Anthropic представила Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2: тысяча ИИ агентов формализовала доказательство теоремы Ферма за 30 часов

Anthropic анонсировала новое поколение своих наиболее мощных моделей искусственного интеллекта, Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2. Компания заявляет о серьёзном прогрессе в программировании, математике, научных исследованиях и кибербезопасности.

Среди наиболее впечатляющих результатов формализация доказательства Великой теоремы Ферма за 30 часов, решение двух открытых задач физики чёрных дыр и разработка трёх работающих электронных устройств.

9 ноября 2026 года Anthropic представила Claude Fable 5.2 и Claude Mythos 5.2, продолжив развитие семейства моделей, ориентированных на сложные интеллектуальные задачи. Новое поколение предназначено не только для написания кода и анализа информации, но и для продолжительной автономной работы, в ходе которой искусственный интеллект способен планировать действия, использовать инструменты, проверять результаты и координировать другие ИИ системы.

Особое внимание компания уделяет научным и инженерным достижениям. Если раньше прогресс языковых моделей измерялся преимущественно результатами тестов и качеством ответов, то теперь Anthropic демонстрирует возможности на задачах, которые имеют конкретный проверяемый результат: математические доказательства, работающие электронные устройства и исследовательские вычисления.

Одним из главных результатов стала формализация доказательства Великой теоремы Ферма в системе Lean. По заявлению Anthropic, тысяча ИИ агентов выполнила эту работу за 30 часов. Предыдущей исследовательской версии Claude для аналогичной задачи потребовалось 11 дней.

Великая теорема Ферма утверждает, что уравнение xⁿ + yⁿ = zⁿ не имеет решений в положительных целых числах при n больше двух. Математик Эндрю Уайлс завершил доказательство в 1990 годы, спустя более трёх столетий после того, как Пьер Ферма сформулировал свою знаменитую гипотезу.

Важно понимать, что Anthropic не заявляет о повторном открытии доказательства теоремы. Речь идёт о его формализации, то есть переводе математических рассуждений на язык, позволяющий компьютеру строго проверить каждый логический переход.

Для этого используется Lean, специализированная система формальной верификации. В отличие от обычного текста математической статьи, формальное доказательство должно удовлетворять точным логическим правилам. Компьютер не принимает рассуждение только потому, что оно выглядит убедительным.

Самое интересное в эксперименте заключается в масштабе коллективной работы. Вместо одной модели, последовательно выполняющей всю задачу, Anthropic использовала тысячу агентов, которые могли параллельно работать над отдельными частями доказательства. Такой подход показывает потенциал распределённых агентных систем для автоматизации сложных математических исследований.

При этом для полноценной научной оценки результата важны публикация формальных файлов, описание используемой инфраструктуры и возможность независимой проверки.

Ещё одним достижением, о котором сообщила Anthropic, стало решение двух открытых теоретических задач, связанных с физикой чёрных дыр. Компания относит эти результаты к научным возможностям Claude Fable 5.2.

Исследования чёрных дыр требуют сложного математического аппарата, объединяющего общую теорию относительности, квантовую физику и методы теоретического моделирования. Даже сравнительно узкие задачи в этой области могут оставаться нерешёнными годами, поскольку требуют поиска новых математических подходов.

Возможность применять ИИ для подобных исследований представляет особый интерес. Модель может изучать научную литературу, строить гипотезы, выполнять символьные вычисления и проверять различные варианты решения значительно быстрее, чем при полностью ручном подходе.

Однако решение открытой научной задачи и признание нового результата научным сообществом не одно и то же. Для окончательного подтверждения необходимы подробные математические выкладки, воспроизводимые вычисления и независимая экспертиза.

Тем не менее сам факт включения подобных задач в демонстрацию возможностей модели показывает, насколько далеко разработчики ИИ продвинулись от обычных текстовых сценариев использования.

Anthropic также сообщила, что во время предварительных испытаний новые модели помогли разработать три работающих электронных устройства с печатными платами, корпусами и программным обеспечением.

Это значительно более сложная задача, чем генерация отдельной программы. Для создания электронного устройства необходимо согласовать электрическую схему, подбор компонентов, конструкцию корпуса, разводку печатной платы и программное обеспечение, управляющее оборудованием.

Каждый этап связан с реальными физическими ограничениями. Неправильное расположение компонентов, ошибки в электропитании или несовместимость интерфейсов могут привести к тому, что устройство просто не заработает.

Поэтому успешное проектирование физического прототипа становится важным показателем инженерных возможностей ИИ. Модель должна не только предложить техническое решение, но и учитывать зависимости между разными частями проекта.

Подобные системы потенциально способны изменить разработку небольших электронных устройств, робототехники и промышленного оборудования. Особенно если ИИ сможет самостоятельно проходить несколько циклов проектирования, тестирования и исправления ошибок.

Отдельное внимание в сообщении уделяется внутренней разработке программного обеспечения. Согласно приведённым данным, более 90% изменений, которые попадают в основной код Anthropic, теперь создаются Claude при участии людей.

Эта цифра демонстрирует масштаб использования искусственного интеллекта внутри самой компании. Claude применяется не только как инструмент автодополнения кода, но и как полноценный участник инженерного процесса, способный анализировать большие репозитории, предлагать архитектурные изменения, создавать тесты и исправлять обнаруженные проблемы.

Однако доля кода, написанного ИИ, не равнозначна доле полностью автономно выполненной работы. Инженеры продолжают определять требования, оценивать архитектурные решения, проверять безопасность и принимать окончательные решения о включении изменений в продукт.

Новые модели ориентированы на более продолжительные задачи, в которых требуется сохранять контекст, последовательно выполнять десятки действий и координировать несколько параллельных процессов. Это особенно важно для крупных программных проектов, где отдельная задача может затрагивать множество компонентов и требовать нескольких этапов проверки.

Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2 используют общую базовую модель, но отличаются механизмами безопасности и условиями доступа.

Fable предназначена для широкого круга пользователей. Она сохраняет защитные ограничения, призванные предотвращать использование наиболее мощных возможностей модели для опасных задач.

Mythos ориентирована на проверенные организации, которым необходимы более специализированные возможности в кибербезопасности и биомедицинских исследованиях.

По представленным данным, Mythos 5.2 обнаруживает на 10,2% больше уязвимостей, чем Claude Opus 5.5, в рамках внутреннего тестирования Anthropic. Этот результат относится именно к используемой компанией методике оценки и не означает автоматически аналогичного преимущества во всех реальных сценариях.

Разделение доступа отражает одну из центральных проблем развития современных ИИ систем. Чем эффективнее модели становятся в анализе программного обеспечения и поиске уязвимостей, тем больше возможностей они предоставляют как специалистам по защите инфраструктуры, так и потенциальным злоумышленникам.

Anthropic пытается решить эту проблему, предоставляя наиболее чувствительные возможности организациям, прошедшим дополнительную проверку.

Согласно представленным характеристикам, новое поколение моделей работает до 30% быстрее предыдущего. Это особенно важно для сложных агентных сценариев, где выполнение задачи может требовать сотен последовательных запросов.

Заявленная стоимость Claude Fable 5.2 составляет $8 за миллион входящих токенов и $40 за миллион исходящих. Для пользователей, которым необходима максимальная скорость, предусмотрен Fast Mode, позволяющий ускорить выполнение задач до 2,5 раза.

Стоимость Fast Mode составляет $16 за миллион входящих токенов и $80 за миллион исходящих. Таким образом, пользователи получают возможность выбирать между экономичностью и скоростью выполнения вычислений.

Эти тарифы приведены по данным анонса и требуют сверки с обновлённой документацией API. Для больших агентных систем итоговая стоимость зависит не только от цены токенов, но и от количества параллельных агентов, длительности работы и объёма промежуточных вычислений.

Пожалуй, наиболее интересная часть анонса связана с новым подходом к масштабированию искусственного интеллекта. Долгое время основное внимание индустрии было сосредоточено на увеличении размеров моделей, объёма обучающих данных и вычислительных ресурсов.

Теперь всё большее значение приобретает организация коллективной работы нескольких ИИ систем. Вместо одного универсального исполнителя можно создать группу специализированных агентов, каждый из которых отвечает за отдельную часть сложной задачи.

В математике одни агенты могут искать необходимые леммы, другие проверять промежуточные доказательства, третьи исследовать альтернативные подходы. В программировании аналогичная архитектура позволяет параллельно анализировать код, разрабатывать отдельные компоненты, создавать тесты и проверять результаты.

Такой подход способен сокращать время выполнения задач, которые сложно эффективно решать последовательно. Однако масштабирование количества агентов не гарантирует пропорционального ускорения. Чем больше участников, тем сложнее координация, обмен результатами и контроль качества.

Именно поэтому эксперимент с тысячей агентов интересен не только математическим результатом, но и как демонстрация архитектуры коллективных вычислений.

Claude Fable 5.2 представлена как модель для широкого использования через Claude, API Anthropic и облачные платформы Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure.

Claude Mythos 5.2 первоначально предназначена для проверенных организаций, работающих в областях, где требуются специальные условия доступа.

Подобная стратегия позволяет Anthropic одновременно расширять доступ к новым возможностям искусственного интеллекта и сохранять дополнительные ограничения для наиболее чувствительных направлений применения.

Появление Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2 показывает, как меняются критерии оценки передовых моделей искусственного интеллекта. На первый план выходят не только результаты стандартных тестов, но и способность выполнять длительные задачи, координировать множество агентов и создавать результаты, которые можно проверить математически или экспериментально.

Формализация доказательства теоремы Ферма, решение задач физики чёрных дыр и создание электронных устройств представляют три разных направления применения одной технологии. В первом случае результат проверяется формальной системой, во втором требует научной экспертизы, а в третьем должен соответствовать физическим требованиям реального оборудования.

При этом заявленные достижения необходимо отличать от независимо подтверждённых научных результатов. Данные предварительных испытаний демонстрируют возможности модели в условиях, выбранных разработчиком, но для оценки их воспроизводимости нужны технические публикации и внешние проверки.