Fable 相关 AI 资讯

8月22日

01:38

宝玉@dotey

Fable 默认用 high 模式，主要承担编排和验收任务，具体执行交由 subagent，如 Opus 或 Sonnet。使用 Agent 工具派任务，提高效率。Fable max 消耗 token 较高，xhigh 节约 token。

技巧 Fable 提示词工程效率提升

推荐理由：Fable 高效使用，节省 token，提高工作效率。与 Fable max 相比，xhigh 更经济实惠。

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8月21日

16:59

AI Will@FinanceYF5

Bloomberg发布中美AI差距图，Kimi K3接近Fable，成本降低70%；Anthropic曾预测中国落后6-12个月，现有一批前沿实验室；美国领先但高价前沿模型难维持。

行业 Kimi K3 Fable Anthropic

事件专题

推荐理由：Bloomberg最新发布，中美AI差距图揭示中国进步迅速，Kimi K3表现抢眼，不容忽视。

原文

16:58

AI Will@FinanceYF5

72°

Bloomberg发布中美AI差距图表，Kimi K3接近Fable，价格便宜70%，Anthropic认为中国落后6-12个月，但中国已有多个前沿实验室，GLM-5.3尚未包括，美国实验室前沿优势减弱。

行业 Bloomberg AI差距 Kimi K3

事件专题

推荐理由：Bloomberg最新图表揭示中美AI差距缩小，Kimi K3表现亮眼，价格优势明显，不容忽视。

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15:06

orange.ai@oran_ge

Ben Davis 在 x.com 上分享，DeepSWE 在 10 项任务中表现优于 Fable 和 GPT-5.6-sol，得分超过 80%，引发热议。

AI模型 DeepSWE Fable GPT-5.6-sol

推荐理由：Ben Davis 在 x.com 上展示了 DeepSWE 在多项任务中的出色表现，比 Fable 和 GPT-5.6-sol 更胜一筹，值得关注。

原文

8月19日

11:36

elvis@omarsar0

Deft AI实验室发布新型写作工具，专注于提升写作质量。该模型目前处于beta阶段，86%的用户查询被判定为完全人类生成。Deft在分析/论文、创意写作和重写方面表现较好，但在营销文案和新闻文章方面效果较差。作者展示了如何轻松欺骗现有AI检测工具，认为这些工具浪费时间且适得其反。

AI产品 Deft Fable 写作工具

推荐理由：Deft新发布的写作工具能帮你绕过AI检测，专注于高质量内容创作。

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8月17日

12:29

AI Will@FinanceYF5

精选

Anshu 对比 Grok 4.6 与 Fable 在相同提示词下的生成结果，认为两者质量接近，但 Grok 4.6 用时仅为 Fable 的一半，成本只有十分之一。他还指出 Grok 4.6 在填充完整性、卡片设计、界面简洁度等方面优于 Fable。Fable 作为更大模型在极端场景下更有深度，但多数任务中用户可用 90% 的折扣获得相近效果。相较 Grok 4.5，Grok 4.6 提升显著。

AI模型 Grok Fable 图像生成

推荐理由：Grok 4.6 和 Fable 比，质量差不多但便宜十倍、快一半，做图生成可以省一大笔钱，喜欢简洁风格的更该试试。

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8月13日

18:10

The Rundown AI@therundownai

SpaceXAI发布了Grok 4.6。该模型在智能、编码和智能体任务等基准上接近或达到Fable和5.6-Sol的水平。定价明显低于同类前沿模型。

AI模型 Grok 4.6 SpaceXAI Fable

推荐理由：Grok 4.6跑分追上Fable和5.6-Sol，价格还便宜不少，可以关注下。

原文

17:51

lmarena.ai@lmarena_ai

81°

LMArena分析了数万条Claude Opus和Fable从4.5到5版本的真实高推理输出。Opus 5平均每响应510个词，是Opus 4.5平均158个词的3倍多。句子长度上升58%，从句频率上升46%，但长实词占比从46.9%降至40.1%，抽象名词每千词从6.02个降至3.79个。Opus 5的破折号使用量是4.5的2.3倍，'honestly'等诚实类措辞增加50%。Fable 5平均316个词，比Opus 5短38%，但包含赞扬或'yes, exactly'式开头的概率接近2倍。

AI模型 Claude Opus Fable

推荐理由：Claude Opus 5和Opus 4.5差多少？LMArena用数据告诉你：回复长度是4.5的3倍，词汇反而更简单，破折号也更多。

原文

17:46

17:46IT之家（博客/媒体）

DeepSeek V4 Pro 正式版于8月13日晚间发布，已更新至API，调用模型名保持不变。新版本增强了Agent能力，支持Responses API和Codex接入。官方评测显示，DeepSeek-V4-Pro-0813在多项测试中接近Fable 5水平，相比预览版能力大幅提升。

AI模型 DeepSeek DeepSeek V4 Pro 智能体

事件专题

推荐理由：DeepSeek V4 Pro 正式版来了，Agent 能力增强，支持 Codex 接入，跑分直逼 Fable 5，用 API 的可以试试。

原文

17:43

orange.ai@oran_ge

DeepSeek V4 Pro 0813正式版发布。从评测指标看，该模型有两项指标超越Fable，多项指标超越Opus 4.8。Fable仍被认为是难以逾越的高山，但V4 Pro的推理成本比Fable便宜约100倍。官方强调这是涨价前的价格，后续可能调整。

AI模型 DeepSeek V4 Pro Fable

推荐理由：DeepSeek出了V4 Pro 0813，多项跑分超过Opus 4.8，比Fable便宜100倍，想省钱又想要性能的可以看看。

原文

8月11日

22:32

Suhail@Suhail

Suhail在X上发文称，随着智能商品化，Anthropic将在每个应用层推出产品以提高利润率，并非中立的平台API提供商。他引用Beff的观点，认为Anthropic限制Fable用于生物学和机器学习并非出于安全考虑，而是因为这些市场是Anthropic想主导的。该帖引发讨论，目前有2条回复、1次转发和17个赞。

行业 Anthropic Fable API

事件专题

推荐理由：想了解Anthropic产品策略背后商业动机的，这篇讨论值得一看，它点出了API提供商和数据竞争的暗面。

原文

8月10日

08:58

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison 发现 Claude Opus 5 的系统提示中包含了 Fable 出口管制事件的详细说明。这些说明用于应对用户询问，尽管该事件超出模型的知识截止日期。相关文档已更新在 platform.claude.com 的 release notes 页面，供开发者查阅。

AI模型 Claude Opus 5 Fable 系统提示

推荐理由：Simon Willison 挖到 Claude Opus 5 系统提示里居然写了 Fable 出口管制这事，怕模型答不上来。挺有意思的。

原文

8月9日

19:00

量子位@克雷西

GPT-5.6与Fable合作，解出了一道悬置25年的数学难题。该问题曾让一位研究者从读博期间开始钻研，历时17年未果。这次联合解题展示了AI在数学推理上的新进展。

AI模型 GPT-5.6 Fable 数学难题

推荐理由：GPT-5.6和Fable联手，把25年没人解出来的数学题搞定了，研究它的人从读博等到现在17年。

原文

8月8日

04:27

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison在博客中记录用Codex生成浣熊动画的过程。Codex初版把浣熊眼睛画成身体的四倍大，需要手动修复。他对比了Fable，后者从单个提示词就完成了全部工作。博客包含具体实现细节和修复过程。

技巧 Codex Fable Simon Willison

推荐理由：Simon Willison用Codex做浣熊动画，Codex把眼睛画成四倍大得手动修，Fable一条提示就搞定，挺有意思。

原文

04:02

官方账号Simon Willison@simonw

Simon Willison把四年前用GPT-3和DALL-E生成的游戏概念图当作规格，让Fable 5构建出可玩网页游戏《Raccoon Heist》。同一提示词下，Fable 5和Claude Code各生成了一款游戏用于对比。游戏已托管在simonw.github.io，可直接在浏览器试玩。

AI产品 Fable Claude Code GPT-3

推荐理由：Simon用四年前的AI概念图让Fable生成可玩游戏《Raccoon Heist》，还能和Claude Code的版本对比，点开就能玩。

原文

8月6日

05:21

官方账号Simon Willison@simonw

四年前Simon Willison用GPT-3和DALL-E在60秒内为虚构游戏生成描述和概念图，包括《Raccoon Heist》。今天他用Fable工具把四年前那些概念图当作规格，直接构建出可玩的游戏。这个原本停留在想象里的“浣熊大劫案”，现在变成了真实可运行的游戏原型。

技巧 GPT-3 DALL-E Fable

推荐理由：Simon四年前用GPT-3和DALL-E画的虚构游戏概念图，现在让Fable照着做成了真游戏。脑洞变可玩，挺有意思。

原文

8月2日

15:36

小互@imxiaohu

根据ArtificialAnlys的测算报告，DeepSeek完成相同基准任务的成本比Fable低105倍。这意味着DeepSeek的推理开销约为Fable的1/105。该对比数据来自ArtificialAnlys发布的模型成本分析。

AI模型 DeepSeek Fable ArtificialAnlys

推荐理由：同一基准，DeepSeek成本只要Fable的1/105，这数字挺离谱的，可以点进去看看。

原文

11:32

shao__meng@shao__meng

精选

在 chatbot 阶段只需关注每个 token 的单价，而 agent 任务会进行多轮 loop、tool call 和代码执行，总 token 消耗与轮数影响更大。Cline 指出，仅比较 DeepSeek V4-Flash 与 Fable 的每 token 价格会误导，因为轮次增多可能导致单任务总成本更高。计算单个任务成本需综合 token 消耗总数、每 token 成本和缓存比例。ArtificialAnlys 的报告显示，DeepSeek 完成相同基准任务的总成本比 Fable 低 105 倍。

技巧 DeepSeek V4-Flash Cline Fable

事件专题

推荐理由：选 agent 模型别光看 token 单价，这帖讲了 task 成本公式，实测 DeepSeek 比 Fable 总成本低 105 倍。

原文

06:09

elvis@omarsar0

omarsar0在推文中称，DeepSeek V4-Flash等模型的token效率被低估，建议更激进地尝试不同测试框架。他提醒，DeepSeek V4-Flash的每token价格虽便宜，但多轮交互可能使单任务总成本更高。@ArtificialAnlys报告称，DeepSeek完成与Fable相同的基准任务时，总成本仅为Fable的1/105。

AI模型 DeepSeek V4-Flash Fable token效率

事件专题

推荐理由：别光看每token单价：DeepSeek V4-Flash跑同基准总成本比Fable低105倍，这条推文有数据。

原文

8月1日

17:08

AI Will@FinanceYF5

用户用旧版“对话式卡路里追踪器”提示词测试 Claude Opus 5，第一版就生成了完整应用。Claude Opus 5 的界面、交互与完成度超出预期，演示视频展示其实际效果。测试者据此怀疑，Opus 5 做移动应用可能已经强于 Fable。

AI模型 Claude Opus 5 Fable 移动应用

推荐理由：有人拿旧提示词让 Claude Opus 5 做个卡路里追踪器，第一版就挺完整，感觉比 Fable 还顺。

原文

7月29日

09:33

orange.ai@oran_ge

76°

最近半年，AI模型在agentic coding方面通过RLVR训练取得显著进步，但在其他领域如英文写作上出现倒退。Opus从4.7到5被认为完全是失败的试验品，Mythos和Fable也仅在刚发布时表现最佳。评论者指出，AI公司聚焦编码领域RL训练，导致模型通用性下降，语言输出能力甚至不如o3。早期LLM的通用性来自语料库训练，但RL专注单一领域使其他能力退化。

行业 agentic coding RLVR Opus

推荐理由：有人发现AI写代码越来越强但说话越来越难懂，连Opus都退步了，这个分析直击当前模型训练的短板。

原文

7月27日

18:09

AI Will@FinanceYF5

推文指出大多数用户直接使用Claude Opus 5效果差，速度慢且输出一般。正确做法是构建包含循环、图、审查器、编排器和并行Agent的工作流。一个地铁跑酷游戏示例用了超过3小时，但输出质量超越了Fable 5。在复杂Agent协作下，首个Claude计划仍有大量剩余用量。

技巧 Claude Opus 5 Fable 智能体

推荐理由：别直接问Claude Opus 5问题，试试搭个Agent工作流，效果能比Fable还好。

原文

7月25日

16:02

16:02官方账号Latent Space (swyx)（博客/媒体）

Anthropic发布了Claude Opus 5模型，性能达到Fable级别，但定价与Opus相同，即Fable价格的一半。这表明Anthropic在模型蒸馏上具备显著优势，能将高价模型能力压缩到低价模型。该模型主要面向需要高性能低成本的推理场景。

AI模型 Claude Opus 5 Anthropic Fable

事件专题

推荐理由：Anthropic整了个Claude Opus 5，性能赶上Fable只卖Opus的价，蒸馏技术太猛了！

原文

02:31

The Rundown AI@therundownai

81°

Anthropic推出了Claude Opus 5，相比前代Claude 4.8有大幅提升。在多个基准测试中，Opus 5击败了竞争对手Fable。其定价仅为Fable的一半，性价比显著。该模型现已通过API提供。

AI模型 Claude Opus 5 Anthropic Fable

事件专题

推荐理由：Anthropic刚发Claude Opus 5，性能比4.8强不少，还在测试中赢了Fable，价格却只要一半，值得关注。

原文

01:55

Cognition@cognition_labs

Claude Opus 5 已在 Devin 平台上线。在 FrontierCode 1.1 基准测试中，Opus 5 的 performance 接近 Fable 级别，但成本仅为一半。开发者现在可在 Devin 中使用这一更经济高效的模型。

AI模型 Claude Opus 5 Devin FrontierCode

推荐理由：Devin 上新了 Opus 5，性能跟 Fable 差不多但便宜一半，编程省钱又省力。

原文

01:03

techcrunch@Russell Brandom

81°

Anthropic推出了新模型Opus 5。Opus 5相比前代Fable更便宜且限制更少。这使得Opus 5在大多数使用场景中更具优势。

AI模型 Anthropic Opus 5 Fable

事件专题

推荐理由：Anthropic发了Opus 5，比Fable更便宜，限制也更少，日常用更香。

原文

7月23日

19:03

techcrunch@Tim Fernholz

一位专家向TechCrunch表示，Kimi K3的强大并非源于对Anthropic模型Fable的蒸馏。该专家认为，仅靠蒸馏无法在短时间内达到如此性能。这暗示Kimi K3可能还有其他的技术突破。

AI模型 Kimi K3 Anthropic Fable

事件专题

推荐理由：专家辟谣了！Kimi K3不是靠‘偷’Fable，它有真本事，想了解内幕的来读。

原文

12:19

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

78°

美国科技政策办公室主任Michael Kratsios公开表示，月之暗面（Moonshot AI）通过蒸馏Anthropic开发的Fable模型来训练其K3模型。月之暗面建立了大规模蒸馏平台，切换多种访问方式以规避检测。此外，月之暗面已采购GB300服务器并在泰国获取访问权限，用于训练AI模型。美方认为这种大规模工业蒸馏旨在窃取美国技术，不可接受。

行业 Moonshot AI Anthropic K3模型

事件专题

推荐理由：美国官员直接点名月之暗面，说他们偷偷用Anthropic的模型蒸馏自己的K3，还买GB300服务器避开监管，这事儿值得关注

原文

11:20

官方账号Simon Willison@simonw

精选

Simon Willison认为循环（loops）是针对无法可靠完成长任务的模型的短期补丁。他指出现有模型如Fable、GPT-5.6以及可能的Kimi K3已经能直接处理长问题直到目标达成，无需循环辅助。这暗示未来模型将原生支持长程推理，循环机制可能逐渐被淘汰。

AI模型 Fable GPT-5.6 Kimi K3

事件专题

推荐理由：Simon说循环就像拐杖，新模型Fable和GPT-5.6已经能自己走完长任务，不用循环了。

原文

09:45

Guillermo Rauch@rauchg

AI 工具 Fable 几乎自主地在 Turbopack 和 Next.js 代码库中发现并实现了 15-30% 的内存效率改进。Vercel CEO 分享称这是每周都会发生的“AI 神力时刻”，认为“每日常规 AI 奇迹”正加速到来。此前 3 天，另一 AI 工具 Sol 帮助在审计最多的代码中发现了新漏洞。

AI产品 Fable Turbopack Next.js

推荐理由：Fable 自己找到了 Next.js 内存优化 15-30%，这 AI 太猛了。看看它怎么干活的。

原文

01:13

Paul Couvert@itsPaulAi

85°

美国人工智能政策总监Michael Kratsios指控Moonshot AI（月之暗面）蒸馏了Anthropic的Fable模型，用于开发其K3模型。该公司搭建了内部平台进行大规模蒸馏，并切换多种访问方式以躲避检测。Moonshot AI还获取了GB300服务器并在泰国使用GB300训练模型。美国表示支持合法蒸馏，但认为这种大规模秘密工业蒸馏不可接受。

行业 Moonshot AI Anthropic Fable

事件专题

推荐理由：美国官员点名月之暗面偷学Anthropic的Fable做K3，还搞秘密平台绕检测，这事有点大。

原文

7月22日

03:04

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

Fireworks AI 在约1000个智能体任务上对比了 Kimi K3 和 Fable。K3 在安全、加密和长终端循环任务上领先，Fable 在多语言和网页/数据可视化上占优。通过每任务路由，准确率达93%，在长循环上成本比 Fable 低50倍。路由器将72-96%流量导向K3。K3 将于7月27日在 Fireworks 上线。

AI模型 Kimi K3 Fable Fireworks AI

事件专题

推荐理由：Fireworks 用1000个智能体任务实测了 Kimi K3 和 Fable，发现按任务路由能省50倍成本，还能保持93%准确率。K3 在安全和长循环上更强。

原文

7月21日

22:08

官方账号Simon Willison@simonw

精选

Simon Willison分享了来自@_catwu和@trq212的Claude提示词建议。提示应避免用过多示例和“不要”列表，Fable在此精简提示下表现更好。Claude Code自身的系统提示最近缩减了80%。这些方法来自实际经验。

技巧 Claude 提示词工程 Fable

推荐理由：Simon分享了两条具体技巧：少写例子和负面清单，Fable助手反而更好用，Claude Code系统提示也缩了80%，值得试试。

原文

21:09

21:09官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

Anthropic的Claude Code团队在AI Engineer World's Fair上分享了开发经验。Claude Tag协作工具已完成65%的产品工程PR。Fable 5模型已不再适合通过添加示例来优化系统提示。Claude Code系统提示规模减少了80%。团队内部公开协作文化是其成功关键。

AI产品 Claude Code Fable Anthropic

事件专题

推荐理由：Anthropic工程师分享Claude Code和Fable的开发经验，告诉你他们如何使用自己的工具。

原文

7月20日

23:09

elvis@omarsar0

用户指出Vitushkin论文中的方法使Fable的解决方案更易理解。讨论中提及xy+1和xz项的具体表达式。评论指出Fable未引用Vitushkin论文。推文期待更详细的报告。

论文 Vitushkin Fable 论文

推荐理由：这场讨论点出了论文引用和算法溯源的重要性，适合关注数学推导细节的读者。

原文

22:16

elvis@omarsar0

网友 @omarsar0 在推文中称，其 LLM 模型 Fable 找到了 Jacobian 猜想的一个反例：映射 ((1+xy)^3 z + y^2 (1+xy)(4+3xy), y + 3x(1+xy)^2 z + 3xy^2(4+3xy), 2x - 3x^2 y - x^3 z) 的 Jacobian 行列式为 -2，且将 (0,0,-1/4)、(1,-3/2,13/2)、(-1,3/2,13/2) 均映射到 (-1/4,0,0)。作者认为标准基准测试不足以衡量 LLM 的真实能力，LLM 在解决极端难题上被低估了。

AI模型 Fable Jacobian猜想数学推理

推荐理由：Fable 这个 LLM 自己找到了一个复杂数学猜想的反例，比很多基准测试中的题目难得多，值得关注。

原文

7月19日

04:57

04:57官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

Julia Evans 因不擅长阅读 SQLite 查询计划，促使作者用 Fable 构建了 SQLite Query Explainer 工具。该工具在浏览器中通过 Pyodide 运行 SQLite（Python 经 WebAssembly 编译），为 EXPLAIN 和 EXPLAIN QUERY PLAN 结果添加可视化解释层。当前版本需谨慎使用，因作者自认掌握不深，但功能对理解查询计划颇有帮助。

技巧 sqlite explain 查询计划

事件专题

推荐理由：不懂 SQLite 查询计划？这个工具用 Fable 在浏览器里跑 Pyodide，帮你把 EXPLAIN 结果翻译成人话，虽非百分之百准确但足够实用。

原文

01:31

官方账号Simon Willison@simonw

Anthropic 的 Thariq 团队经过连续努力，成功交付了名为 Fable 的项目。该成果由多人参与，目前尚无公开细节。

AI产品 Anthropic Fable

事件专题

推荐理由：Anthropic 团队奋战推出了 Fable，可以关注一下这是什么样的产品。

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7月17日

11:39

11:39IT之家（博客/媒体）

微软CEO萨提亚·纳德拉在周三内部会议中批评Anthropic的Fable模型内容管控过于严苛，称其会因为莫名其妙的原因拒绝回答。纳德拉在与微软AI工程师交谈时表示，该模型控制欲过强。这一言论发布之际，越来越多企业高管开始考虑成本较低的AI模型替代方案。

行业微软纳德拉 Anthropic

事件专题

推荐理由：纳德拉公开吐槽自家合作伙伴Anthropic的Fable模型管太多，说它动不动就拒绝回答，跟过去那些创作工具一样烦人。

原文

04:09

Ethan Mollick@emollick

一项新基准测试要求AI一次性程序化生成不同历史时期的港口城镇文件。目前已有GPT-5.6 Pro、Fable、Kimi K3和Inkling四个模型参与。作者提供了所有模拟的可交互链接。该基准被认为能出人意料地反映模型能力。

AI模型 GPT-5.6 Pro Fable Kimi K3

事件专题

推荐理由：想看看不同AI在一次性生成复杂历史场景上的表现？这里有GPT-5.6 Pro、Fable、Kimi K3和Inkling的对比，还能自己玩模拟。

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