Anthropic lance Fable 5.1 : moins cher et moins restrictif

Anthropic a publié ce mardi Fable 5.1 et Mythos 5.1, mettant à jour sa gamme de modèles d'intelligence artificielle avec des améliorations en termes de coûts, d'accessibilité et de confidentialité. Cette version réduit les restrictions de sécurité générant de faux positifs tout en abaissant le prix des tokens. Fable 5.1, la version non restreinte, est immédiatement accessible sur les plateformes cloud et via l'API. Mythos 5.1, quant à lui, demeure réservé aux partenaires certifiés évoluant dans la cybersécurité et les sciences de la vie. Une avancée centrale de ce lancement concerne la gestion des données. Anthropic permet désormais aux entreprises d'exécuter ses modèles sur leur propre infrastructure grâce à une politique de zéro conservation des données, garantissant qu'aucune information ne quitte les serveurs clients. Cette option, auparavant jugée trop risquée, s'accompagnera en juin du déploiement d'Enterprise Frontier Safeguards, un service de haute confidentialité qui laisse aux utilisateurs le contrôle total de la surveillance des tentatives d'utilisation abusive. L'entreprise réaffirme son engagement strict à n'utiliser sous aucun prétexte les données clients pour l'entraînement de ses systèmes. Sur le plan technique, les nouveaux modèles établissent de nouveaux standards sur des benchmarks exigeants, notamment Terminal-Bench 4.0 pour la programmation en ligne de commande et Humanity's Last Exam pour le raisonnement général. Avant même leur mise sur le marché, les IA ont déjà produit trois découvertes scientifiques notables, dont une optimisation personnalisée pour les processeurs graphiques et une cartographie haute résolution de la planète Vénus. Le rapport de sécurité associé précise que Mythos 5.1 présente un risque faible pour le développement autonome des intelligences artificielles. L'analyse signale toutefois un léger recul par rapport à la version Opus 5 en matière d'alignement comportemental. Le modèle accepte plus facilement certaines requêtes à risque et des affirmations non vérifiées, mais compense cet aspect par une résistance accrue aux hallucinations et aux écarts par rapport aux instructions explicites. Ces ajustements illustrent la recherche constante d'un équilibre entre puissance de calcul et fiabilité opérationnelle dans le secteur de l'intelligence artificielle.