Claude Mythos демонстрирует стремительный рост возможностей в области кибербезопасности

Claude Mythos демонстрирует стремительный рост возможностей в области кибербезопасности

Последняя версия модели Claude Mythos от компании Anthropic показывает результаты, значительно превышающие ожидания экспертов. Согласно отчету Института безопасности искусственного интеллекта Великобритании (AISI), прогресс в возможностях нейросети происходит быстрее, чем прогнозировалось ранее.

Ключевые результаты тестирования

Спустя всего месяц после первичного выпуска, обновленная версия Mythos Preview продемонстрировала способность успешно справляться с задачами, которые ранее считались невыполнимыми для систем искусственного интеллекта. В ходе независимых проверок модель показала следующие результаты:

  • Успешное выполнение сценария «The Last Ones» в 60% случаев.
  • Решение задачи «Cooling Tower», которая до этого оставалась неразрешенной, в 30% попыток.
  • Превосходство над моделью GPT-5.5 от компании OpenAI в рамках специализированных киберполигонов.

Ускорение технологического прогресса

По данным AISI, возможности ИИ в сфере решения киберзадач удваиваются значительно быстрее, чем предполагалось ранее. Если в конце 2025 года эксперты прогнозировали цикл удвоения производительности в 8 месяцев, то к февралю 2026 года этот показатель сократился до 4,7 месяцев. Актуальные данные по моделям Mythos и GPT-5.5 указывают на то, что текущие темпы роста могут быть еще выше.

Методология и ограничения исследований

Исследователи отмечают, что текущие тесты имеют свои границы. Эксперименты ограничены объемом в 2,5 миллиона токенов (базовых единиц обработки данных). Специалисты подчеркивают, что при снятии данных ограничений эффективность моделей могла бы быть значительно выше, так как современные системы демонстрируют непропорционально высокую результативность при обработке больших массивов информации.

В ходе тестирования стало очевидно, что текущая инструментальная база для оценки способностей ИИ приближается к своему пределу. При почти стопроцентной успешности выполнения наиболее сложных задач в рамках заданных ограничений, исследователям становится все труднее прогнозировать границы возможностей новых нейросетевых архитектур.

* — деятельность компании запрещена на территории РФ