Claude Fable 5 and Claude Mythos 5
핵심 포인트
- 1Anthropic은 일반 사용자에게 공개되는 Mythos-class 모델인 Claude Fable 5와 특정 영역에서 안전 장치가 해제된 Claude Mythos 5를 출시했습니다.
- 2Claude Fable 5는 사이버 보안, 생물학/화학, distillation 관련 쿼리에 대해 Claude Opus 4.8로 대체되는 보수적인 안전 장치를 통해 오용 위험을 완화합니다.
- 3이 모델들은 소프트웨어 engineering, knowledge work, vision, life sciences research 등 여러 분야에서 강력한 성능을 발휘하며, 이전 모델보다 훨씬 저렴한 $10/$50의 input/output token당 가격으로 제공됩니다.
Anthropic은 Claude Fable 5와 Claude Mythos 5를 공개하며 인공지능 모델의 새로운 지평을 제시했다. Claude Fable 5는 Anthropic이 일반 사용자에게 공개한 모델 중 가장 강력한 Mythos-class 모델로, 소프트웨어 엔지니어링, 지식 작업, 비전, 과학 연구 등 거의 모든 AI 능력 벤치마크에서 최첨단 성능을 보인다. 특히 작업이 길고 복잡할수록 다른 모델 대비 Fable 5의 성능 우위가 더욱 두드러진다. Claude Mythos 5는 Fable 5와 동일한 기반 모델이지만, 특정 영역에서의 안전 장치(safeguards)가 해제된 버전으로, 주로 사이버 방어 및 인프라 제공자를 위한 Project Glasswing을 통해 배포된다.
두 모델의 핵심 역량은 다음과 같다.
- 자율성 (Autonomy) 및 장기 컨텍스트 (Long-context): 기존 Claude 모델보다 훨씬 긴 시간 동안 자율적으로 작동할 수 있다. 수백만 토큰의 긴 작업에서도 집중력을 유지하며, 자체적으로 생성한 노트를 활용하여 출력을 개선한다. 이는 Slay the Spire와 같은 게임에서 지속적인 메모리(persistent file-based memory)를 활용하여 Opus 4.8 대비 3배 높은 성능 향상을 보인 사례로 입증되었다.
- 소프트웨어 엔지니어링 (Software Engineering): Stripe의 경우, Fable 5는 수개월 걸릴 엔지니어링 작업을 단 며칠로 단축시켰고, 5천만 줄 규모의 Ruby 코드베이스 마이그레이션을 하루 만에 완료했다. FrontierCode 평가에서 높은 품질의 프로덕션 코드를 요구하는 난이도 높은 코딩 과제를 최고 점수로 통과하며, 토큰 효율성 또한 뛰어나다.
- 지식 작업 (Knowledge Work): Hebbia의 금융 벤치마크에서 문서 기반 추론, 차트 및 테이블 해석, 문제 해결 등 복잡한 분석 작업에서 최고 점수를 기록했다. IMC의 트레이딩 분석 평가에서도 사실 조회, 개념 추론, 근본 원인 분석, 기대 가치 분석 등 거의 모든 영역에서 뛰어난 성능을 보였다.
- 비전 (Vision): Fable 5는 비전 관련 작업에서 새로운 최첨단 모델이다. 상세한 과학적 그림에서 정확한 숫자를 추출하고, 웹 앱의 스크린샷만으로 소스 코드를 재구축하는 등 복잡한 비전 기반 작업을 수행할 수 있다. 심지어 최소한의 비전 전용 하니스(harness)만으로 Pokémon FireRed를 클리어하는 등 필요한 스캐폴딩(scaffolding)이 줄었다.
- 창의적이고 자율적인 프로젝트 (Creative and Autonomous Projects): 태양계 시뮬레이션 구축, Factorio 게임 자율 플레이, 브라우저 기반 CAD 에디터 및 AI 코파일럿 자체 설계, 클래식 음악 EDM 리믹스에 맞춰 유체 시뮬레이션 코딩 등 광범위한 자율적 창작 능력을 보여준다.
- 생명 과학 연구 (Life Sciences Research) (Mythos 5):
- 약물 설계 (Drug Design): 내부 단백질 설계 전문가들은 Mythos 5를 사용하여 약물 설계 프로세스의 특정 측면을 약 10배 가속화했다. 단백질 설계 및 생물정보학 도구를 활용하여 인간의 도움 없이도 숙련된 인간 전문가와 같거나 그 이상의 성능을 보였으며, 결합 부위 선택, 단백질 설계 도구 실행, 실패 복구 등 과학자가 일반적으로 수행하는 모든 작업을 자율적으로 수행한다.
- 새로운 가설 생성 (Novel Hypotheses): Mythos 5는 일관되게 새롭고 설득력 있는 과학적 가설을 생성하는 첫 모델이다. 블라인드 테스트에서 과학자들은 Mythos의 분자 생물학 가설을 Opus-class 모델보다 약 80% 더 선호했으며, E. coli 단백질에 대한 새로운 메커니즘 가설은 독립적인 연구실에서 검증되기도 했다.
- 유전체학 연구 (Genomics Research): 수백만 개의 단일 세포 데이터를 분석하고, 원거리 유기체에서도 동일한 역할을 하는 세포를 식별하기 위한 맞춤형 머신러닝 모델을 설계 및 훈련하는 등 일주일 이상 자율적으로 새로운 유전체학 연구를 수행했다. Mythos 5가 훈련한 모델은 Science지에 발표된 최신 모델보다 100배 작음에도 불구하고 뛰어난 성능을 보였다.
Fable 5와 Mythos 5는 모델의 강력한 기능을 안전하게 배포하기 위한 정교한 안전 장치 (Safeguards)를 통합하고 있다. 이러한 안전 장치는 Mythos-class 모델이 악의적인 행위자에게 오용되어 심각한 피해를 초래할 수 있는 '상승 효과(uplift)'를 방지하기 위해 설계되었다. 핵심 방법론은 다음과 같다.
- 안전 분류기 (Safety Classifiers): Fable 5에는 잠재적인 오용, 특히 탈옥(jailbreaking) 시도를 탐지하고 메인 모델(Fable 5)이 응답하는 것을 방지하는 별도의 AI 시스템인 분류기가 포함되어 있다. 이 분류기가 사이버 보안, 생물학 및 화학, 그리고 증류(distillation)와 관련된 요청을 탐지하면, 해당 응답은 Claude Opus 4.8로 자동 대체된다. 이는 Fable 5의 성능을 완전히 차단하는 대신, 여전히 매우 유능한 모델을 통해 사용자에게 유용한 경험을 제공하기 위함이다. Fable 세션의 95% 이상에서 이러한 대체가 발생하지 않아 Fable 5의 성능이 Mythos 5와 거의 동일하게 발휘된다.
- 사이버 보안 (Cybersecurity): Mythos-class 모델의 사이버 공격 능력(취약점 발견 및 악용, 에이전트 기반 해킹)을 악용하는 것을 방지하기 위해 설계되었다. Fable 5의 분류기는 이러한 유형의 요청에 대한 진행을 차단한다. 광범위한 레드 팀 테스트와 버그 바운티 프로그램을 통해 강력한 탈옥 저항성이 확인되었다.
- 생물학 및 화학 (Biology and Chemistry): 생물 무기 관련 질의 차단에서 확장되어, Mythos-class 모델이 위험한 생물학 연구에 오용될 수 있는 가능성에 대응한다. 예를 들어, 유전자 치료에 사용되는 아데노 관련 바이러스(AAV) 설계와 같은 이중 용도(dual-use) 능력이 오용될 위험을 줄이기 위해, Fable은 대부분의 생물학 및 화학 관련 요청에 대해 Opus 4.8로 대체된다.
- 증류 (Distillation): 권위주의 국가에서 경쟁 모델 훈련을 위한 Fable 5 능력 추출 시도를 방지한다. 이는 적절한 안전 장치 없이 첨단 AI 능력이 확산되는 것을 막기 위함이다.
- 보수적 튜닝 (Conservative Tuning): 안전을 최우선으로 하여 분류기를 보수적으로 튜닝했기 때문에, 때로는 무해한 요청도 차단될 수 있다 (전체 세션의 5% 미만). 그러나 Anthropic은 향후 오탐지(false positives)를 줄여나갈 계획이다.
- 데이터 보존 정책 (Data Retention Policy): Fable 5, Mythos 5 및 향후 유사하거나 더 높은 능력 수준의 모델에 대해 모든 트래픽의 30일 데이터 보존을 의무화한다. 이 데이터는 새로운 Claude 모델 훈련에 사용되지 않으며, 복잡하고 새로운 공격(새로운 탈옥 포함)에 대한 방어와 오탐지 감소를 위해 활용된다.
Claude Mythos 5는 Project Glasswing 파트너 및 곧 출시될 생명 과학 분야의 트러스트 액세스 프로그램(trusted access program)을 통해서만 제한적으로 접근이 허용된다. 이러한 프로그램을 통해 사이버 보안 및 생물 의학 연구 분야에서 Mythos-class 모델의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 할 계획이다. 가격은 두 모델 모두 백만 입력 토큰당 50로 책정되었다.