萬億AI巨頭Anthropic，攜帶兩款最強AI模型來炸場了！

就在今天，Claude Fable 5和Claude Mythos 5同步上線。

兩者都擁有相同的能力，但是Fable 5設有嚴格的安全限制。

一時間，所有人都在討論這兩款模型的性能。

尤其在生命科學和醫學領域，Fable 5和Mythos 5實現了質的飛躍！

它能自主進行藥物設計流程，在全程無人介入的狀態下，為14個蛋白質靶點完成藥物設計，其中 64%的靶點都得到了優質候選化合物。

藥物研發部分環節，兩款模型直接實現了10倍提升。

不止如此，Mythos 5僅用一周時間，自主訓練基因組學大模型，性能超過Science發表的同類研究！

在各類醫療類測評榜單中，Mythos 5也直接霸榜，超越了GPT5.5等一眾模型。

以上，Anthropic聲稱擁有最好的生物學模型，科學家們紛紛想要去驗證時，卻直接傻眼了。

因為，一旦你問AI有關生物學和化學的知識，它會瞬間退回到之前的Clude Opus4.8，甚至僅僅出現“癌癥”兩個字都會被屏蔽。

給出的理由當然是，“出于安全性考慮”。

甚至，Clude能夠根據以往的上下文識別到身份，如果是一名生物學家，連打個招呼都不行，只有隱身模式才能正常對話。

也就是說，如果你從事生物學、醫學、化學乃至數學研究，Fable5和Mythos 5根本不歡迎你。

這直接引發了生物學家的集體震怒！

有科學家甚至痛批，盡管口口聲聲表明為了人類安全，但Anthropic現在表現得像整個AI世界中最大的反派。

Anthropic是真的不愿意把提供給科學家嗎？為什么又要花精力進行測試呢？

Clue給出的說法是，不久后將僅面向部分生物學研究人員開放，解除相關限制，直至更廣泛的可信訪問計劃推出。

不過這一說法并沒有得到科學家們的理解。

要知道，Anthropic可是非常愿意把模型開放給企業，尤其是有錢有數據的跨國藥企。

前不久，跨國藥企賽諾菲和Anthropic達成合作協議，全面部署Claude人工智能系統，包括從研發到銷售的所有職能部門。

也就是說，普通用戶得到了“安全版本”，企業得到了增強版本，但對科學貢獻最大的生物學家們，卻被擋在了AI的大門外。

藥物研發提效10倍，命中率高達64%

作為通用大模型，Fable 5和Mythos 5在生命科學領域能做到的事情，甚至超越了一眾專屬模型。

據相關研發團隊測試，Mythos 5模型能夠大幅提升蛋白質藥物設計的工作效率，可將藥物設計部分環節的工作效率提升約十倍。

并且，該模型僅依托蛋白質設計與生物信息學工具即可全自動運行，全程無需人工操作干預。

從選靶點、跑設計到失敗自糾錯一氣呵成，14個藥物靶點中，有9個靶點被認定為優質候選藥物靶點，命中率高達64.3%，在通用大模型中已經是非常不錯的表現。

這些靶點覆蓋免疫檢查點、生長因子與受體信號傳導、神經退行性疾病、肌肉疾病等主流研究方向，同時還能攻克大量結構復雜、研發難度極高的特殊靶點。

不僅如此，Mythos5還是首款可穩定產出全新、具備科研價值分子生物學假設的AI模型。

為驗證其能力，研發團隊將其與同系列的Opus模型開展盲法對照測試，結果顯示，科研研究人員在近80%的場景中，更認可Mythos 5提出的科研假設。

有些假設已經得到了實驗驗證。

例如，AI提出的一項關于大腸桿菌蛋白作用新機制的假設，也得到了外部獨立實驗室的研究佐證，充分驗證了模型假設的科學性與可靠性。

更令人驚艷的，是在基因組學研究領域。

Mythos5僅用一周多的時間，就在極少人工干預的情況下，自主收集了138個物種、幾百萬個細胞的數據，自己設計并訓練了一個機器學習模型。

甚至，這款訓練出的模型，超越了近期發在Science上的同類研究。

參數規模僅為同類模型的百分之一，但綜合性能更優。據相關研究成果，將在未來數月內正式對外發表。

多項醫療領域基準測，強到可怕

不僅如此，Mythos 5還在多個醫療任務中，表現非常優秀。

HealthBench 是OpenAI推出的專業評測基準，包含5000組真實的患者多輪對話。

在該測試中，Mythos 5的得分達到62.7%，超越了GPT-5.5的56.5%。

HealthBench Professional同樣是OpenAI打造的評測基準，專門針對醫生專業工作任務開展能力測評。

測試結果顯示，Mythos 5得分66.0%，大幅領先GPT-5.5的51.8%，在專業醫療任務處理上優勢明顯。

HealthAdminBench 是斯坦福大學推出的計算機評測基準，主要用于測評各類醫療行政工作的完成能力，涵蓋醫療預授權、理賠駁回與申訴等常見場景。

Fable 5在該基準中取得51.9%的成績。

不少醫生和醫學家希望看到更多更全面的測評，然而相關醫學能力也并沒有完全開放。

自家研究打臉，模型好不如數據好

更有意思的是，Anthropic自己最近發的一篇內部研究，專門研究了一眾AI生物智能體。

該研究涵蓋Claude Sonnet 4、Opus 4.7、Biomni OSS、Edison Analysis、以及GPT-5.5等頂級模型做了一個病毒序列檢索測試。

任務聽起來很簡單：從NCBI Virus數據庫里找到符合條件的病毒序列。

結果呢？同一模型、同一問題、跑三次，返回的結果數分別是106條、15條、5條，而標準答案是266條。

用這三組錯誤數據去推算埃博拉疫情的起源時間，分別得到2014年1月和離譜的1922年，相差近百年。

研究人員最后的結論非常扎心：問題不在模型夠不夠強，而在于NCBI Virus這類數據庫壓根兒就不是為AI設計的。

然而，一旦給模型接上gget virus的確定性工具層，所有模型的準確率立刻從百分之二三十飆到90%以上。

這意味著什么？

這等于變相承認，模型本身在真實生物數據面前遠不夠可靠。

而那些真正解決問題的，像gget virus這種打通數據基礎設施的工具，反而不是Anthropic宣傳的重點。

所以，Anthropic明明知道問題在哪里，卻選擇用一個傲慢的封禁來替代本該做的基建工程，安全限制從來不是萬能遮羞布。

引發眾怒，AI封鎖權力歸誰？

Clude Fable 5之所以引發眾怒是情有可原的。

Anthropic最精妙之處，它向大眾不斷輸出其“為了人類安全”的理念，成功打造成了一套高利潤的商業模式。

更關鍵的是，這個安全的邊界可以靈活調整。

真正的出于生物安全考慮是，讓AI區分提問意圖、專業背景等，而不是一刀切到連“癌癥”這個詞都屏蔽。

AI之所以存在，是因為它建立在人類積累的知識之上。

AlphaFold2就是最直觀的例子。

這項技術革新了生物研究領域，成為AI賦能生物學的里程碑，更是斬獲諾貝爾化學獎的重要成果。

而它的底層數據基礎，是過去幾十年里，無數科學家對蛋白質結構的探索與研究，是全球科研人員共同積累的成果。

因此當DeepMind宣布將新一代AlphaFold3閉源時，同樣遭到了科學界的大規模抵制，生物學家們聯名呼吁，才讓DeepMind逐漸放開限制。

不過，該模型至今沒有完全開源，最關鍵的訓練權重依舊沒有公開。

而原本AI應該是消除不平等的工具，但現在已經掌握在少數人手中。

后續平臺可能會推出身份認證機制，僅對認證的專業科研人員開放受限內容和核心權限。

但這也無法掩蓋當下的核心隱患。

這次事件已經給所有人敲響了警鐘：AI的核心管控權、技術封鎖權，完全掌握在各大科技公司手中。

但這些大公司永遠有權力將任何AI能力封鎖起來，以各種各樣的名義。

而誰來約束這種權力，仍然沒有答案。

—The End—