專長尖兵CF-1.3coding

Claude Fable 5.1

Claude Fable 5.1 定位為「專長尖兵」:Cheese Index 69.9(#6)。相對群體在特定深度維度抬升明顯,適合對齊任務面後單點突破。場景上最貼近「長程任務」。

2026-09-04 快照。 Anthropic · 6 路交叉訊號 · Ops 50.0 · 最佳 Fit 長程任務 · Anthropic

CHEESE INDEX
69.9#7
DEPTH
79.4
OPS
49.1
VALUE
1.17
BALANCE
81.4
CONSENSUS
73.7
Σ COST
$60.0
LATENCY
4753 ms

優勢訊號

  1. 多軸共識 75.0,交叉訊號分歧較小。
  2. 專長「hle」相對群體抬升 +33.4。
  3. 場景 Fit 首選「長程任務」(75.5)。
  4. 深度複合 79.9,能力覆蓋面不只單一軸。

風險與缺口

  1. 綜合標價偏高(Σ $60.0/MTok),需用 Value/Pareto 證明溢價合理。

深度雷達

codingagentmathknowleinstrumultimmultilreason

實線=本模型 · 虛線=群體中位

芝士軸

coding60.1
agent78.7
horizon69.9

場景 Fit

★ 長程任務75.5
編碼代理61.5
均衡穩健54.5
成本優先44.7
生成原型30.6

關鍵取捨

能力 vs 帳單

指數 69.9 對應 Σ $60.0/MTok,Value 1.17。高指數不自動等於該買——看任務失敗成本是否撐得住溢價。

指數 vs 體感

Ops 50.0 與 Index 69.9 是否同向?若指數高但延遲差,適合作離線/批次,而非同步對話主路徑。

均衡 vs 尖峰

三軸平衡 82.0。分歧小,適合通用預設。

專長對齊

相對群體在「hle」抬升 +33.4。任務面不匹配時,抬升無法兌換成產品價值。

部署體感

Ops49.1
Latency4753 ms
Throughput47.5
I / O$10 / $50

體感中段或偏弱:可作批次/離線,或搭配更快的分流模型。

驗證清單

  • 用 3–5 個自家真實任務(含失敗案例)跑 A/B,勿只看排行分數。
  • 記錄延遲 p50/p95、錯誤率與單位任務成本,對齊 Ops/Value 敘事。
  • 只把「hle」相關流量路由過來,避免通用聊天稀釋優勢。
  • 上線後追 7 日指數波動與產品 KPI,決定是否留在短名單。

能力細節

hle ★65.0
coding ★84.2
agent ★78.7
knowledge ★86.4
reasoning ★79.4