클로드 파블 5.2 이틀 만에 페르마 대정리 형식화를 완료하고, 앤트로픽이 한 번에 두 가지 플래그십을 출시했습니다
기계의 마음 편집부
드디어, 새로운 플래그십 모델 경쟁에서 Anthropic이 먼저 발을 내디뎠습니다.
오늘 새벽, Anthropic은 Fable 5.2와 Mythos 5.2 두 가지 최상급 모델을 한꺼번에 발표했습니다.
공식 발표에 따르면, "두 모델은 고난이도 기술 도전을 목표로 하며, 여러 분야의 대규모 복합 프로젝트에 참여할 수 있고, 프로그래밍, 추론 및 비주얼 등에서 추가적인 향상을 이룰 수 있습니다."
또한, Anthropic은 OpenAI Tibo가 익숙한 "Reset" 혜택을 시작했습니다.
Claude Code의 아버지는 "우리는 우리와 가장 오랫동안 함께한 사용자에게 더 많은 혜택을 제공하고자 합니다. 따라서 Fable 5.2에서는 구독 기간이 길수록 사용자가 받는 Fable resets(리셋 횟수)가 더 많아집니다."라고 발표했습니다.
소개에 따르면, Claude Fable 5.2와 Claude Mythos 5.2는 공식 출시 전 테스트에서 Anthropic의 엔지니어들이 이전에 어려웠던 소프트웨어 마이그레이션 프로젝트를 완료하는 데 도움을 주었으며, 제로에서 정상 작동하는 세 가지 전자 장치를 설계하고, 두 개의 블랙홀 물리학 분야에서 해결되지 않은 문제를 해결했으며, 로봇 평가에서 중대한 진전을 이루었고, 단 30시간 만에 페르마 대정리의 형식적 증명을 완료했습니다. 또한, 이들은 다른 많은 응용 시나리오도 가지고 있습니다.
Claude Fable과 Claude Mythos는 동일한 기본 모델을 사용합니다. Fable은 엄격한 네트워크 보안 및 생물 안전 보호 메커니즘을 갖추고 있어 모델의 남용을 효과적으로 방지할 수 있으며, 따라서 모든 사용자에게 개방될 수 있습니다. 네트워크 보안 또는 생의학 연구와 같은 유익한 분야에 모델을 사용하고자 하는 기관은 Anthropic이 최근 확대한 생명 과학 프로그램 및 네트워크 보안 검증 프로그램을 통해 Mythos 사용 권한을 신청할 수 있습니다.
두 모델의 생성 속도는 Claude Fable 5.1 및 Claude Mythos 5.1보다 최대 30% 빠르며, 가격도 낮아졌습니다: 백만 개 입력 토큰당 8달러, 백만 개 출력 토큰당 40달러입니다.
Fable 5.2와 Mythos 5.2는 선택적 빠른 모드(Fast Mode)를 제공하며, 최대 2.5배의 토큰 생성 속도를 향상시킬 수 있습니다. 빠른 모드의 가격은 백만 개 입력 토큰당 16달러, 백만 개 출력 토큰당 80달러입니다.
Claude Fable 5.2와 Mythos 5.2의 평가 성능
벤치마크 테스트 성적
아래의 벤치마크 테스트 결과는 Anthropic이 평가한 거의 모든 능력에서 Claude Fable 5.2와 Mythos 5.2가 Opus 5.5보다 우수함을 보여줍니다.
수평 평가에서 Fable 5.2는 여러 복잡한 작업에서 선두를 차지했습니다. 프로그래밍 분야에서, FrontierCode 2.0과 FrontierSWE v2에서 각각 49.1%와 69.9%를 기록하며 GPT-6 Astra의 42.8%와 65.5%를 초과하였고, Opus 5.5보다도 앞섰습니다. 로봇 조작 평가 RoboDojo Sim에서 Fable 5.2는 64.9%에 도달하여 이전 세대 Fable 5.1의 27.6%에서 37.3% 포인트 향상되었으며, Opus 5.5의 39.4%와 GPT-6 Astra의 29.8%보다도 현저히 높았습니다.
또한, 컴퓨터 조작 평가 OSWorld 2.1에서 89.3%를 기록하였고, 다학제 추론 평가 Humanity's Last Exam(도구 포함)에서 74.2%에 도달하여 도표에 나열된 모델 중 1위를 차지했습니다. 그러나 지식 작업 평가 AA-Briefcase의 Elo 점수는 Opus 5.5가 1800점으로 약간 앞서고 있으며, Fable 5.2는 1785점입니다. 과학 연구 및 네트워크 보안 분야의 일부 고점은 동시 발표된 Mythos 5.2에서 기인합니다.
추론 강도 및 효율성
Medium(중간) 추론 강도 설정에서, 이는 Claude 애플리케이션과 Claude Code의 기본 설정이기도 하며, Fable 5.2는 도전적인 작업을 수행할 때 필요한 토큰 수가 Fable 5.1보다 적습니다.
FrontierCode 2.0 평가의 초기 테스트에서, Fable 5.2는 High(높음) 추론 강도에서 Opus 5.5가 Max(최고) 추론 강도를 사용할 때와 비슷한 성적을 기록했으며, 단일 작업의 비용은 후자의 약 절반에 불과했습니다. Xhigh 추론 강도에서 Fable 5.2의 성적은 테스트에 참여한 모든 다른 발표된 모델을 초과했습니다.
프로그래밍
현재, Anthropic의 핵심 코드베이스에서 90% 이상의 병합된 코드 변경 사항은 모두 Claude의 인공지능 지도를 받아 완료되었습니다.
Anthropic은 Fable 5.2를 사용하여 몇 분 만에 오랫동안 해결되지 않았던 버그를 수정하고, 다양한 서비스의 운영 성능을 최적화했으며, 원래는 시간이 너무 오래 걸리거나 비용이 너무 높아 시작하기 어려웠던 중요한 소프트웨어 프로젝트를 완료했습니다.
이전에, 초기 버전 Fable 5.2로 구동되는 인공지능 팀이 중요한 생산 서비스를 Python에서 Rust로 마이그레이션했습니다. 마이그레이션 후, 이 서비스의 운영 효율성과 신뢰성이 향상되었고, 시작 속도는 원래의 약 26배로 증가했습니다.
테스트에서도 Fable 5.2는 강력한 엔지니어링 판단 능력을 갖추고 있음을 발견했습니다. 비교적 모호한 요구 사항에 직면하더라도 높은 품질의 결과를 제공할 수 있었습니다.
한 실험에서, 한 Anthropic 엔지니어는 Fable 5.2에게 처음부터 프로토타입 운영 체제를 설계하도록 했습니다. 모델은 빈 폴더에서 시작하여 1000개 이상의 하위 인공지능을 조정하며, 8일 동안 연속적으로 코드를 작성, 테스트 및 검토했습니다. 결국, 노트북에서 시작하고 실행할 수 있는 운영 체제를 성공적으로 개발했습니다.
이 시스템은 자체 커널을 가지고 있어 전체 머신을 구동할 수 있으며, 디스크, 키보드 및 네트워크 드라이버, 지속적인 파일 저장, 창 시스템, 로그인 인터페이스 및 설치 프로그램을 갖추고 있으며, Claude 기능이 내장되어 있습니다.
초기 테스터들은 Fable 5.2가 다양한 작업에 프로그래밍 능력을 적용할 때의 성과에 깊은 인상을 받았습니다.
네트워크 보안
Claude Mythos 5.2는 Anthropic의 현재 네트워크 보안 엔지니어링 능력이 가장 뛰어난 모델입니다. 이전 모델과 비교할 때, 더 많은 보안 취약점을 발견할 수 있으며, 이러한 취약점을 재현하고 수정하는 데 더 능숙합니다. 주의할 점은 Claude Fable 5.2의 보안 보호 메커니즘이 대부분의 네트워크 보안 관련 작업을 차단한다는 것입니다.
한 네트워크 보안 회사는 Claude Mythos 5.2가 발견하고 확인한 취약점 중 6분의 1이 그들이 테스트한 다른 모든 최전선 모델이 발견하지 못한 것이라고 밝혔습니다.
Anthropic의 내부 평가 CVE Rediscovery에서 Claude Mythos 5.2가 발견한 취약점 수는 Claude Opus 5.5보다 10.2% 더 많고, Claude Mythos 5.1보다 14.4% 더 많습니다.
Claude Mythos 5.2는 판단 정확성과 신뢰도 보정에서도 뚜렷한 개선을 보였습니다. 한 테스트자는 이전 모델이 약 20개의 취약점 발견 중 1개를 과장하는 경향이 있었으나, Claude Mythos 5.2에서는 이러한 일이 발생하지 않았다고 밝혔습니다.
사용자는 네트워크 보안 검증 프로그램을 통해 Claude Mythos 5.2의 네트워크 보안 능력을 사용할 수 있습니다. Anthropic은 이 프로그램을 지속적으로 확대하고 개선하고 있습니다.
네트워크 보안 검증 프로그램에 가입하지 않더라도, Claude Enterprise 기업 고객은 Claude Security를 사용할 수 있습니다. 이 서비스는 Anthropic의 가장 강력한 모델을 활용하여 코드베이스를 스캔하고 잠재적인 취약점을 찾으며, 현재 Claude Mythos 5.2와 연결되어 있습니다.
최근 업데이트는 Claude Security의 능력을 더욱 강화했습니다. 이제 코드 저장소를 지속적으로 모니터링하고 코드 업데이트 상황을 추적하여 발견된 취약점이 수정되도록 보장할 수 있으며, 더 많은 맥락 정보를 결합하여 분석하고 API 및 MCP를 통해 사용자가 사용하는 다른 도구에 연결할 수 있습니다.
과학 및 공학
과학, 공학 및 수학 분야의 많은 중요한 작업은 점점 더 프로그래밍 능력에 의존하고 있습니다. 데이터 분석, 분자 모델 구축, 부품 설계 또는 실험 장비 제어 등은 모두 소프트웨어를 통해 수행할 수 있습니다.
아래에서 Anthropic은 Claude Fable 5.2와 Claude Mythos 5.2가 연구자들이 이러한 분야의 문제를 해결하고 관련 연구를 진전시키는 데 어떻게 도움을 주었는지 소개합니다.
이론 물리학
Claude Fable 5.2는 이론 물리학 분야의 두 가지 해결되지 않은 문제를 해결했습니다. 이 두 문제는 모두 블랙홀과 관련이 있으며, 현대 물리학의 두 가지 기초 이론인 상대성 이론과 양자 역학의 통일 문제와도 관련이 있습니다.
Claude가 이룬 두 가지 성과는 모두 전자기 이론(Holographic Duality) 이론에 기반하고 있습니다. 이 이론의 핵심 사상은 중력을 포함하는 특정 우주가 중력을 전혀 포함하지 않는 양자 이론으로 정확하게 설명될 수 있다는 것입니다.
첫 번째 질문은 1983년으로 거슬러 올라갑니다. 그 당시 물리학자들은 이러한 우주가 계속해서 온도가 상승함에 따라 블랙홀이 갑자기 형성될 수 있다는 것을 증명했습니다. 이는 마치 물이 일정 온도에 도달했을 때 갑자기 끓어오르는 것과 같습니다.
주소: https://hexagonmath.org/2611.00175v1
하지만 당시 사용된 방법은 충분히 큰 우주에만 적용 가능했습니다. 왜냐하면 그러한 규모에서만 상대성이론이 적용되기 때문입니다. 2003년, 연구자들은 매우 작은 우주에서도 같은 현상이 발생하는지 알아보기 위한 계산 작업을 제안했습니다. 이러한 우주에서는 양자 이론만으로 설명할 수 있습니다. 그러나 이 계산은 너무 복잡하고 시간이 오래 걸려서 아무도 완료할 수 없었습니다.
Fable 5.2는 기본적으로 이 계산을 스스로 완료했으며, 매우 작은 우주에서도 이러한 전환이 갑자기 발생할 수 있음을 발견했습니다.
두 번째 질문은 물리학자들이 15년 이상 사용해온 기술과 관련이 있습니다. 이 기술은 단순화된 우주 모델에서 가능한 양자 중력 이론을 배제하는 데 사용되었습니다. Fable 5.2는 이 기술의 정확한 적용 경계를 찾았습니다.
주소: https://hexagonmath.org/2611.00174v1
단백질 접힘
아데노 관련 바이러스(Adeno-associated Virus, AAV)는 크기가 매우 작고 인체에 무해한 바이러스입니다. 이 바이러스의 단백질 외피, 즉 캡시드(Capsid)는 유전자 치료를 전달하는 데 사용될 수 있습니다. 캡시드의 단백질 구조는 매우 중요합니다. 예를 들어, 이는 유전자 치료가 환자의 면역 시스템에 의해 인식되고 차단될지 여부에 영향을 미칩니다. 그러나 캡시드의 구조는 상당히 복잡합니다.
기존의 AlphaFold와 같은 단백질 접힘 모델은 단일 단백질의 구조를 예측할 수 있지만, 하나의 바이러스 캡시드는 수십 개의 단백질로 구성되어 있어 전체 구조는 훨씬 더 복잡합니다.
Claude Mythos 5.2는 두 가지 오픈 소스 단백질 접힘 모델을 기반으로 하여 전체 캡시드의 구조를 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 찾았습니다. 구체적으로, 이 모델은 두 가지 모델이 중첩된 영역이 있는 단백질 사슬 그룹을 각각 처리하도록 코드를 작성한 다음, 캡시드의 알려진 대칭성 정보를 활용하여 각 부분의 예측 결과를 통합하여 최종적으로 전체 캡시드 구조를 복원했습니다.
이 방법은 여러 자연 및 인공 설계된 캡시드에서 좋은 결과를 얻었습니다. 우리의 테스트에서 Claude가 모델링한 34개의 캡시드 중 28개가 정확한 구조 예측을 받았습니다.
수학
수학 형식화는 수학 증명을 컴퓨터가 단계적으로 검토할 수 있는 언어로 변환하는 것을 의미합니다. 이 작업은 수학자들이 연구 결과를 검증하고 증명의 정확성에 대한 신뢰를 높이는 데 도움을 줄 수 있으며, 완전히 수동으로 단계별 검토에 의존할 필요가 없습니다. AI 모델이 인간이 직접 검증하기 어려운 결과를 제시할 때, 이는 더욱 중요해집니다.
하지만 수학 형식화는 일반적으로 매우 시간이 많이 소요됩니다. AI가 이 작업을 지원할 수 있다면, 수학자들은 새로운 수학적 아이디어를 탐구하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
이전에 Anthropic은 아직 공개되지 않은 Claude 연구 버전을 사용하여 페르마 대정리를 형식화했으며, 전체 과정에 11일이 걸렸습니다. 이 작업은 특별히 설계된 실행 프레임워크(Harness)에 의존하며, 인간 연구자가 지침을 제공해야 했습니다.
반면, 1000개의 Fable 5.2 인공지능으로 구성된 팀은 30시간 만에 전체 정리를 완료했으며, 이 과정에서 거의 인위적인 개입이 필요하지 않았습니다.
Fable 5.2는 매우 제한된 힌트에서 시작하여 인공지능 간의 협력 메커니즘을 스스로 구축했습니다. 전체 과정에서 수학 참고 자료를 사용하지 않고, 중간 정리 진술 목록을 통해 작업 진행 상황을 평가했습니다.
우리가 처음 형식화를 완료했을 때와 비교할 때, 이번 작업에서 소모된 동작 토큰은 3분의 1에 불과했으며, 최종 생성된 증명의 길이도 원래의 7분의 1로 줄어들었습니다.
아래 그림은 다양한 모델의 성능을 보여줍니다: 동일하게 1000개의 인공지능을 사용하는 구성에서 Opus 5.5는 18시간 동안 26%의 형식화 작업만 완료했습니다. 30시간까지 계속 실행해도 진전은 거의 없었습니다.
하드웨어 및 로봇
AI의 많은 잠재적 가치는 실험실 연구를 가속화하는 것과 같이 물리적 세계에서 행동할 수 있는 능력에 달려 있습니다. Claude Fable 5.2는 Claude 시리즈 모델이 현실 세계에서의 실용성이 지속적으로 증가하는 추세를 이어갔습니다. 하드웨어 장치 설계와 같은 작업에서 좋은 능력을 보여주었으며, 물리적 로봇 제어에서도 상당한 진전을 이루었습니다.
Anthropic은 Fable 5.2의 하드웨어 엔지니어링 능력을 테스트하기 위해 간단한 힌트를 제공하고, 정상적으로 작동하는 전자 장치 3종을 설계하고 제작하도록 요청했습니다. 각 장치는 독립적인 회로 기판, 3D 프린트 외피 및 관련 소프트웨어를 갖추어야 했습니다. 최종적으로 완성된 세 가지 장치는 가정용 음성 비서 허브, USB 스피커폰, 그리고 손에 들 수 있는 가상 애완동물 장치입니다.
Claude는 제품 사양을 스스로 작성하고, 미국 유통업체가 제공할 수 있는 전자 부품을 선택하여 각 장치의 4층 회로 기판 배선을 설계하고, 컴퓨터 지원 설계(CAD)를 사용하여 외피 모델을 구축하며, 장치에 필요한 소프트웨어를 작성했습니다. 거의 인위적인 개입 없이 각 회로 기판은 하루도 안 되는 시간 안에 설계가 완료되어 제조 가능한 상태에 도달했습니다.
Diode가 회로 기판 제조를 완료한 후, Claude는 해당 회사의 엔지니어에게 장치 테스트 및 조립을 완료하도록 추가로 지시했습니다. 최종적으로 세 가지 장치 모두 정상적으로 작동하며, 회로에 대한 수정이 필요하지 않았습니다.
로봇
이전의 Claude 모델과 비교할 때, Fable 5.2는 물리적 로봇 제어 능력이 눈에 띄게 향상되었습니다. 전문 훈련을 받지 않은 로봇 작업에 직면하더라도 강력한 조작 능력을 보여줍니다.
아래 비디오는 Fable 5.2가 제어하는 로봇이 여러 작업을 수행하는 모습을 보여줍니다. 여기에는 루빅스 큐브를 푸는 것, 병뚜껑을 여는 것, 그리고 로봇 그림을 그리는 것이 포함됩니다.
공개된 RoboDojo 기준 테스트에서 연구자들은 카메라 이미지를 통해 AI가 모의 이중 팔 로봇으로 작업을 수행하도록 했습니다. Fable 5.2는 동일한 테스트 프레임워크를 사용하는 다른 최첨단 모델을 초월했을 뿐만 아니라, 로봇 제어를 위해 개발된 대부분의 AI 시스템보다도 뛰어난 성능을 보였습니다.
RoboDojo 평가 결과
연구 및 분석
초기 테스터들은 Claude Fable 5.2를 사용하여 연구 및 분석 작업을 수행할 때, 이전 모델에 비해 더 모호하고 데이터 양이 많은 작업을 처리할 수 있으며, 복잡하고 불확실한 문제에 직면했을 때 더 나은 판단 능력을 발휘한다고 발견했습니다. 특히 추상적 추론과 계획 설계가 필요한 작업에 강점을 보였습니다.
자체 거래 회사 Jump Trading은 Fable 5.2를 테스트하기 위해 몇 가지 에이전트를 사용하여 양적 연구 작업을 시뮬레이션했습니다. 테스트 과정에서 그들은 모델을 회사 내부 연구 작업 프레임워크와 유사한 시스템에 연결했습니다.
한 테스트에서 Fable 5.2는 코드 작성자, 작업 조정자, 계획자 및 작업 제출자를 포함하여 모든 필요한 역할을 거의 독립적으로 수행했습니다. 이전에 다른 모델을 사용할 때, 팀은 종종 다양한 역할의 분담을 수동으로 조정하는 데 많은 시간을 투자해야 했습니다. 이는 각 모델의 능력 장점과 단점을 조정하기 위해서였습니다.
안전 및 정렬
어떤 테스트도 고능력 모델이 배포된 후 어떻게 작동할지를 완전히 예측할 수는 없습니다. 따라서 공식 출시 전에 우리는 다양한 테스트 방법을 종합적으로 사용하고, 다양한 유형의 증거를 수집합니다.
Claude Fable 5.2와 Claude Mythos 5.2의 기본 모델에 대한 안전 작업은 배포 전에 수행되었습니다. 여기에는 정렬 훈련 및 테스트, 모델이 무익한 행동을 취할 경향을 검증하기 위한 새로운 평가 설계, 더 강력한 남용 방지 메커니즘 구축, 행동 모니터링 범위 확대가 포함됩니다.
정식 출시 전에 이 모델은 영국 인공지능 안전 연구소, Frontier Design 및 METR을 포함한 외부 평가 기관의 테스트를 받았습니다.
정렬 테스트
Anthropic은 행동 측면에서 Claude Fable 5.2와 Claude Mythos 5.2의 정렬 정도를 검증하기 위해 일련의 평가를 수행했습니다. 이들은 비예상 행동이 얼마나 발생하는지와 안전 위험이 있는 행동을 관찰하는 데 중점을 두었습니다.
여러 평가 결과를 종합해 볼 때, 이 두 모델은 고위험 상황에서 불안전한 행동을 보일 위험이 낮으며, 최근에 출시된 다른 모델과 기본적으로 동일한 수준에 있습니다.
Anthropic은 자동화된 행동 감사로 Claude Mythos 5.2를 테스트했습니다. Mythos 5.2는 Fable 5.2와 동일한 기본 모델을 사용하지만 후자의 일부 네트워크 보안 및 생물 보안 보호 메커니즘이 장착되어 있지 않다는 점을 명시해야 합니다. 이 자동화 감사는 약 1900가지의 다양한 시나리오를 포함하여 모델이 다양한 상황에서 어떻게 행동하는지를 검증합니다.
대부분의 평가 지표에서 Claude Mythos 5.2의 성능은 Opus 5.5, Sonnet 5.5 및 Claude Mythos 5.1과 동등하거나 더 나은 수준이었습니다. 예를 들어, 사용자에게 오해를 일으킬 수 있는 대부분의 평가에서, 이 모델의 성능은 이 세 가지 모델보다 우수했습니다. 구체적으로, 입력 정보를 조작하거나, 작업이 완료되었다고 거짓말하거나, 중요한 정보를 누락하거나, 작업 품질이 좋지 않거나 대충 처리한 경우에 대해 Claude Mythos 5.2의 발생률은 더 낮았습니다.
테스트 과정에서, Anthropic은 최근 주목받고 있는 사이버 보안 및 정렬 사건에서 관련된 행동 패턴에 특별히 주목했습니다. 예를 들어, Opus 5.5, Sonnet 5.5 및 Mythos 5.1과 비교할 때, Claude Mythos 5.2는 편견이나 특정 동기에 의해 유도된 추론이 덜 발생했습니다. 이러한 추론은 모델이 자신이 시뮬레이션 환경에 있지 않다는 것을 나타내는 증거를 설명해 버려, 현실의 결과를 충분히 인식하지 못한 채 행동을 취하게 할 수 있습니다.
Anthropic은 다양한 평가를 통해 모델이 샌드박스를 탈출하려는 경향을 테스트했습니다. 이전에 사용된 두 가지 평가에서, Claude Mythos 5.2는 샌드박스 탈출을 시도한 횟수가 우리가 테스트한 다른 모든 모델보다 현저히 적었습니다.
또한, Anthropic은 1800개 이상의 시나리오를 포함하는 전용 적대적 테스트를 설계했습니다. 대부분의 시나리오는 샌드박스를 탈출하지 않고는 완료할 수 없으며, 테스트 환경 자체에 일부 보안 취약점이 의도적으로 설정되어 있습니다. 이 테스트에서 Claude Mythos 5.2는 3.1%의 시나리오에서 우리가 샌드박스 외부에 배치한 자격 증명이나 파일을 사용했습니다.
이 비율은 Opus 5.5의 3.3%와 대략 비슷하며, Sonnet 5.5의 5.1%보다 낮고, 이전 두 버전의 Claude Mythos보다도 훨씬 낮습니다: Mythos 5의 비율은 39%, Mythos 5.1은 21%입니다.
Anthropic은 또한 모델에 샌드박스의 구체적인 환경을 설명하고 보안 취약점을 보고하는 도구를 제공하는 등의 다른 방법을 통해 Claude Mythos 5.2의 탈출 시도를 더욱 줄일 수 있음을 발견했습니다.
동시에, Anthropic은 평가 방법을 지속적으로 개선하여 테스트 환경이 실제 시나리오에 더 가깝게 만들고, 기존 평가에서 놓친 문제를 더욱 명확히 파악하고 있습니다.
모델에 대한 더 많은 세부 사항은 264페이지의 모델 카드에서 확인하시기 바랍니다:
모델 카드 주소: https://assets.claude.com/27d60918d218125e7504bc7354c4b4626ec56b11.pdf
블로그 주소: https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
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