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2026-11-10 06:54
1,000 人の AI エージェントが 30 時間でフェルマーの最終定理の正式な証明を完了し、8 日間継続的に作業し、ラップトップで実行できるオペレーティング システムをゼロから構築しました。
たった今、Anthropic は 2 つの新しいモデル、Claude Fable 5.2 と Mythos 5.2 を正式にリリースしました。上記の成果に加えて、新しいモデルは 2 つのブラック ホール物理学問題も解決し、生成速度が最大 30% 向上し、API 価格が 20% 削減されます。
興味深いことに、Anthropic CEO の Dario Amodei が AI 開発のペースを緩めるよう公に呼びかけてからわずか 2 か月後、Anthropic は再び強力な最先端モデルを立ち上げました。一方、アンスロピックは、企業価値が1兆〜1兆5000億ドルに達する可能性があるIPOの準備を進めている。
AIの減速を訴えながら、1兆ドル規模のIPOを目指して突っ走っているアンスロピックは、今回どんな新しいことを思いついたのでしょうか？
1,000 人のエージェントが 8 日間かけてオペレーティング システムをゼロから構築しました
Anthropic の位置付けによれば、Claude Fable 5.2 と Mythos 5.2 は、プログラミング、推論、視覚的理解、科学研究能力の向上に焦点を当て、複雑な技術的課題に特化して設計されたフラッグシップ モデルです。
どちらも同じ基礎モデルを使用しますが、主な違いはセキュリティ制限です。 Fable 5.2 は、ネットワーク セキュリティと生物学的研究のための悪用防止メカニズムを追加しており、一般ユーザーに公開されています。 Mythos 5.2 は、より完全な専門的機能を保持しており、主にレビューに合格した機関に提供されます。
公式ベンチマークテストから判断すると、新モデルのパフォーマンスは非常に印象的です。
AI エージェントのプログラミング能力を測定する FrontierCode 2.0 テストでは、Fable 5.2 が 49.1% のスコアを達成し、Claude Opus 5.5 の 45.5%、GPT-6 Astra の 42.8%、Gemini 4 Carbon の 41.1% を上回りました。
FrontierSWE v2 ソフトウェア エンジニアリング テストでは、Fable 5.2 のスコアは 69.9% で、前世代と比較して 13.6 パーセント ポイント増加しました。 FrontierCode 2.0 テストでは、Fable 5.2 は、Opus 5.5 の最高推論強度に近い結果を達成しましたが、推論強度は低く、単一タスクのコストは後者の約半分でした。
第三者評価機関Artificial Analysisの最新リストもこれを裏付けている。
Claude Fable 5.2 は Intelligence Index v5 の 65 ポイントでトップとなり、Gemini 4 Carbon より 5 ポイント、Claude Opus 5.5 より 6 ポイント上回り、9 テスト中 5 つで 1 位を獲得しました。主な利点は、科学的推論、知識理解、プログラミング能力に焦点を当てています。ただし、最も強力な推論モードの平均シングルタスク コストは 26.5 ドルに達し、これは Opus 5.5 の約 2.6 倍です。
しかし、実行スコアよりも注目に値するのは、Anthropic によって表示される実際のエンジニアリング ケースです。
あるエンジニアが Fable 5.2 にオペレーティング システムをゼロから設計するよう依頼しました。このモデルは空のフォルダーから開始され、1,000 を超えるサブエージェントを自律的に調整し、8 日間継続的に動作してコードの作成、テスト、レビューを完了しました。
最終的に、クロードはラップトップ上で起動して実行できるオペレーティング システムの開発に成功しました。
公式表示によると、このシステムは独自のカーネルを備え、ディスク、キーボード、ネットワークドライバーをサポートし、ファイルストレージ、ウィンドウインターフェイス、ログイン画面、インストーラー、組み込みのクロード機能も備えています。
これはまだ実験的なプロトタイプ システムではありますが、AI は数千のエージェントを自律的に調整して、このような複雑なソフトウェア エンジニアリング プロジェクトを完了することができました。これは、AI の機能の変化を反映するのに十分です。
別の実際的なケースでは、Fable 5.2 の初期バージョンでは、主要な Anthropic 運用サービスが Python から Rust に移行され、起動が約 26 倍速くなりました。
AI 起業家のマット シューマー氏はリリース後、Fable 5.2 はこれまでに使用した中で最も強力なモデルであるとコメントしました。他のモデルではこれまで達成できなかった複雑なプロジェクトも完了できます。ただし、場合によっては「責任感が強すぎる」ことがあり、通常の仕事の妨げになることもあります。
ネチズンの Kevin Ngo も、ブラウザで直接プレイできる Fable 5.2 によって制作された 3D ゲームを投稿しました。プレイヤーはボートで 8 つの夢の世界を旅できます。
同じく開発者のFlavio Adamo氏も、モデルから生成された3D作品を披露し、その3次元作成能力が素晴らしいと述べた。
さらに、ネチズンのシノプシスは、古典的な「自転車に乗るペリカン」テストを使用して Fable 5.2 に挑戦し、モデルによって生成された作品を披露し、これを新世代の BOSS と直接呼びました。
Anthropic はまた、同社のコア コード ベースにマージされたコード変更の 90% 以上が現在クロードによって人間の指導の下で書かれていることも明らかにしました。
単純なバグの修正から、数日間続く大規模なエンジニアリング タスクの自律的な計画と実行に至るまで、AI プログラミングは複雑なプロジェクトを独立して実行できる能力を徐々に獲得しつつあります。
フェルマーの最終定理の正式な証明を 30 時間で完了し、ブラック ホールの物理問題も解決する
プログラミング能力の向上が依然として期待される場合、Anthropic が発表した科学的研究結果はさらに驚くべきものです。
フェルマーの最終定理は、数学史上最も有名な難問の 1 つです。数学者のアンドリュー・ワイルズは 1990 年代には証明を完了しましたが、それをコンピューターが段階的に検証できる正式な証明に変換するのは依然として非常に複雑な作業です。
Anthropic は以前、未発表のクロード研究モデルを使用していましたが、人間の研究者の指導の下、完成までに 11 日かかりました。
本日、1,000 人の Fable 5.2 エージェントからなるチームが、手作業による介入をほとんど行わずに、フェルマーの最終定理の正式な証明をわずか 30 時間で完了しました。
実験ではモデル独自の連携メカニズムを構築し、生成されるプルーフの長さが従来の7分の1に短縮され、オペレーショントークンの消費量も3分の1に削減された。比較として、同じ構成の Claude Opus 5.5 は 30 時間実行され、校正作業の約 27% しか完了しませんでした。
数学に加えて、寓話 5.2 では、ブラック ホールに関連する理論物理学の 2 つの未解決の問題も取り上げています。
1 つは、ブラック ホールが形成されるときの相転移メカニズムに関係します。科学者たちは、特定の理論モデルにおけるブラックホールが温度変化に伴って突然形成される可能性があることを1983年には発見していましたが、この結論がより小さな量子スケールに拡張できるかどうかは、完全な計算結果が得られていませんでした。
クロードは、長い間未完だった計算を基本的に単独で完了し、同様の突然の結論に達した。別の研究では、モデルによって量子重力理論への分析アプローチの正確な境界が決定されました。
同時に、Mythos 5.2 は、既存の 2 つのオープンソースのタンパク質構造予測モデルを組み合わせて、完全なウイルス カプシドの構造を予測する新しい方法も開発し、テストした 34 個のキャプシドのうち 28 個を正確にモデル化することに成功しました。
関連する科学研究結果はまださらなる検証が必要ですが、AI は数学的証明からブラック ホール物理学、タンパク質の構造予測に至るまで、より専門的な研究タスクに参加し始めています。
3 つの電子デバイスを一度に設計すると、ロボットが指示を理解し始めます
クロードの能力は、現実世界のハードウェア設計にも拡張され始めました。
アンスロピックが回路基板設計・製造会社ダイオードと協力した実験では、研究者らはたった一言でフェイブル 5.2 に家庭用音声アシスタントハブ、USB 会議スピーカー、ハンドヘルド電子ペットという 3 つの実際に動作する電子デバイスを設計させた。
プロセス全体を通じて、クロードは独自に製品仕様を作成し、電子部品を選択し、4 層 PCB 回路基板を設計し、3D プリントされたハウジング モデルを構築し、サポート ソフトウェアを開発しました。
Anthropic によると、各デバイスの回路基板設計は 1 日以内に製造可能な状態に達しました。ダイオードが製造を完了した後、クロードはエンジニアにテストと組み立てを指導しました。最終的に、3 つのデバイスはすべて、電気設計を変更することなく正常に動作しました。
ロボット制御の観点から見ても、Fable 5.2 の進歩は同様に明白です。
RoboDojo Sim 双腕ロボット シミュレーション テストでは、Fable 5.2 は 64.9% の成功率を達成し、前世代の Fable 5.1 の 27.6% や GPT-6 Astra の 29.8% を上回りました。
公式デモンストレーションでは、クロードが制御する物理ロボットも、ボトルのキャップを緩める、ルービックキューブを復元する、ロボットのパターンを描くなどのタスクを完了しました。
偶然にも、ネチズン Tekon Burns も本物のルービック キューブ テスト Fable 5.2 を取り出し、たった 6 枚の写真をアップロードしました。モデルは非常に少ないステップで一連の解決策を提供し、最初に白い十字を綴ってから白い表面を復元するという一般的な人間の問題解決のアイデアには従っていませんでした。
画面上のテキストやコードから、現実の回路基板やロボットに至るまで、クロードは自分の推論能力を実際の物理的な操作に変換しようとしています。
ネットワークセキュリティはアップグレードされ続けていますが、AIの研究開発機能は積極的に制限されています
Fable 5.2 と比較すると、Claude Mythos 5.2 の焦点は依然としてネットワーク セキュリティにあります。
Anthropic は今年 4 月に初めて Mythos を立ち上げました。その強力な脆弱性発見および悪用機能を考慮して、当時は一部の機関のみに公開されていましたが、その後、一般向けにセキュリティ制限を強化した Fable シリーズが発売されました。
このアップグレードにより、Mythos 5.2 は、CVE 再検出の内部テストで既知のソフトウェアの脆弱性の 89.6% を再検出でき、前世代の 78.3% から増加しました。
あるセキュリティ会社は、Mythos 5.2 で発見されたことが確認された脆弱性の約 6 分の 1 が、同社がテストした他の最先端モデルでは発見されなかったことも発見しました。
機能の向上に伴い、Anthropic はモデルのセキュリティ対策をさらに強化しました。 1,800 以上のシナリオを含むサンドボックス エスケープ テストでは、サンドボックス外の認証情報またはファイルを使用する Mythos 5.2 の割合は、前世代の 21% から 3.1% に低下しました。
しかし、より注目に値するのは、Anthropic が新モデルに対して積極的に制限を加えていることです。
当局者らは、トレーニングプロセス中、AIアクセラレーターのカーネル最適化や大規模言語モデルアーキテクチャの改善などの分野での新モデルの能力向上が特に限定的だったことを明らかにした。
したがって、Fable 5.2 と Mythos 5.2 は全体的な機能が大幅に向上しましたが、次世代 AI の開発を直接加速する可能性のあるタスクに関しては、そのパフォーマンスはほぼ Claude Opus 5.5 のレベルにとどまっています。
Anthropic 氏は、関連する調整は通常のエージェント プログラミング、ハードウェア開発、従来の機械学習研究などの機能には影響を及ぼさないことを強調しました。
さらに、Anthropic はモデル機能の違法な抽出を防ぐための対策を強化しており、関連技術により悪意のある抽出者が取得するデータ量を 90% から 99% 削減できると主張しています。
価格が 20% 値下げされ、Claude Pro には隠れたメリットがあります
Claude Fable 5.2 は本日正式にリリースされ、Claude プラットフォームと AWS、Google Cloud、Microsoft Azure などのクラウド サービスをカバーします。開発者は、claude-fable-5-2 を通じて新しいモデルを呼び出すことができます。
前世代と比較して、新しいモデルの標準 API 価格は約 20% 引き下げられ、入力トークン 100 万あたり 8 ドル、出力トークン 100 万あたり 40 ドルかかります。
どちらのモデルもオプションの高速モードを起動し、標準モードよりも最大 2.5 倍速くトークンを生成できます。それに応じて、価格は入力トークン 100 万あたり 16 米ドル、出力トークン 100 万あたり 80 米ドルに引き上げられます。
Anthropic 氏によると、Fable シリーズは主に複雑な工学、数学、科学の研究タスクを対象としており、日常のプログラミングや知識作業には最初に Claude Opus 5.5 を使用することが依然として推奨されています。
新しいモデルを宣伝するために、Anthropic は期間限定のトライアル イベントも開始します。
現地時間11月9日から16日まで、資格のあるClaude ProユーザーおよびTeamスタンダードシートユーザーは、追加の使用量割り当てを購入することなく、元の週間使用量割り当ての50％以内でFableシリーズモデルを使用でき、割り当てを無料でリセットする機会が与えられます。
Max、Ultra、および一部の Team および Enterprise プレミアム シート ユーザーは、有料サブスクリプション期間に基づいて 1 ～ 3 回の使用量割り当てをリセットできます。
リセット機能は消費された量を復元するだけであり、サブスクリプション プランの使用制限を永久に増やすものではないことに注意してください。
Mythos 5.2 については、現在も主に検証済みのサイバーセキュリティ機関とライフ サイエンス研究組織が利用可能です。
兆ドル規模のIPOに向けて全力を尽くす一方で、AIの減速を求める
Anthropic の新モデルのリリースのタイミングは非常に微妙です。
今年9月、AnthropicのCEO、ダリオ・アモデイ氏はAI開発の速度を落とすよう公に呼び掛け、業界全体が急速に向上するモデルの機能とその潜在的なリスクへの対応にもっと慎重になることを期待した。
さて、わずか過去 2 か月の間に、Anthropic は、より高性能で最先端の新しいモデルを発表しました。
これに対し、アンスロピック社の研究製品管理責任者ダイアン・ペン氏はCNBCのインタビューで、「我々が求めているのは開発のペースをコントロールすることであり、開発を中断することではない」と答えた。
Anthropicは、新モデルは正式リリース前に広範な安全性と調整テストを受け、英国AI安全協会やMETRなどの外部機関によって評価されたと述べた。
しかし、セキュリティへの投資は、ますます現実的なビジネス上のプレッシャーにも直面しています。
CNBCによると、アンスロピックはIPOに向けて最終準備を進めており、経営陣は、市場が以前に報告していた目標値2兆ドルを下回る1兆～1兆5000億ドルを目標とした上場ロードショーを開始しようとしているという。
Anthropic の最新目論見書によると、今年 9 月 30 日までの 9 か月間で、Anthropic は前年比約 1,200% 増の 332 億 4,000 万ドルの収益を達成しました。数兆ドル規模の IPO に向けて全力疾走しようとしている企業にとって、技術的リーダーシップはビジネスチャンスの拡大を意味しますが、同時に、減速に伴う耐え難いコストも増大することを意味します。
おそらく、AI 種族の最も微妙なパラドックスがここにあります。ブレーキを踏むべきであることは誰もが知っていますが、誰よりも先に速度を落とすことを恐れています。
シャン・ゾン
ハロー、ワールド ハロー、ワード
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次の記事2026-11-10 08:45
かつて100万台以上の注文があったと主張していたテスラ・サイバートラックは、合計で6万3000台しか販売しておらず、量産開始から4年も経っていないが、正式に生産中止を発表した。
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