Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch)

Claude Fable 5.1 destina-se a trabalho que começa com uma pergunta em aberto e continua até chegar a um resultado verificável. Na programação, a Anthropic destaca alterações em muitos ficheiros, refatorizações extensas, migrações, depuração e revisão de código. Na investigação, destaca sequências de pesquisa, comparação de materiais e manutenção da direção do trabalho à medida que surgem novas informações.

Investigar a causa e preparar o resultado

O modelo pode ajudar a identificar a causa principal de um erro complexo de software, planear a correção e verificar a solução proposta. No trabalho com informação, é útil a capacidade de relacionar pormenores que estão afastados num grande conjunto de materiais. A tarefa pode continuar depois das primeiras conclusões: a análise transforma-se no conteúdo de um documento, de uma folha de cálculo com fórmulas ou de uma apresentação.

Estes materiais prontos são produzidos através das ferramentas da aplicação. A execução de código, a leitura de ficheiros, a pesquisa de informação e as ações na interface também exigem um ambiente ligado. A Anthropic descreve a continuação após uma ação falhada e a recuperação do percurso de trabalho nas interfaces, mas a disponibilidade destes meios e as operações permitidas são determinadas pela aplicação.

Gráficos e tabelas com muitos pormenores

A entrada aceita texto e imagens, e o resultado direto do modelo é texto. As áreas visuais incluem gráficos densos, materiais financeiros e tabelas de documentos. Quando a página de origem contém muitos pormenores pequenos, a ampliação ou o recorte adicional através de ferramentas pode ajudar a destacar a área necessária.

Os formatos de entrada visual comum do fabricante são JPEG/PNG/GIF/WebP, utilizando-se o primeiro fotograma das animações. Na análise nativa, o lado mais comprido é de 2576 píxeis, com 4784 tokens visuais; as imagens grandes são reduzidas antes da análise. O suporte de ficheiros e parâmetros depende do método da aplicação.

Nos exemplos de investigação, o fabricante apresenta a utilização do Fable 5.1 para treinar uma rede neuronal que reconstrói um mapa de altitudes de Vénus a partir de dados de radar. Trata-se de um exemplo de trabalho com dados e programação, sem constituir um tipo separado de saída multimédia do modelo.

Trabalho prolongado e profundidade da análise

O raciocínio adaptativo do Fable 5.1 está sempre ativado. O parâmetro effort define a profundidade: estão disponíveis low, medium, high, xhigh e max, sendo high o nível normal. O contexto é de 1 milhão de tokens e a resposta máxima é de 128 mil tokens. A data de corte fiável do conhecimento integrado é junho de 2026.

O fabricante prevê a alteração do esforço ao longo da conversa e mensagens de progresso quando a aplicação suporta estes mecanismos. Se a aplicação transmitir blocos de raciocínio guardados, é importante a ligação desses blocos ao modelo e ao histórico original. Alterações nas mensagens anteriores, na instrução de sistema ou nas definições anteriores de ferramentas podem invalidar os blocos posteriores: ao verificar a ligação, o pedido é rejeitado ou os blocos afetados são excluídos. Fable 5.1 lê raciocínio guardado de modelos Claude anteriores, mas esses modelos não leem os seus blocos. Um bloco incompatível é excluído antes da intervenção seguinte, e o trabalho continua sem ele. Fable 5.1 utiliza a mesma forma de dividir texto em tokens que Fable 5; o volume dos materiais deve ser avaliado para o modelo escolhido.

Características que influenciam o resultado

Com esforço baixo, Fable 5.1 pode preferir responder com o conhecimento integrado a recorrer à pesquisa. Se a pergunta exigir uma verificação atual, convém indicá-lo explicitamente e disponibilizar as ferramentas necessárias. Por vezes, o modelo escreve texto denso, comunica pouco progresso intermédio ou substitui um ficheiro inteiro quando se espera uma alteração localizada; é útil definir previamente o estilo e os limites das alterações.

Se o método disponibilizar controlo das ferramentas, o modelo do fabricante suporta seleção automática auto e desativação de ferramentas none. Não suporta chamada forçada de qualquer ferramenta (any) nem de uma ferramenta específica pelo nome (tool). As regras de proteção permitem investigar erros e vulnerabilidades no código de origem, mas restringem algumas tarefas sensíveis, incluindo o desenvolvimento de exploits.

Num método que suporte estas configurações, não são aceites a continuação de um início de resposta previamente definido nem valores não padrão de temperature, top_p e top_k. O texto gerado pelo modelo contém uma marcação estatística da Anthropic: esta não altera o sentido, a qualidade ou a legibilidade e não acrescenta caracteres ou tokens ocultos.