Video summary
Что уже построили на Fable 5.2: игры, 3D-миры, электроника
Main summary
Key takeaways
Краткое содержание
Ведущий рассматривает Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2: показывает примеры проектов, созданных с помощью модели, приводит заявленные показатели бенчмарков и цены, а затем проверяет модель на собственном коротком задании.
Примеры проектов
В начале приводятся найденные в сети демонстрации. Ведущий оговаривает, что некоторые авторы описывают их как результат одного или нескольких промптов:
- Играбельный 3D-шутер в Claude Artifacts — ведущий отмечает оформление и физику.
- 3D-сцена с комнатой, освещением и роботом.
- Физические электронные устройства, созданные совместно с компанией-производителем. Среди примеров — домашний ассистент и управляющий хаб.
- Управление роботизированными манипуляторами для сборки кубика Рубика и работы с объектами.
- Сотни процедурно созданных 3D-миров. По словам автора демонстрации, их сгенерировали с помощью 25 тысяч агентов. Миры вдохновлены книгами, искусством и реальными местами.
- Физический движок, имитирующий разрушение объектов.
Также ведущий упоминает заявление о том, что разработчик якобы создал операционную систему за восемь дней, и представляет это как пример возможностей модели.
Модели, бенчмарки и цены
Ведущий описывает Fable и Mythos 5.2 как близкие по сути модели, но с разным уровнем ограничений. По его словам, Mythos обладает более широкими возможностями, тогда как Fable предназначена для более общего использования.
Среди приведённых показателей:
- FrontierCode 2.0: Fable 5.2 набрала 49,1%.
- Агентное программирование: около 70%.
- Научные исследования: 74,6% у Fable и 75,3% у Mythos.
- В тесте бизнес-процессов, как отмечает ведущий, лидирует Gemini 4 Carbon.
- Также упоминаются результаты по кибербезопасности, проектированию белков, поиску и управлению компьютером, но без подробного разбора всех оценок.
Цены на Fable ведущий называет существенно более высокими, чем на Opus 5.5: примерно $8 за миллион входных токенов и $40 за миллион выходных, то есть вдвое дороже Opus 5.5. Он предлагает экономить, поручая наиболее сложные задачи дорогой модели, а отдельные этапы — более дешёвым моделям.
По словам ведущего, у Fable есть пять уровней интенсивности «размышления». Он также передаёт заявление Anthropic о том, что компания уже пишет с помощью модели более 90% своего кода, и упоминает решение двух теоретических задач о чёрных дырах.
Как ведущий предлагает выбирать модель
В пересказанных им рекомендациях Anthropic модели распределяются так:
- Haiku — быстрые и недорогие рутинные задачи.
- Sonnet — повседневная работа, программирование и исследования.
- Opus — планирование, принятие решений и агентное программирование.
- Fable — наиболее сложные задачи, для которых важны максимальные возможности модели.
Живой тест
Ведущий просит Fable 5.2 создать набор демонстраций для YouTube и самостоятельно выбрать, что показать. Модель создаёт общую страницу, которая открывает несколько независимых примеров, и подхватывает дизайн-систему ведущего.
Среди показанных результатов — интерактивная планета с изменением уровня моря и положения солнца, визуальный эффект из частиц, драм-машина, демонстрация обучения нейросети, а также бизнес-воронка и поиск. Ведущий особенно впечатлён визуальными и интерактивными примерами, но признаёт, что некоторые из них полезны скорее как демонстрация возможностей, чем как готовые практические инструменты.
Главный вывод ведущего — модель сама выбрала разные типы демонстраций и собрала их в единый проект. Он считает, что разработчикам всё важнее задавать направление, ограничения и критерии результата, а затем проверять и направлять работу модели. При этом он подчёркивает, что такие инструменты не заменяют разработчиков: нужно учиться эффективно ими пользоваться.
Основной источник и говорящие
- Основной спикер: Владилен Минин — автор обзора и живого теста.
- Дополнительные источники: авторы упомянутых онлайн-демонстраций и заявления Anthropic, пересказанные ведущим.
Rate this summary
Your feedback will help improve summaries.
Improve this summary
Reprocess with a stronger model when the summary feels incomplete or inaccurate.
Translate summary in another language
Ask questions to this video
Chat for follow-up questions, clarifications, and source-backed answers.