Claude Fable 5 回来了，在回归前两天 Anthropic 针对中国用户大规模封号，我身边一批朋友已经账号阵亡无法使用。用了几天之后，我发现最严重的问题甚至不是用不上。
Fable 5 非常强大，我感觉不到它的极限在哪里。
在此之前，我主要用 Opus 4.8 和 GPT 5.5，老实说他们非常强，但 Fable 5(之后简称 Fable)在代码方面的主动性、一击命中能力远超这前面两个模型。
在我这几天交给它的任务里，它几乎不犯错。以前用别的模型写代码，遇到复杂任务，我总是能测出它的一些小毛病，但 Fable 几乎都是一次就把事情做好。
可以这么理解这种能力差异造成的显著体验差异：假设一个包含 10 个步骤的任务，有 2 个模型它们的每一步成功率分别是 95%和 98%，看起来差不多，但双方一次就成功的概率是多少？59.87% 和 90.44%，二者的差别是不及格和优秀。
这么贵的模型自然也不便宜，7 月 7 日之后，用量只能通过“按量计费”而不是包月制，也就是说，想要用上 Fable， 第一道门槛是 Access（能用上），大部分中国人已经被排除在外，第二道门槛是 Afford（负担得起），我会越来越开始问：这个任务是否配用这么贵的模型？
我身边账户没被封的朋友也说用不起 Fable 了，这样一个昂贵的模型让月收入不错的人望而却步，那么：到底谁会用它？
一个显然的群体是：那些从事的工作/Fable 价格的 回报率>1的人。这听起来像是某种马太效应：有钱人才能投资，投资又会让让资产加速增值，但是是关于生产力/生产资料的：这些回报率>1 的人能用 Fable 优化并加速自己的工作，而剩下的人，哪怕他负担得起这笔费用，也很难长期使用，更不用说假如 Fable 6 的月订阅费是 2000 美元呢？与豪车或豪宅带来的社会属性不同，很少有人会咬咬牙长期为一个昂贵、投入产出不对称的模型买单。
也就是说在当下阶段，存在一个加速形成的 K 型分化：一个人使用 Fable 的回报率是大于 1 还是小于 1，会很大程度上决定他被加速，还是被甩开。前者会在下次 Fable 6(或类似级别模型) 推出 2000 美元/月时爽快掏钱，到那时马太效应会更明显。
这让我有点恐惧，也有点难过。一方面是普通人因为没被 AI 加速而继续使用免费的落后模型，另一方面是那些用上 Fable 级模型的人在加速狂奔。
数值分析中有个概念：内插和外插。指要预测的点位于已知范围内还是范围外，比如收集一组 12,13,14,16 岁孩子身高/年龄数据做线性拟合，想预测 15 岁平均身高就可以通过内插。而想预测 18 岁身高就需要进行外插。
我发现，在 Fable 之前的模型，人们常说的「你有多强 AI 就有多强」其实描述的仍然是“内插”：AI 在各维度跟我们接近，我们有资格“下达指令”，取得预期效果，AI 在帮我干活。
但 Fable 让我感觉，它能力的边界是我认知的边界。我在操纵一个每个维度都超过我的天才，指派的任务一次完成，都没有让它尽兴，我常常怀疑自己的指令限制了它的自由发挥，就好像在指示一个人必须走楼梯上 18 楼，而这么做仅仅是因为我不知道可以坐电梯。
我甚至在想象另一种更奇怪的情况：一些在某个领域已经深耕的人，借助 Fable 5/6/7 在他们所在的领域外插。一些有想象力的人，借助 Fable 制造出他们自己根本没能力验证、但确实 work 的东西。
模型不够强时，我可以抱怨模型。模型太贵时，我可以抱怨价格。模型被限制不让用，我可以抱怨公司。但如果有一天 Fable 级模型变得便宜、开源、到处都是呢？
那时，我好像只能抱怨我自己了。