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把OpenClaw的训练方法封装进大模型,Anthropic又吹AGI

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这次 Anthropic 的双模型发布:最成功的营销,最被高估的技术突破

全网都在吹 "AGI 降临"、"跨时代突破",但我实测一下,也看了一下网友的评价,只有一个结论:你看到的所有 "碾压式能力",本质上都是 Anthropic 把 OpenClaw 证明有效的 Agent 思路,从外部软件层直接预训练进了模型内部。这是一次极其聪明的工程创新和商业决策,但绝对不是什么基础模型的量子跃迁。



先聊那个最离谱的 "说个嗨烧 1 美元"。昨天刚泄露的 Claude Fable 5 完整系统提示词,直接打了所有洗地人的脸:全文 12 万字符,换算成 Token 大约 2.7 万个。这意味着你每发起一次对话,不管说什么,首先要为这 2.7 万 Token 的 "出场费" 买单。再加上强制开启无法关闭的 Adaptive Thinking 功能,模型会在后台生成大量内部思考 Token。这就是为什么开发者实测 7 分钟烧 160 美元,9 分钟耗完 100 美元订阅额度 —— 和 OpenClaw 的 "上下文膨胀税" 一模一样,唯一区别只是 OpenClaw 是在模型外面拼接上下文,而 Anthropic 把它烧进了权重里。

再看大家吹得最凶的 "一键生成网站、独立完成游戏"。我可以负责任地说,Claude Fable 5 的基础推理能力,相比三个月前的 Opus 4.8 提升非常有限。所有的惊艳表现,都来自于它把过去需要开发者自己写几百行提示词实现的功能,直接打包进了模型:ReAct 循环、工具调用、任务分解、错误检查、自我反思、长上下文记忆。

打个最直白的比方:以前的大模型是一个裸 CPU,你需要自己装操作系统和 Office 才能干活;OpenClaw 是一个预装了全套软件的电脑,拿来就能用;而 Claude Fable 5 是一个把 Windows 和 Office 直接刻进了 CPU 里的芯片。它看起来好像 "变聪明了",但 CPU 本身的运算速度,其实并没有快多少。



至于那个被吹上天的 "RSI 自我训练" 和 "AGI 迹象",更是典型的营销话术。Anthropic 联创说的 "Claude 的代码 80% 都是自己写的",根本不是模型自己修改自己的权重,只是用 Claude 来编写自己的工具链、训练代码和评估脚本。这和 OpenClaw 的 "自我提升" 机制完全相同:都是将成功的任务执行经验提炼为可复用的技能,和真正的递归自我改进差了十万八千里。

最后说大家都心照不宣的商业逻辑。Anthropic 刚刚以 9650 亿美元估值完成 H 轮融资,并提交了 IPO 申请。这次发布的时间点、双模型策略、定价方案,全都是为 IPO 路演准备的:Fable 5 定价是 Opus 的两倍(输入$10/百万Token,输出$50 / 百万 Token),6 月 22 日之后将从所有订阅计划中移出,只能单独按量付费。再加上它天然的高 Token 消耗特性,收入会在短期内出现爆发式增长,给华尔街交出一份完美的财务报表。



当然,我不是说这次发布毫无价值。它确实代表了大模型发展的下一个方向:从 "会说话" 到 "会做事"。但我们必须清醒地认识到,这仍然是工程创新而非科学突破。对于普通用户,现在的 Fable 5 性价比极低,Sonnet 4.6 完全能满足 95% 的需求;对于企业用户,它在复杂代码迁移、长周期任务上确实有不可替代的价值,但也要做好烧钱的准备。

AI 的进步从来都不是一蹴而就的,与其沉迷于 "AGI 降临" 的炒作,不如看清技术发展的真实脉络。



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