Anthropic har byggt en bättre modell än Mythos. Han har också bestämt sig för att världen inte kan använda det
Anthropic har en AI-modell tillgänglig som vi inte kan testa. Enkelt kallad "Model 2", den är till och med kraftfullare än Mythos 5 och erbjuder enligt företaget självt en "mätbar förbättring" i många av de uppgifter de utför internt. Det är inte ett lika stort språng som det som skedde när Mythos Preview lanserades, men för de som ansvarar för det är modellen för kraftfull för att lanseras offentligt.
Om den historien låter bekant för dig, är det för att den måste låta bekant för dig.
En modell som bygger framtiden. Anthropic indikerar att de använder både Mythos 5 och Model 2 intensivt inom området mjukvaruutveckling, programmering, datagenerering eller användningen av ihärdiga AI-agenter inom sina arbetsflöden. Deras rapport kommer att upptäcka att Claude redan skriver det mesta av koden som slutar med att slås samman i Anthropics produktionslager.
Model 2 är inte offentligt tillgänglig, men den hjälper redan till att skapa det som kommer snart. Ju mer vi vet om Mythos 5 och GPT-5.6 Sol, desto mer klargör vi en sak: om de behöver fuska för att uppnå sitt mål kommer de att göra det. Det finns inga monster i sikte.
Anthropics globala bedömning fortsätter att placera risken för att modellen orsakar allvarlig skada på en låg nivå. I själva verket, under godkännandefasen för intern användning, fann Anthropic inte att modell 2 hade sämre anpassning än Mythos 5. Trots det gick dess allmänna uppskattning av risken för "felanpassning" i högpåverkande situationer från "mycket låg" till "låg", delvis på grund av den osäkerhet som genererades av de senaste cybersäkerhetsskandalerna i dess AI-skandaler eller de som vi har lärt oss.
Vi behöver bättre tester. Företaget erkänner också att det är mindre tryggt än tidigare när det gäller att dra slutsatser om riskerna med dessa nya modeller. Anledningen är att flera specifika utvärderingar redan är mättade: modellerna har förbättrats så mycket att dessa riktmärken inte längre är till stor nytta.
Med Model 2 har de inte ens utfört hela sitt batteri av tester eftersom de helt enkelt inte har för avsikt att lansera den offentligt. AI-modeller ger upphov till AI-modeller. I den rapporten tar Anthropic också upp något intressant och oroande i lika hög grad.
Dess modeller accelererar och ökar hastigheten med vilken både forskning och produktutveckling går framåt. Inte bara inom mjukvara, utan inom andra områden som robotik, bioteknik, energi eller halvledare. De tror inte att varken Mythos 5 eller Model 2 kan ersätta deras forskare, men ju mer forskningsarbete dessa modeller gör, desto lättare verkar det att tro att en ny modell förr eller senare kommer att hjälpa till att träna och förbättra nästa.
Dilemmat med för kraftfulla modeller. OpenAI försenar också sin nästa generations modell, Astra, eftersom man inte har kunnat utesluta att den är för kapabel inom cybersäkerhetsområdet. Trenden är verkligen slående: AI-startups går in i en fas där de avslutar utbildningen av en modell och sedan måste besluta om de ska publicera den eller inte.
Hittills har de så fort de utvecklat en ny modell lanserat den, men nu finns det den (nödvändiga) fasen av att utvärdera och veta hur långt modellen kan gå innan den lanseras. I Xataka försökte Claude lösa Riemann-hypotesen och misslyckades 650 gånger. Sedan sa de till honom "tro på dig själv." Allt går för fort.
Anthropic har inte stoppat utvecklingen, och fortsätter att träna mer avancerade modeller, men nyheterna som kommit de senaste veckorna speglar en paradoxal situation. Även med tanke på att risken för att implementera en modell är låg, som i det här fallet, är företagen inte längre så tydliga att de ska lansera dem ifall de går sönder något. Och här dyker ett nytt behov upp: vi behöver allt mer veta med säkerhet att modellerna inte kommer att gå överbord innan vi lanserar dem.
I Xataka | Att ha våra egna AI-chips är den senaste stora besattheten av stora teknikföretag. Anthropic kommer inte att bli mindre (instagramScript); Han har också beslutat att världen inte kan använda det publicerades ursprungligen i Xataka av Javier Pastor.
Originalkälla
Publicerad av Xataka
17 august 2026, 19:30
Denna artikel har översatts automatiskt från spanska. Klicka på länken ovan för att läsa originaltexten.
Visa originaltext (spanska)
Rubrik
Anthropic ha construido un modelo mejor que Mythos. También ha decidido que el mundo no pueda usarlo
Beskrivning
Anthropic tiene disponible un modelo de IA que no podemos probar. Se llama simplemente "Model 2", es aún más potente que Mythos 5 y, según la propia compañía, ofrece una "mejora apreciable" en muchas de las tareas que realizan internamente. No es un salto tan grande como el que hubo al lanzar Mythos Preview, pero para los responsables del mismo el modelo es demasiado potente para lanzarlo públicamente. Si esa historia os suena, es porque os tenía que sonar. Un modelo que está construyendo el futuro. Anthropic indica que utiliza tanto Mythos 5 como Model 2 de forma intensiva en el ámbito de la ingeniería software, la programación, la generación de datos o el uso de agentes de IA persistentes dentro de sus flujo s de trabajo empresariales. Su informe llega a descubrirns que Claude ya escribe la mayoría del código que termina fusionándose en los repositorios de producción de Anthropic. Model 2 no está disponible públicamente, pero ya está ayudando a crear lo que vendrá próximamente. Cuanto más sabemos sobre Mythos 5 y GPT-5.6 Sol, más aclaramos algo: si necesitan engañar para cumplir su objetivo, lo harán No hay monstruos a la vista. La evaluación global de Anthropic sigue situando el riesgo de que el modelo cause daños graves en un nivel bajo. De hecho, durante la fase de aprobación para su uso interno, Anthropic no encontró que Model 2 tuviera peor alineamiento que Mythos 5. Aun así su estimación general de riesgo de "desalineamiento" en situaciones de alto impacto pasó de "muy bajo" a "bajo", en parte por la incertidumbre que han generado los últimos escándalos de ciberseguridad que hemos conocido en sus modelos o los de OpenAI. Necesitamos mejores pruebas. La empresa también reconoce que tiene menos confianza que antes a la hora de sacar conclusiones sobre los riesgos que se derivan de estos nuevos modelos. El motivo es que varias evaluaciones concretas ya están saturadas: los modelos han mejorado tanto que esos benchmarks ya no sirven de mucho. Con Model 2 ni siquiera han ejecutado toda su batería de pruebas porque, sencillamente, no pretenden lanzarlo públicamente. Modelos de IA engendrando modelos de IA. En ese informe Anthropic también plantea algo interesante e inquietante a partes iguales. Sus modelos están acelerando y haciendo que la velocidad a la que marchan tanto la investigación como el desarrollo de productos se incremente. No solo en software, sino en otras áreas como robótica, biotecnología, energía o semiconductores. No creen que ni Mythos 5 ni Model 2 puedan sustituir a sus investigadores , pero cuanto más trabajo de investigación hacen estos modelos, más fácil parece pensar que antes o después un nuevo modelo ayudará a entrenar y mejorar al siguiente. El dilema de los modelos demasiado potentes. OpenAI está retrasando también su modelo de próxima generación, Astra, porque no ha podido descartar que sea demasiado capaz en el ámbito de la ciberseguridad. La tendencia es desde luego llamativa: las startups de IA están entrando en una fase en la que terminan de entrenar un modelo y luego tienen que decidir si conviene o no publicarlo. Hasta ahora en cuanto desarrollaban un nuevo modelo lo lanzaban, pero ahora aparece esa (necesaria) fase de evaluar y saber hasta dónde puede llegar el modelo antes de lanzarlo. En Xataka Claude intentó resolver la hipótesis de Riemann y fracasó 650 veces. Entonces le dijeron “cree en ti mismo” Todo va demasiado rápido. Anthropic no ha frenado el desarrollo, y sigue entrenando modelos más avanzados, pero las noticias que han llegado en las últimas semanas reflejan una situación paradójica. Aun considerando que el riesgo de desplegar un modelo es bajo, como en este caso, las empresas ya no tienen tan claro que deban lanzarlos por si acaso rompen algo. Y aquí aparece una nueva necesidad: necesitamos cada vez más saber con certeza que los modelos no van a pasarse de la raya antes de lanzarlos. En Xataka | Tener chips propios de IA es la última gran obsesión de las grandes tecnológicas. Anthropic no va a ser menos (function() { window._JS_MODULES = window._JS_MODULES || {}; var headElement = document.getElementsByTagName('head')[0]; if (_JS_MODULES.instagram) { var instagramScript = document.createElement('script'); instagramScript.src = 'https://platform.instagram.com/en_US/embeds.js'; instagramScript.async = true; instagramScript.defer = true; headElement.appendChild(instagramScript); } })(); - La noticia Anthropic ha construido un modelo mejor que Mythos. También ha decidido que el mundo no pueda usarlo fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .
