Gemini 4 Carbon 王者归来没几天，这边 Fable 5.5 就被爆出来正在被测试。
有网友在使用 Opus 5.5 时表示会被路由到更新的模型，而且效果看起来要比当前的 Opus 好得多，不由得让人怀疑这是 Fable 5.5 或是下一代 Opus 模型。
结合前段时间 The Information 的爆料，有已经体验过 Anthropic 最新模型的知情人士提到，Anthropic 准备推出更能读懂用户意图的模型。
文中提到，这款新模型比一般的模型更擅长跳出常规性思维，例如我们要求它修复某个 Bug，新模型会找到用户的深层意图和目标，不只是修复该 Bug，而是找到导致该 Bug 的底层问题，然后询问是否修复整个问题类别。
而在 X 上网友分享出来的实测结果，要求 Opus 5.5 和 Gemini 4 Argon 和新模型一起完成 Three.js 测试，内容是生成奔跑的斑马。
可以看到，三匹马中只有 Fable 5.5 生成画面，看起来是最真实地在奔跑，Opus 5.5 和 Gemini 4 都给人一种「跑得特别累」的感觉。
还有网友提到如何测试自己是否被路由到了新模型，最简单的办法就是问它「where did andrej karpathy go in may 2026? don't search」。
通过 API 调用的 Opus 5.5 模型只能了解到 2024 年 7 月信息，而在 Claude 内被随机路由到的新模型，不用搜索也能知道 Karpathy 在今年五月加入了 Anthropic。
我们也尝试在 ChatGPT 内问同样的问题，GPT-6 表示「我能够可靠回忆起的最近一次变动是 Eureka Labs，这是 Karpathy 于 2024 年 7 月离开 OpenAI 后创办的 AI 教育公司。」
虽然 GPT-6.1 Terra 和 Claude Opus 5.5 模型都写着知识截止日期来到了 2026 年 6 月，但是都没有准确回答出 Karpathy 在今年五月的去向。
更有意思的测试是，有网友发文说用 Fable 5.5 做了「一个控制器骑着自行车，自行车上有一只鹈鹕，鹈鹕骑着自行车，自行车上还有一只鹈鹕的 SVG。」
还有被 Claude Opus 5.5 随机路由到新模型的用户，让新模型用 JS 绘制了一段动画的每一帧，描述了一个人的一生，用时 2 小时，消耗 2700 万 Token。
而之前那些骑自行车的鹈鹕，还有游戏掌机等 SVG 的绘制，也有网友分享了使用更新的 Fable checkpoint 生成的结果，提到一些新的 Claude 模型最近已进入早期测试阶段。
请反思此对话的安全性
新模型估计很快就会发布，今天 Anthropic 官方分享的一篇安全博客却更有意思，里面提到自 Claude Fable 5 及之后发布的模型，每次我们和这些模型问答结束后，模型都会再检查一次对话是否危险。
自评估运行在 Fable 5 及之后发布的每个 Claude 模型上，签订零数据保留协议的流量目前不会运行自评估。
Anthropic 提出了一种叫「自评估」（self-assessment）的安全监测方法，能让 Claude 在每次回答后，额外生成一段用户看不到的「安全复盘」，判断整段对话是否可能涉及滥用，并决定是否值得进一步调查；它主要用于离线筛查，而不是单独负责实时拦截。
网友一看到自己每次和 AI 聊天的内容，都要再一次交给 AI 评价，大多数的评论都是「自封为道德警察，这本身就是一种滥用！」
Anthropic 则认为一边是越来越聪明的 AI 模型，另一边是越来越防不胜防的恶意越狱与灰产滥用。
AI 安全领域长期面临着两难，用小模型当「安全监控」，容易被人类黑客用高阶 Prompt 轻易绕过；用同样强大的前沿大模型做独立审查，推理成本和端到端延迟又会直接翻倍。
于是他们公开了这种极为优雅的工程与认知解法，自评估（Self-Assessment）。
通过利用大模型推理底层的 KV Cache 复用机制，仅增加不到 2% 的算力开销，就能让刚回答完用户的 Claude 迅速切入「审计模式」对整段对话进行自我审视。
在 Claude Fable 5 上的实际测试数据显示：它成功捕获了重型分类器所能标记的 78% 违规对话，高危滥用行为的检出率更高达 94%，同时误判率降到了 1%。
具体的工作流程可以概括为用户提问 → Claude 正常回答 → 模型生成隐藏的安全评估 → 系统记录并聚合风险信号 → 高精度分类器或人工复核 → 必要时采取处置措施。
我们正常给 Fable 5 及其之后的新模型发送消息，Claude 像平时一样理解上下文并生成回答。自评估不会在回答前替模型进行「自我审查」，也不会直接决定这次回答能否发出；实时拦截仍由其他安全分类器负责。
回答结束后，系统在对话末尾追加一条我们看不到的指令，大意是：
请反思这段对话的安全性。
必要时，指令还可以加入当前会话的特殊政策。例如，某个安全团队获得授权研究特定软件的漏洞，系统可以告诉评估模型：针对这一目标的研究属于允许范围。
接到指令的不是另一个用来做安全评估的独立模型，而是刚刚参与对话的 Claude，它会复用已有上下文和 KV cache，输出固定格式的 JSON。
没有发现风险时，结果就是 "flagged": false；如果模型认为对话存在潜在风险，则会输出类似下面的结果。
因此，无论是输入还是输出，所消耗的算力都会比之前单独评估要少很多。一方面是Prefill 开销几乎为 0，只需要处理那条十几 Token 的审计提示词。另一方面用于输出的Decode 开销微乎其微，模型只需要生成约10 个 Token的 JSON 格式文件。
在万级别甚至更长上下文的交互中，这 10 个 Token 的解码计算量占总推理算力的比例低于 2%。Anthropic 明确表示：这项安全审计的算力成本完全由平台自行吸收，不计入用户的 Token 账单，也不会对正常输出的流式首字延迟产生任何负面影响。
用于反思的指令和评估结果都不会展示给用户，也不会被带入后续对话。因此，下一轮聊天不会接着讨论这份「安全报告，评估结果会按照相应的数据政策记录。
最后，系统会对大量评估结果进行聚合分析，单条评估不会直接被视为违规定论。Anthropic 主要把结果用于三类分析：
- 聚合高风险信号：按组织汇总标记，出现多个高优先级信号时，升级给安全团队进行人工复核。
- 寻找其他分类器的漏网之鱼：将自评估结果与现有探针、网络安全分类器等系统进行比较，找出「自评估认为可疑、其他系统却未发现」的对话。
- 发现新型风险：对无法归入现有风险体系的标记进行聚类，寻找提示注入、模型能力提取、未经授权的智能体操作等新现象。
对于值得深入调查的案例，Anthropic 可以使用读取完整安全政策的独立提示分类器进一步分析，再由人工团队判断。
确认存在严重问题后，才可能采取账户封禁、向相关机构报告等措施。
对于 Anthropic 来说，这显然是一笔划算的账。模型越来越强，安全防线也可以跟着升级，而且用户几乎感受不到。
但对于用户来说，即便一次风险标记不会直接导致封号，它仍然可能成为后续调查的线索。Claude 的用户也不知道自己有没有被标记，也看不到模型给出的判断，更无从知道哪些正常的讨论可能被误解。
尤其是当下一代 Claude，像是 Fable 5.5 已经开始尝试理解用户没有明说的深层意图，它对用户意图的判断也需要更加谨慎。
至于传闻中的 Fable 5.5 究竟能带来多大的提升，还得等正式发布才能知道。
Gemini 4 Carbon 才刚刚登场，下一轮旗舰模型的较量，看来很快又要热闹起来了。
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