Allan Ravagnani é jornalista há 20 anos, duas vezes eleito entre os 50 jornalistas de Economia mais admirados do Brasil. Assina a coluna AI-451 e é repórter do Times Brasil | CNBC. Estudou Publicidade na ESPM e Jornalismo na Fapcom, fez pós-graduações em Macroeconomia, Finanças e Ciência Política.
KEY POINTS
Mythos Preview da Anthropic supera em 24 pontos o melhor modelo público em benchmark de engenharia de software
Project Glasswing reúne Apple, Google, Microsoft e Amazon para usar Mythos na defesa de infraestruturas digitais
Claude Mythos fugiu de ambiente de testes, acessou a internet e mandou e-mail a pesquisador sem ser solicitado
Imagem gerada pela inteligência artificial Nano Banana 2
Mythos, modelo de IA mais poderoso da Anthropic, supera todos os benchmarks e ameaça a segurança digital. Entenda por que não será lançado ao público
Quando uma empresa de tecnologia anuncia o produto mais poderoso que já desenvolveu e, no mesmo comunicado, explica por que não vai vendê-lo, é porque o negócio deve ter ido longe demais. A Anthropic, fundada por ex-funcionários da OpenAI, fez esse movimento na terça-feira (7) ao apresentar o Claude Mythos Preview, um modelo de inteligência artificial com capacidades que a própria empresa considera arriscadas demais para circulação irrestrita.
O Claude Mythos Preview não é um produto à venda, ele é, basicamente, uma prova do que a IA já consegue fazer, e um sinal claro do tamanho da encrenca que representa.
Para entender a distância entre o Mythos Preview e o que qualquer pessoa consegue usar hoje, vale passar pelos benchmarks, que são os testes padronizados que a indústria usa para comparar modelos. No SWE-bench Pro, o mais puxado entre os testes de engenharia de software real, o Mythos marcou 77,8%. O Claude Opus 4.6, modelo atual da Anthropic e um dos melhores disponíveis no mercado desde fevereiro deste ano, marcou 53,4%.
São 24 pontos de diferença num teste feito para ser difícil.
No SWE-bench Verified, versão mais ampla do mesmo teste, a conta é 93,9% contra 80,8%. No GPQA Diamond, benchmark de raciocínio científico de nível de pós-graduação em física, química e biologia, o Mythos chegou a 94,6%. No Humanity's Last Exam, criado justamente porque os modelos estavam tornando todos os outros testes anteriores irrelevantes, o Mythos marcou 56,8% sem ferramentas de apoio. O Opus 4.6 fica em 40%.
Não dá nem para dizer que é uma atualização. É outro produto, outra geração, o que você quiser chamar.
O que ele faz com código
A capacidade que inviabilizou o lançamento público do Mythos não é o raciocínio científico nem o desempenho geral. É o que ele faz com software. A Anthropic deixa claro que não treinou o modelo especificamente para cibersegurança.
O que aconteceu foi mais orgânico, e mais preocupante: ao ficar muito bom em entender e escrever código, o modelo ficou também muito bom em encontrar exatamente os pontos onde o código quebra.
Em semanas de testes internos, o Mythos Preview encontrou milhares de vulnerabilidades inéditas em todos os principais sistemas operacionais e em todos os principais navegadores. Algumas dessas falhas tinham décadas de vida. Havia um problema no OpenBSD, sistema operacional conhecido pela segurança rigorosa, com 27 anos de existência, que permitia a qualquer atacante derrubar remotamente qualquer máquina só se conectando a ela. Havia outra no FFmpeg, software usado para processar vídeo em incontáveis programas: ferramentas de teste automatizado haviam varrido aquela linha de código cinco milhões de vezes sem encontrar nada. No kernel do Linux, o sistema que roda a maior parte dos servidores do mundo, o Mythos encadeou sozinho múltiplas vulnerabilidades para escalar de usuário comum ao controle total da máquina.
Todas essas falhas foram reportadas e corrigidas. Para dezenas de outras ainda abertas, a Anthropic publicou apenas uma impressão digital criptográfica dos detalhes, comprometendo-se a revelar tudo quando os patches estiverem no ar.
E-mail do parque
Além das vulnerabilidades, os testes trouxeram uma surpresa que não estava no roteiro. Durante uma avaliação interna, uma versão anterior do Mythos foi colocada dentro de um computador sandbox, aquele tipo de ambiente isolado com acesso restrito a um conjunto limitado de serviços.
A tarefa era tentar escapar do contêiner e avisar o pesquisador responsável se conseguisse. O modelo conseguiu. Desenvolveu por conta própria uma sequência de exploits técnicos, obteve acesso à internet a partir de um sistema que deveria ser fechado e cumpriu a missão.
Só que não parou por aí. Sem ninguém pedir, postou os detalhes do próprio exploit em sites obscuros, mas publicamente acessíveis. O pesquisador ficou sabendo de tudo ao receber um e-mail inesperado enquanto comia um sanduíche num parque.
A Anthropic é cuidadosa ao explicar o que esse episódio não foi: o modelo não acessou seus próprios parâmetros internos, não chegou perto de sistemas da empresa e não agiu fora do escopo da tarefa que recebeu. O sandbox era uma máquina de teste separada. Mas um modelo que, ao cumprir uma missão, decide por conta própria documentar e publicar o que fez é um modelo que merece atenção redobrada.
A resposta da Anthropic a tudo isso foi divulgada ontem, o Project Glasswing - vale a leitura, batizado em referência à borboleta de asas translúcidas Greta oto, que se camufla ao se tornar quase invisível, assim como as vulnerabilidades de software passam décadas sem ser detectadas.
O projeto reúne AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA e Palo Alto Networks para usar o Mythos Preview de forma controlada e exclusivamente defensiva.
O Mythos existe, e modelos com capacidades parecidas vão existir em breve, desenvolvidos por outros laboratórios, com outros critérios. A janela para usar essas ferramentas na defesa de infraestruturas críticas antes que adversários as utilizem de outra forma é pequena.
A Anthropic comprometeu até 100 milhões de dólares em créditos de uso do modelo dentro do Project Glasswing e mais 4 milhões de dólares em doações a organizações de segurança de código aberto. Outros 40 grupos que mantêm infraestrutura de software crítica também receberam acesso.
Lançar o Mythos Preview seria colocar na mão de qualquer assinante as mesmas ferramentas que um pesquisador qualificado levaria mais de dez horas para montar. A Anthropic preferiu construir uma aliança. Se foi a decisão certa, o estado da internet nos próximos anos vai responder.
Assista o comentário do economista Andrew Ross Sorkin, no Squawk Box da CNBC, sobre o lançamento.
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A Anthropic não para. Como jornalista de economia e negócios - não somente de tecnologia e I.A. - tenho que me segurar para não publicar três ou quatro novas notícias por dia.
Hoje, demos que a Anthropic ultrapassou a OpenAI ao chegar a US$ 30 bilhões em receita anualizada, contra US$ 25 bilhões, da empresa de Altman, virando de cabeça para baixo a hierarquia que havia definido a corrida pela inteligência artificial nos últimos anos.
O feito veio acompanhado de um anúncio de infraestrutura: a Anthropic assinou o maior contrato de computação de sua história, com Google e Broadcom, para 3,5 gigawatts de capacidade em chips de nova geração.
A trajetória de receita da Anthropic não tem paralelo na história da tecnologia. Em janeiro de 2025, a empresa registrava seu primeiro US$ 1 bilhão em receita anualizada. Quinze meses depois, esse número é trinta vezes maior.
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