Fable 5 vs GPT-5.6 Sol sur un problème NP-difficile
Original : Fable 5 vs. GPT-5.6 Sol on an NP-Hard Problem: Does /goal help?
Pourquoi c'est important
Benchmark public sur NP-difficile : révèle les écarts réels entre modèles frontier en optimisation.
Charles Azam a soumis un problème d'optimisation NP-difficile (conception de réseau fibre) à Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol, avec et sans le mode /goal, sur 30 minutes. Fable 5 a produit les meilleures solutions avec une consistance remarquable.
L'ingénieur Charles Azam a comparé Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5, GPT-5.6 Sol, Terra et Luna sur KIRO, un problème de recherche opérationnelle NP-difficile portant sur la conception de réseaux fibre optique pour Grenoble, Nice et Paris. L'espace de recherche est astronomique : environ 10^1223 solutions possibles pour Paris seul. Chaque session d'optimisation durait 30 minutes, avec un timeout de 1 900 secondes. Sur trois runs comparatifs entre Fable 5 et Sol, le mode /goal a remporté 4 matchs sur 6. Fable 5 a obtenu le meilleur score global (31 934 en mode /goal, run 1). Toutefois, les résultats montrent que /goal n'est pas un simple bouton « essayer plus fort » : il modifie la boucle de contrôle et le chemin de recherche, parfois au détriment du résultat (run 3 de Fable 5 : +2 732 avec /goal). Azam note que Claude Code utilise un évaluateur séparé, tandis que Codex (Codex CLI) persiste l'état via des outils de cycle de vie. Conclusion : Fable 5 se distingue par une intelligence brute exceptionnelle ; /goal reste situationnel.