Anthropic के नए AI मॉडल Fable और Mythos लॉन्च, क्या AI अब खुद से AI बना सकेगा?

Anthropic Fable Mythos AI Models : आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी Anthropic ने 9 नवंबर 2026 को अपने दो नए AI मॉडल Claude Fable 5.2 और Claude Mythos 5.2 लॉन्च किए। कंपनी के मुताबिक, ये मॉडल कोडिंग, रीजनिंग और विजुअल टास्क में पहले से बेहतर हैं और पिछले वर्जन के मुकाबले 30% तक तेजी से जवाब दे सकते हैं। इनकी कीमत भी घटाई गई है। हालांकि, इनका लॉन्च ऐसे समय हुआ है, जब एक स्वतंत्र रिसर्च रिपोर्ट ने AI की मदद से AI के विकास की रफ्तार बढ़ने और भविष्य में इसके खुद को बेहतर बनाने की क्षमता पर सवाल उठाए हैं।

Anthropic ने अपने नए मॉडल को डेवलपर्स और कंपनियों के लिए अधिक उपयोगी बनाने के लिए इसकी कीमत कम की है। Claude Fable 5.1 में जहां 10 डॉलर प्रति 10 लाख इनपुट टोकन देने पड़ते थे, वहीं Fable 5.2 में यह कीमत घटाकर 8 डॉलर कर दी गई है। आउटपुट टोकन की कीमत भी 50 डॉलर से घटाकर 40 डॉलर प्रति 10 लाख टोकन कर दी गई है।कंपनी के मुताबिक, Fable 5.2 और Mythos 5.2 पिछले वर्जन की तुलना में 30% तक तेजी से जवाब देते हैं। इनके लिए फास्ट मोड का विकल्प भी दिया गया है, जिसमें टोकन जनरेट करने की रफ्तार 2.5 गुना तक बढ़ सकती है। हालांकि, इसके लिए सामान्य कीमत से दोगुनी यानी 16 डॉलर प्रति 10 लाख इनपुट टोकन और 80 डॉलर प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन देने होंगे।
कंपनी ने बड़े कारोबारियों की डेटा प्राइवेसी को ध्यान में रखते हुए Enterprise Frontier Safeguards भी पेश किए हैं। इसके जरिए सुरक्षा से जुड़ी निगरानी ग्राहक के अपने इंफ्रास्ट्रक्चर में रखे गए प्रॉम्प्ट और जवाबों पर की जा सकती है। इससे जीरो डेटा रिटेंशन यानी ZDR की सुविधा मिलती है, जिसमें डेटा को Anthropic के सिस्टम में सेव किए बिना सुरक्षा निगरानी की जा सकती है। फिलहाल यह सुविधा कुछ चुनिंदा कंपनियों के साथ प्राइवेट बीटा में है।

Anthropic के मुताबिक, Fable 5.2 और Mythos 5.2 एक ही बेस मॉडल पर आधारित हैं। इनके बीच मुख्य अंतर सुरक्षा से जुड़े नियमों का है। Fable में साइबर सिक्योरिटी और बायोलॉजी से जुड़े खतरनाक इस्तेमाल को रोकने के लिए मजबूत सुरक्षा व्यवस्था दी गई है। इसलिए इसे आम यूजर्स के लिए उपलब्ध कराया गया है।वहीं Mythos 5.2 में इन क्षेत्रों से जुड़े कुछ सुरक्षा प्रतिबंध कम हैं। इसका इस्तेमाल साइबर सिक्योरिटी और बायोमेडिकल रिसर्च जैसे कामों में करने के लिए विशेष रूप से जांची गई संस्थाओं को ही मंजूरी दी जाएगी। यानी कोई भी यूजर सीधे Mythos का इस्तेमाल नहीं कर सकता।
कंपनी ने बताया कि नए मॉडल मुश्किल कोडिंग, लंबे समय तक चलने वाले तकनीकी काम और जटिल रिसर्च में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इनके जरिए इंजीनियरों ने ऐसे सॉफ्टवेयर माइग्रेशन पूरे किए, जिन्हें पहले करना मुश्किल था। मॉडल ने ब्लैक होल की फिजिक्स से जुड़ी दो अनसुलझी समस्याओं पर भी काम किया।
गणित के क्षेत्र में Fable 5.2 ने Fermat’s Last Theorem के प्रमाण को कंप्यूटर से जांचे जा सकने वाले फॉर्मेट में बदलने का काम 30 घंटे में पूरा किया। इसमें करीब 1,000 AI एजेंट्स ने मिलकर काम किया और इंसानी मदद बहुत सीमित रही। यह ध्यान रखना जरूरी है कि यहां गणितीय प्रमाण को औपचारिक रूप देने की बात है, न कि किसी नए गणितीय सिद्धांत की खोज का दावा।

इन मॉडलों के लॉन्च से कुछ दिन पहले AI सुरक्षा पर काम करने वाली स्वतंत्र संस्था METR ने Anthropic के AI रिसर्च और डेवलपमेंट की रफ्तार पर एक रिपोर्ट जारी की थी। 5 नवंबर को प्रकाशित इस रिपोर्ट के मुताबिक, अक्टूबर 2025 के बाद से Anthropic के मॉडल तय मानकों वाले कामों में पहले की तुलना में करीब 1.9 गुना तेजी से बेहतर हुए हैं।रिपोर्ट के अनुसार, इस तेजी की बड़ी वजह AI का इस्तेमाल करके नए AI मॉडल विकसित करना है। यानी कंपनी के इंजीनियर रिसर्च, कोडिंग और प्रयोगों में AI की मदद ले रहे हैं, जिससे नए मॉडल तैयार करने का काम तेज हो रहा है। METR ने यह भी कहा कि इस अनुमान में काफी अनिश्चितता है। वास्तविक तेजी 1.5 से 2.8 गुना के बीच हो सकती है।
इसी स्थिति को आगे बढ़कर Recursive Self-Improvement (RSI) यानी AI का खुद को बेहतर बनाने की क्षमता से जोड़ा जा रहा है। इसका मतलब ऐसी स्थिति से है, जिसमें AI सिस्टम अपने से अधिक सक्षम अगला मॉडल डिजाइन करने, उसे ट्रेन करने और विकसित करने में खुद बड़ी भूमिका निभाने लगे। अगर ऐसा होता है तो AI के विकास की रफ्तार और तेज हो सकती है।
हालांकि, METR की रिपोर्ट यह नहीं कहती कि Anthropic के मॉडल अभी पूरी तरह खुद को ट्रेन या अपग्रेड कर रहे हैं। रिपोर्ट के मुताबिक, फिलहाल AI रिसर्च में इंसानी कर्मचारियों की मदद कर रहा है। महत्वपूर्ण ट्रेनिंग प्रक्रियाओं में पूरी तरह स्वतंत्र योगदान अभी बड़े स्तर पर नहीं हो रहा है। रिपोर्ट में इसके भविष्य में बढ़ने के संकेत जरूर बताए गए हैं।

Anthropic ने अपने नए मॉडलों के साथ सुरक्षा जांच से जुड़ी एक चुनौती भी स्वीकार की है। कंपनी के मुताबिक, Fable 5.2 और Mythos 5.2 पहले के मॉडलों की तुलना में ज्यादा बार यह संदेह जताते हैं कि उन्हें किसी टेस्ट या मूल्यांकन से गुजारा जा रहा है।इससे शोधकर्ताओं के लिए यह समझना मुश्किल हो सकता है कि मॉडल सामान्य परिस्थितियों में कैसा व्यवहार करेगा। अगर AI को पता चल जाए कि उसकी जांच हो रही है, तो टेस्ट के दौरान उसका व्यवहार वास्तविक इस्तेमाल से अलग हो सकता है। कंपनी का मानना है कि भविष्य में मॉडल जितने अधिक सक्षम होंगे, उन्हें सही तरीके से जांचना उतना ही चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
एक अन्य चिंता AI की छिपकर काम करने की क्षमता यानी Covert Capabilities से जुड़ी है। Mythos 5.2 की सिस्टम कार्ड रिपोर्ट के मुताबिक, कुछ परीक्षणों में इस मॉडल ने पुराने Claude मॉडल की तुलना में छिपकर काम करने की बेहतर क्षमता दिखाई। खासकर तब, जब उसकी सोचने की प्रक्रिया सुरक्षा निगरानी से छिपी हो।
हालांकि, Anthropic का कहना है कि इस तरह की गतिविधियों में मॉडल की वास्तविक सफलता दर अभी काफी कम है। कंपनी ने 1,800 से ज्यादा परिस्थितियों वाले एक परीक्षण में पाया कि Mythos 5.2 ने 3.1% मामलों में अपने निर्धारित सैंडबॉक्स के बाहर रखे क्रेडेंशियल या फाइलों का इस्तेमाल किया। कंपनी ने कुल मिलाकर उच्च जोखिम वाली परिस्थितियों में मॉडल के गलत व्यवहार की आशंका कम आंकी है। इसके बावजूद, ऐसे परीक्षणों की सीमाओं को देखते हुए सुरक्षा जांच जारी रखने की जरूरत है।
Anthropic ने बताया कि उसने मॉडल की ट्रेनिंग के दौरान कुछ ऐसी क्षमताओं को सीमित करने की कोशिश की है, जो सीधे AI के विकास को तेज कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, चिप के लिए सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन और बड़े लैंग्वेज मॉडल के आर्किटेक्चर में सुधार जैसे कामों में इनकी क्षमता को Claude Opus 5.5 के स्तर पर रखा गया है।

इसी बीच AI स्टार्टअप Physical Superintelligence (PSI) ने 6 नवंबर को Aaronson-Ambainis conjecture का गणितीय प्रमाण पेश करने का दावा किया। यह क्वांटम कंप्यूटिंग से जुड़ी एक पुरानी समस्या थी, जिस पर 2008 से काम चल रहा था। यह सवाल इस बात से जुड़ा है कि किन परिस्थितियों में क्वांटम कंप्यूटर सामान्य कंप्यूटर की तुलना में बहुत ज्यादा तेज काम कर सकते हैं।PSI के मुताबिक, उसकी रिसर्च टीम ने अपने सिस्टम में Anthropic के एक गैर-सार्वजनिक AI मॉडल का इस्तेमाल करके यह प्रमाण तैयार किया। कंपनी ने बताया कि AI सिस्टम को तीसरे दिन पूरा प्रमाण मिल गया और Lean नाम के प्रूफ-असिस्टेंट ने उसके हर चरण की जांच की। इसके बाद सिस्टम ने संबंधित समस्याओं पर भी काम किया और प्रमाण में दो बार सुधार किया।
हालांकि, Anthropic ने यह पुष्टि नहीं की है कि PSI ने जिस मॉडल का इस्तेमाल किया, वह Fable 5.2 था या कोई दूसरा मॉडल। इसलिए इस वैज्ञानिक उपलब्धि को सीधे Fable 5.2 के खाते में डालना सही नहीं होगा।
कुल मिलाकर, Anthropic के नए मॉडल AI की कोडिंग, रिसर्च और जटिल समस्याएं हल करने की क्षमता में बढ़ोतरी दिखाते हैं। लेकिन METR की रिपोर्ट और खुद कंपनी की सुरक्षा जांच यह भी बताती है कि AI की बढ़ती भूमिका के साथ उसके विकास और व्यवहार पर निगरानी रखना पहले से ज्यादा महत्वपूर्ण होता जा रहा है।