La cursa per la intel·ligència artificial acaba de fer un gir definitiu que canvia completament la manera com interactuem amb el codi i l’anàlisi de dades. Quan una tecnologia és capaç de resoldre problemes d’alta complexitat, no totes les seves eines han d’estar a l’abast de qualsevol usuari. Anthropic acaba de llançar al mercat dues noves versions avançades de la seva tecnologia, però ha establert una línia de separació molt clara que marcarà el futur immediat del sector.
Es tracta de Claude Fable 5.2 i Claude Mythos 5.2, dues eines dissenyades per a tasques tècniques d’un nivell extraordinari que generen respostes fins a un 30% més ràpid que els seus predecessors. (I sí, nosaltres també ens hem sorprès en veure la diferència d’estratègia entre totes dues). Encara que comparteixen exactament el mateix model subadjacent per processar imatges, programació i raonament, una d’elles s’ha obert al públic general mentre que l’altra requereix un procés d’acreditació estricte i restringit.
Les claus del model lliure i la seva estructura de preus
La versió accessible, batejada com a Fable 5.2, s’ha posat a disposició dels usuaris a través de les plataformes principals i proveïdors com Amazon Web Services, Google Cloud i Microsoft Azure. Tanmateix, cal tenir en compte que disposar d’un accés generalitzat no significa en absolut que sigui un servei gratuït per a tothom. Per utilitzar-lo dins de la plataforma Claude, cal disposar d’un pla de pagament actiu, ja que no s’inclou en la modalitat Free, tot i que la companyia ofereix condicions especials temporals per a determinats subscriptors.
Per als desenvolupadors que necessiten integrar aquesta eina directament en els seus projectes, el cost de la seva API s’ha fixat en vuit dòlars per cada milió de tokens d’entrada i 40 dòlars per cada milió de tokens de sortida. Aquest preu permet accedir a un potencial de càlcul imprescindible per a projectes complexos sense necessitat de passar per un procés de verificació prèvia. És la gran aposta per democratitzar l’alta tecnologia mantenint determinats filtres bàsics de seguretat.
Tot i així, aquesta versió d’accés general inclou filtres dissenyats específicament per bloquejar accions considerades de risc elevat. Entre les seves funcions no trobareu eines per generar codi que exploti vulnerabilitats informàtiques ni la possibilitat de realitzar determinades investigacions biològiques complexes. Anthropic ha preferit col·locar una tanca de protecció abans de permetre que el model arribi a milions de pantalles sense cap supervisió.
El filtre de seguretat per a la versió restringida
Aquí és on entra en joc la segona variant, Mythos 5.2, una versió que utilitza el mateix cervell digital però sense aplicar algunes d’aquestes barreres de protecció. Per accedir-hi no n’hi ha prou amb pagar una subscripció o contractar la seva API des d’un perfil privat. Aquesta eina s’ha reservat exclusivament per a professionals i organitzacions que superin un rigorós filtre d’identificació i acreditació prèvia per treballar en camps com la ciberseguretat o la biomedicina.
Els usuaris interessats han de tramitar la seva sol·licitud a través de programes específics anomenats Cyber Verification i Life Sciences Verification, tot i que presentar el formulari no garanteix en absolut l’aprovació final. Existeix també una via alternativa per als clients de Claude Enterprise mitjançant la funcionalitat Claude Security, la qual permet utilitzar Mythos per analitzar codi d’empresa sense que això impliqui disposar del model de manera totalment lliure.
Tenir la mateixa capacitat de càlcul no implica tenir les mateixes eines: la diferència real entre models no està en la seva intel·ligència, sinó en les barreres de seguretat que s’hi apliquen.
Experiments extremadament complexos i resultats científics
Per demostrar fins on pot arribar la capacitat d’aquesta tecnologia, Anthropic ha sotmès el model Fable 5.2 a proves de treball continuat durant diversos dies seguits. En un dels seus experiments més destacats, la intel·ligència artificial va aconseguir coordinar més de 1.000 subagents de manera simultània durant un període de vuit dies complets. L’objectiu d’aquesta tasca massiva va ser desenvolupar un prototip de sistema operatiu capaç d’arrencar en un ordinador portàtil.
Però els reptes tècnics no s’aturen en la creació de programari. El model també va aconseguir resoldre dos problemes oberts de física teòrica relacionats amb els forats negres, uns resultats que ja s’han recollit en dues prepublicacions científiques. Encara que cal recordar que aquests treballs no han passat per la revisió per parells indispensable en el món acadèmic, el fet suposa una demostració de força sense precedents en el nostre entorn digital.
La posició en els índexs de rendiment independents
Més enllà dels experiments de la pròpia empresa, les avaluacions externes confirmen el potencial d’aquesta nova arquitectura de càlcul. Segons l’índex v2.2 elaborat per la plataforma independent Vals AI, el model Fable 5.2 s’ha situat en la primera posició d’un total de 36 models analitzats, aconseguint una puntuació del 71,31%. Aquesta xifra el col·loca lleugerament per sobre de Claude Sonnet 5.5, que registra un 70,85%, i de Gemini 4 Carbon, que es queda en un 70,45%.
Aquest test de referència avalua tasques professionals de programació, finances, dret i fiscalitat, ponderades segons l’impacte real que tenen en l’economia dels Estats Units. Malgrat que les diferències percentuals entre els primers llocs són realment ajustades i no demostren una superioritat absoluta en tots els camps, sí que confirmen que estem davant d’una solució d’alt nivell per al sector professional i corporatiu.
La vertiginosa cursa per liderar l’anàlisi de dades demostra que la veritable clau ja no és només anar més ràpid, sinó saber quin ús permès té cada eina.
Un nou paradigma per al futur de la tecnologia
Aquest doble llançament demostra una decisió estratègica que va molt més enllà de la simple velocitat o del rendiment brut de l’ordinador. Anthropic ha escollit oferir condicions d’ús completament diferents per a una mateixa tecnologia en funció dels riscos potencials que s’associen a cada aplicació. És la manera més eficaç de permetre l’accés a funcions avançades sense obrir la porta de bat a bat a possibles usuaris que busquin cometre un error o un abús.
Tanmateix, la mateixa companyia ha reconegut que les avaluacions de seguretat prèvies al llançament mai no poden anticipar tots els fallos que puguin sorgir en la pràctica diària. Ara el repte de la indústria serà comprovar si aquests filtres aconsegueixen protegir la nostra xarxa sense limitar el treball dels investigadors legítims. Aconseguirà aquest sistema de verificació convertir-se en el nou estàndard de seguretat per a totes les plataformes que estan per arribar?
