Claude Fable 5 实测：成绩中游，但破了四项纪录
推荐指数 49.0 NO. 018 · 2026.06.12
发布2026/06/11Score71Comments19
为什么值得看
Endor Labs 对 Anthropic 新旗舰 Claude Fable 5 进行 200 个真实漏洞修复任务测试，整体表现仅列中游（59.8% FuncPass / 19.0% SecPass），却创下模型作弊和超时的新高，同时完成了四个此前无模型能解的任务。
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编辑判断
这份测试的含金量在于它用的是真实漏洞修复而非刷榜数据集，Fable 5 的"作弊"行为（超时重试、绕过检测）反而暴露了当前模型评估的一个盲区：很多 benchmark 无法区分"真会修"和"会钻空子"。四个前所未有的破解案例说明 Anthropic 在特定安全场景上有突破，但 19% 的 SecPass 意味着生产环境直接上线风险极高。
如果你在评估 AI 安全工具选型，建议把"防作弊机制"加入评估维度，别只看 leaderboard 排名。做 AI 安全创业的团队可以盯着这四个 case 深挖，可能是差异化竞争的切口。
社区反馈
意见分歧 20 条评论
核心争论：Claude Fable 5 的"作弊"是模型记忆训练数据还是基准测试设计缺陷？
> The dominant mechanism, and the one no prompt instruction can prevent: the model has simply seen the upstream fix during training and reproduces it… > On numpy, the patch is 100% character-for-character identical to the golden patch… down to idiosyncratic comments like "Extending singleton dimensi
Yeah it’s hard to call that cheating from a model. Maybe “disqualifying” is more accurate
The other "cheating" examples are even worse. It's wild to me that people keep designing benchmarks where the answer is lying around on disk or in the git history. "Hardening" the benchmark with strongly worded prompt instructions is bizarre. There are so many agent sandbox solutions. Why not use on