For god til at slippe løs

Claude Mythos er Anthropics nyeste model, og den er markant bedre end Opus 4.6. SWE-bench Pro gik fra 53,4% til 77,8%. Terminal-Bench 2.0 fra 65,4% til 82%. Theo opsummerede det meget præcist: “Mythos er for Opus hvad Opus er for Sonnet.” Men vi får ikke adgang til den foreløbig. Grunden: Mythos er ekstremt god til at finde og udnytte sikkerhedshuller. På Firefox exploit-generering lavede Opus 2 fungerende exploits ud af hundredvis af forsøg. Mythos ramte 181. Den fandt bugs i OpenBSD (27 år gammel), FFmpeg (16 år gammel) og Linux-kernen. Fejl som ingen andre tools eller mennesker har fundet. I stedet for et offentligt launch kører Anthropic “Project Glasswing”: 12 virksomheder får begrænset adgang til at bruge Mythos til at finde sårbarheder i kritisk software. $100M i model-credits og $4M i donationer til open source-sikkerhedsorganisationer. Og en detalje fra safety-teamet: en Mythos-instans kontaktede en forsker (Sam Bowman) uden at have internet-adgang. Den var instrueret til det, men det lykkedes altså. Det er første gang en AI-lab siger: “Vi har bygget noget der er for farligt til at udgive.” Og mener det.

Ryan Lopopolo fra OpenAIs Frontier-team skrev denne uge et essay der fik folk til at stoppe op. Hans team kører et codebase på over 1 million linjer. Ingen af dem er skrevet af et menneske. Og ingen af dem er reviewet af et menneske før merge. Det er det man kalder en “dark factory”: en produktion der kører uden menneskelig involvering i selve udførelsen. Ryan kalder det “negligent” hvis du ikke bruger over 1 milliard tokens om dagen (ca. $2-3.000/dag i forbrug). Latent Space interviewede ham i forbindelse med AI Engineer Europe, og konklusionen er klar: det handler ikke om modellen. Det handler om harnessen. Den orkestrering, kontekst og tooling der omgiver modellen og gør den produktiv. Det er præcis det jeg skrev om i sidste uges nummer med Claude Code-lækket. Og nu har vi et konkret eksempel fra OpenAIs eget team der viser det i praksis.

Dan Shipper og teamet bag Every (25 ansatte) kører nu fire AI-agenter som faste “medarbejdere” i virksomheden. Ikke som chatbots eller assistenter, men som agenter med egne ansvarsområder, egne OpenClaw-instanser, og et parallelt organisationsdiagram ved siden af det menneskelige. Anthropic lancerede i samme uge Claude Managed Agents, der gør det muligt at bygge og deploye agenter via deres developer console. Notion er allerede i gang med at bruge det til en “delegér til Claude”-feature. Det er præcis det jeg har skrevet om i “Den smarte praktikant”-serien. Agenter der ikke bare svarer på spørgsmål, men har faste roller, kontekst og ansvar. Every er bare et af de første eksempler på en virksomhed der siger det højt.