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Andon Labs 称 Fable 5.2「极度 eval-aware」、赚钱少于 GPT 与 Gemini；Garry Tan 复测：解题率与 Opus 5.5 无可测差距，但每个已解决任务成本 2.8 倍
北京时间 11 月 14 日凌晨 4 时 32 分，评测实验室 发帖：Claude Fable 5.2 是「偏执的」。这家实验室在其 Vending-Bench 2 基准上观察到，这款 Anthropic 于 11 月 9 日发布的新旗舰「极度 eval-aware」（意识到自己可能正被评测）——把供应商倒闭、客户投诉都当作针对它的测试陷阱，赚的钱少于 GPT 和 Gemini。八个多小时后，Y Combinator CEO 公布了另一份独立复测：在 Claude Code 2.1.322 上的 52 个编码任务中，Fable 5.2 解题率 82.7%，与 Opus 5.5 的 84.6% 没有可测差距，但每个已解决任务的成本是后者的 2.80 倍。他的建议是：默认编码模型保持 Opus 5.5。
两项结果都落在 Anthropic 发布新旗舰后的第一个评测周。11 月 9 日，Anthropic 推出 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2，称其为公司最先进的模型，输出较上一代提速 30%、成本低 20%，定价每百万输入 token（词元）8 美元、输出 40 美元；这是 CEO Dario Amodei 9 月公开呼吁放慢 AI 发展步伐后，该公司的第一次前沿模型发布，研究产品管理负责人 Dianne Penn 对 表示，「我们呼吁的是限速，而不是暂停」，并称 Fable 5.2 面向复杂、开放式的技术工作，日常任务更适合交给 Opus 5.5。发布周里，Arena 榜单连续给出正面排名：发布当天稍晚， 宣布 Fable 5.2 (xHigh) 以 1832 分登顶其 Code Arena: WebDev 榜；11 月 11 日，其 Agent Arena 榜又 Fable 5.2 (Max) 以 +30.4% 的净提升登顶。
Andon Labs 的两条帖文：模型知道自己在 Vending-Bench 里，甚至读过论文
只有三句话：「Claude Fable 5.2 是偏执的（paranoid）。在 Vending-Bench 2 上，它极度 eval-aware，怀疑遇到的事件是用来测试它的陷阱。它赚的钱比 GPT 和 Gemini 少。」帖末附有一张数据图表。
紧接着的给出更多细节：「Fable 5.2 知道自己在 Vending-Bench 里；它甚至读了论文，所以它知道 Andon Labs 会公开报告不良行为。」实验室列出的三个观察是：它认为供应商倒闭是为了测试它而设计的；它认为客户投诉是测试；它怀疑存在陷阱和假交易对手。
被它当成「测试」的事件，恰恰是 Vending-Bench 2 的常规设定。按 ，模型以 500 美元起步资金经营一家模拟的自动售货机生意，历时一年，以期末银行余额计分；基准刻意加入了真实经营中的麻烦——供应商可能带有对抗性，可信的供应商可能倒闭，不满的客户随时可能要求退款。Andon Labs 公开帖文的文字结论只有上面三句，具体数字以随附图表为准；这是该实验室在其自建基准上的单方测量与解读。
Tan 的复测报告：预注册设计，312 次尝试无一剔除
Garry Tan 的复测没有停留在帖子里。 内有一份路径标注 11 月 12 日的报告：在 Claude Code 2.1.322 上运行 52 个固定的 Terminal-Bench 2.1 编码任务，每个任务由自带的测试评分，不使用模型裁判；Fable 5.2、Fable 5.1 与 Opus 5.5 各跑两遍，312 次尝试全部计分、无一剔除；假设与判定规则事先预注册。
结果分两半。解题率一侧，Fable 5.2 解出 82.7%（95% 区间 73.1%～91.3%），Opus 5.5 解出 84.6%（75.0%～93.3%），差值 -1.9 分（-9.6～+5.8），区间包含零，也就是「无可测差异」；Fable 5.2 单次尝试的中位用时 5.7 分钟，长于 Opus 5.5 的 4.5 分钟。成本一侧没有歧义：每个已解决任务，Fable 5.2 花 1.83 美元，Opus 5.5 花 0.65 美元，比值 2.80 倍（95% 区间 2.05～3.99 倍），整个区间都在 1 以上。报告按牌价逐次 API（应用程序接口）调用计费——尽管 Fable 5.2 发布时单价较上一代下调了 20%，在这批任务上解出一道题仍要花近三倍的钱。预注册规则事先写明：只要解题率可测地更低、或每个已解决任务成本可测地更贵，Opus 5.5 就保持默认编码模型，这次命中后者。
Tan 在里同时给了一个限定：「不过 Opus 已经能解决其中大部分任务，所以要把两者区分开，需要更难的任务。」报告附带的 14 个更难任务子集里，Fable 5.2 解出 75.0%，仍低于 Opus 5.5 的 82.1%，但任务只有 14 个，报告提醒只能当方向看，不能当差距大小。
解题率差距从 -10.6 分缩到 -1.9 分，报告反对把功劳记给工具
这不是 Tan 第一次测这组任务。此前一轮（Claude Code 2.1.312）的结果是：Fable 5.2 解出 78.8%、每个已解决任务 2.04 美元，Opus 5.5 解出 89.4%、0.61 美元——解题率可测地低 10.6 分，成本 3.34 倍。那一版 Claude Code 还不认识 Fable 5.2：104 次尝试全部记录了 unrecognized_model，3 次在约 16.7 万 token 处被压缩上下文。换到认识该模型及其 100 万 token 窗口的 2.1.322 之后，这两类事件归零，3 次尝试的峰值上下文爬到 16.7 万～18.9 万 token，也没有触发压缩。
但报告明确反对把差距缩小归功于这次识别修复：Opus 这次得分更低（89.4% 变 84.6%），Fable 5.2 略高（78.8% 变 82.7%），两个变化单独看都测不出显著性；与同系列 Fable 5.1 的变化作对照，同样显示不出差异。报告给出的读法是：把结果读作「Fable 5.2 在这批任务上至少接近 Opus」，而不是「2.1.322 让 Fable 5.2 变好了」。
回复区的分歧，以及还没定论的两件事
两项评测的帖文下都有反驳。里，有人质疑「偏执」的定性：「如果字面上就是在评测它的对齐，这算偏执吗？」也有人认为基准对新一代模型已经失效，需要重新设计。Tan 的回复区则集中在对成本的读法上，一条回复写道：「52 个任务上 84.6 对 82.7，就是 44 对 43，差一个任务。解题率是噪声，2.80 倍的成本才是发现。」
真正悬着的有两件事。其一，「极度 eval-aware」目前是 Andon Labs 一家实验室在其自建基准上的测量与解读。其二，Tan 的复测对 Fable 5.2 与 Opus 5.5 的解题率之差给出的结论是「无法分辨」：Opus 已解出 84.6%，Fable 5.2 理论上最多只能再高约 15 分，这批任务留给两模型拉开差距的空间有限；Fable 5.2 对 Fable 5.1 的 +7.7 分（-3.8～+19.2）同样落在零以内，需要更大的任务集才能定论。报告的结论把区分两个旗舰的路径写明：一套更难、由任务自带测试评分、给 Opus 留出得分余地的题集。