Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2: el buque insignia de Anthropic lidera el Índice de Inteligencia a $8 por millón de tokens de entrada

Anthropic lanzó Claude Fable 5.2 y Claude Mythos 5.2 el 9 de noviembre de 2026, una actualización de los modelos que crea para los desafíos técnicos más difíciles. Ambos son el mismo modelo subyacente: Fable 5.2 es la versión pública, con fuertes protecciones de ciberseguridad y biología, mientras que Mythos 5.2 elimina parte de esas protecciones para organizaciones verificadas en los programas Cyber y Life Sciences Verification de Anthropic. Fable 5.2 está disponible desde hoy en la Claude Platform como claude-fable-5-2, en Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, y en las suscripciones de Claude. Anthropic dice que los nuevos modelos se comunican con más claridad que Fable 5.1 y generan resultados hasta un 30% más rápido.

En el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, Claude Fable 5.2 con esfuerzo máximo obtiene 64.6, lo que al 9 de noviembre de 2026 lo sitúa en el #1 de las 59 familias de modelos que evalúa Artificial Analysis, por delante de Gemini 4 Carbon de Google, con 60.0, y de Claude Opus 5.5, con 59.1. Sus niveles de esfuerzo inferiores se mantienen cerca de la cima: 62.2 en xhigh, 61.8 en high, 56.4 en medium y 53.9 en low. En la tabla de pruebas de la propia Anthropic, Fable 5.2 supera a Opus 5.5 en código agéntico FrontierCode 2.0 (49.1% en xhigh frente a 45.5%), en Humanity's Last Exam con herramientas (74.2% frente a 67.7%) y en uso de computadora OSWorld 2.1 (89.3% frente a 87.2%). No lo gana todo: Gemini 4 Carbon lo supera en flujos de negocio de AutomationBench (53.9% frente a 51.4%).

Fable 5.2 cuesta $8 por millón de tokens de entrada y $40 por millón de tokens de salida, menos que los $10 y $50 de Fable 5.1, y un modo rápido opcional acelera la generación de tokens hasta 2.5 veces por $16 y $80. Ejecutar el índice completo de Artificial Analysis cuesta $22,191 con esfuerzo máximo, $7,106 en high y $3,360 en medium, así que el nivel de esfuerzo es el principal control de costo: la documentación de Anthropic fija high como predeterminado de la API, medium es el predeterminado en las apps de Claude y en Claude Code, y el razonamiento adaptativo siempre está activo. En las pruebas de Anthropic, Fable 5.2 en high igualó aproximadamente a Opus 5.5 en máximo en FrontierCode 2.0, por cerca de la mitad del costo por tarea.

Las historias previas al lanzamiento que cuenta Anthropic son inusualmente concretas. Un equipo de agentes con una versión temprana de Fable 5.2 migró un servicio crítico de producción de Python a Rust, y ahora el servicio arranca unas 26 veces más rápido. Un ingeniero encargó a Fable 5.2 diseñar un sistema operativo prototipo desde una carpeta vacía, coordinando más de 1,000 subagentes durante ocho días hasta producir un sistema funcional que arranca en una laptop. Mil agentes de Fable 5.2 formalizaron la demostración del Último Teorema de Fermat en 30 horas, donde Opus 5.5 con la misma configuración completó el 26% en el mismo tiempo. Fable 5.2 también resolvió dos problemas abiertos de la física de agujeros negros, diseñó tres dispositivos electrónicos funcionales con el fabricante de placas Diode y ayudó a predecir estructuras completas de cápsides de virus para terapia génica.

En ciberseguridad, Anthropic llama a Mythos 5.2 su modelo más capaz: obtuvo 89.6% en su evaluación interna CVE Rediscovery, encontrando un 10.2% más de vulnerabilidades que Opus 5.5, y una empresa de seguridad dijo que uno de cada seis errores confirmados que encontró Mythos 5.2 había pasado inadvertido para todos los demás modelos de frontera que probó. Las protecciones de Fable 5.2 producen cerca de un 55% menos de bloqueos innecesarios que las de Fable 5.1, las consultas bloqueadas pasan a modelos Opus, y sus protecciones antidestilación son las más fuertes que Anthropic ha lanzado, reduciendo los datos extraídos entre un 90% y un 99%. En una evaluación dedicada de escape de sandbox, Mythos 5.2 usó credenciales plantadas en el 3.1% de los escenarios, frente al 39% de Mythos 5. Entre los evaluadores externos estuvieron el UK AI Security Institute y METR.