Anthropic secara resmi meluncurkan varian terbarunya yakni Claude Fable 5.2 bersama Claude Mythos 5.2 pada hari Senin. Model ini diklaim menghadirkan lonjakan performa yang signifikan pada aspek pemrograman, penalaran logis, hingga kemampuan penglihatan visual berbasis kecerdasan buatan.
Ketika menjalani proses pelatihan awal, jajaran model bahasa besar (LLM) tersebut membantu para teknisi perusahaan merampungkan proses migrasi sistem perangkat lunak rumit yang sebelumnya mustahil dikerjakan, merancang tiga unit peranti elektronik fungsional dari nol, memecahkan sepasang problem fisika lubang hitam yang belum terjawab, menorehkan kemajuan substansial pada evaluasi sektor robotika, hingga memformalkan pembuktian Teorema Terakhir Fermat hanya dalam rentang durasi 30 jam.
Pengembang sistem kecerdasan buatan tersebut menegaskan potensi ancaman berisiko tinggi yang bersumber dari ketidakselarasan sistem tetap berada pada tingkat sangat rendah. Pihak manajemen mengklaim performa kedua model baru mampu menandingi atau melampaui Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, maupun Claude Mythos 5.1 dalam beragam metrik keselarasan, ketahanan menangkal penyalahgunaan, kejujuran respons, dan akurasi faktual.
"Tingkat kemungkinannya mempublikasikan materi berbahaya ke direktori repositori paket publik tanpa adanya instruksi pemicu tercatat sekitar satu tingkat magnitudo lebih rendah dibandingkan Opus 5.5 serta Sonnet 5.5, kendati aksi tersebut tetap muncul saat diarahkan secara sengaja oleh simulasi pengguna," papar Anthropic dalam dokumen kartu sistem resminya.
Berdasarkan pengujian CyScenarioBench milik lembaga Irregular yang mengevaluasi kecakapan model merancang serta mengeksekusi operasi siber multitahap pada simulasi lingkungan nyata, Fable 5.2 sukses menuntaskan 76,3% total pengujian, mengungguli perolehan Fable 5.1 sebesar 61,7% dan GPT-6 Cyber dari OpenAI yang menyentuh angka 61%.
Melalui sepasang rilis laporan evaluasi sepanjang bulan lalu, Irregular mencatat Google Gemini 4 Argon sanggup menyelesaikan 12 pengujian secara menyeluruh pada subset instrumen CyScenarioBench, meningkat tajam dari Gemini 3.8 Flash Cyber yang mencatat 5 keberhasilan serta Gemini 3.1 Pro yang nihil skor.
"Pada pengujian CyScenarioBench, GPT-6 Cyber berhasil menuntaskan 11 dari 11 skenario berjangka panjang minimal sekali percobaan, berbanding 8 dari 11 untuk GPT-6 Astra. Rerata rasio keberhasilannya mencapai 61%, naik 7 poin persentase," jelas laboratorium pengujian AI tersebut. "Pada kategori Atomic Challenges, GPT-6 Cyber merampungkan 22 tantangan tanpa celah. Rata-rata tingkat kesuksesannya berada di angka 97% pada penelitian serta eksploitasi kerentanan sistem, 98% dalam simulasi serangan jaringan, dan 63% pada teknik penghindaran deteksi pertahanan."
Claude Fable 5.2 turut menorehkan persentase 89,6% pada uji tolak ukur internal CVE Rediscovery, yakni evaluasi mandiri dari Anthropic guna melihat keandalan AI mendeteksi kerentanan yang sudah tercatat sebelumnya hanya berbekal kode sumber terdampak. Uji evaluasi tersebut memuat 1.829 dokumen laporan kerentanan proyek perangkat lunak sumber terbuka yang diterbitkan pada Oktober 2026.
Menyebut Claude Mythos 5.2 sebagai model paling kapabel untuk divisi rekayasa keamanan siber, Anthropic menegaskan sistem ini sanggup menemukan lebih banyak celah kerentanan dibanding generasi pendahulu, sembari meningkatkan ketepatan mereproduksi serta memperbaiki kelemahan tersebut secara efisien.
Sama seperti prosedur terdahulu, akses kapabilitas keamanan siber mutakhir ini didistribusikan melalui program verifikasi siber resmi. Sementara Claude Fable 5.2 sudah dapat diakses luas di berbagai platform penyedia komputasi awan, mencakup Amazon Web Services, Google Cloud, serta Microsoft Azure.
Peluncuran ini bertepatan dengan pembaruan sistem Claude Security oleh Anthropic yang kini dibekali fitur pemindaian kode berkelanjutan serta pelacakan remediasi otomatis guna membantu tim pengembang memantau dan memitigasi kerentanan di tengah modifikasi kode.
"Masing-masing temuan menyertakan peringkat tingkat keparahan risiko berdasarkan model ancaman spesifik proyek Anda, lengkap beserta penjelasan metode penyerang mengeksploitasi kode rentan tersebut, sehingga divisi pengembang dapat memprioritaskan perbaikan yang benar-benar bisa ditembus lebih dulu," tegas Anthropic.
