Fable 5 相关 AI 资讯

7月11日

08:03

@koltregaskes@koltregaskes

71°

据传闻，Gemini 3.5 Pro 原定下周发布，但因检查点性能未达标而推迟数周。Google 需要大幅提升该模型，以应对 Fable 5、GPT-5.6、Grok 4.5 和 Meta Spark 等 SOTA 模型。在 Gemini 3.5 Pro 推出前，可能还会看到 GPT-6 和 Fable 5.1 等新模型。

推荐理由：Google 的 Gemini 3.5 Pro 推迟了，对手们可没闲着，Fable 5、GPT-5.6 都在抢跑。看看这场竞赛有多激烈。

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02:45

@koltregaskes@koltregaskes

GPT-5.6 Sol max 和 xhigh 在 DeepSWE 排行榜上超过了 Fable 5 xhigh 和 max。两者的平均成本更低，输出 token 更少、步骤更少。GPT-5.6 Tera max 得分与 Fable 几乎相同。这些结果表明 GPT-5.6 系列在软件工程任务上具有竞争力。

AI模型 GPT-5.6 DeepSWE Fable 5 代码生成

推荐理由：OpenAI 的 GPT-5.6 新变体在 DeepSWE 上干过了 Fable 5，还更便宜更快，值得关注。

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7月10日

12:21

AI Will@FinanceYF5

Fable 5模型接收一串首字母“iattfloewitsaiwytgwiw”，成功还原出用户意图：“我正在输入这句话里每个单词的首字母，并且想让你猜猜我写的是什么。”该演示展示了模型在仅有首字母信息时的逻辑推理与语言补全能力。此前未见其他AI模型公开进行类似测试。

AI模型 Fable 5 推理模型首字母推理

推荐理由：Fable 5能根据首字母猜整句话，像玩文字谜题一样，展示了它的推理能力，和别的模型比这种玩法挺新鲜。

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07:47

elvis@omarsar0

开发者同时使用Fable 5和GPT-5.6后表示，这两款模型带来了能力上的阶跃变化。他认为递归自我改进的AI时代已经来临，呼吁大家重新思考用AI能构建什么。推文获得了少量互动，但表达了对未来的强烈预期。

AI模型 Fable 5 GPT-5.6 推理模型智能体

推荐理由：一位开发者说同时玩Fable 5和GPT-5.6后感觉AI能力跳了一个台阶，建议你重新想想能用AI做什么。

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02:55

官方账号Decoder@Matthias Bastian

76°

OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上获得 59 分，仅比 Anthropic 的 Claude Fable 5 低 1 分。Sol 每次任务成本为 1.04 美元，是 Fable 5 的三分之一。在智能体编程任务中，Sol 超越所有竞品，进一步加大 Anthropic 的定价压力。

AI模型 GPT-5.6 Sol Fable 5 OpenAI Anthropic 智能体

推荐理由：OpenAI 新模型 Sol 基准只差 Fable 5 一分，价格只要三分之一，编程还更强，性价比拉满！

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00:46

elvis@omarsar0

用户 @omarsar0 分享一个常用模式：用 Fable 5 作为评估/判断模型，GPT-5.5 作为执行模型，不依赖单一前沿模型，而是花时间做编排、工具和验证。他表示 GPT-5.6 只需直接替换 GPT-5.5 就能纳入该流程。他预告将发布完整教程，并特别对 GPT-5.6 搭配 Fable 5 的效果更期待。

技巧 Fable 5 GPT-5.5 GPT-5.6 编排模式提示词技巧

推荐理由：有人用 Fable 5 和 GPT-5.5 搭了个 Executor-Advisor 流程，还说 GPT-5.6 来了能直接换上去用，不用等新模型就能更好地编排工具和验证。

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7月9日

23:52

Justine Moore@venturetwins

Fable 5、GPT-5.6和Grok 4.5等新模型在本周密集出现，展示出语言模型能力仍在持续提升。开发者社区在社交平台上注意到这些模型的新特性，并讨论其与前辈的差异。这一轮模型更新被视为LLM能力天花板再次被推高的信号。

AI模型 Fable 5 GPT-5.6 Grok 4.5 模型发布能力突破

推荐理由：这周Fable 5、GPT-5.6、Grok 4.5都冒出来了，LLM能力好像又突破了，值得看看大家怎么说的。

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11:42

AI Will@FinanceYF5

ClaudeDevs 分享了使用 Fable 5 和 Sonnet 5 的两种模式，核心是将 Fable 5 作为“顾问”，由执行器 Sonnet 5 调用它获取指导。这种设计让大部分 Token 按更低的 Sonnet 5 执行器价格计费，从而节省成本。该模式适用于需要复杂推理但希望控制 Token 开销的场景。

技巧 Fable 5 Sonnet 5 提示词工程智能体

推荐理由：ClaudeDevs 教你把 Fable 5 当顾问、Sonnet 5 当执行器，大部分 Token 按低价计费，省钱又高效。

原文

11:40

AI Will@FinanceYF5

精选71°

Claude Managed Agents 新增子代理模式，支持向上升级为 Fable 5 担任顾问，或向下分派为 Sonnet 5 执行具体工作。每个子代理维持独立缓存，重复调用同一上下文时无需重新支付完整成本。该设计既提升灵活性，又降低长期使用开销。该系统已在 platform.claude.com 上线。

AI产品 Claude Managed Agents Fable 5 Sonnet 5 智能体缓存

推荐理由：Claude Managed Agents 现在能用Fable 5当参谋、Sonnet 5干活，每个子代理还自带缓存省钱，挺实用。

原文

07:01

elvis@omarsar0

Claude高级用户认为Fable 5是最佳模型，Codex高级用户则推崇GPT-5.6。忠诚于单一模型提供商是糟糕策略。顶级开发者通过巧妙编排前沿闭源与开源模型来获得更好效果。该推文获得7725次查看和24条评论，反映行业趋势。

技巧 Claude Codex GPT-5.6 Fable 5 模型策略

推荐理由：别只押一个模型了，聪明人已经开始混合使用闭源和开源模型，这条推文用真实数据说明了为什么。

原文

03:16

官方账号Decoder@Matthias Bastian

精选

xAI发布Grok 4.5，模型基于数万块Nvidia GB300 GPU训练。在编码基准上，Grok 4.5落后于Fable 5和GPT-5.5，但相比Opus 4.8，token消耗减少4.2倍。Grok 4.5定价每百万输入token仅2美元，远低于竞品。欧盟市场预计7月中旬可用。

AI模型 Grok 4.5 xAI Fable 5 GPT-5.5 编码基准

推荐理由：Grok 4.5每百万token才2美元，编码虽不如Fable 5但便宜到可以忽略差距，性价比碾压。

原文

00:49

官方账号Decoder@Matthias Bastian

精选

技巧 Fable 5 Sonnet 5 Anthropic 智能体成本优化

推荐理由：想省钱又用上Fable 5？让它当经理分配任务给Sonnet 5，性能几乎不减，成本省三成。

原文

00:31

elvis@omarsar0

Omar Sar0分享一种Executor-Advisor模式：用GPT-5.6作为执行者，Fable 5作为顾问。该模式在GPT-5.5上已表现良好，作者期待GPT-5.6带来更强性能。大多数token按执行者较低费率计费。完整教程即将发布。

技巧 GPT-5.6 Fable 5 智能体提示词工程

推荐理由：Omar Sar0用GPT-5.6和Fable 5组队，执行者+顾问模式还能省token，值得试试。

原文

7月8日

10:16

shao__meng@shao__meng

精选71°

Claude开发者团队分享两种多智能体模式：Advisor模式中，Sonnet 5作为执行者，仅在需要时调用Fable 5获取指导；Orchestrator模式中，Fable 5负责规划，将任务分派给多个Sonnet 5 worker并行执行。在SWE-bench Pro（482题）上，Sonnet 5单独得分为75.5%，成本0.75美元；Sonnet 5+Fable Advisor得分为84%，成本1.40美元；Fable 5单独得分为91.5%，成本2.25美元。组合方案达到Fable 5约92%的性能，成本仅为63%。在BrowseComp完整集上，全Sonnet 5得分为77.8%，成本16.01美元；Fable 5 Orchestrator+Sonnet workers得分为86.8%，成本18.53美元；全Fable 5得分为90.8%，成本40.56美元，编排方案达到约96%性能，成本仅46%。

技巧 Fable 5 Sonnet 5 Claude 多智能体 SWE-bench

推荐理由：官方团队分享了两种省钱的混搭模式：用便宜的Sonnet 5跑大部分任务，偶尔让贵的Fable 5把把关，性能损失不大但预算砍半。

原文

03:15

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

Claude Fable 5 的访问期限延长至7月12日。之前用完每周限额的用户从7月7日起可继续使用。访问仍保持每周限额50%的限制。

AI模型 Claude Fable 5 访问延期每周限额

推荐理由：Claude把Fable 5的试用期延长到7月12号了，之前用光额度的7号开始又能继续用，还是每周50%的限制。

原文

02:29

elvis@omarsar0

一条推文指出，Fable 5的发布凸显了多模型智能体编排的重要性。用户可借助Opus 4.8或Fable 5规划任务，用GPT-5.5执行，用GLM-5.2设计界面。通过精心协调，token利用率能显著提升。观点认为多数场景下无需Fable 5，优化编排策略更关键。

技巧 Fable 5 Opus 4.8 GPT-5.5 GLM-5.2 智能体

推荐理由：别盯着Fable 5一个模型，试试用Opus做规划、GPT执行、GLM设计，省token效果还好

原文

7月7日

15:33

AI Will@FinanceYF5

精选

该技巧将 Fable 5（最高推理强度）设为编排器，Opus 作为深度推理子代理，Sonnet 作为机械执行子代理，Codex 作为同级资深工程师提供不同视角。配置方法是在 Claude Code 中输入 /model 将主模型设为 Fable 5，并将 reasoning / effort 调到最高。这种分工架构可减少 Fable 5 的直接调用次数，节省使用量。

技巧 Fable 5 Opus Codex Sonnet 智能体

推荐理由：教你把 Fable 5 当总指挥，用 Opus 动脑、Sonnet 动手、Codex 补视角，能省 Fable 的额度。

原文

15:07

AI Will@FinanceYF5

精选

Diego介绍了一个在Claude Code中创建多智能体编程工作流的配置方法：将Fable 5设为编排器（max reasoning），创建deep-reasoner子智能体（Opus）用于架构和复杂调试，fast-worker子智能体（Sonnet）处理机械任务，并安装OpenAI的Codex插件作为资深工程师视角。通过在CLAUDE.md中写入编排规则，用户可以用类似技术领导的提示词让Fable 5自动分派任务。该工作流能同时利用三个模型和Codex的并行协作，提升编码效率。

技巧 Fable 5 Opus Sonnet Codex Claude Code 编程助手智能体

推荐理由：Diego教你在Claude Code里用Fable 5指挥Opus、Sonnet和Codex，像带团队一样写代码，省心又高效。

原文

07:45

宝玉@dotey

Thariq Shihipar在AI Engineer World's Fair上分享了Fable 5模型的使用经验。他指出模型能力存在“能力悬余”，砍掉80%系统提示词后模型表现反而更好。他建议通过盲区扫描、四个风格原型对比、让模型提问等方法发现未知变量。Fable 5可在几小时内完成过去需要几周的工作，改变了对AI编程的认知。

技巧 Fable 5 Claude Anthropic 提示词工程 AI编程助手

推荐理由：想用好Fable 5？听听Claude Code团队的内部演讲，教你如何不限制模型，反而让它更聪明。

原文

7月6日

13:36

量子位@量子位的朋友们

OpenSquilla 发布 0.5.0 Preview 版本，通过多模型集成架构在 DRACO 基准测试的两个榜单（总分榜和效率榜）均取得第一。官方对比名单中出现了最新旗舰模型 Fable 5，显示其性能已超越当前顶级闭源模型。该版本还优化了推理成本，在 DRACO 效率榜上每任务消耗降低 40%。

AI模型 OpenSquilla DRACO Fable 5 推理模型开源模型

推荐理由：OpenSquilla 新版本用多模型集成拿下 DRACO 双榜第一，连 Fable 5 都被比下去了，关键是还省钱。

原文

12:55

12:55IT之家（博客/媒体）

Ammaar Reshi用Anthropic的Claude Fable 5模型，将2003年游戏《命令与征服：将军零点时刻》原生编译到iOS，耗时40分钟。游戏引擎160万行C++，通过五层翻译链（DirectX8→DXVK→Vulkan→MoltenVK→Metal）实现渲染。战役、遭遇战等模式均可运行，AI重写了完整触控方案。早期尝试Opus 4.8失败，Fable 5凭借持续上下文处理能力成功编译。项目开源但需自行编译侧载。

AI模型 Fable 5 Claude 代码生成游戏移植命令与征服

推荐理由：Anthropic的Fable 5只用了40分钟就把160万行C++的老游戏草稿编译成iOS原生应用，连触控操作都是AI写的

原文

12:24

elvis@omarsar0

Fable 5 在 Three.js 环境下的 3D 模拟生成任务中表现突出，被评价为目前最擅长此任务的 LLM。该模型可与 OpenAI 的 gpt-realtime-2 结合，用于生成交互式教育 3D 世界。相关演示由 dair_ai 团队发布。

AI模型 Fable 5 Three.js 3D模拟 gpt-realtime-2

推荐理由：看看这个帖子，Fable 5 用 Three.js 生成 3D 世界超强，还能和实时语音模型搭配做教育场景。

原文

11:09

小互@imxiaohu

精选

Claude Code 团队 Thariq 分享了使用 Fable 5 后的工作方式转变：从检查 Claude 是否执行正确变为检查是否在做正确的事。他给出三条具体做法：1) 将 Claude 视为早期思考伙伴，先写小需求说明让 Claude 反向采访自己；2) 使用 /goal 和 workflows 功能，让 Claude 持续工作并验证成果；3) 更大胆尝试，比如他用 Fable 5 剪辑了该视频。

技巧 Fable 5 Claude Code 编程助手工作流

推荐理由：Claude Code 团队的 Thariq 用 Fable 5 把跟 AI 协作的方式从盯细节升级成定方向，三条做法具体可操作，尤其是 /goal 和 workflows 功能很实用。

原文

00:21

官方账号Decoder@Matthias Bastian

谷歌DeepMind开发者用Claude Code和Fable 5将2003年RTS游戏《命令与征服：将军绝命时刻》移植到iPhone和iPad。首次构建耗时40分钟，整个移植过程仅花费数小时。完整源代码已在GitHub上开源。

AI产品 Claude Code Command & Conquer Fable 5 游戏移植编程助手

推荐理由：谷歌老哥用Claude Code和Fable 5，几小时就把2003年的《命令与征服》搬到了iPhone上，你也能试试看。

原文

7月5日

23:27

berryxia@berryxia

一位用户在内部工具中使用Fable 5实现Agent功能，称其运行非常流畅，而此前尝试Opus 4.8多次失败。用户没有提供具体基准分数，仅描述体验差异。Fable 5在该场景下表现优于Opus 4.8。

AI模型 Fable 5 Opus 4.8 智能体模型对比

推荐理由：Fable 5做Agent功能比Opus 4.8靠谱，实测一次搞定，适合想快速上手的开发者。

原文

17:34

AI Will@FinanceYF5

用户以同一 one-shot 提示测试 GLM-5.2（左）、Fugu Ultra（中）和 Fable 5（右）三个模型的输出。对比结果显示，Fable 5 的表现最受欢迎。该推文引发了社区对这几个模型能力差异的讨论。

AI模型 GLM-5.2 Fugu Ultra Fable 5 模型对比

推荐理由：看看三个模型用同一个提示能生成啥，Fable 5 的效果最讨喜。

原文

08:35

AI Will@FinanceYF5

将同一个提示词“做一个程序化生成的星球”分别输入GLM-5.2、Fugu Ultra、Fable 5三个模型。GLM-5.2生成的星球偏沙漠色调。Fugu Ultra生成带云层和地形滑块的蓝色星球。Fable 5生成绿蓝相间、类似真实地球的星球。发布者表示更喜欢Fable 5的结果。

AI模型 GLM-5.2 Fugu Ultra Fable 5 程序化生成图像生成对比

推荐理由：看看三款模型画同一个星球差多远。GLM-5.2偏沙漠，Fugu Ultra带滑块，Fable 5最像地球。

原文

03:03

lmarena.ai@lmarena_ai

Fable 5模型重回LMSys Chatbot Arena，官方发布了一段蒙太奇视频，展示多个测试prompts。用户可以在Battle Mode和Agent Mode中直接体验该模型。官方排行榜分数即将公布，供社区参考。

AI模型 Fable 5 Arena Battle Mode Agent Mode 推理模型

推荐理由：Fable 5又回Arena了，还加了Agent模式，想自己动手测测看？直接去Battle Mode里玩，官方排名马上出。

原文

02:37

官方账号Decoder@Matthias Bastian

精选

开源工具pxpipe通过将长文本提示转换为紧凑PNG图片，利用Anthropic按像素而非文本内容收费的定价策略来节省费用。开发者Steven Chong报告在Claude Code和Fable 5上实现了59%到70%的token成本降低。这种节省以牺牲准确性和速度为代价。该工具完全免费且开源。

AI产品 pxpipe Claude Code Fable 5 Anthropic 成本优化

推荐理由：想省Claude Code的token费？试试pxpipe，把提示藏进PNG，据说能省70%，不过会慢点。

原文

7月4日

21:56

AI Will@FinanceYF5

精选

本教程教你如何在 Claude Code 中将模型设为 Fable 5，并开启 Max 推理模式。通过指示 Claude 运行动态工作流，让 Fable 5 充当编排者（orchestrator），Opus 负责推理重阶段。这样可以避免频繁触及使用限制，同时最大化利用 Fable 5 的调度能力。适用于需要高效分配模型资源的任务场景。

技巧 Fable 5 Claude Code Opus 工作流推理模型

推荐理由：想省限额又发挥 Fable 5 的调度能力？让 Fable 5 当大脑、Opus 干活，效率拉满。

原文

21:29

AI Will@FinanceYF5

精选

该教程介绍如何将 Fable 5（max reasoning 模式）设为主编排器，Opus 专用于深度推理子代理，Sonnet 负责机械任务子代理，Codex 作为同行高级工程师。步骤包括在 Claude Code 中通过 /model 切换模型、用 /agents 创建两个子代理、安装 OpenAI 官方 Codex 插件并配置 /codex:setup。在 CLAUDE.md 中写入编排规则后，用特定提示词指示 Fable 5 像技术负责人一样分配任务。此工作流可节省 Fable 5 的使用次数，同时利用 Opus 和 Codex 并行处理高难度决策。

技巧 Fable 5 Opus Codex 工作流智能体

推荐理由：一个Twitter用户分享了用Fable 5编排Opus和Codex的实战技巧，配置简单，能同时调用多个模型节省成本，适合需要深度推理+代码执行的任务。

原文

20:50

官方账号Decoder@Matthias Bastian

Anthropic开发者Thariq Shihipar指出，Claude新模型Fable 5的瓶颈已不再是模型本身，而是用户的盲点。他提出盲点传递和结构化面试两种技巧，帮助程序员系统性地发现自身知识缺口。这些方法要求用户先在空白文档中记录无意识假设，再与Claude进行结构化对话以暴露遗漏。Shihipar强调，将实现交给Claude前应先完成盲点扫描，可显著减少迭代次数。

技巧 Anthropic Fable 5 Claude 提示词工程编程助手

推荐理由：Anthropic开发者亲自教你用Fable 5的技巧，先找自己的盲点再让Claude干活，能省不少试错时间。

原文

19:23

Thomas Wolf@Thom_Wolf

用户发现Claude（Fable 5）在回答编程问题时输出了未过滤的内部思维链，显示模型使用"DATA DATA DATA. GO."、"GRRR"和"GAAAH"等短语自我对话。这些碎片化表达与最终整洁的输出截然不同，揭示了模型采用高度压缩、token效率更高的私有语言进行推理。该现象已被记录在Fable 5 System Card中。

AI模型 Claude Fable 5 思维链 AI安全内部推理

推荐理由：Anthropic的Claude模型爆出内部对话，原来它想问题时在喊"DATA! GO! GRRR!"，像原始人一样。不是幻觉，是它真实的思考过程。

原文

10:43

AI Will@FinanceYF5

用户使用Fable 5（AI视频生成工具）仅输入4句prompt，配合几张参考帧和脚本，即自动完成镜头表规划、视频生成、剪辑和卡点。整段预告片demo耗时1小时，而传统游戏预告片通常需数周、数千人及数亿美元成本。该案例展示了Fable 5在视频自动生产上的效率提升。

AI产品 Fable 5 视频生成自动剪辑 AI预告片

推荐理由：Fable 5刚上线，有人1小时就搞定了游戏预告片，全自动剪辑卡点，你只打4句话就行，看看它怎么做到的。

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10:38

AI Will@FinanceYF5

73°

Anthropic 重新启用 Fable 5 视频生成模型，用户 Veltrx 在 60 分钟内用 4 条提示制作了 91 秒的 GTA 6 风格预告片。Fable 5 自动规划了 22 个镜头、生成场景（22 个中 19 个一次通过）、剪辑并导出 1080p 视频。相比传统 VFX 团队需要 3 周和 1.5 万美元，单人用 Fable 5 将成本降至极低。

技巧 Fable 5 Anthropic 视频生成 GTA 6 虚拟制作

推荐理由：Anthropic 的 Fable 5 回来了，1 小时一个人就能做出游戏宣传片级别的视频，省掉几万块和几周时间，视频创作者可以试试。

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10:37

AI Will@FinanceYF5

用户将Blender连接到Fable 5，在20分钟内完成了纽约市全部建筑群的重建。它先从公开数据源抓取建筑数据，再依据数据建模，实现等比例3D模型。发布者称这种“先查数据再动手”的方法优于Opus 4.8的做法，展现了AI的功课意识。

技巧 Blender Fable 5 Opus 4.8 3D建模公开数据

推荐理由：有人用Blender加Fable 5，20分钟把纽约市3D重建出来了，还先去查公开数据再建模，比Opus 4.8那种瞎画强多了。

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10:25

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

Fable 5于近日上线，并与Codex协作完成了其首个loop循环。该循环帮助CodePilot完成了AI SDK 7的所有升级工作。用户已连续运行两天整，且额度尚未用完，因此无需开启过高的思考额度。

AI模型 Fable 5 Codex CodePilot AI SDK 7 编程助手

推荐理由：Fable 5和Codex联手，两天搞定AI SDK 7升级，额度还够用，挺省心的。

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02:45

向阳乔木@vista8

作者使用Happycapy上的Fable 5工具，安装了5个流行前端设计Skill，设计了3个Prompt，调用6个Sub Agent并行开发，生成了42个对比页面。实验发现有的页面遵守Web规范，有的动效设计好，有的AI味小。结果说明没有一个设计Skill能搞定所有场景。

技巧 Fable 5 Skill Sub Agent 提示词工程智能体

推荐理由：vista8用5个前端Skill加6个Sub Agent跑了42个页面，看看哪个组合效果最好。实验结果很实在，想调教AI设计风格的可以看看。

原文

01:36

lmarena.ai@lmarena_ai

Anthropic重新部署的模型在Arena上通过Fable 5测试集，涉及60多项复杂3D生成、小游戏和世界构建任务。该模型由@petergostev进行评测，结果展示在YouTube视频中。测试覆盖了高难度3D场景生成和交互式世界构建。

AI模型 Anthropic Fable 5 3D生成基准测试

推荐理由：Anthropic的模型又升级了，一口气通过了60多项3D生成和世界构建测试，挺能打的。

原文

00:06

向阳乔木@vista8

在Happycapy平台上使用Fable 5模型，安装当前流行的几个前端设计技能。用户设计了三个不同的Prompt，每个Prompt调用6个Subagent进行并行开发。最终比较三个Prompt的输出结果，选出最佳方案。

技巧 Happycapy Fable 5 Subagent 前端设计提示词工程

推荐理由：试试这个工作流：在Happycapy上用Fable 5，装几个前端Skill，写三个Prompt，同时派6个Subagent干活，比哪个跑得最好。省时又好玩。

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