Claude Mythos Preview
Claude Mythos Preview est un grand modèle de langage développé par Anthropic. Il s’agit d’un modèle propriétaire, dont les poids ne sont pas ouverts.
Claude Mythos Preview est un grand modèle de langage développé par Anthropic. Il s’agit d’un modèle propriétaire, dont les poids ne sont pas ouverts.
Ce positionnement le distingue des modèles à poids ouverts : Anthropic conserve le contrôle sur les paramètres internes du modèle et sur leurs conditions de diffusion.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Anthropic |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Multimodal | oui |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| USAMO25 | 97,6 % | 1ᵉ / 3 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 94,6 % | 1ᵉ / 219 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Verified | 93,9 % | 2ᵉ / 102 | llm-stats | Auto-déclaré |
| CharXiv-R | 93,2 % | 1ᵉ / 45 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMMLU | 92,7 % | 1ᵉ / 49 | llm-stats | Auto-déclaré |
| FigQA | 89,0 % | 1ᵉ / 3 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-bench Multilingual | 87,3 % | 1ᵉ / 34 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BrowseComp | 86,9 % | 5ᵉ / 57 | llm-stats | Auto-déclaré |
| CyberGym | 83,1 % | 1ᵉ / 9 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Terminal-Bench 2.0 | 82,0 % | 2ᵉ / 49 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Graphwalks BFS >128k | 80,0 % | 3ᵉ / 11 | llm-stats | Auto-déclaré |
| OSWorld-Verified | 79,6 % | 5ᵉ / 19 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Pro | 77,8 % | 2ᵉ / 41 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Humanity's Last Exam | 64,7 % | 1ᵉ / 89 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SWE-Bench Multimodal | 59,0 % | 1ᵉ / 3 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. Claude Mythos Preview s’inscrit dans la catégorie des LLM d’Anthropic. Sa licence propriétaire établit un cadre de diffusion contrôlé par l’éditeur.
Limites et points d’attention. Les poids non ouverts excluent leur libre consultation, modification ou redistribution. La couverture repose sur une seule source de données concordante, ce qui limite la portée des conclusions possibles sur le modèle.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).