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【検証】Opus 5がFable 5に3D生成で圧勝。しかもコストは半額。物理演算つきのHTMLのコードを4モデルに書かせて検証。 Opus 5は安くて一番高精度だった。・Opus 5：竜巻・鉄球・橋の3本とも正解、$1.40 ・Fable 5：$2.82、鉄球が触れる前に建物が自壊・GPT 5.6：$0.31、鉄球が建物に届かず・Kimi K3：$0.55、GPTと同じ結果

チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

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Claude Codeで「Fable 5」と「Opus 4.8」を使って、スライド作成とLP制作を比較しました。スライド作成・Fable 5：チャネルごとに深掘りする分析型。グラフの作り込みが丁寧な上に生成も速い・Opus 4.8：全体を1枚に整理する要約型。提案の骨子がすぐ掴める LP制作・Fable 5：余白やデザインの細部まで一貫。仕上がりの完成度が一段上・Opus 4.8：構造が的確で生成も速い。申込までの導線がしっかり組まれているコストをかけて高い品質を求めるならFable 5ですが、日常業務ではOpus 4.8でも十分に実用的な仕上がりが期待できます↓

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木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏

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『Kimi K3』が完全にClude Fable 5を潰したフロントエンド生成能力が凄まじいw 👇 Clude Fable 5を使う必要マジで見つからない Kimi K3のエージェントに「macOS 27をブラウザで動くWebアプリとして再現して」と指示した 30分で完成したのは操作感まで本物に近いmacOS FinderのようなUI、ウィンドウ操作アニメーションまで再現されていて途中から「これブラウザだった」と何度も錯覚するレベルでした。最近のLLMはコードを書くだけではなくここまで完成度の高いフロントエンドを一気に組み上げられるようになっている UI/UXのプロトタイプ制作やデザイン検証のスピードは数年前とは別次元引用元のCodex×Kimi K3で作られたLPももはやFable5が不要って物語ってるw👇

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ガガロット

61,314 views • 1 month ago

Fable で大量にゲーム作りをしてわかった知見 AIにゲームを自動でプレイさせる機能は入れるべき。なぜなら、そうしないとゲームバランスの調整やそもそもクリアできるゲームかどうかを検証するのが一気に難しくなるからもしそのあたりの検証に人間が必要となると、開発が一気に遅くなる動画は不思議のダンジョンを Fable に実装してもらったもの。Codex + gpt-5.5で1週間程度かかったバックエンドの開発が上記に注意して Fable に実装させたら2時間弱で完成した。フロントエンドはさすがに Fable だけでは形にならないから外部ツールとの連携が必要だろう

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金のニワトリ

101,412 views • 2 months ago

Fable 5 性能調査 10 ゲームエフェクトは、Fable 5 × GPT image 2 × Blenderで作成してみました！ Claude CodeでBlender MCP 、GPT image 2 APIを動かして作っています。 3DモデルはBlender MCPで作成。テクスチャはGPT image 2で作って、それを3Dモデルに貼り付けてエフェクトを完成させています。プレビュー画面はClaude Codeに作ってもらいました。 Fable 5は目がいいので、Blenderの操作とも相性がいいのかもしれません。この方法は、#Fable_もくもくで rssk さんに教えていただきました！感謝です！

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gimu

104,480 views • 1 month ago

最近流行っている「AIにお絵描きをさせてみた！」を私もやってみました🤖🎨 GPT-5.6 Sol、Gemini 3.7 Flash、Claude Opus 5、Claude Fable 5の4モデルにネコちゃん🐱の絵を描いてもらいました。どの作品が好きですか？ちょい面倒なのですが、私が使った方法とプロンプトを次リプに繋げます。

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マシモGPT🤖@ChatGPT/Claude/Gemini/GrokなどLLMをこねくり回す人

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Claude Opus 5.0とKimi K3にまったく同じプロンプトを与えて「Fall Guys風ゲーム」を作らせた 👇 結果、かなり大きな差が出ました Kimi K3は、最初の出力からゲームプレイの本質をしっかり理解・自然な物理演算・スムーズなキャラクター移動・障害物との衝突・Fall Guysらしい操作感見た目だけではなく、最初から「実際に遊べるゲーム」として成立していました。一方、Opus 5.0はUIデザインこそ洗練されていたものの、肝心の移動処理が壊れていました。さらに修正を重ねるたびに、・不要な視覚効果を追加・ゲーム中のラグが増加・本質的なバグ修正が進まない・同じようなイテレーションを繰り返すという状態になり、完成へ収束するよりも、延々と調整を続けている印象でした。実行時間とコストは以下。 Kimi K3 → 約9分 → 約4.4ドル Claude Opus 5.0 → 約17分経過してもイテレーション中 → すでに約13ドル以上 Opus 5.0は、Kimi K3と比べて約2倍の時間と約3倍のコスト。それでも、同じプロンプトから完成したゲームは、Kimi K3の方が圧倒的にプレイ可能でした。今回の比較で感じたのは、AIコーディングモデルの性能は「UIが綺麗か」だけでは判断できないということ。重要なのは、要件を正しく理解し、壊れた部分を増やさず、短いイテレーションで遊べる状態まで収束できるか。少なくとも今回のFall Guys再現では、Kimi K3の方が速く、安く、そして実用的な結果を出しました

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ガガロット

22,499 views • 1 month ago

Claude Fable 5が1発で作った「Claude Falble 5の解説動画」 Opusで出来なかったことが色々できるようになってて"ヤバい"

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GENEL | AIを用いた動画制作

115,667 views • 2 months ago

【動画解説】Claude Opus 5の性能比較と公式発表のOpus 5の性能を上げる方法普段使いはもうこれで良いと思います。触った感じFable 5級を感じます。動画編集も今回Opus 5で全て行いましたが、精度は良かったです。また、試しに1行だけ指示してポケモン風ゲームを作らせたら、テスト65項目まで自分で通して一撃で完成しました。・自律コーディング 43.3%（Opus 4.8の約2倍）・未知のルールへの対応は約3倍（ARC-AGI-3）・PC操作はFable 5の1/3のコスト・業務ワークフローは同コストで1.5倍のパス率・逸脱行動スコアが最少で、長時間まかせても暴走しにくいそしてもう一つ大きいのが、Anthropic自身がClaude Codeのシステムプロンプトを80%以上削除しても、社内のコーディング評価は落ちなかったという話。これからは「AIを管理する」より「AIが判断しやすい環境を作る」。指示の書き方そのものが変わります。使い分けと、明日からやることまで全部まとめました👇 ■動画 ■タイムライン 00:00 オープニング（速報：Opus 5が公開） 02:07 価格と基本スペック（$5 / $25） 02:39 ベンチマークで見る実力 04:22 未知への対応が約3倍 05:29 1行の指示でポケモン風ゲームを作らせた 09:32 本当のニュースはコスト曲線 12:26 Claude 5時代のコンテキスト設計 17:49 今日からの3アクション

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チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

32,520 views • 1 month ago

パロディ動画ですがドラクエ5の結婚イベントです。seedanceのセリフはシリアスなシーンは簡単ですがコメディな感じは指示の出し方が難しいですね。正解が分からず何度も生成してどうにかだったので、もっと検証してみます。#seedance

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leather&heropin

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ガチで、救世主現る claude-fable-5-lite をアンロックしちゃったかも、というポストが海外で話題です。公開停止になったAnthropicの上位モデル「Fable 5」。そのリークされたシステムプロンプト（とされるもの）を、最新モデル「Opus 4.8」に読み込ませ、素のOpus 4.8と同じ指示で比較した実験です。・変えたのは最初の指示書（システムプロンプト）だけ・モデルも、あとの指示文もまったく同じ・同一プロンプトを2つに同時投入して横並び比較モデルの賢さではなく「最初の指示書」が出力の個性を決める、という話です👇

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そう｜Claude Code x マーケター

218,874 views • 2 months ago

【地球上の生物は、“微生物の為に” 存在している】・宇宙と生物の相関関係は『菌』しかない。・地球上の本当の生命体というのは、微生物だけ。・植物も昆虫も動物も人間も、菌が生息する為にできた生物。微生物ありきの生物。・ミトコンドリアは元々菌だった。ミトコンドリアが生きる為に、我々動物体の中に入り込んで居座った。・ミトコンドリアが生きる為に、私達は使われている。・人間の体内外に存在する腸内細菌等の微生物やミトコンドリアが生きる為に我々の生命は存在している。・植物は、土壌中にいる土壌菌のネットワークを維持する為にできたことが証明されている。・昆虫を動かしているのは菌。菌の何かの都合で昆虫を動かしている。NHKの番組でも放送された。・人間の意思だと思っているものは、実はそうではなくて、宇宙から来る愛のエネルギーを菌が受け取り、菌が我々人間にそれを送っている。・菌食が減れば減るほど愛のエネルギーも減り、何かを断行しようとする意思力も減る。・昆虫や植物が動くのは本能ではなく、微生物の意思(恐らく人間も) 引用元 ※ ※ ※ ※ ※ ※ 食べ物で性格が変わるとか、微生物は神様って説と繋がるよね〜。

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Miracle Splash

150,368 views • 1 year ago

【動画解説】Claude最新モデル「Fable 5」の使い方を解説したYouTubeを公開 Mythos級の性能がついに一般開放。私もかなり使い込んでいますが、資料生成・API操作・開発・ゲーム制作まで、明らかに仕事のレベルが一段上がる感覚があります。特に、・資料生成の精度・APIを扱う力・Claude Codeでの開発力・複雑なタスクを分解して進める力このあたりはかなり強いです。動画では、Fable 5とMythosの違い、Opus 4.8やGPT/Geminiとの比較、実際にゲームを作った検証、仕事での使い方までまとめています。 Claudeを使う人は、この動画でFable 5をマスターしてください。ここぞという場面で使う“最大火力モデル”として、かなりおすすめです。 ■動画 ■ タイムライン 00:00 Fable 5がついに一般解禁 02:00 ゲーム生成で性能比較 05:12 資料・スライド生成の実力 05:53 Fable 5とは？Mythosとの関係 06:55 Mythosが非公開だった理由 07:23 安全性を高める仕組み 07:53 ベンチマークで見るコーディング力 09:08 実務利用での弱点と速度 10:14 6/22までの無料期間の活用法

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129,037 views • 2 months ago

6〜12ヶ月以内にソフトウェアエンジニアという職業がほぼ成立しなくなる可能性が高い AnthropicのCEOが言ってる話モデルにコードを書かせてそのコードで次のモデルを作ってまたモデルにコードを書かせるこの自己進化ループで AIの進化速度を限界まで上げる実際、Anthropicではエンジニアがほとんどコードを書いてない AIが生成して人間は直すだけこれ、Anthropicだけじゃない Googleは社内コードの25%以上がAI生成 GitHub Copilot経由だとコードの30〜40%がAI製 Sam Altmanも「ソフトウェア開発の大部分はAIが書く」って言ってる NVIDIAのJensen Huangは「自然言語が新しいプログラミング言語になる」もちろん制約はあるチップ、学習時間、物理スケール完全に置き換わるまでは数年かかる可能性もあるただ、方向はもう決まってるこれからはコードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるかどこに使うか日本はAIアダプテーションだいぶ遅れてるけどスタートアップではコードを一切書かないこともある未来への進化、変化は勝手に起こるのではない力のある人間が、それをリアルに『変えている』彼らが言うことは本当になってしまうこれからはコードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるかどこに使うかこの変化を知ってから動く側にいたい人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしておくとたぶんタイムラインのノイズは減る

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ベネズエラ地震の被害が拡大し続けている。行方不明者は5万人にまで増え、いまだに倒壊が続き救助チームも真価を発揮できない。建物に鉄筋が入っておらず、コンクリートを固めただけの建物が多く被害を大きくさせている。現在世界中から救助チームや医師団が派遣されている。

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マキシマムザおでん

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ほとんどのフラットアーサーの人は、5年前や10年前は球体派だった。数年前まで地球が球体ということを何の疑いもなく信じていて、宇宙に夢を見ていた。でもある日、「球体が噓」だということに気がついた。一度、球体が噓だということに気がついたら二度と球体派には戻らない。今でもまだ球体派の人は、「球体が噓」だということに気がついてないだけ。平らな地球を信じるのではなく、「球体が噓」に気がつくだけで良い。球体でも平らでも日常生活は変わらないからどっちでも良いと言ってる人がいるが全く何も分かってない。日常生活は変わらなくても、世の中を見る目が変わる。テレビでどんな事件や事故や災害が起きても全く何も驚かなくなる。テレビでどんなに不安や恐怖を煽っても、不安や恐怖が無くなる。フラットアースを理解している人と理解していない人では、世の中を見る目が全く違う。不安や恐怖に怯える必要がなくなる。

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石井一弘（カズ裏コロナHP管理人＆裏コロナの本著者）

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過去にバードストライクが発生した発電用風車の一つ。直下に立つとその大きさに圧倒される。接近したワシが風車を一つの物体として捉えられず、特に上から高速で降ってくるブレードを避けられないのはよく理解できる。 #環境省との現地視察 #事故現場検証

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猛禽類医学研究所　齊藤慶輔

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これはAWSで生成AIを使う人にとって、かなり厄介な仕組みだ。 AWSコスト異常検出を設定していたユーザーが、Amazon Bedrock経由でClaude Opusを使った結果、約476万円を請求された事例が出てきた。 Bedrockのモデル課金はAWS Marketplace経由で処理されるため、CADの監視対象から外れている。 AWS Activateクレジットが請求を先に吸収するあいだは表面化せず、ユーザーが気づくのは月次請求書が届いた時点になる。監視を設定したかどうかではなく、どこに監視がかかっているかまで読まないと、同じ請求書が届くかもしれない。

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情報の灯台

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インターネットやスマホの時代も勝者は読めなかったが、物理的な限界は見えていた。生成AIは違う。なぜ効くのかの理論が薄く、人間知能の理解も浅い。性能の上限も、3年後の到達点もモデル化できない。結果、予測はロードマップではなく「そう感じる」と言うしかない——そして誰も確信できない。ベネディクト・エヴァンス「これは面白い種類の難しさだと思いますし、これが過去のプラットフォーム転換と決定的に違う点だと思います。インターネットでもモバイルでも、あるいはメインフレームの時代でも、今後2〜3年に何が起きるかは分かりませんでした。Amazonがどうなるかも分からなかったし、Netscapeがどう落ち着くかも分からなかったし、来年のiPhoneがどうなるかも分からなかった。10年前にそういうことを気にしていた頃も同じでした。けれども当時は、物理的な限界はだいたい分かっていました。1995年の時点で、通信会社が翌年に全員へギガビット光回線を配るわけではない、ということは分かっていました。そして、iPhoneが1年持つバッテリーを搭載して、くるくると巻物みたいに広がって、プロジェクターが付いて、空を飛ぶ——みたいなことにはならない、ということも分かっていました。ところが、この技術（生成AI）については物理的な限界が分かりません。なぜこれほどうまく動くのかを理論的に十分理解できていないからです。さらに言えば、人間の知能が何なのかについても、理論的に十分理解できていません。だから、どこまで良くなり得るのかが分かりません。モデムならロードマップの図を作れて、DSLならロードマップの図を作れて、DSLがどれくらい速くなるかも描けます。さらに、通信会社がどれくらいの速度でDSLを展開するかについても、ある程度の推測ができます。そうすると、1998年に放送テレビをストリーミングで置き換えるのは明らかに無理だ、といった判断もできます。でも、この手のものを同じようにモデル化して、3年後に根本的な能力がどんな姿になっているかを見積もるための同等の方法がありません。結果として雰囲気ベースの予測になってしまい、誰にも本当のところは分からない。ジェフ・ヒントンが『こういう感じがする』と言い、デミス・ハサビスが『こういう感じがする』と言っても、結局は誰にも分からないのです」

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Tsubame

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地球が平らな証拠をお見せします（パート4）。ずっと前から探していた動画がやっと見つかった（動画1）。地球が球体の場合、目の高さにある水平線は高く上がっていくほど段々水平線が下がっていく。地球が平らな場合、目の高さにある水平線はどんなに高く上がっても水平線は常に目の高さにある。球体の場合は水平線が下がる。平らな場合は水平線は同じ位置。この、地球は平らなのでどんなに高く上がっても水平線は下がらないという超簡単な「事実（現実）」を球体派の人たちは理解することが出来ない。

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石井一弘（カズ裏コロナHP管理人＆裏コロナの本著者）

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