Claude Fable 5.2 segna 65 sull’Artificial Analysis Intelligence Index, il punteggio più alto finora

Claude Fable 5.2 di Anthropic tocca quota 65 sull’Artificial Analysis Intelligence Index, il valore più alto finora nella metrica del sito. Il modello si colloca sopra la mediana di 40 per la stessa fascia di prezzo. La scheda indica il rilascio al 9 novembre 2026¹.

Il listino riportato è netto: 8 dollari per 1 milione di token in input e 40 dollari per 1 milione di token in output. Nella fascia di prezzo comparabile, le mediane sono 2 e 10 dollari. Artificial Analysis stima 26,54 dollari per task sull’Intelligence Index. Con un rapporto 7:2:1 tra cache hit, input e output, il prezzo “blended” scende a 5,74 dollari per 1 milione di token. I prezzi possono variare in base al provider¹.

Sul fronte prestazioni, i tempi sono alti. Per ogni task dell’Intelligence Index servono in media 46,4 minuti, contro una mediana di 12,7 minuti nella stessa fascia di prezzo. Il tempo al primo token di risposta arriva a 215,95 secondi, mentre la mediana è 11,78 secondi. La pagina definisce il modello “notably slow per task” nel confronto diretto¹.

La verbosità è marcata. Nella valutazione dell’Index, il modello ha generato 275 milioni di token in output, a fronte di 72,8 milioni di mediana tra i pari. La descrizione parla di “very verbose”¹.

Capacità dichiarate: input testuale e visivo, output testuale, finestra di contesto da 1 milione di token. La scheda classifica Claude Fable 5.2 come modello di ragionamento che impiega “extended thinking” o “chain-of-thought” su problemi complessi prima di rispondere. Il modello è proprietario, i pesi non sono pubblici. Anthropic non ha divulgato dimensione o numero di parametri¹.

Nel quadro comparativo interno, Artificial Analysis posiziona Claude Fable 5.2 tra i modelli “leading” in intelligenza nella propria lettura dei dati. Al tempo stesso lo indica “particolarmente costoso” rispetto ai modelli con prezzo simile e lento per task nella coorte di riferimento¹.

L’Intelligence Index misura capacità su casi d’uso e settori specifici. L’elenco comprende: flussi di lavoro agentici in ambito SaaS, ricerca scientifica in terminale, ingegneria del software su repository open source, ragionamento su documenti professionali, coding e uso di terminale agentico, fisica, analisi quantitativa su fogli di calcolo e documenti, attività legali con gating anti-allucinazioni, operazioni di business agentiche, compiti del mondo reale valutati con Elo, esperienze 3D interattive con Elo, video di prodotto e brand progettati in codice, analisi di incidenti Kubernetes, ragionamento medico su contesti lunghi, ragionamento visivo, qualità e struttura del linguaggio, veridicità e uso di riempitivi¹.

Le regole di confronto seguono classi e fasce di prezzo: modelli open weights sono confrontati per classe di dimensione; i proprietari sono comparati con modelli proprietari e open weights nella stessa fascia di prezzo, con rapporto blended 3:1 tra input e output. Le fasce considerate sono tre: sotto 0,15 dollari per 1 milione di token, tra 0,15 e 1 dollaro, sopra 1 dollaro¹.

Dettaglio utile per chi confronta budget e carichi di lavoro: sulla piattaforma compaiono sia i costi per task sia i tempi, con mediane di riferimento per la stessa fascia di prezzo. Le cifre riportate includono anche il prezzo blended e indicazioni sulle possibili variazioni legate al provider¹.