，奧特曼又要被嚇到眩暈癱坐，猶如看到原子彈爆炸了。

短短 24 小時里，社交平臺幾乎被各種案例淹沒。視頻一個接一個冒出來，我們還沒看完上一個，時間線又跳出一個由 Fable 5 制作的新案例，網友們玩得不亦樂乎。

甚至就在剛剛，《華爾街日報》報道稱，OpenAI 正在考慮大幅下調 token 價格，試圖通過打起價格戰從 Anthropic 手里爭奪用戶。

只是，熱度一上來，各種串子發布的假案例也跟著混了進來。有人把舊視頻包裝成 Fable 5 的新案例，蹭熱點打廣告；也有人故意發純手搓視頻，諷刺網友對 AGI 的盲目追捧。

與此同時，用戶很快發現，Fable 5 的安全分類器實在是太敏感了，話題一旦涉及生物、化學、網絡安全，模型就可能直接回退到 Opus 4.8。有網友稱，自己的資料里帶有生物醫學背景后，連一句 Hi 都可能觸發回退。

Claude Fable 5 一夜爆火，但網友已經開始分不清案例真假

Fable 5 第一批出圈案例，大多和 3D、物理、游戲、瀏覽器交互有關。

有 X 用戶只給 Claude 5 Fable high 一個目標：「制作一個我的世界克隆版」。大約 20 分鐘后，它生成了一個包含多個生物群落、晝夜變化、不同礦石和洞穴系統的版本。它還遠談不上真正替代游戲開發團隊，但已經比過去那種「按鈕加貼圖」的 AI 小游戲復雜得多。

https://x.com/ChrissGPT/status/2064441716908703780

自打 Gemini 3.0 發布之后，用 AI 打造克隆 Windows 系統已經不算稀奇，但 Fable 5 完成度之高，還是令人震撼不已：登錄界面、通知、Edge、紙牌游戲，Copilot 一應俱全，充分展現了 Vibe Coding 指哪打哪的魅力。

https://x.com/intheworldofai/status/2064516713597501471

機械和工程案例的表現也沒拉胯，讓它用 Three.js 實現完整瑞士杠桿擒縱機構。成品包含真實齒輪比、運轉中的擒縱機構、呼吸式游絲和顯示實際時間的指針。吶吶吶，這看了誰不迷糊。

類似的還有街區模擬器。Bilawal Sidhu 讓 Fable 5 做了一個包含多 Agent 交通、實時檢測框、軌跡和晝夜循環的城市街區。它不是成熟交通仿真軟件，但它把「城市、多主體、軌跡、識別框、晝夜變化」這些元素組織成了一個能看的原型。

https://x.com/bilawalsidhu/status/2064524211914223867

要說更夸張的案例， 還得是讓 Fable 5 設計人形機器人。

提示詞非常簡單，讓它設計一個緊湊、輕量、類似現代高機動研究機器人的人形平臺，帶有 25 到 30 個自由度、外露關節、鋁合金或復合結構，以及帶傳感器的頭部。

就這，僅僅用了兩個小時、消耗約 140 萬 token 后，Fable 5 就甩出了一版完整草稿。換句話說，很多過去要開幾次會才能講清楚的想法，現在可能先由模型做成一個能看的版本。

是的，Fable 5 自己不一定能生成最好的視覺素材，但它很擅長把素材、規則和交互組織成產品。而這種路徑，反而比一句話全交給 AI 更接近生產實際。

3D 鞋子產品網站也是類似路徑。創作者用 Magnific MCP 在 Claude Code 里生成產品圖，再轉成 3D 模型，下載后交給 Fable 5，用來開發一個交互產品頁面。最后效果接近一個能直接展示的 3D 電商落地頁。

還有人用 GPT Image 2 負責設計，用 Blender MCP 負責模型和照明，再讓 Fable 5 完成乒乓球游戲邏輯，總開發時間約 6 小時。

https://x.com/McGreenBeats/status/2064746187354149316

把不同模型生成的案例放在一起，就更能看出模型在處理 3D 流體、體積動畫和復雜物理效果的區別了，毫不夸張地說，Fable 5 的畫面復雜度、運動感和空間表達明顯遙遙領先。

https://x.com/gmi\_cloud/status/2064583914501681217

Fable 5 強是真的強，但發布之后，也沒少遭到網友的吐槽，主要輿論炮火都集中在過于敏感的安全分類器。按照用戶反饋，網絡安全、醫學、生物、化學等領域很容易觸發回退到 Opus 4.8。

有生物研究背景的用戶稱，因為 Claude 的記憶和偏好里出現過前列腺癌、細胞系、免疫熒光、圖像分析、R 編碼等內容，Fable 5 上線后，無論問什么都被轉到 Opus 4.8，甚至一句 Hi 也不例外。

被誤傷的用戶很難不覺得荒謬：模型記住了你的專業背景信息，然后以此為理由拒絕為你工作。

此外，伴隨著 Fable 5 刷屏，各路牛鬼蛇神也跟著出動，社交平臺上很快出現了大量反串假視頻。

有人拿著之前網上流傳的 GTA-6 網友視頻制作畫面，硬說是 Fable 5 生成的；

還有人吃起了 AI 的流量饅頭，借此接單做廣告。

它們未必都是真騙子，里頭不乏純粹的樂子人，就像用這種離譜的假視頻，諷刺大眾對 AGI（通用人工智能）毫無理智的盲目追捧。

真正榨干 Fable 5，需要給它目標、工具和記憶

Fable 5 的強項不只是一句話出結果。它真正適合的用法，是給模型設計一個能自我修正的工作環境。

AI 知名研究員 Lance Martin 提到，Mythos 級模型正在改變 Anthropic 內部很多人的工作方式。核心方法有兩個：自我修正循環，以及跨會話記憶。

所謂自我修正循環，可以理解為給模型一個明確目標和評分標準，讓它反復嘗試、讀取反饋、修改方案，直到達到要求。Claude Code 里的 /goal，以及 Claude Managed Agent 里的 Outcomes，都是這類機制的代表。

https://x.com/0xLogicrw/status/2064714178947170503

這里的重點并非讓模型自說自話地檢查自己。

Lance Martin 特別提到，模型對自身輸出做自評時會有偏差，更好的方式是使用 verifier 子 Agent，在獨立上下文中評分。一個角色負責執行，另一個角色負責驗收。兩者隔離之后，判斷會更可靠。

他用 Parameter Golf 做了一個測試。這個開源 ML 工程挑戰要求在 8 張 H100 上，10 分鐘內訓練出最好的模型，同時最終產物要放進 16MB。任務包括編輯訓練代碼、啟動訓練、讀取日志、分析分數，再決定下一次實驗怎么做。

在這個測試里，Fable 5 相比 Opus 4.7 帶來的訓練管線提升更大。更明顯的差異在于，Fable 5 更愿意嘗試結構性調整，比如架構變化，而 Opus 4.7 更容易圍繞常數和參數做小范圍修改。

第二個方向是記憶。在連續學習任務中，每個問題都是一次單獨會話，模型需要讀寫共享記憶。好的記憶使用過程大概包括五步：記錄失敗、調查原因、驗證判斷、提煉規則、下次先查規則。

Lance Martin 的觀察是，Sonnet 4.6 往往停在記錄失敗和猜測，Opus 4.7 能建立一些帶不確定性的參考，但驗證覆蓋不高。Fable 5 表現更完整，強運行里可以把更多經驗驗證后提煉成規則，用于后續任務。

這對普通用戶也有啟發。Fable 5 不適合只拿來問一次問題。它更適合長期處理一個任務域，比如代碼庫、數據管線、產品原型、研究項目，并允許它保存經驗、讀取經驗、修正經驗。

簡言之，如果你想要榨干 Fable 5 的性能，關鍵不在提示詞多玄學，而在任務設計，而長任務里的過程記錄，本身就是生產資料。

說到把任務交給工具去跑，OpenClaw 就是最典型的一類，可如果你最近想把 Fable 5 接進 OpenClaw，就會發現模型一調用就崩。

究其原因，6 月 10 日之后，Anthropic 把 claude-fable-5 調整為需要 adaptive-thinking 參數，也就是 thinking.type 需要使用 adaptive，并配合 output_config.effort。

舊版 OpenClaw 還不認識 fable-5，會繼續按舊式 thinking.type enabled 或 disabled 發請求，于是每次調用 Fable 5 就會報錯。

YC 總裁 Garry Tan 也分享了最新的解決方案：

上下滑動查看更多內容， https://x.com/garrytan/status/2064843483396137346

截至目前，Fable 5 的沖擊還沒有真正展開，價格依舊是一道現實門檻，但等工具鏈、Agent 框架和開發環境逐漸適配，它也將有望先進入少數高價值環節：

原型設計、復雜代碼遷移、工程驗證、自動化測試、研究輔助，或者那些過去需要一整個小團隊連續幾天才能推進的任務。

而等過段時間 Mythos 5 也「解封」，OpenAI 即將迎來最有壓力的一集。

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*封面由 AI 生成

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