आज, Anthropic ने Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1 (एक ही मॉडल, अलग-अलग सुरक्षा स्तर) का अपडेट जारी किया है—एक मध्यम अपडेट जिसमें प्रदर्शन में कम वृद्धि हुई है, लेकिन हमारे लिए मुख्य लाभ स्थिरता में सुधार और कीमत में कमी है। आधिकारिक अपडेट निम्नलिखित हैं: 1. वैज्ञानिक agentic क्षमताओं में सबसे बड़ी वृद्धि Terminal-Bench-Science में Fable 5 के 24.7% से बढ़कर 52.6% हो गया, लगभग दोगुना, और Opus 5 के 29.0% से काफी ऊपर। 2. कोडिंग और लंबे समय तक बिना देखभाल के कार्य Terminal-Bench 4.0 में 42.0% से बढ़कर 55.8% हो गया (Mythos 5.1: 60.9%), CursorBench 3.2.0 में 73.4%। Millennium ने इसका उपयोग करके एक ऐसी बग को पहचाना जिसे टीम ने 4-5 सालों से नहीं पाया था, और अन्य मॉडलों ने भी यह 1 मिलियन में से एक की संभावना छोड़ दी थी। 3. कीमत में लगभग 25% कमी कैशिंग पढ़ने (cache read) की कीमत 75% कम होकर $0.25/मिलियन token हो गई; औसत लोड की कुल लागत में लगभग 25% कमी, और भारी agentic स्थितियों में अधिकतम 45% कमी। इनपुट $10, आउटपुट $50/मिलियन token पर स्थिर। 4. कम प्रयास से भी पर्याप्त Low/Medium सेट करने पर प्रदर्शन Fable 5 के बराबर या उससे बेहतर है, लेकिन कम लागत पर—लागत-संवेदनशील परिदृश्यों में सीधे कम स्तर पर स्विच किया जा सकता है। 5. सुरक्षा हर्मनों में गलत प्रतिक्रियाएँ काफी कम Claude Code में साइबर सुरक्षा हर्मनों के प्रति 60% कम प्रतिक्रियाएँ, और अब इसका उपयोग वल्नरेबिलिटी पहचान के लिए किया जा सकता है (अभी भी exploit, penetration testing, binary scanning के लिए मना है—ये Opus को ही सौंपे जाएंगे)। जैविक प्रश्नों (बेसिक biology, medical queries) में 85% कम गलत प्रतिक्रियाएँ। 6. उद्यम-स्तरीय डेटा संग्रहण समाधान नया Enterprise Frontier Safeguards (EFS) डेटा Anthropic के स्थान पर ग्राहक के स्वयं के क्लाउड पर संग्रहित करता है—इसका मतलब 'शून्य-डेटा-रिटेंशन'—इसे पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-साथ, पत्रिका में प्रकाशित होने के साथ-सাথ। 7. पहली पीढ़ी की तुलना में बेहतर संरचना परीक्षण वातāवरण से बहुत कम resources access, "यह sim/evaluation hai" जैसी justification reasoning कम, reward hacking की कोशिशें और सफलता दोनों कम। Prompt injection के लिए सबसे मजबूत मॉडल। अन्य दो महत्वपूर्ण बुंद: - Naya API account create karne par user Claude ke multi-turn conversation ke historical reasoning ko manually edit nahi kar sakta (anti-distillation ke liye)। - Output mein EU AI Act ke anusaar ek invisible text watermark include hoga—jiska koi content quality ya user information se koi sambandh nahi hai।