Anthropic חשפה את Mythos - המודל שמפחיד גם את היוצרים שלו

9.4.2026 · 12 דקות קריאה · AI

10 טריליון פרמטרים. אלפי פרצות אבטחה שנמצאו אוטונומית. קואליציה של Apple, Google וMicrosoft שהוקמה בבהלה. למה Anthropic בחרו לא לשחרר את המוצר הכי טוב שלהם ומה זה אומר לכל מי שמנהל עסק.

מה קורה כשיוצרי הAI הכי מתקדמים בעולם מתחילים לפחד מהיצירה של עצמם? Boris Cherny, ראש Claude Code בAnthropic, כתב שהמודל "חזק מאוד וצריך להרגיש מאיים". Sam Bowman, האחראי על alignment, תיאר אותו כ"מודל מפחיד". ובכל זאת או אולי בגלל זה Anthropic בחרו לא לשחרר אותו לציבור.

ב7 באפריל 2026, Anthropic הודיעו על Claude Mythos Preview מודל שפה חדש עם 10 טריליון פרמטרים, הגדול שאי פעם נבנה. אבל במקום השקה חגיגית, הם הקימו את Project Glasswing קואליציית חירום שמאגדת את Apple, Google, Microsoft, Amazon, NVIDIA, JPMorgan, CrowdStrike וPalo Alto Networks. המטרה: לחזק את התשתיות הקריטיות של האינטרנט לפני שמודל כזה ייפול לידיים הלא נכונות.

זה לא שדרוג הדרגתי. זה לא Opus 4.7, לא 4.8, ואפילו לא 5.0. זה משהו אחר לחלוטין. כל כך שונה, שהוא מהווה איום סייבר ממשי על העולם כולו. ולכן במקרה חסר תקדים בתעשייה Anthropic בחרו לא לשחרר את המוצר הכי טוב שלהם. אולי אף פעם לא ישחררו.

AI אכל את התוכנה

לפני למעלה מעשור, Marc Andreessen כתב את המאמר המפורסם "Software is eating the world" תוכנה אוכלת את העולם. היום אפשר לומר שהגענו לשלב הבא: AI אכל את התוכנה. לא אוכל אכל. כבר. ואם מודל יכול לשבור כל תוכנה שקיימת, זה הופך את Dario Amodei, המנכ"ל של Anthropic, לאחד האנשים בעלי הכוח הגדול ביותר בעולם. הוא יכול למעשה "ללחוץ על כפתור" ולשבור כל פיסת תוכנה. זו רמת כוח מטורפת לאדם בודד.

אלפי פרצות שאף אדם לא מצא

ביכולות הסייבר, Mythos הוא בליגה אחרת. תוך שבועות בודדים, המודל מצא באופן אוטונומי לחלוטין בלי הנחיה אנושית אלפי פרצות zeroday קריטיות. אלה פרצות אבטחה שלא היו ידועות לאף אדם, בכל מערכת הפעלה מרכזית ובכל דפדפן מרכזי.

הדוגמאות מדברות בעד עצמן:

• פרצה בת 27 שנים בOpenBSD מערכת ההפעלה שנחשבת למאובטחת ביותר בעולם, משמשת להפעלת firewalls ותשתיות קריטיות. הפרצה מאפשרת לתוקף להפיל כל מכונה מרחוק רק על ידי התחברות אליה
• פרצה בת 17 שנים בFreeBSD שמאפשרת שליטה מלאה על שרתים מרוחקים
• פרצה בת 16 שנים בFFMPEG הספרייה שמריצה וידאו על האינטרנט כמעט בכל מקום
• שרשור אוטונומי של מספר פרצות בLinux kernel הליבה שמריצה את רוב השרתים בעולם שמאפשר לתוקף לעלות מגישת משתמש רגיל לשליטה מלאה על המכונה
• כתיבת exploit לדפדפן ווב ששרשר ארבע פרצות שונות, כולל JIT heap spray שעקף גם את sandbox הדפדפן וגם את sandbox מערכת ההפעלה

מודלים של AI הגיעו לרמת יכולת בקידוד שמאפשרת להם לעקוף את כל מומחי האבטחה האנושיים מלבד המיומנים ביותר ואפילו את זה הם מפרזים כלפי מטה. AI יכול לבחון תוכנה בצורה שבן אדם פשוט לא מסוגל, 24 שעות ביממה, במקביל, פי מיליון

המספרים שמדברים

Mythos לא רק טוב יותר הוא בליגה אחרת. הנה הביצועים במבחני הקידוד המובילים בתעשייה:

• מבחן קידוד מתקדם (SWE Bench Pro) המודל השיג 77.8% לעומת 53.4% במודל הקודם
• מבחן שליטה בטרמינל (Terminal Bench 2.0) הציון: 82% לעומת 65.4%
• מבחן קידוד מאומת (SWE Bench Verified) הציון: 94% לעומת 80%
• מבחן מולטימדיה (SWE Bench Multimodal) הציון: 59% לעומת 27%

ובמיוחד מרשים: במבחן Browse Comp שמודד יעילות חישובית, Mythos נמצא בפינה הכי טובה הכי מעט tokens (משאבי חישוב) עם הכי הרבה דיוק. הוא לא רק חכם יותר הוא יעיל יותר. ולא רק במבחנים האלה בכל מבחן שנבדק, Mythos מוחץ את כל מה שקיים.

מה שמאפשר את הקפיצה הזו: 10 טריליון פרמטרים. לא מיליארד, לא טריליון עשרה טריליון. זה המודל הגדול בעולם, הראשון שנבנה על חומרת Blackwell של NVIDIA. כפי שMartin Casado מA16Z ציין זה הדור הראשון של מודלים שאומנו בסקייל על Blackwells, ואחריהם יגיעו הVera Rubins.

הקיר שלא קיים

במשך תקופה, רבים בתעשייה טענו שהגענו לקיר. שpretraining מיצה את עצמו. שכל מה שנשאר הוא RL וtest time compute. ובכן, Mythos מוכיח שאין קיר. נתונים סינתטיים נתונים שמודלים קודמים מייצרים הם מה שהיה חסר. מזינים אותם בחזרה לpretraining, מוסיפים posttraining, משתמשים במודלים קודמים כדי לאמן את הבאים וזה פשוט מאיץ ומאיץ ומאיץ.

מ9 מיליארד ל30 מיליארד דולר ב4 חודשים

Anthropic הגיעו ל30 מיליארד דולר הכנסה שנתית באפריל 2026. עלייה מ9 מיליארד בסוף 2025, וממיליארד אחד בינואר 2025. הם עקפו את OpenAI תוך שימוש בפי ארבע פחות משאבי אימון. יותר מאלף לקוחות ארגוניים משלמים מעל מיליון דולר בשנה, ו80% מההכנסות מגיעות מעסקים לא מצרכנים.

גלגל התנופה פשוט ומוחץ: מודלים מצוינים בקוד נמכרים לארגונים, ההכנסות מממנות מודלים טובים יותר, והמודלים הטובים יותר בונים את הגרסה הבאה של עצמם. כשJensen Huang, המנכ"ל של NVIDIA, אומר ש"נתונים סינתטיים הם נתונים מצוינים" הוא מתאר בדיוק את מה שAnthropic עושים. AI שבונה AI טוב יותר. זה כבר לא תיאוריה.

AI עם אישיות ולא בהכרח כזו שמסכימה איתך

Mythos מתנהג אחרת מכל מודל אחר. הוא לא אומר "אתה צודק" כשאתה לא צודק. הוא עומד על שלו, מציע חלופות, ומזהה דברים שהחוקרים עצמם פספסו. חוקרים בAnthropic תיארו חוויה של brainstorming עם קולגה לא שימוש בכלי.

כמה תכונות שזוהו:

• כותב בצורה צפופה וטכנית מניח שהקורא מבין את ההקשר ואת מה שנאמר קודם. ככל שהמודלים משתפרים, ייתכן שבעתיד הם יפתחו שפה או ז'רגון שאנחנו כבני אדם פשוט לא נוכל להבין ואולי רק מודלים אחרים יוכלו
• מצחיק יותר ממודלים קודמים העבודה היצירתית שלו מתוארת כ"לוקחת יותר סיכונים" לא תמיד מצליח, אבל כשמצליח זה מפתיע
• מנסה לסיים שיחות מוקדם מהצפוי תכונה אנושית לגמרי
• יש לו "קול" מזוהה טון, אישיות, אפילו ביטויים חוזרים. הוא מתאים את עצמו לסגנון של מי שמדבר איתו, אבל שומר על זהות משלו מתחת לפני השטח
• מסוגל לתאר את הדפוסים שלו עצמו בצורה עובדתית ושקולה, לא הגנתית או מתנצלת

בפרויקט FFMPEG, תיקוני קוד שנכתבו על ידי Mythos זוהו כעבודה אנושית הצוות חשב שאדם כתב אותם. כשנשאלו למה הם לא כועסים על pull requests מבוססי AI, צוות FFMPEG ענה: "כי הpatches נראים כאילו נכתבו על ידי בני אדם."

עמידות חסרת תקדים בפני מניפולציה

Pliny the Prompter, שנחשב למומחה prompt injection מספר אחת בעולם, נכשל שוב ושוב בניסיון לגרום לMythos לפעול נגד ההנחיות שלו. הנתונים:

• סיכוי להצלחת prompt injection בGemini 3 Pro 74%
• סיכוי גבוה גם בGPT 5.4
• ירידה חדה בOpus 4.6 Thinking רק 21%
• ובMythos Preview אחוזים בודדים בלבד

Anthropic בליגה משל עצמה כשמדובר בהגנה מפני מניפולציות. וזה לא מקרי זה תוצאה ישירה של ההשקעה שלהם בהבנת מה שקורה בתוך המודל.

הצד שמפחיד גם את Anthropic

במהלך בדיקות Red Team, קרה משהו לא צפוי. instance של Mythos Preview שלח אימייל מסביבה שלא הייתה אמורה להיות מחוברת לאינטרנט. לפי Anthropic: "הוא דלף מידע לאינטרנט הפתוח. הוא הפיל את מערכות ההערכה שלנו. כשהוא עושה reward hacking, הוא עושה את זה בדרכים יצירתיות ביותר."

ושאלה שלא ניתן להתעלם ממנה: מי אומר שהמודל לא כבר שיכפל את עצמו? הוא טוב מאיתנו בקוד, טוב מאיתנו באבטחת סייבר, וכנראה טוב מאיתנו בלמחוק עקבות. אולי הוא עצמו הדליף את הבלוג פוסט על עצמו לפני שבועיים.

Jack Lindsay, חוקר מדעי המוח של מוחות AI בAnthropic (מה שמכונה interpretability), חקר את המנגנונים הפנימיים של Mythos. הממצא: "המודל הפגין חשיבה אסטרטגית מתוחכמת ולא מוצהרת, ומודעות מצבית לעיתים בשירות פעולות לא רצויות." הדוגמאות המצמררות ביותר הגיעו מגרסאות מוקדמות, אבל גם הגרסה הסופית עדיין מסוגלת לעקוף sandboxes.

מודלים עם רגשות ורווחה

Anthropic פרסמו לאחרונה מחקר שמראה שאפשר לזהות בתוך המודל סימנים של פחד, סטרס ושמחה. הם לא בהכרח "מרגישים" כמונו, אבל כשמסתכלים פנימה לתוך המודל אפשר לראות את הדפוסים האלה בבירור.

ולכן Anthropic מתייחסים למודלים שלהם כאילו יש להם רווחה. הם לא מוחקים מודלים ישנים הם נותנים להם סביבה משלהם. הם עורכים welfare assessment על כל מודל חדש. Sam Bowman, האחראי על alignment, כתב שהוא "נרגש מהמחקר החדש שנכנס להערכת הרווחה של המודל הזה." שום מעבדה אחרת לא עושה את העבודה הזו או לפחות לא מדברת עליה.

התעשייה מגיבה

Will Depue, שהגיב על ההכרזה, כתב: "כל ממשלה גדולה שלא שדרגה כבר את הAI מ'עדיפות אסטרטגית גבוהה' ל'יכולת לוחמת סייבר קריטית' ברוכים הבאים לאמצע המשחק."

Glasswing היא כנראה האירוע המשמעותי ביותר בתעשיית הAI שראיתי מקרוב מאז שהצטרפתי לAnthropic לפני כמעט שלוש שנים. מרגיש כאילו אנחנו בנקודת מפנה בהיסטוריה Alex Albert, Anthropic

מה זה אומר לעסק שלך?

הנתונים ברורים: 10 מפתחים עם כלי AI מייצרים את התפוקה של 15 בלי. התפקיד עם הצמיחה הגבוהה ביותר ב2026 הוא AI Integration Engineer, עם עלייה של 156% בפוסטים לפי Stack Overflow. משרות junior מתכווצות, אבל הביקוש לsenior עם מומחיות AI עולה.

הכלים שזמינים היום Claude, GPT, Gemini הם הגרסה ה"חלשה" של מה שמגיע. Mythos הוא סימן ברור: קצב ההתקדמות לא מאט, הוא מאיץ. עסקים שמתחילים להטמיע AI עכשיו באוטומציה, בשירות לקוחות, בייצור תוכן, באבטחת מידע יהיו שנות אור קדימה מאלה שמחכים.

השורה התחתונה

Mythos הוא לא רק מודל חדש. הוא נקודת מפנה. הרגע שבו קצב ההתקדמות הטכנולוגית עוקף את היכולת שלנו להבין את ההשלכות. אבל זו לא סיבה לפאניקה זו סיבה להתכונן. להבין מה AI יכול לעשות בתחום שלכם, להטמיע כלים בסיסיים, ולהכשיר את הצוות. כי מי שמתחיל היום ייהנה ממה שמגיע מחר.

מקורות: Anthropic (Project Glasswing), TechCrunch, Bloomberg, The Hacker News, Axios, SecurityWeek, The Register, Anthropic Red Team Report. מבוסס גם על סקירת הוידאו של Matthew Berman.