專長尖兵CF-1.3coding

Claude Fable 5

Claude Fable 5 定位為「專長尖兵」:Cheese Index 73.0(#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」。

2026-10-08 快照。 anthropic · 5 路交叉訊號 · Ops 45.0 · 最佳 Fit 長程任務 · anthropic

CHEESE INDEX
76.4#2
DEPTH
84.3
OPS
45.0
VALUE
1.27
BALANCE
83.9
CONSENSUS
83.8
Σ COST
$60.0
LATENCY
7895 ms

優勢訊號

  1. 多軸共識 83.0,交叉訊號分歧較小。
  2. 專長「coding」相對群體抬升 +37.2。
  3. 場景 Fit 首選「長程任務」(83.3)。
  4. 深度複合 82.0,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

coding66.8
agent82.9
horizon69.9

場景 Fit

★ 長程任務83.3
編碼代理75.8
生成原型67.8
均衡穩健58.1
成本優先46.4

關鍵取捨

能力 vs 帳單

指數 73.0 對應 Σ $60.0/MTok,Value 1.22。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 45.0 與 Index 73.0 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 83.0。分歧小,適合通用預設。

專長對齊

相對群體在「coding」抬升 +37.2。任務面不匹配時,抬升無法兌換成產品價值。

部署體感

Ops45.0
Latency7895 ms
Throughput110.2
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「coding」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

swe ★95.0
hle ★64.5
coding ★90.3
agent ★82.9
math ★96.0
knowledge ★85.0
instruction77.1
multimodal66.0
reasoning ★84.3