Anthropic kutter pris og styrker sikkerhet for nye Claude-modeller
Av AIWatch
Anthropic har lansert Claude Fable 5.1 og Mythos 5.1, som lover betydelige kostnadsreduksjoner og forbedret personvern, i tillegg til å flytte grensene for AI innen forskning og koding.
Den nye språkmodellen Claude Fable 5.1 kutter kostnadene for typiske arbeidsmengder med rundt 25 prosent sammenlignet med forgjengeren Fable 5, ifølge Anthropic. For mer "agentisk" arbeid, altså der modellen selv tar initiativ og utfører komplekse oppgaver over tid, kan besparelsene være opptil 45 prosent. Dette er takket være en ny prisstruktur for "cache reads", hvor modellen gjenbruker tidligere behandlede og lagrede data. Modellen forbedrer også personvernet med et nytt system kalt Enterprise Frontier Safeguards (EFS), som lar bedriftskunder lagre data i egen nettskyinfrastruktur. Dette sikrer fullt personvern, tilsvarende en null dataoppbevaringspolicy, samtidig som det forhindrer uønsket eller skadelig bruk. EFS rulles ut i faser fra høsten, men kunder kan allerede nå benytte Fable 5.1 med null dataoppbevaring. Fable 5.1 utmerker seg spesielt innen koding og kunnskapsarbeid, der den presterer betydelig bedre enn sin forgjenger. Benchmarks viser at den eksempelvis oppnår 52,6 prosent på Terminal-Bench-Science 0.1 for agentisk vitenskapelig forskning, mot Fable 5 sine 24,7 prosent. Sikkerhetstiltakene er også forbedret og reduserer "" – der systemet feilaktig flagger ufarlig innhold – med 60 prosent i cybersikkerhetskontekster. Dette gjør modellen mer pålitelig for blant annet å identifisere sårbarheter i programvare, men ikke for å utvikle utnyttelser av dem. En søstermodell, Claude Mythos 5.1, er tilgjengelig gjennom spesielle programmer og er designet for kjernefag som cybersikkerhet og biovitenskap. Mythos 5.1 har blant annet vist evne til å designe svært effektive molekylære bindere med en "" på nesten 50 prosent – betydelig høyere enn bransjestandarden på 10–15 prosent. Den kan også optimere eksisterende maskinlæringsmodeller for GPU-er, og har vist seg å kunne fremskynde slike med opptil 2,5 ganger. Dette kan redusere GPU-kostnader med 30–60 prosent for biologiske analyser, en oppgave som vanligvis tar uker for et team av ingeniører.
Kilder til denne saken: anthropic.com ↗
AI: Research, språk og faktasjekk.
Relatert