Claude Mythos 5 đã tìm ra những mạch lượng tử tốt hơn cả mức tốt nhất đã công bố — bắt đầu bằng một mạch giúp giảm số cổng xuống 17 lần

Chương trình STEM Fellows của A​nthropic đã công bố một kết quả trong tuần này, trong đó C​laude M​ythos 5 đã được giao các đặc tả bằng ngôn ngữ thông thường cho tám mạch lượng tử và, khi làm việc trong một vòng kín đối chiếu với một hệ thống đánh giá tự động, đã trả về các thiết kế vượt qua những thiết kế tốt nhất đã được công bố ở bảy trong số đó — và ở cái thứ tám, tạo ra một thứ mà tài liệu chưa từng có: một triển khai divsteps khả nghịch không lưu lịch sử nhánh, một biến thể của nó sử dụng nhiều hơn 12% qubit nhưng dùng ít hơn 17 lần số cổng so với thiết kế nhỏ nhất trước đó. Bài báo, Khám phá các mạch lượng tử tiên tiến nhất bằng các mô hình ngôn ngữ lớn, có trên arXiv (2610.22367, nộp ngày 15 tháng 10 năm 2026, 46 trang), và tác giả chính của nó là Andi Gu, một nghiên cứu sinh trong chương trình, được nhà vật lý lượng tử Alek Kemeny hướng dẫn và làm việc với Susanne Yelin và Mikhail Lukin của Harvard. Mọi con số dưới đây là của chính A​nthropic hoặc đến từ chính các bảng trong bài báo; chưa có con số nào trong đó được tái lập độc lập.

Điều gì đã thực sự được chạy, và điều gì thì không

Thiết lập này đáng được mô tả chính xác, vì tuyên bố đáng chú ý không phải là "một mô hình đã viết một ít mã." Anthropic đã đưa cho Claude Mythos 5 một đặc tả cho một nguyên thủy tính toán, và mô hình đã đề xuất một mạch dưới dạng Python. Một bộ đánh giá riêng — một chương trình, không phải mô hình — đã kiểm tra tính đúng đắn của mạch và chấm điểm nó dựa trên số qubit nhân với số cổng, một chỉ số đại diện cho thời gian chạy. Điểm số được gửi lại cho mô hình, và mô hình đã sửa lại. Không có con người trong vòng lặp giữa các vòng. Mô tả của Anthropic là Claude đã làm việc "phần lớn tự mình."

Hai điều về vòng lặp đó đang gánh phần việc nặng nhọc. Thứ nhất là bên đánh giá độc lập với bên đề xuất, nên một câu trả lời sai trông có vẻ hợp lý sẽ nhận điểm không thay vì thắng trong một cuộc tranh luận. Thứ hai là mục tiêu là một con số, nghĩa là mô hình có thể biết liệu một bản sửa đổi có giúp ích hay không. Điều này có cùng dạng như một bộ kiểm thử dẫn dắt một tác nhân lập trình, và đó là lý do A​nthropic chọn mạch lượng tử để nghiên cứu: lĩnh vực này có một phép kiểm tra tính đúng đắn khắt khe, rẻ và tự động.

Tám nguyên thuỷ trải khắp hoá học, tối ưu hoá, mô phỏng lượng tử, lý thuyết số và tính toán số. Hai ràng buộc khiến lĩnh vực này trở nên khác thường. Mạch lượng tử không có phân nhánh if-then, vì chồng chập nghĩa là cần một phép toán cho mỗi nhánh; và chúng không thể loại bỏ thông tin, vì mọi bước đều phải khả nghịch. Các giá trị nháp còn sót lại phải được tính ngược bằng cách chạy tính toán theo chiều ngược lại, việc này tốn cổng. Điều đó buộc phải có một sự đánh đổi không gian - thời gian mà không có tương tự cổ điển nào, và đó chính xác là kiểu đánh đổi mà một quá trình tìm kiếm có thể nhắm vào.

Bốn kết quả đáng đọc chi tiết

• Divsteps / nghịch đảo mô-đun trên trường nguyên tố.Đây là điểm nhấn chính. Claude đã tạo ra triển khai divsteps khả nghịch đầu tiên không lưu trữ lịch sử rẽ nhánh — một cấu trúc mà bài báo mô tả là khiến divsteps, một thuật toán cổ điển trước đây không thực tế đối với số học số nguyên có thể đảo ngược, trở nên khả dụng. Kết quả hữu dụng là một dịch chuyển Pareto chứ không phải một thắng lợi đơn lẻ: một thành viên của họ thiết kế thu được tiêu tốn nhiều hơn 12% qubit và ít hơn 17 lần cổng so với thiết kế nhỏ nhất trước đây, vì vậy một trình biên dịch còn dư ngân sách qubit giờ đây có thể dùng phần dư đó để đổi lấy cổng.

• Giải mã DQI / Reed–Solomon. Bộ giải mã của Claude giảm số lượng cổng đi 12 lần so với cấu trúc trước đó của Google, một phần nhờ thay thuật toán Euclid mở rộng bằng giải mã Berlekamp–Massey. Chi tiết đáng chú ý nằm ở phần lưu trữ: nếu xử lý ngoại lệ theo trường hợp xấu nhất qua 35 vòng thì sẽ cần 665 qubit, và sau khi một trình mô phỏng chạy 403 triệu mẫu giải mã, Claude thay vào đó chỉ dành chỗ cho một giá trị duy nhất — 19 qubit — chấp nhận rằng khoảng một lần chạy trong 10.000 sẽ cần nhiều hơn và thất bại, một tỷ lệ nằm trong ngân sách lỗi cho phép.

• Phép cộng điểm trên đường cong elliptic. Một lần chạy duy nhất kéo dài 53 giờ với rất ít can thiệp của con người — chỉ một bản tóm tắt ban đầu cùng thỉnh thoảng vài lời nhắc — đã tạo ra một cách tiếp cận mới. Claude đã chứng minh các đồng nhất thức đại số, kiểm tra các công thức bằng mô phỏng số quy mô lớn, và hình thức hóa khẳng định trong Lean, một kiểu tự kiểm chứng khiến kết quả khó bị gạt bỏ như một sản phẩm trông có vẻ hợp lý.

• Quỹ đạo FeMoco, cần một lưu ý. Trang của Anthropic đối chiếu kết quả của Claude với ước tính năm 2017 cho việc mô phỏng đồng yếu tố sắt–molypden: khoảng 50 nghìn tỷ cổng Toffoli, giảm xuống còn khoảng 340 triệu, mức giảm khoảng 150.000 lần, mà trang này mô tả là vài giờ trên một cỗ máy tương lai với khoảng ba triệu qubit vật lý. Hãy đọc đó như một quỹ đạo của cả lĩnh vực, chứ không phải một kết quả đơn lẻ. Bản thân trang này quy mức giảm trong tám năm cho nhiều nhóm nghiên cứu, và cách đọc trung thực là thiết kế của Claude chỉ là một bước trong một đường cong vốn đã đang giảm rất dốc.

Để thấy rõ vì sao con số DQI lại quan trọng: những ước tính của chính Google Quantum AI cho thấy một bài toán OPI sẽ mất khoảng ba tháng trên siêu máy tính Frontier hiện nay, so với khoảng một giờ trên một máy tính lượng tử trong tương lai chạy DQI — và phần lớn giờ đó dành cho việc giải mã Reed–Solomon. Giảm số cổng của bộ giải mã đi 12 lần là cắt vào số hạng chi phối.

Điều mà "vượt qua kỷ lục đã công bố" không có nghĩa là gì

Bốn giới hạn trung thực, được nêu rõ trước khi bất kỳ ai trích dẫn con số 17× ra khỏi ngữ cảnh.

Điều đầu tiên là đây là một bản preprint không có sự tái lập độc lập. Anthropic đã chạy trình đánh giá; các đường cơ sở so sánh đến từ chính các bảng trong bài báo, với các thiết kế trước đó được lấy từ Schrottenloher (2026), Luo et al. (2026) và Khattar et al. (2025). Lợi thế được tuyên bố vẫn chỉ là một tuyên bố cho đến khi có ai đó chạy lại harness.

Điều thứ hai là thiết kế mạch là một thành phần của máy tính lượng tử, và các thành phần thường được thiết kế tách biệt. Anthropic lưu ý đến khả năng rằng sửa lỗi, biên dịch và các ràng buộc phần cứng có thể được tối ưu hóa đồng thời bằng cùng một phương pháp — đây là một hướng nghiên cứu, không phải là một kết quả.

Thứ ba là một kiểu thất bại mà Anthropic tự báo cáo về chính mình: trong những thí nghiệm ban đầu, mô hình tỏ ra thận trọng, liên tục ngờ vực những cải thiện được hỗ trợ vững chắc và kiểm tra lại hai, ba lần những thiết kế có lẽ vốn đã ổn. Sự thận trọng đó đã từng đem lại lợi ích thực sự — nó thúc đẩy các chứng minh Lean cho kết quả divsteps — nhưng cũng khiến việc tìm kiếm nghiêng về các hướng tiếp cận đã được thiết lập. Biện pháp giảm thiểu mang tính cấu trúc: yêu cầu phát triển song song một số hướng tiếp cận khác biệt về chất, và đôi khi nhắc mô hình mở rộng tìm kiếm. Bất cứ ai xây dựng các vòng lặp do bộ đánh giá dẫn dắt trên bất kỳ mô hình tiên tiến nào cũng sẽ nhận ra kiểu thất bại đó, và bản sửa bằng các hướng tiếp cận song song chính là phần có thể chuyển giao.

Điều thứ tư là bảy trong số tám nhiệm vụ đã tạo ra điểm số tốt hơn trên một công thức hiện có và một nhiệm vụ đã tạo ra một công thức mới. Đó là những loại kết quả khác nhau, và cách trình bày của chính bài báo coi nhiệm vụ thứ tám là nhiệm vụ thú vị, bởi vì một cuộc tìm kiếm chỉ tinh chỉnh các tham số bên trong một cấu trúc đã biết thì có một giới hạn.

Phần khái quát hóa vượt ra ngoài điện toán lượng tử

Bỏ phần vật lý ra, thứ A​nthropic xây dựng là một bên đề xuất và một bên kiểm tra độc lập, được nối với nhau, cùng một mục tiêu vô hướng mà cả hai bên đều có thể thấy. Khuôn mẫu đó giờ đây là dạng chuẩn của những công việc tác tử nghiêm túc: một mô hình sinh ra, một mô hình khác xác minh, và vòng lặp dừng lại khi một phép thử đạt, chứ không phải khi đầu ra đọc có vẻ trôi chảy. Bài học mà bài báo lượng tử bổ sung là về tính trung thực của bộ phê bình — bên đánh giá ở đây không phải là một mô hình thứ hai đưa ra ý kiến. Đó là một trình mô phỏng hoặc chấp nhận mạch, hoặc không.

Khi một chương trình không thể đóng vai trò giám khảo, cấu trúc tốt thứ hai là dùng một mô hình khác làm giám khảo, và đó là một bài toán định tuyến chứ không phải bài toán nghiên cứu. DSL định tuyến của OrcaRouter kết hợp nhiều mô hình vào một lời gọi duy nhất, nên một mô hình rẻ có thể chạy nhánh đề xuất với lưu lượng lớn trong khi một mô hình mạnh hơn chỉ được gọi ở bước xác minh, và hợp nhất mô hình chạy một hội đồng các mô hình trên cùng một prompt khi một ý kiến duy nhất không đáng tin. Ý không phải là một bộ định tuyến đã thiết kế các mạch — nó không làm vậy, và vòng lặp của A​nthropic không cần một bộ định tuyến. Ý chính là vòng lặp mà A​nthropic mô tả có thể được xây dựng trên một endpoint duy nhất xuyên suốt hơn 200 mô hình mà không cần hợp đồng thứ hai, và chi phí của vòng lặp bị chi phối bởi số vòng đề xuất mà bạn có thể chi trả.

Nơi bạn thực sự có thể chạy một thứ gì đó như thế này

Bản thân Claude Mythos 5 không thể được gọi. Nó bị giới hạn cho các đối tác đã được thẩm định và thành viên chương trình xác minh, nó không xuất hiện trên bất kỳ API công khai nào, và nó không được định tuyến đến đây — một mô hình bị cổng kiểm soát không thể được định tuyến ra công chúng. Thứ có thể tiếp cận được là bản anh em công khai của nó. Anthropic phát hành mỗi bước tiên phong dưới dạng hai SKU của cùng một bộ trọng số: SKU Mythos với các biện pháp bảo vệ an ninh mạng và sinh học được tinh chỉnh cho các chuyên gia phòng thủ đã qua thẩm định, và SKU Fable với toàn bộ các biện pháp bảo vệ vẫn được bật. Claude Fable 5 là bản không bị cổng kiểm soát thuộc thế hệ của Claude Mythos 5, và nó nằm trong danh mục OrcaRouter ở mức giá niêm yết của Anthropic là 10 đô la Mỹ cho mỗi triệu token đầu vào và 50 đô la Mỹ cho mỗi triệu token đầu ra, được chuyển nguyên ở mức tăng giá 0%, cùng với phiên bản mới hơn, Claude Fable 5.1 — bản sinh đôi công khai của Claude Mythos 5.1 — bên cạnh nó ở cùng mức giá và giá đọc cache thấp hơn 75%. Đó là tuyến đường thực tế đến phân khúc năng lực mà bài báo nói đến, và nó tính theo con số của chính nhà cung cấp thay vì một con số đã bị đội giá.

Nói thẳng cho rõ: những lợi ích mà bài báo thu được đến từ một vòng lặp, chứ không phải từ một prompt duy nhất. Bất cứ ai muốn tái lập điều này nên dự trù ngân sách cho hàng trăm vòng đề xuất – đánh giá – chỉnh sửa cho mỗi primitive, và chọn một mô hình mà họ có thể chấp nhận được chi phí cho mỗi vòng. Đó là lý lẽ để đặt vòng lặp phía sau một router có chuyển đổi dự phòng tự động, thay vì đánh cược một cuộc tìm kiếm kéo dài mười hai giờ vào việc một nhà cung cấp gặp một buổi chiều may mắn.

Xem gì tiếp theo

Ba điều có thể kiểm chứng. Một lần chạy lại độc lập bộ đánh giá trên các mạch divsteps và DQI, đó là cách duy nhất để 17× và 12× vượt ra khỏi những con số của Anthropic. Liệu bản thân harness có được phát hành hay không, bởi vì vòng lặp phản hồi mới là đóng góp có thể tái sử dụng, còn các mạch chỉ là phần trình diễn. Và liệu cùng một mô thức proposer-and-evaluator có xuất hiện trong một bài toán mà tính đúng đắn không thể kiểm tra bằng máy hay không, vì đó là nơi câu hỏi model-as-judge không còn mang tính học thuật nữa.

Cho đến lúc đó, tóm tắt công bằng là: một mô hình tiên phong bị giới hạn truy cập, được hướng vào một lĩnh vực có hàm mục tiêu rẻ và bị để yên trong 53 giờ, đã dịch chuyển một ranh giới nguồn lực mà các nhà nghiên cứu con người đã cố đẩy tới trong tám năm. Điều đó đáng được coi trọng nhờ sức mạnh của phương pháp, ngay cả khi các hệ số nhân cụ thể vẫn được dán nhãn là của chính nhà cung cấp.

Không có gì trong số đó là giả thuyết: các lỗi AI và sự cố tác nhân được ghi nhận đằng sau những bản phát hành như bản này đều được tập hợp trong OrcaRouter AI Incident Archive, nơi mỗi mục đều có nguồn, mức độ nghiêm trọng, xếp hạng độ tin cậy và cờ tranh chấp riêng.