앤트로픽이 클로드 페이블 5.2(Claude Fable 5.2)와 클로드 미소스 5.2(Claude Mythos 5.2)를 11월 9일(현지시간) 공개했다. 클로드 페이블 5.2는 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis) 지능지수에서 65점을 받아 구글 제미나이 4 카본(60점)을 제치고 1위를 되찾았다. API 가격도 입력 100만 토큰당 8달러, 출력 100만 토큰당 40달러로 20% 내렸다.
두 모델은 같은 기반 모델을 쓴다. 페이블은 일반 사용자용으로 사이버 보안과 생물학 분야에 안전장치를 걸었고, 미소스는 그 분야 전문 작업을 위해 일부 제한을 푼 버전으로 검증된 기관에만 열린다. 제공 경로는 클로드 코드와 API, AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저다. 제미나이 4 카본이 일부 사용자에게만 열린 것과 달리 페이블 5.2는 일반 유료 사용자와 개발자도 바로 쓸 수 있다.
직전 5.1과 비교한 개선 폭은 항목마다 다르다. 앤트로픽은 코딩과 추론, 과학 연구, 시각 정보 처리 능력을 고르게 올렸다고 설명한다. 출력 속도는 5.1보다 최대 30% 빨라졌고, 테스터들은 이전 페이블·미소스 모델보다 문장이 더 분명해졌다고 평가했다. 새 기반 모델을 새로 만든 것이 아니라 같은 기반 모델을 다듬은 업데이트라는 뜻이다.
클로드 페이블 5.2, 지능지수 49점에서 65점으로
지능지수는 모델별 추론 강도 설정과 함께 표시된다. 페이블 5.2는 맥스 설정에서 65점, 제미나이 4 카본은 하이 설정에서 60점, 오퍼스 5.5는 맥스 설정에서 59점이다. 설정이 다르므로 같은 조건의 비교는 아니다. 직전 버전인 페이블 5.1이 49점이었으니 마이너 버전 한 번에 16점이 올랐다.
세부 평가도 앞선다. 전문 지식과 추론을 재는 HLE-다이아몬드에서 80%로 제미나이 4 카본(69%)을 11%포인트 앞섰고, 지식 문제는 75% 대 59%였다. 맥스와 엑스하이, 하이 세 설정이 지능지수 상위 세 자리를 차지했다. 하이 설정만으로도 62점이라 경쟁 모델의 최고점을 넘는다. 같은 작업을 끝내는 데 쓰는 출력 토큰은 오퍼스 5.5 맥스보다 약 40% 적다.
값은 20% 내리고, 작업당 비용은 절반
입력 100만 토큰 8달러, 출력 100만 토큰 40달러다. 5.1보다 각각 20% 싸다. 컨텍스트는 100만 토큰까지 받고, 출력 속도를 최대 2.5배 높이는 별도 유료 모드도 있다.
체감 비용은 단가표보다 크게 벌어진다. 앤트로픽이 공개한 코딩 벤치마크 프론티어코드 2.0에서 페이블 5.2는 하이 설정으로 45.3%, 작업당 평균 6.72달러를 기록했다. 오퍼스 5.5는 맥스 설정에서 45.5%에 12.82달러였다. 비슷한 점수를 절반 값에 쓴 셈이다. 같은 벤치마크의 최고 점수는 페이블 5.2 맥스 설정의 49.1%다.
하이와 맥스는 사고 토큰을 쓰는 양이 다르다. 앤트로픽은 일반 코딩과 지식 업무에는 토큰 단가가 절반 수준인 오퍼스 5.5를 쓰고, 풀기 어려운 작업에만 페이블이나 미소스를 투입하라고 권한다. 다만 위 실행에서는 설정 차이 때문에 단가와 작업당 값이 다르게 나타났다. 단가표만 보고 모델을 고르면 비용을 놓친다는 뜻이다.
에이전트 1,000개를 지휘해 8일 만에 운영체제 시제품
릴리스에서 눈에 띄는 것은 점수보다 사전 테스트 사례다. 앤트로픽은 페이블 5.2가 1,000개가 넘는 하위 에이전트를 지휘해 8일 만에 노트북에서 실행되는 운영체제 시제품을 만들었다고 밝혔다. 파이썬으로 짠 핵심 서비스를 러스트로 옮겨 시작 속도를 약 26배 높였고, 전자기기 세 종을 설계했으며 블랙홀 물리학의 미해결 문제 두 개를 풀었다고 한다. 더 버지(The Verge)는 페르마의 마지막 정리를 30시간 만에 형식화했다는 사례도 전했다.
사전 테스트 참여사 평가도 붙었다. 버셀은 다른 모델로 몇 주 걸리던 개발 프로젝트를 페이블 5.2로 며칠 만에 마무리했다고 했고, 데이터독은 여러 모델에 업무를 나눠 맡기고 전체 작업을 관리하는 능력을 높게 봤다. 모두 앤트로픽이 공개한 사전 테스트 참여사 발언이다.
약점: 자체 벤치, 다른 조건, 업무 자동화는 구글 우위
프론티어코드 2.0은 앤트로픽이 자체 공개한 벤치마크다. 페이블 5.2가 맥스 설정에서 49.1%로 오퍼스 5.5(45.5%), GPT-6 아스트라(42.8%), 제미나이 4 카본(41.1%)을 앞섰고 5.1(32.4%)보다 16.7%포인트 올랐다. 다만 모델마다 추론 설정이 달라 완전히 같은 조건의 비교는 아니다.
지식 업무를 재는 리모트 레이버 인덱스는 41.3%로 5.1(17.9%)의 두 배를 넘었다. 반대로 업무 자동화 평가에서는 제미나이 4 카본이 앞섰고, 일부 지식 업무에서는 오퍼스 5.5가 근소하게 높았다. 모든 지표에서 1위는 아니라는 뜻이다. 안전성은 AI안전연구소(AISI)와 METR 등 외부 기관이 사전에 평가했다고만 밝혔고, 평가 보고서 수치는 공개되지 않았다.
보안 쪽은 미소스 5.2가 맡는다. 알려진 소프트웨어 취약점을 찾아내는 평가에서 89.6%로 미소스 5.1(78.3%)보다 11.3%포인트 올랐다. 악용 가능성 때문에 검증된 기관과 기업에만 열고, 기업용 보안 서비스에도 이 모델을 쓴다. 성능 공개와 접근 제한을 같이 가져간 셈이다.
집에서 돌릴 수 있나, 클로드 페이블 5.2는 API 전용이다
발표된 제공 경로는 클로드 코드와 API, 세 클라우드뿐이다. 내려받아 로컬에서 돌리는 배포본은 이번 발표에 없다. 100만 토큰 컨텍스트를 소비자용 GPU 한 장으로 상시 운용하는 구성은 일반적이지 않다. 이 모델을 쓰는 사람에게 필요한 장비는 모델을 돌리는 GPU가 아니다.
그래도 로컬 장비의 기준은 달라지지 않는다. 에이전트가 만든 코드를 빌드하고 테스트하는 용도는 모델 구동용 GPU만큼 높은 VRAM을 요구하지 않는 경우가 많다. 모델까지 로컬에서 병행하려면 메모리가 큰 워크스테이션 카드가 안전하다. 클라우드 값이 내려간 만큼 무거운 작업은 API로 보내고 로컬은 빌드와 검증에 쓰는 분업이 합리적이다.
이번 업데이트가 유리한 쪽은 에이전트를 여러 겹으로 굴리는 팀이다. 모델 하나를 잘 부르는 것보다, 큰 모델이 계획을 세우고 작은 모델이 대량 작업을 처리하는 구조를 짤수록 값 차이가 커진다. 반대로 하루에 몇 번 묻고 답을 받는 정도라면 20% 인하는 체감하기 어렵다.
100만 토큰 컨텍스트는 파일을 골라 넣는 작업을 줄여 준다. 긴 저장소를 다루는 리팩터링에서 차이가 난다.
한 줄 정리: 어려운 작업만 골라 페이블 5.2에 맡기고 나머지는 값싼 모델로 돌리는 쪽이 지금 비용을 가장 크게 줄이는 조합이다. 1위 탈환보다 값 20% 인하가 실무에서 더 큰 변화다.
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