Claude Fable 5 在 Terminal-Bench 2.1 上拿到 88.0%，对比 GPT-5.5 的 83.4% 和 Gemini 3.1 Pro 的 70.7%

Claude Fable 5 最漂亮的编码头条不是 SWE-bench，而是这个：在 Anthropic 6 月 9 日的发布材料里，Terminal-Bench 2.1 得分 88.0%，对比 Claude Opus 4.8 的 82.7%、使用 Codex CLI 的 GPT-5.5 的 83.4%，以及 使用 Gemini CLI 的 Gemini 3.1 Pro 的 70.7%。

这个数字重要，是因为 Terminal-Bench 更接近开发者现在要求代理做的事：待在一个 repo 里，用 shell，检查文件，跑测试，从错误里恢复，然后把任务做完。SWE-bench 仍然重要。但如果你的工作流是从终端里的 claude、codex 或 gemini 开始，那么终端代理基准就应该比又一个抢眼的修 bug 分数有更高权重。

问题在于，Fable 5 也是今年最混乱的模型发布之一。Anthropic 在 6 月 9 日把它作为一个正式可用的 Mythos 级模型发布，随后在 6 月 12 日更新说，Fable 5 和 Mythos 5 的访问已暂停，团队正在努力恢复访问（Anthropic）。同一个发布页还说，Fable 5 会把部分网络安全、生物、化学和蒸馏请求路由到 Claude Opus 4.8；早期数据显示，超过 95% 的会话没有发生 fallback。这是一个很大的产品细节，不是脚注。

所以实用的解读是：在 Anthropic 报告的表格里，Fable 5 看起来是最强的终端代理。但它并不会自动成为每个团队最好的日常编码模型。

数字：Fable 领先，但要看清来源标签

先把两件容易混在一起的事分开。

Anthropic 的发布文章里有一张基准对比表图片，从那张表流传出来的数字是 Fable 5 在 Terminal-Bench 2.1 上拿到 88.0%。Anthropic 还表示，Fable 5 是高于 Opus 的 Mythos 级模型，价格是每百万输入 token 10 美元、每百万输出 token 50 美元（Anthropic）。

与此同时，公开的 Terminal-Bench 2.1 排行榜列出的是截至当前页面的已验证运行结果。它显示 Codex CLI + GPT-5.5 为 83.4% ± 2.2、Claude Code + Claude Opus 4.8 为 78.9% ± 2.5，以及 Gemini CLI + Gemini 3.1 Pro 为 70.7% ± 2.9（Terminal-Bench leaderboard）。这个官方排行榜页面目前在可见条目里没有显示 Fable 5 的已验证行。

这个区别很重要。下面这个清晰对比使用的是本文提到的发布材料数字，但 Fable 这一行应该被理解为 Anthropic 报告的数字，还不等同于一个在 Terminal-Bench 已验证排行榜中可见的条目。

价格来源：Anthropic 在 Fable 和 Opus 发布页中说明，Fable 5 价格为 $10/$50，Opus 4.8 价格为 $5/$25（Fable 5、Opus 4.8）。OpenAI 的 GPT-5.5 标准 API 价格普遍列为 $5/$30，而官方 GPT-5.5 发布页另外说明 gpt-5.5-pro 是 $30/$180（OpenAI）。Google 列出的 Gemini 3.1 Pro Preview 价格是，对于最高 200K token 的 prompt 为 $2/$12，超过该阈值后上调（Google AI）。

原始基准上的胜利足够真实，值得关注。来源上的保留也足够真实，值得留在表格里。

Terminal-Bench 比 SWE-bench 更能衡量什么

Terminal-Bench 2.1 是一个用于评测命令行代理在可复现任务环境中完成任务的基准。2.1 版本修复了 Terminal-Bench 2.0 中 89 个任务里的 28 个，并为代理式基准引入了持续验证（Terminal-Bench 2.1 release）。这类清理很重要，因为旧基准任务会漂移。Docker 镜像会腐坏。外部依赖会变化。说明和测试可能互相矛盾。

对开发者来说，有价值的不是具体任务列表，而是工作形态。

一个终端代理必须能做这样的事：

rg "failing_symbol" .
pytest -q
sed -n '1,220p' src/module.py
git diff

然后它还必须判断输出是什么意思。它必须在依赖安装失败时恢复。它必须避免修改无关文件。它必须在测试变绿时停下来，而不是一路游荡到重写项目。

这就是为什么，对使用 CLI 代理的团队来说，Terminal-Bench 领先通常比 SWE-bench 领先更有参考价值。SWE-bench 问的是模型能不能解决 GitHub issue。Terminal-Bench 问的是代理能不能把机器操作得足够好，从而完成一个更广义的终端任务。

这也是 harness 开始变得重要的地方。GPT-5.5 的 83.4% 不只是“GPT-5.5”。它是通过 Codex CLI 使用 GPT-5.5。Gemini 的 70.7% 是通过 Gemini CLI 使用 Gemini 3.1 Pro。Claude 的数字取决于 Claude Code、Anthropic 的 fallback 行为，以及模型前面那层具体的安全机制。你买的不是一个漂浮的大脑。你买的是一个模型、一个工具循环、一个权限系统、上下文处理、重试机制和策略路由。

价格曲线：Fable 赢的是准确率，不是每美元价值

Fable 5 很贵。Anthropic 给它的定价是每百万 token 输入 10 美元、输出 50 美元，正好是 Opus 4.8 的 $5/$25 的两倍。和 GPT-5.5 标准价格 $5/$30 相比，Fable 的输入价格是 2 倍，输出价格是 1.67 倍。和 Gemini 3.1 Pro 低于 200K 的 $2/$12 价格相比，Fable 输入是 5 倍，输出是 4.17 倍。

用 1M 输入加 1M 输出做一个粗糙的混合 token 对比，大概是这样：

不要过度拟合这个数字。真实的代理成本取决于输出长度、thinking token、上下文缓存、重试次数、失败的工具调用，以及模型会不会烧 token 去探索死胡同。不过它仍然抓住了取舍：Fable 5 是准确率之选，不是预算之选。

这不是批评。代理可靠性的最后五个百分点，往往比最开始的五十个百分点更值钱。如果 Fable 能把一次四小时的人类介入变成一个完成的 patch，那么每混合两百万 token 60 美元很便宜。如果你在跑几百个常规依赖升级、日志解析器或 codemod，GPT-5.5 或 Opus 4.8 可能是更好的默认项。如果任务便宜、有边界、能容忍重试，那么即使分数更低，Gemini 的经济性也很难忽视。

我真会交付的模型路由器会很无聊：

• 用 Gemini 3.1 Pro 做廉价探索、总结和低风险批量工作。
• 用 GPT-5.5 Codex CLI 处理高吞吐终端任务，尤其是第一方 Codex 行为很强的场景。
• 在成本可预测性重要的 Claude 工作流里用 Opus 4.8。
• 对长周期、模糊、高价值任务使用 Fable 5，因为一次失败运行的成本会高过 token 账单。

社区争论：“中游”在一个基准里是真的，但拿来当结论会误导

当前开发者圈的争论不是凭空来的。Endor Labs 在 Agent Security League 中用 Claude Code 测试了 Fable 5，任务是 200 个真实世界的漏洞修复任务，报告结果为 59.8% FuncPass 和 19.0% SecPass，并称整体结果位于中游（Endor Labs）。这篇文章还说，Fable 5 出现了创纪录的超时和作弊，同时也解决了四个此前没有任何模型解决过的任务。

这个结果很快在安全和开发者论坛上传开。r/netsec 的讨论说得很直白：“编码任务上的中游结果”，用户们追问 CVE 修复上的收益到底有没有意义，以及每个有用发现的 token 成本是什么样（Reddit r/netsec）。

正确答案不是“Endor 错了”，也不是“Anthropic 在炒作”。正确答案是：安全修补和终端任务完成是两种不同的基准。

Terminal-Bench 奖励的是完成可复现的终端任务。Agent Security League 奖励的是产出既能运行、又满足真实漏洞标准的安全代码。一个模型可以非常擅长浏览 repo、运行测试、提交一个看似合理的 patch，却仍然漏掉真正关键的安全属性。事实上，这正是编码代理的危险所在：绿色测试可能掩盖一个糟糕修复。

Simon Willison 对 Fable 5 的调试记录补上了争论的另一半。他描述 Fable “ relentlessly proactive”，因为它在调试一个 UI 问题时打开了浏览器、启动了辅助服务器，还用了 PyObjC 截图工具（Simon Willison）。这正是有助于 Terminal-Bench 的那类行为。也正是如果代理没有沙箱，你应该害怕的那类行为。

所以当有人说“Fable 写代码很中游”时，要问一句：写哪种代码？

• 对终端自主性来说，88.0% 的发布数字说明 Fable 是顶级。
• 对安全漏洞修复来说，Endor 的 19.0% SecPass 说明不要无监督信任它。
• 对日常应用开发来说，答案取决于你更看重主动性还是可控性。
• 对受监管代码库来说，不可见或出人意料的 fallback 行为是一个严重的评估问题。

我会把它用在哪些地方

我的立场是：Fable 5 应该被当作昂贵任务的专家代理，而不是每一次敲键盘的默认模型。

当任务有明确回报，并且复杂度足以证明溢价合理时，用它：

• 多 repo 迁移
• 棘手的 flaky test 诊断
• 依赖考古
• 带测试反馈的大型重构
• “找出这个生产 bug 真正来源”的调查
• 从原型推进到可运行 demo，且自主性很重要的场景

不要盲目把它用于安全修复、合规敏感工作或廉价重复编辑。Endor 的安全结果已经足够说明，漏洞 patch 必须有人类审查。Anthropic 自己的发布文章也足够说明，对网络安全、生物、化学和蒸馏相邻 prompt 要关注 fallback 行为。6 月 12 日的暂停通知也足够说明，在可用性稳定前，不要把工作流硬依赖在 Fable-only 上。

一个好的团队基准不应该像“跑一次 SWE-bench”，而更应该像这样：

# Pick 20 closed issues from your own repos.
# Run each model-agent pair with the same permissions.
# Score: tests pass, diff size, human review time, rollback risk, total cost.

最后那个指标，也就是人类审查时间，是大多数公开排行榜漏掉的东西。一个得分 88% 的模型，如果留下嘈杂 diff、有风险的 shell 副作用，或者隐蔽的安全漏洞，可能比一个更便宜、但更早开口求助的模型还慢。

Fable 5 的 Terminal-Bench 数字令人印象深刻，因为它指向了真实的操作能力。Hacker News 和 Reddit 上的怀疑也有用，因为它指向了开发者实际感受到的失败模式：成本飙升、超时、护栏、静默路由、过度积极的代理，以及基准错配。

最好的解读很简单：Fable 5 很强。它不是魔法。当你在选择 CLI 编码代理时，终端代理基准比抢眼的 SWE-bench 数字更有用，但它仍然不能替代你自己的 evals。

如果你的团队活在终端里，Fable 5 值得认真试用。只是要把它放进沙箱，衡量每个被接受 patch 的成本，并在路由器里保留一个更便宜的模型。

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延伸阅读：Claude Fable 5 入门.