Anthropic 发布 Fable 5.2 与 Mythos 5.2，Max 推理档位现图像生成异常

一句话看懂：2026 年 11 月 9 日，Anthropic 推出 Fable 5.2 和 Mythos 5.2，开发者工具 llm-anthropic 随后完成适配；但 Simon Willison 的实测显示，Fable 5.2 在 max 推理档位下会出现耗尽 token、无法返回图像的问题，值得关注。

事件核心：发生了什么

2026 年 11 月 9 日，Anthropic 发布 Fable 5.2 和 Mythos 5.2 两个模型。Simon Willison 当天更新了他维护的 llm-anthropic 插件，开发者可以通过命令行等方式把提示词交给 Fable 5.2 处理。

他随后在同一任务上测试了低、中、高、xhigh、max 五个推理档位：要求模型生成“鹈鹕”图像。表现最好的是 xhigh 档；而 max 档在消耗 128,000 个 token 用于“思考”后，没有返回任何图像。Willison 指出，这与他在 Opus 5.5 上见过的故障相同，但对 Fable 系列是新问题，此前 Fable 5 和 Fable 5.1 在 max 档都能正常输出。

为什么重要

推理档位正在成为大模型产品的常见设计：用户用更高的算力和更长的思考时间，换取更复杂的输出。但这次测试说明，档位越高并不必然越好，max 档在图像生成任务上反而可能失败。对 Anthropic 而言，新模型在发布当天就暴露出与旧模型相似的 token 耗尽问题，说明高推理档位的稳定性仍是需要处理的工程环节。

由于测试来自个人开发者、样本有限，目前公开信息显示这更像一次单点故障观察，而非全面评测结论；是否影响 API 全量调用、是否与具体提示词或图像任务相关，还有待官方说明。

对用户/开发者/创作者的影响

开发者可以通过 llm-anthropic 接入 Fable 5.2，但如果在生产流程中依赖图像输出，应避免默认使用 max 档，并加入 token 上限和失败重试机制。创作者若用高推理档做多模态内容，需要预期响应时间和成本都会上升，且结果不一定更可靠。企业采购时则值得追问：高推理档位的失败率、计费方式，以及失败请求是否仍会计费。