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Deb GPT · Jun 10, 2026

A IA mais poderosa do mundo precisou ser ACORRENTADA (Fable 5)

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Deborah Folloni · Deb GPT

A Anthropic, empresa por trás do Claude , acabou de anunciar o Fable 5, o modelo mais poderoso que eles já lançaram. Mas o que torna essa história fascinante não é só a potência. É que, pra poder soltar esse modelo no mundo, eles precisaram acorrentá-lo primeiro

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Algumas semanas atrás, a Anthropic anunciou o Mythos, um modelo tão, mas TÃO poderoso, que eles tomaram uma decisão inédita: não soltar pro público.

Por quê? Porque um modelo desse calibre é uma faca de dois gumes. Do mesmo jeito que ele é incrível pra construir sistemas seguros, ele seria incrível pra hackear sistemas. Do mesmo jeito que ele poderia ajudar a desenhar remédios pra curar doenças, ele poderia ajudar alguém mal-intencionado a desenhar uma arma biológica, tipo um vírus novo. Pesado, né?

Então, em vez de liberar pra todo mundo, eles fizeram uma coisa que parece roteiro de filme: criaram o Projeto Glasswing, prenderam o Mythos numa “gaiola” e deram acesso só pra alguns parceiros (como Amazon e Stripe). A missão desses parceiros era ajudar a Anthropic a construir uma proteção em volta do modelo antes de qualquer coisa ir pro mundo.

O Fable que eles anunciaram agora é, basicamente, a versão controlada do Mythos. Pensa assim: o Mythos é o modelo “vida louca”, sem limite nenhum. O Fable é o mesmo monstro, mas com safeguards (as travas de segurança) pra impedir que ele seja usado pro mal.

Mesma potência bruta. Só que domada. E é essa versão que você e eu podemos usar.

Aqui é onde eu travei. Olha esses números, comparando o Fable com o Opus 4.8 (que JÁ era impressionante):

  • Agentic coding (quando a IA programa de forma autônoma, como um “agente” trabalhando sozinho): saltou de 69% pra 80%. Isso é absurdo. E ainda passa por cima do GPT-5.5.

  • Visão (entender imagens): melhor que o GPT em tudo.

  • Raciocínio jurídico: foi de 10% pra 13%. Parece pouco, mas faz a conta: é 30% de aumento.

  • Biologia: de 40% pra 46% — mais de 15% de incremento.

Mas o que mais me marcou foi um caso real. A Stripe (gigante de pagamentos) testou o modelo e disse que conseguiu comprimir meses de desenvolvimento em poucos dias. Eles rodaram o Fable num projeto de Ruby com mais de 50 milhões de linhas de código e fizeram uma migração inteira em UM dia — algo que tomaria um time inteiro uns dois meses. 🤯

E não é só rapidez: é código com qualidade de produção, pronto pra ir pro ar de verdade.

Eu vivo falando de código e design aqui, mas uma coisa que eu nunca tinha parado pra pensar é o uso desses modelos fora do nosso mundo.

A Anthropic trouxe benchmarks (testes de performance) de drug design — ou seja, design de remédios. Imagina: pra tratar um câncer, talvez seja preciso desenhar uma proteína específica. Quantas combinações possíveis um pesquisador conseguiria testar sozinho? Agora imagina ele com um modelo desse adiantando anos de pesquisa. É lindo.

Só que… é exatamente aí que mora o perigo. A mesma capacidade que encontra a cura também pode criar a doença. É por isso que a Anthropic estava tão receosa de soltar o Mythos puro no mundo.

E é aqui que o esquema fica esperto. Funciona assim:

  1. Tudo que você pede pro Fable passa antes por um classificador — pensa nele como um filtro de segurança que lê o seu pedido.

  2. Se o seu pedido cair numa “malha fina” (tipo “me ajuda a hackear o site do banco” ou “como criar um vírus”), o Fable não responde.

  3. Em vez disso, a resposta cai num fallback pro Opus 4.8 — um modelo bem menos perigoso, que simplesmente vai se recusar a ajudar.

Os números mostram que pra ataques de cibersegurança, a taxa de sucesso do Fable é zero. Ele literalmente não te ajuda. O mesmo vale pra biologia e química perigosas.

Detalhe honesto: em cerca de 5% dos casos, o filtro erra e bloqueia pedidos legítimos. Mas a Anthropic preferiu pecar pelo excesso do que pela falta, e eu acho justo, considerando o risco.

⚠️ Uma coisa importante: por causa desse risco, a política de retenção de dados desse modelo é diferente. Eles vão guardar seus dados pra monitorar usos indevidos. Então fica o aviso: não jogue informação sensível ali.

Agora segura essa: o Fable é o segundo modelo mais caro do mundo (o primeiro é da OpenAI). Os números:

  • US$10 por cada 1 milhão de tokens de input (o que você manda pro modelo)

  • US$50 por cada 1 milhão de tokens de output (o que ele te devolve)

💡 Lembrando: 1 token ≈ 4 caracteres. E isso é o dobro do Opus 4.8 (US$5 / US$25), que já era o mais caro da Anthropic.

Ou seja: não gasta token à toa. Usa o Fable só quando você realmente precisar de um canhão desse calibre. Para o resto, o Opus já resolve.

E tem um detalhe estratégico que me fez ver o preço com outros olhos: a Anthropic anunciou recentemente que vai fazer um IPO (abrir capital na bolsa). Muito modelo de IA hoje é subsidiado por investidores, queimando dinheiro. Lançar um modelo monstro com limite de uso e preço alto, às vésperas do IPO, passa uma mensagem clara pro mercado: “a gente quer um negócio sustentável.” Faz sentido, né?

  1. O Mythos era poderoso demais pra soltar, então prenderam ele no Projeto Glasswing.

  2. O Fable é o Mythos domado, com safeguards pra evitar o uso malicioso.

  3. A performance dá um salto absurdo (coding 69→80%, e o case da Stripe migrando 50M+ linhas em 1 dia).

  4. Ele serve pra muito além de código, inclusive design de remédios (pro bem e, potencialmente, pro mal).

  5. As travas funcionam com um classificador + fallback pro Opus 4.8.

  6. É caro (o dobro do Opus) e tem retenção de dados diferente, use com cuidado.

A real é que esse lançamento não é só “mais um modelo”. É a primeira vez que um laboratório olha pra própria criação e decide que ela é poderosa demais pra andar solta — e que só dá pra entregar pro mundo acorrentada. E isso, pra mim, diz muito sobre o momento que a gente tá vivendo. 🚀

▶️ Eu destrinchei tudo isso em vídeo — com os gráficos de performance, o Fable jogando Pokémon (sim, sério 😂) e desenhando sozinho num software tipo AutoCAD. Vale muito assistir:

Me conta: você gastaria seus tokens (o dobro do Opus!) num modelo desse? Em qual tarefa valeria a pena? Responde esse e-mail que eu leio tudo. 👇

Até a próxima edição da DebGPT! 💜

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Read the original on dfolloni.substack.com

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