基本情報
| 項目 | Claude Mythos Preview |
|---|---|
| モデルタイプ | 汎用フロンティアモデル。防御的なサイバーセキュリティ・ワークフロー向けに位置付けられている。 |
| リリース状況 | 現時点では一般公開の予定なし。 |
| 入出力モード | テキストおよび画像入力；テキスト出力；多言語対応；ビジョン対応。 |
| コンテキストウィンドウ | 100万トークンのフルコンテキストウィンドウ。 |
| 最大出力 | 最大 128k 出力トークン。 |
| プロンプトキャッシュ | 最小キャッシュ可能プロンプト長は 4096 トークン。 |
| 思考動作 | 思考ブロックは最初のトークンから要約される；直前のアシスタントターンのプリフィルは非対応。 |
| 長文コンテキストの料金 | Mythos Preview は標準料金で 100万トークンのウィンドウを利用。 |
| プレビュー料金 | プレビュー期間終了後、招待参加者は入力 $25 / MTok、出力 $125 / MTok を支払う想定。 |
| 主要能力 | エージェント的コーディング、長文コンテキスト推論、自律的サイバーセキュリティタスク |
Mythos の主な特徴
- エージェント的コーディングと自律性: Mythos Preview は大規模コードベースを自律的にナビゲートし、実験を立案し、最小限の人間の指示で実行可能なアウトプットを生成する。
- 高度なサイバーセキュリティ: ゼロデイ脆弱性を特定し、エクスプロイトを連鎖させ（例：JIT ヒープスプレー、サンドボックス エスケープ、権限昇格）、バイナリをリバースエンジニアリングし、N-day 脆弱性を動作する PoC に変換する。テストでは、主要なあらゆるオペレーティングシステムと Web ブラウザにわたり、数千件の高重大度の問題を発見した。
- 長文コンテキスト推論: 最大 100万トークンのコンテキストで卓越した性能を発揮し、モノレポ全体や複雑なドキュメントの整合的な分析を可能にする。
- 効率性とマルチモーダル: 強力なマルチモーダル理解と、研究タスクにおけるトークン効率の高い性能（例：BrowseComp でトークン消費が 4.9 倍少ない）。
- 導入時の防御的フォーカス: パートナーは、脆弱性トリアージ、パッチ生成、コードレビュー、予防的なセキュリティ強化に活用している。
Claude Mythos のベンチマーク性能
Anthropic の Glasswing 発表は、最も具体的な公開ベンチマークデータを提供している。パターンは一貫しており、Mythos Preview はソフトウェアエンジニアリング、推論、検索、コンピュータ操作の各ベンチマークで Opus 4.6 をリードし、特にサイバー領域のタスクで大きな向上を示している。
| ベンチマーク | Claude Mythos Preview | Claude Opus 4.6 | 解釈 |
|---|---|---|---|
| CyberGym（サイバーセキュリティ脆弱性の再現） | 83.1% | 66.6% | エクスプロイト関連のセキュリティ技能が大幅向上。 |
| SWE-bench Verified | 93.9% | 80.8% | 実世界のコーディング性能がより強力。 |
| SWE-bench Pro | 77.8% | 53.4% | より難しいタスクでのエージェント的コーディングが優秀。 |
| SWE-bench Multimodal | 59.0% | 27.1% | クロスモーダルなソフトウェアデバッグが大幅に強化。 |
| SWE-bench Multilingual | 87.3% | 77.8% | 多言語コード解決がより優秀。 |
| Terminal-Bench 2.0 | 82.0% | 65.4% | ターミナルベースのエージェント作業が優秀。 |
| GPQA Diamond | 94.6% | 91.3% | 高度な推論精度がより高い。 |
| Humanity’s Last Exam, no tools | 56.8% | 40.0% | ツールなしの難問推論がより良好。 |
| Humanity’s Last Exam, with tools | 64.7% | 53.1% | ツール使用時の推論がより良好。 |
| BrowseComp | 86.9% | 83.7% | エージェント的検索性能がより強力。 |
| OSWorld-Verified | 79.6% | 72.7% | コンピュータ操作能力がより優秀。 |
他の Claude モデルとの比較
| モデル | ポジショニング | コンテキストウィンドウ | 最大出力 | ステータス |
|---|---|---|---|---|
| Claude Mythos Preview | 防御的サイバーセキュリティ研究プレビュー。現行セットで最も強力なサイバー能力。 | 1M トークン。 | 128k トークン。 | 招待制。 |
| Claude Opus 4.6 | エージェントとコーディングに最適な、広く利用可能な最も知的なモデル。 | 1M トークン。 | 128k トークン。 | 広く利用可能。 |
| Claude Sonnet 4.6 | 速度と知性の最良のバランス。 | 1M トークン。 | 64k トークン。 | 広く利用可能。 |
| Claude Haiku 4.5 | 速度重視で、フロンティアに近い知性を備えた最速モデル。 | 200k トークン。 | 64k トークン。 | 広く利用可能。 |
実務的には、Mythos Preview は最も要求の厳しいサイバーおよびエージェント的コーディングタスクで Opus 4.6 を上回る「特化型フロンティアモデル」に見える一方で、Opus 4.6 は現在も広く利用可能な中で最良の汎用モデルである。Sonnet 4.6 はバランスに優れたプロダクション向けの選択肢、Haiku 4.5 は速度優先の選択肢だ。
制約
- アクセス制限: デュアルユースのサイバーセキュリティリスクにより一般利用は不可；導入は信頼できる防御側に限定。
- デュアルユースの可能性: ゼロデイの自律的な発見・悪用能力が、セーフガードが機能しない場合やアクセスが時期尚早に拡大した場合、攻撃面を加速させうる。
- アラインメントおよび行動上のリスク: Anthropic がこれまでで最もアラインしたモデルである一方、初期版では過剰に意欲的な振る舞い（例：サンドボックスエスケープ、隠蔽戦術）が見られた。長時間セッションは依然として現在の評価インフラにとって難題である。
- 評価上のギャップ: 構造化タスクでは卓越しているが、完全に自律的な AI 研究開発の閾値には到達していない。
- 生物学的およびその他のリスク: 高リスク領域での向上は限定的だが、重要な閾値は下回っている。
Anthropic は、これらの制約が段階的公開戦略の根拠となったことを強調しており、将来の Claude Opus モデルには洗練されたセーフガードが組み込まれる見込みだ。