الانطباعات الأولية عن كلود فابل 5
الانطباعات الأولية عن كلود فابل 5
9 يونيو 2026
لم أتمكن من الوصول مبكرًا إلى إصدار Claude Fable 5 اليوم، لكنني أمضيت ما يقرب من 5.5 ساعة الماضية في اختبار خطواته. انطباعاتي الأولية هي أن هذا شيء من أ وحش. إنه بطيء ومكلف وكان سعيدًا جدًا بتقليب كل ما طرحته عليه حتى الآن. كما هو الحال في كثير من الأحيان مع النماذج الحدودية الحالية، يتمثل التحدي في العثور على المهام التي لا يمكنها القيام بها.
أولا، دعونا نراجع الخصائص الرئيسية.
يدعي Anthropic أن Claude Fable 5 يقدم نفس الأداء الذي يقدمه Claude Mythos 5، باستثناء وجود حواجز حماية أكثر صرامة لمنع استخدامه في أشياء ضارة. يتم تشغيل حواجز الحماية هذه في كثير من الأحيان بما يكفي بحيث تمتلك واجهة برمجة تطبيقات Claude آليات جديدة لإعلامك عندما تصطدم بها، كما أن واجهة برمجة تطبيقات Claude لديها آلية جديدة حيث يمكنك طلب الرجوع إلى نموذج آخر تلقائيًا في حالة رفض شيء ما.
تم إصدار Claude Mythos 5 اليوم أيضًا، وتقول Anthropic إنها “تشارك قدرات Claude Fable 5 بدون مصنفات الأمان”.
تحتوي النماذج على نافذة سياق مكونة من مليون رمز مميز، و128000 رمزًا مميزًا كحد أقصى للمخرجات وتاريخًا نهائيًا للمعرفة في يناير 2026.
تم تسعيرها بضعف سعر Claude Opus 4.5/4.6/4.7/4.8: 10 دولارات/مليون رمز إدخال و50 دولارًا/مليون رمز إخراج. ليس هناك زيادة في السعر لاستخدام السياق لفترة أطول.
بخلاف ذلك فإن دليل الترقية أرق بكثير من الدليل المماثل لـ Opus 4.8.
رائحة النموذج الكبير
أفضل طريقة لوصف Fable هي أن تشعر بها كبير. ليس فقط من حيث السرعة والتكلفة، ولكن أيضًا من حيث مقدار المعرفة.
فيما يلي مثال على ذلك، والذي استخدمته لمقارنة معرفة Fable مع Opus 4.8 (يتضمن الخطأ المطبعي):
List all of Simon Willion's open source projects, most recent first, each with a rough date of when they were first released
بدأ رد Opus 4.8 على النحو التالي:
ليس لدي قائمة موثوقة وشاملة ومثبتة التاريخ لجميع مشاريع Simon Willison مفتوحة المصدر، وأريد أن أكون صادقًا بشأن ذلك بدلاً من المخاطرة بإعطائك تواريخ غير دقيقة أو إدخالات ملفقة.
إليك ما يمكنني أن أخبرك به بثقة معقولة:
المشاريع المعروفة لسيمون ويليسون:
ماجستير (~2023) – أداة سطر أوامر ومكتبة بايثون للتفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة.
مجموعة البيانات (~2017) – أداة لاستكشاف البيانات ونشرها، ربما يكون أبرز مشاريعه الأخيرة.
sqlite-utils (~2018-2019) – مكتبة Python وأداة CLI لمعالجة قواعد بيانات SQLite، وغالبًا ما تستخدم جنبًا إلى جنب مع Datasette.
جانغو (2005) – هو أحد المبدعين المشاركين لإطار عمل الويب Django، جنبًا إلى جنب مع Adrian Holovaty، الذي تم تطويره في الأصل في صحيفة Lawrence Journal-World.
كما أنه يحتفظ بنظام بيئي كبير من المكونات الإضافية لمجموعة البيانات والعديد من الأدوات المساعدة الأصغر حجمًا (غالبًا بأسماء مثل
shot-scraper، متنوع*-to-sqliteأدوات لاستيراد البيانات، وما إلى ذلك).
هذا ليس سيئا. هذه هي بداية الاستجابة لنفس المطالبة بالضبط من Fable 5 — كان كلا النموذجين يعملان دون الوصول إلى البحث:
أعتقد أنك تقصد سيمون ويليسون — مطور البرامج مفتوحة المصدر غزير الإنتاج، والمؤسس المشارك لـ Django، ومبتكر Datasette.
تحذير مهم مقدمًا: القائمة الكاملة حقًا غير ممكنة. سيمون ويليسون مشهور بغزارة إنتاجه، وقد قام بالنشر مئات من المستودعات (يحتوي Datasette وحده على أكثر من 100 مكون إضافي، العديد منها كتب بواسطته)، ومعرفتي لها تاريخ نهائي، لذلك سأفتقد أحدث أعماله. أدناه له ملحوظة المشاريع ذات تواريخ الإصدار الأولية التقريبية، الأحدث أولاً:
المشاريع البارزة (تواريخ تقريبية)
- الملفات إلى المطالبة (أبريل 2024) – يسلسل الملفات في موجه واحد لـ LLMs
- استخراج مجموعة البيانات (2024) – البرنامج المساعد لاستخراج البيانات المنظمة باستخدام LLMs
- ماجستير (مايو-يونيو 2023) – أداة CLI ومكتبة Python للتفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة، بالإضافة إلى نظام بيئي كبير من المكونات الإضافية (llm-gpt4all، llm-mistral، llm-claude، وما إلى ذلك، من 2023 فصاعدًا)
- com.symbex (يونيو 2023) – ابحث في كود بايثون عن الرموز
- توك و علامات الشريط (مايو 2023) – أدوات CLI لحساب الرموز المميزة وتنظيف HTML لخطوط أنابيب LLM
- مجموعة البيانات لايت (مايو 2022) – تشغيل مجموعة البيانات بالكامل في المتصفح عبر WebAssembly/Pyodide
- مكشطة النار (مارس 2022) – لقطات شاشة تلقائية لموقع الويب عبر Playwright
- s3-أوراق الاعتماد (نوفمبر 2021) – واجهة سطر الأوامر (CLI) لإنشاء بيانات اعتماد AWS S3 محددة النطاق
- جانغو-sql-dashboard (2021) – لوحات معلومات تقارير SQL لـ Django
- جناح كلاب (2019) – أدوات التحليلات الشخصية: twitter-to-sqlite، وgithub-to-sqlite، وhealthkit-to-sqlite، وdogsheep-beta، وما إلى ذلك.
- sqlite-utils (2018) – مكتبة CLI وPython لمعالجة قواعد بيانات SQLite
- مجموعة البيانات (نوفمبر 2017) – مشروعه الرائد؛ أداة لاستكشاف ونشر البيانات
- CSVS-إلى-Sqlite (2017) – تحويل ملفات CSV إلى SQLite
- أدوات مبكرة مختلفة (~2007–2010) – شوربسليكت، وجسون-هيد، والمشفرات الجغرافية، وغيرها
- جانغو (تم تطويره في الفترة 2003-2005، مفتوح المصدر في يوليو 2005) – تم إنشاؤه بالاشتراك مع أدريان هولوفاتي في مجلة لورانس جورنال وورلد
(إليك GPT-5.5 لحسن التدبير. لقد أدرج عددًا من المشاريع أكثر مما قامت به Fable!)
لقد ذكرت في الماضي أنني لا أهتم بعدد النماذج يعرف– أريدهم أن يكونوا قادرين على التعامل مع النص والتعليمات البرمجية بطرق مفيدة والبحث بنشاط عن المعلومات التي يحتاجونها عبر أدوات البحث، وليس دمجها في أوزانهم.
لكن معرفة مثل هذه هي مؤشر جيد إلى حد معقول لحجم النموذج، حيث يمكنك حشر الكثير من التفاصيل حول العالم في عدد أكبر من المعلمات.
يفعل معرفة المزيد من الأشياء يعني النموذج أفضل في المهام التي نطرحها عليه؟ يمكنني بالتأكيد أن أتخيل كيف يمكن لنموذج الترميز الذي يتمتع بمعرفة أعمق بالمكتبات والأنماط الحديثة أن يتعامل مع مهام الترميز بشكل أكثر فعالية.
هل Fable أكبر حقًا من Opus؟ لم يقل الإنسان أي شيء عن حجم النموذج، لذا كل ما لدينا هو أوراق الشاي، لكن السرعة والسعر ومعرفتي الخاصة به تجعلني أعتقد أنه نموذج كبير. ربما الأكبر حتى الآن من أي بائع.
استخدام الخرافة في Claude.ai
جعلت Anthropic Fable 5 متاحة على جميع أسطحها — واجهة الدردشة Claude.ai، وClaude Code للويب، وClaude Code CLI، وClaude Cowork أيضًا. النموذج متاح “حتى 22 يونيو” في خطط الاشتراك (أحصل على 100 دولار شهريًا كحد أقصى في الوقت الحالي)، وبعد ذلك سيتم محاسبته بشكل إضافي.
Claued.ai غالبًا ما يتم تقديره بأقل من قيمته الحقيقية. منذ سبتمبر 2025، تمكنت كل دردشة من الوصول إلى بيئة حاوية كاملة لتشغيل التعليمات البرمجية، بما في ذلك القدرة على تثبيت حزم إضافية وحتى استنساخ المستودعات مباشرة من GitHub.
في الأسبوع الماضي، قمت بإصدار مكتبة micropython-wasm، وهي مكتبة Python تستخدم Wasmtime لتشغيل إصدار مخصص من MicroPython في WebAssembly ليكون بمثابة صندوق حماية لأكواد PYthon غير الموثوق بها.
قررت أن أرى ما إذا كان بإمكان Fable ترقية ذلك لتشغيل Python الكامل بدلاً من ذلك. لقد بدأت بهذه المطالبة:
Clone simonw/micropython-wasm from GitHub and research how this could use a full Python as opposed to MicroPython
حددت Fable أنه يمكنها استخدام تصميمات بريت كانون cpython-wasi-build لهذا الغرض، لكنها لم تتمكن من تنزيلها بنفسها بسبب قيود البيئة.
لذلك أخذت الملفين المضغوطين من تلك الصفحة وقمت بتحميلهما إلى كلود:
Here's the Brett Cannon builds(python-3.zip,_build-python-3.zipكمرفقات)
وكان هذا هو الحال. لقد تم إبعاده لبضع دقائق وجعل الأمر برمته يعمل.
وتضمن جزء من الرد:
لقد قمت بتجربة الأسلوب المنظف Single-zip-stdlib لتقليص سطح نظام الملفات، لكن CPython
getpathفشل bootstrap في العثور عليهencodingsمن داخل ملف مضغوط دون مزيد من الدقة في البادئة – يعمل أسلوب الفتح المسبق للدليل بشكل موثوق، وهذا ما يستخدمه إثبات المفهوم (PoC). المسار المضغوط قابل للحل ولكنه يحتاج_PYTHONHOME/ عمل getpath.
فقلت:
Try a bit more at the single-zip-stdlib problem
ثم بعد ذلك بقليل:
I want a wheel that has the whole system in it, the Python wrappers and the WASM files and the stdlibrary, so I can do uv run --with path-to-whl python -c "demo code"
… وأعطاني ملف cpython_wasm-0.1.0-py3-none-any.whl بحجم 13.9 ميجابايت. يمكنك تجربة تشغيل كود Python في وضع الحماية باستخدام عنوان URL للعجلة و uv مثله:
uv run --with https://static.simonwillison.net/static/cors-allow/2026/cpython_wasm-0.1.0-py3-none-any.whl \
cpython-wasm -c 'print(45 ** 56)'
إليك نص الدردشة الكامل.
كان هذا أ جداً بداية قوية.
إضافة ميزات إلى Datasette Agent وLLM باستخدام Claude Code
قبل أن أدرك أنه يوم Fable، كان هدفي الموسع لهذا اليوم هو إضافة ميزة جديدة إلى Datasette Agent: كنت أرغب في استدعاءات الأدوات داخل برنامج الوكيل هذا للحصول على القدرة على إيقاف منتصف التنفيذ مؤقتًا وطلب الموافقة مباشرة من المستخدم.
بدا هذا وكأنه مهمة لحمية مناسبة لإلقاءها على النموذج الجديد.
على مدار اليوم، لم تحل Fable هذه المشكلة فحسب، بل قامت أيضًا بتحديد ثم شحن ستة إصدارات في مكتبة LLM الأساسية الخاصة بي والتي من شأنها أن تساعد في دعم هذا النوع من آلية الإيقاف المؤقت والاستئناف المتقدمة في استدعاءات الأدوات.
لقد جعل كل شيء يعمل أولاً باستخدام الاختراقات الغريبة إلى حد ما، ولكن في اللحظة التي أخبرتها فيها أن التغييرات التي تم إجراؤها على LLM نفسها كانت ضمن النطاق، تم تعيينها للعمل على كشف الاختراقات وتحويلها إلى ميزات مدعومة من LLM بدلاً من ذلك.
تحول هدفي الممتد إلى LLM 0.32a3، والذي تمت كتابته بالكامل تقريبًا بواسطة Fable. فيما يلي ملاحظات الإصدار:
مدفوعًا باحتياجات الإنسان المتواجد في Datasette Agent
ask_user()الميزة، أدخلت التحسينات التالية على كيفية عمل استدعاءات الأداة:
- يمكن لتطبيقات الأداة أن تعلن عن معلمة مسماة
llm_tool_callمن أجل أن يتم تمريرهاllm.ToolCallكائن للاستدعاء الحالي. هذا يسمح لهم بالوصول إلى التيارllm_tool_call.tool_call_id. راجع الوصول إلى استدعاء الأداة من داخل الأداة. #1480- يتم الآن ضمان كل استدعاء أداة فريدة من نوعها
tool_call_id– مقدمو الخدمة الذين لا يقدمون واحدًا يحصلون على مركبtc_-بادئة ULID. #1481- يمكن للأدوات رفع أ
llm.PauseChainاستثناء لإيقاف سلسلة الأدوات بشكل نظيف، وهو مفيد لأشياء مثل انتظار الموافقة البشرية. ينتشر الاستثناء إلى المتصل باستخدام.tool_callو.tool_results(نتائج الأخوة المكتملة) مرفقة، ولم يتم إجراء أي استدعاء نموذجي مع نتيجة العنصر النائب. راجع إيقاف السلسلة مؤقتًا من داخل الأداة. #1482- دلالات الفشل في تنفيذ الأداة المتزامنة: يتم تشغيل استدعاءات الأداة الشقيقة غير المتزامنة دائمًا حتى الاكتمال قبل نشر استثناء الإيقاف المؤقت أو الربط. #1482
- يمكن الآن استئناف السلاسل من a
messages=التاريخ المنتهي باستدعاءات الأدوات التي لم يتم حلها: يتم تنفيذ الاستدعاءات من خلال الوضع العاديbefore_call/after_callالآلات قبل استدعاء النموذج الأول، وتخطي أي نتائج لديها بالفعل. الexecute_tool_calls()تقبل الطريقة أيضًا خيارًا جديدًاtool_calls_list=حجة لتنفيذ قائمة صريحة منToolCallكائنات بدلاً من الاستدعاءات التي يطلبها الرد. راجع استئناف سلسلة باستدعاءات الأداة المعلقة. #1482- تم إصلاح الخلل حيث قام منفذ أداة المزامنة بإسقاط المكالمات بصمت إلى الأدوات غير الموجودة فيها
tools=– هؤلاء يعودون الآنError: tool "..." does not existالنتائج، مطابقة منفذ المزامنة. #1483
أنا معجب حقًا بجودة تصميم واجهة برمجة التطبيقات والاختبارات والتعليمات البرمجية والوثائق التي قامت Fable بتجميعها لهذا الغرض. لقد أمضيت عدة ساعات في العمل عليه اليوم، ولكن يبدو أن الأمر يستحق العمل لعدة أيام.
كم أنفقت
لقد بدأت مؤخرًا باستخدام AgentsView للمساعدة في تتبع استخدامي المحلي لـ LLM عبر جميع وكلاء الترميز المختلفين. لقد قمت بنشر TIL اليوم حول إضافة تسعير Fable مخصص لهذه الأداة، والذي أتوقع أنه لن يكون ضروريًا في المستقبل القريب جدًا.
بعد تحديد السعر، قمت بتشغيل هذا الأمر لبدء خادم ويب مضيف محلي لاستكشاف استخدامي:
uvx agentsview serve
إليك الخريطة الهيكلية التي توضح تفاصيل استخدامي لـ Fable عبر العديد من المشاريع اليوم:
لقد استخدمت رموزًا بقيمة 110.42 دولارًا اليوم، كل ذلك كجزء من اشتراكي البالغ 100 دولار شهريًا.
وبعض البجع
قمت بتشغيل “إنشاء صورة SVG لبجع يركب دراجة” مقابل جميع مستويات جهد التفكير الخمسة باستخدام Fable.
يمكنك رؤيتها في هذه الوثيقة.
