作者 | 四月

Fable 5 的“驚鴻一瞥”僅僅是開始，達里奧沒有回頭箭，整個 AI 行業都沒有。

“12 個月后，今天Mythos 級的編程能力，很可能出現在任何人都能下載的開源模型里”，在達里奧看來，Anthropic 能爭取到的，只是一段有限的防御窗口。

依稀記得 2024 年，DeepSeek 橫空出世，憑一己之力把大模型的迭代周期從年壓縮到了季度。現在，Anthropic 可能要把它卷到以月為單位。

剛剛，知名 AI 觀察者 Andrew Curran 透露，一款能力更強的新版 Mythos 已經完成訓練。但它最終會被命名為 Mythos 5.1 還是 Mythos 6？暫無定論。甚至，它可能根本不會對外發布，而是留在 Anthropic 內部，繼續給后續模型的研發加速。

隨后，個人開發者 Chris 確認，該消息來自可靠渠道。新版的 Mythos 早在幾周前就已完成訓練。至于版本，他個人更傾向于一次小版本升級，即Mythos 5.1。

（Chris 此前曾多次向 The Information、《紐約時報》等媒體提供線索，在社區擁有一定信源基礎）

幾乎同一時間，有開發者在 Anthropic 合作服務商平臺上發現了claude-sonnet-5的模型標識。據此推測，Sonnet 系列的大版本升級已進入發布準備，最快下周上線。

距離 Mythos 5 和 Fable 5 推出才過去不到兩周。下一代 Mythos 的產線已通，Sonnet 5 也呼之欲出。

按照這個節奏來看，Anthropic 似乎正在進入一種新常態：不只是新品發布本身在加速，更是建立起來一套能夠自我加速的“模型生產線”。

這也帶來了一系列更現實的問題：

這種兇猛的速度，是沖刺上市的營銷手段，還是能持續的新常態？當美國頭部公司開始按月升級，中國團隊原本以季度計算的追趕窗口，會不會被進一步壓縮？（）

更令外界困惑的，是 Anthropic難以自洽的矛盾：

這家公司一直以安全、人性和長期主義自居。一面，它持續發文警告 AI 發展失控，憂心忡忡呼吁行業減速，甚至中止前沿研究；另一面，卻在瘋狂增加算力、加快發布，用 Claude 研發更強的 Claude……

在 Anthropic 一次又一次登上頭條之后，外界對這家公司的質疑和恐慌，也隨之愈演愈烈。

站在風口浪尖，CEO Dario Amodei、聯合創始人 Jack Clark 與首席經濟學家 Peter McCrory 等 Anthropic 一系列高管開始密集接受采訪、對外表態。

他們試圖解釋：這臺機器究竟是如何運轉？在組織內部發生了什么？以及在他們眼里，這場競爭最終會走向何方？

當Claude 開始造 Claude

從早年的 俳句（Haiku）、十四行詩（Sonnet）、巨著（Opus）到當前的寓言（Fable）和神話（Mythos）……

Anthropic 發布產品的數量之多、速度之快令人難以置信，到底是怎么做到的？

Anthropic 曾在 52 天發布了 72 個版本更新，平均 0.7 天上線一個新功能

在彭博社《The Circuit》的最新訪談中，Dario 給出了兩個原因：

• 第一，Anthropic 仍是一家目標統一的公司，沒完全陷入大公司的官僚流程。

• 第二，也是更重要的：“是 Claude 本身。我們現在正利用 Claude 幫助開發模型、提高效率，快速推進產品。雖然仍處于早期，但它已帶來顯著且越來越可靠的加速。”

如果只看產品日歷，Anthropic 似乎只是進入了高頻發布周期。但從內部看，它正在形成一條“Claude 參與研發下一代 Claude”的生產鏈。

Anthropic 聯合創始人、公共利益負責人 Jack Clark 對于這種變化的感受格外強烈。去年 11 月，他休陪產假，今年 2 月回來時，發現整個公司的工作方式都變了。

這也從側面印證了，Anthropic 的技術突破和研發加速就發生在最近半年。最初，Jack 以為只是新模型更好用，直到調取內部數據才恍然發現：

2026 年 Anthropic 工程師編寫和提交的代碼量，已達 2021 至 2024 年平均水平的 8 倍。

這不僅僅是工程師用 Claude 補全幾行代碼。實際上，部分員工已經很少親自編程，而是同時指揮多個 Claude Code Agent，拆解任務、分配執行，再審核結果。

工程師的角色從“代碼生產者”轉向了“任務設計者”與“Agent 管理者”。

《Odd Lots》主持人追問：

“我們還沒正式進入遞歸自我改進（RSI），但聽起來似乎已經走了一半。一旦 AI 產生的代碼多到超出人類能驗證的范圍，該怎么辦？”

Jack 沒有把眼前的變化直接等同于科幻意義上的 RSI。他將遞歸自我改進分成了兩個階段：

• 第一階段，AI 公司用自己的模型改善研發流程，效率提升反過來加快下一代模型開發。“這件事顯然已經發生了。”

• 第二階段，AI 系統完全自主設計、訓練并構建繼任者。“這一步目前還沒有發生。”

Dario 則給出了更直接的估算。

一年前，AI 對 Anthropic 全要素研發效率的提升約為 10%至 15%；現在，這一比例可能已升至20%至 30%，且仍在翻倍。

AI 已經能夠參與下一代模型的架構建議，公司正沿著一條平滑的指數曲線前進。

不過，研發加速后，組織發展也撞上了南墻。

代碼量增至 8 倍后，Anthropic 的持續集成系統（Continuous Integration，CI）一度無法承受暴增的吞吐量，工程師不得不轉過頭，去擴建代碼審核和集成流程。

（注：CI 要求開發人員頻繁地，甚至每天多次將代碼更改合并到共享的代碼倉庫中。每次提交都會觸發自動化構建和測試，從而及早發現代碼沖突與缺陷，確保軟件始終處于可發布狀態。）

這也揭示了 AI 提效更真實的一面：單點加速，并不會自動帶動整個組織同步提速。

它通常會先暴露出審核、測試、基礎設施中的多個瓶頸，只有瓶頸解除后，下一輪加速才會繼續。

Anthropic 之所以值得關注，正是因為它既是模型供應商，也是最早被自己模型重構的公司——率先開啟了模型對內部研發流程的反向改造。

Mythos 商業化：一場“雙輸”的困境

接下來，關于 Mythos 的問題明顯變得尖銳起來。

Dario 表示，Mythos 最讓他驚訝的，不只是發現軟件漏洞的能力持續提高，而是它還能把漏洞進一步轉化成可執行的利用程序。

一些獲得早期訪問權限的公司找到大量關鍵漏洞后，主動要求 Anthropic 不要公開模型，將其形容為“超級武器”，認為使用者應像持武器一樣取得許可。

但業界對此似乎并不買賬。

有研究者聲稱，使用更便宜的開源模型也能復現 Mythos 的成果；還有人認為，Anthropic 不斷強調模型的危險性，不過是在進行“末日營銷”，一邊制造恐懼，一邊提高產品的神秘感和稀缺性。

面對追問，Dario 打了個比方：

如果先指明某行代碼有問題，再讓開源模型去檢查，后者確實也能挑出毛病。但這跟讓模型面對一整個未知的代碼庫，自主摸索出漏洞在哪，根本是兩碼事。

據 Anthropic 聲稱，Mythos 在 Firefox 中發現了 271 個此前未知的漏洞，在未公開的企業代碼庫中，找到的漏洞更高達數千個。

圍繞這些爭議，Dario 說出了 Anthropic 面臨的真實困境：

“我們因為選擇不發布這個最強模型，在商業上實際遭受了巨大的損失。它極大地加速了 Anthropic 內部的研究以及后續模型的生產。所以我們當然清楚，如果賣給客戶，它同樣能服務外部世界，帶來同樣的加速效果。”

這看起來像是一場極限拉扯的“雙輸”博弈。

• 一方面，不發布 Mythos，意味著 Anthropic 無法滿足大量客戶需求，眼睜睜看著最強模型的、最高溢價的收入流失。

Dario 透露，每天都有企業和國家向他索要權限；而美國政府和內部安全團隊，則不斷勒令公司放慢開放速度。

• 但另一方面，如果全面發布，外部機構同樣會獲得 Mythos 給 Anthropic 帶來的研發杠桿。

它既能幫助防御者尋找漏洞，也能幫助攻擊者生成利用程序；既能加快 Anthropic 的下一代模型開發，也可能同時提高競爭對手和其他機構的研發速度。

為了在“雙輸”中尋找平衡，Anthropic 選擇先向防御者開放，希望在相似能力徹底普及前，盡可能修補現有軟件系統的漏洞。

Dario 判斷，12 個月后，今天 Mythos 級的編程能力，很可能出現在任何人都能下載的開源模型里。Anthropic 能爭取到的，只是一段有限的防御窗口。

但現實很骨感，局部的開放幾乎不可控。Fable 5 上線沒幾天，其分類器和能力限制就被開發者輕松越獄了。

理解了這種失控的焦慮，Anthropic“一邊喊剎車、一邊繼續狂奔”的擰巴形象，也就稍微容易理解了。

在撰寫時，筆者就曾談到，這更像是把 Anthropic 架在火上烤的“違心”聲明：作為風險的制造者，卻還要充當管控的倡議者。

這本質上不過是一種“既要還要”的計謀：既要向資本市場展示無限的造富能力，又要向監管機構表忠心，證明自己對技術風險保持高度警惕。

事實上呢？

這家公司從來都沒有設想過，更沒有準備過要率先退出全球模型的軍備競賽。Dario 明確表示，自己并不主張停止技術發展。

在他看來，一家公司單方面踩死剎車，根本擋不住其他企業和國家的推進，只會讓自己失去模型能力與安全研究上的話語權。

Anthropic 真正試圖死死捏在手里的，是產品“公開”的節奏：哪些能力可以公開、何時公開、先向誰公開。它希望既維持前沿領先，又保留在風險急劇上升時踩一腳剎車的余地。

這套邏輯當然充滿明顯的利益沖突，也很難僅靠公司自律來長期維持。

但它至少說明，Anthropic 所說的“剎車”，從來不是熄火退出，而是試圖在不松開油門的同時，為越來越快的模型增加一道道控制系統。

招聘策略

模型進入研發流程后，改變的不僅是代碼產量，還有對人才的判斷。

Jack 最近成立了一個研究“法治與 AI”的團隊。最初計劃同時招一批工程師、法律專家和學者，最終卻只重點招聘了法律人才。因為 Claude 足以承擔團隊所需的工程工作，法律專家可以直接調用模型完成數據處理和基礎編碼，不再需要傳統的完整工程支持。

“這意味著，我可以比過去更早招聘跨學科人才。”Jack 表示。

但變化的另一面，是 Anthropic 內部出現的“杠鈴式招聘”。

• 杠鈴一端是資深專家。他們知道什么問題值得研究，能識別模型結果是否可靠。AI 會把他們的判斷和經驗成倍放大，因此公司正招更多高級人才。

• 另一端是“AI 原生人才”。他們未必有漫長履歷，但從職業生涯早期就習慣把任務交給多個 Agent 執行，知道如何拆分工作、檢查輸出。

真正尷尬的是夾在中間的崗位。

過去，年輕員工靠整理資料、基礎分析、編寫普通代碼積累經驗；如今這些任務最容易被 Agent 接手。資深判斷依然稀缺，新一代 AI 原生人才也仍有入口，但傳統開發者的成長階梯正在被抽掉幾級。

Anthropic 首席經濟學家 Peter McCrory 提到，在 AI 高暴露職業中，年輕人的求職成功率已出現一定走弱。雖然遠程辦公、行業降溫和過度招聘都可能造成這一現象，但年輕人的心理感受更明確。

一項覆蓋 8.1 萬人的調查顯示，年輕人擔憂失業的比例約為資深者的兩倍。在硬數據確認大規模替代前，他們已率先感受到職業入口收窄。

Anthropic 的做法給行業的啟示，并非只是簡單地“少招程序員”。

當編碼和基礎執行變得廉價，真正稀缺的資源轉向了領域知識、方向判斷，以及組織多個 Agent 完成復雜工作的能力。

結語：復利階段與新常態

Sonnet 5 和新版 Mythos 只是觀察 Anthropic產品策略的線索。真正值得關注的是，Anthropic 已把最強模型接進了自己的研發流程：

上一代 Claude 幫工程師寫代碼、優化訓練系統，這些工作縮短了下一代 Claude 的開發周期；更強的模型誕生后，再次回到鏈條中，提高下一輪迭代速度。

真正意義上完全自主的 RSI 或許還沒到來。但在 Anthropic 內部，它最早期、也最現實的形態已經開始運轉。

外界還在等 Sonnet 5 發布，Anthropic 已經在用 Mythos 生產它之后的模型。

這，就是新常態。

聲明：本文為 AI 前線原創，不代表平臺觀點，未經許可禁止轉載。

會議推薦

AICon 上海站 4 大核心看點：Keynote 前瞻洞見、Agent 工程化專題拆解、前沿技術 + 產業落地全覆蓋，Google Cloud 專家實操帶練。更多詳情可掃碼或聯系票務經理 13269078023 進行咨詢。

今日薦文

你也「在看」嗎？