没有图像生成模型，没有3D软件，也没有渲染引擎，一幅光影斑驳的“油画”，每个像素都是一行行代码算出来的。
11月9日，Anthropic发布新一代旗舰模型Claude Fable 5.2，距离公司备受关注的上市只剩一周左右。
新模型与限定开放的Mythos 5.2同日发布，两者底层是同一个模型。
上线不到两天，社交平台上就刷屏了一批“纯代码画作”。
这些作品引发了不少惊叹，也抛出了一个耐人寻味的问题：当一个语言模型用代码一笔一笔地“画画”，它到底在做什么？
一、一句提示词，几千行代码
据网友分享，有人只给了Fable 5.2一句提示词：用你知道的任何代码技术，画一幅光影交错的画，凸显午后宁静的光影氛围，尽善尽美。
模型交出的是一段程序，运行后生成了一幅午后光影图。整个过程没有调用任何图像模型，画面完全由代码计算得出。
另一位作者的玩法更进一步。他让模型写出几千行Python代码，在虚拟画布上模拟画笔，一笔一笔画出油画效果。
据介绍，每幅画背后都是一段一千到两千行的程序。代码会模拟不同质感的画笔鬃毛，逐笔计算落点，大部分作品需要几千笔才能完成。
所谓模拟鬃毛，可以想象成把一支画笔拆成许多根细线，每根都有自己的压力和蘸墨量，拖过画布时就会留下深浅不一的纹理。
颜料引擎则负责计算颜色如何叠加、混合和干燥，让后一笔压在前一笔之上时，看起来更像真实的油彩。
作者只负责提建议、定方向，Claude则自己动手修改底层的画笔和颜料引擎。
项目的发展，据称完全超出了作者最初的预期。
二、AI给自己“捏”了几位画家
模型还格外偏爱俯瞰视角。
它还建立了一个叫作The Tidewright的角色，创作了一批俯瞰视角的画作。
随后，作者给Fable 5.2提了一个极其苛刻的极限需求：
画一幅画，让人尽量看不出它到底是照片还是画作。
模型写下了极其庞大的代码，最终在画布上模拟了大概70万次笔触。
这张图的光影你就看吧，太震撼了
此前用Opus 5.5作画时，有不少人批评模型只会机械模仿现实中的艺术品。这一次，作者换了个思路：让模型先给自己设定不同的“画家人格”。
这些虚构艺术家拥有完整的背景故事，还要在特定时代背景下保持统一的个人风格。
其中一位叫德莫特·黑尔。按设定，他偏爱用刮刀和大笔刷画厚涂油画，专挑商业园区、汽车影院这类“毫无风景可言”的地方，捕捉天气剧变前的那一秒。
这位虚构画家给出的创作理由颇有意思：暴风雨规模巨大，总是准时到达，而且没有任何人能掌控它。
另一个名叫“潮汐匠”的角色，则创作了一批俯瞰视角的作品。作者发现，模型对俯瞰视角格外偏爱。
最苛刻的挑战来了：作者要求画一幅让人难以分辨是照片还是画作的作品。
模型写出了庞大的代码，在画布上模拟了大约70万次笔触。
70万笔是什么概念？就算一位画家每秒画一笔，不吃不睡也要画上八天多。
当作者完全放手、让模型自选题材时，一些主题反复出现：光线、手部特写和劳作中的人群，还有大量飞机、风力发电机、数据中心和拥堵的交通。
三、代码画画，其实是一门老手艺
用程序作画并不是新鲜事。早在上世纪70年代，英国艺术家哈罗德·科恩就开发了绘画程序AARON，此后几十年一直用它探索计算机能否“自主”创作。
科恩与AARON合作了四十多年，直到2016年去世。他的作品曾在多家知名美术馆展出，被视为计算机艺术的先驱。
所谓生成艺术，核心是用数学规则描述画面：光线怎么衰减、颜色怎么混合、笔触怎么叠加。
程序员写好规则，计算机负责执行。
Fable 5.2这类模型的不同之处在于，规则本身也由AI来写。它要决定用什么算法模拟画笔，在哪里落笔、落多重、用什么颜色。
可以打个比方：图像生成模型像一台“冲印机”，直接吐出一张完整照片；而写代码作画更像一位画家，先造画笔、调颜料，再一笔一笔铺满画布。
这也是业界常用“纯代码作图”测试模型的原因。知名开发者西蒙·威利森就长期让各家模型用代码画“骑自行车的鹈鹕”，今年8月他还用Fable 5尝试过模拟水彩插画。
这类任务同时考验空间想象、编程能力和审美判断，任何一环掉链子，画面都会露馅。
四、惊艳之外，也要冷静看待
按照Anthropic官方的说法，Fable 5.2在编程、推理和视觉等方面均有提升，在其评估的几乎所有能力上都高于Opus 5.5，输出速度比5.1版本最多快30%。
官方还透露，如今合并进Anthropic核心代码库的改动中，超过90%由Claude在人类指导下编写。新模型的API价格为每百万输入Token 8美元、输出Token 40美元。
但需要注意，网上流传的作品大多经过作者挑选，也难以独立复现每一个细节。
画作中偶尔仍会出现别扭的人体结构和违背物理常识的地方。
所谓“画家人格”和“偏爱的题材”，本质上是模型在提示下进行的角色设定和风格延续。把它理解为AI真的有了个人喜好，恐怕言之过早。
即便如此，这些实验依然揭示了一个值得研究的现象。人们对大模型如何处理文字已有不少研究，但当它要在代码里做出成千上万次审美层面的“落笔决策”时，内部究竟发生了什么，至今仍难说清。
从写文章到写程序，再到用程序“作画”，大模型的能力边界还在不断外扩。下一次刷到一幅好看的画时，也许值得多问一句：它是画出来的，还是算出来的？
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