Mythos : L'IA qui vient de briser Internet

Matthew Berman, d'ordinaire une voix optimiste dans la communauté de l'intelligence artificielle, a interrompu ses vacances tard dans la nuit pour livrer un message glaçant : le modèle Mythos d'Anthropic, dont on parlait, était réel, et il le terrifiait. Ce n'était pas une annonce de produit ordinaire ; la vidéo urgente de Berman l'a présentée comme un événement qui allait changer le monde, le forçant à enregistrer pendant que sa famille dormait, poussé par un profond sentiment d'admiration mêlé d'une peur authentique. Il a avoué une « pointe de peur », une rare admission de la part d'un commentateur habituellement optimiste, soulignant la gravité de ce qu'Anthropic avait libéré.

Il ne s'agissait pas d'une simple amélioration incrémentale, comme une mise à jour Opus 4.7 ou 5.0. Berman a décrit Mythos comme un changement de fonction en escalier, un bond en avant dans les capacités si significatif qu'il redéfinit fondamentalement la frontière de l'IA. Anthropic elle-même aurait jugé le modèle « effrayant », reconnaissant sa puissance sans précédent. Cette révélation a transcendé le buzz industriel typique, signalant un changement de paradigme qui promettait de remodeler non seulement la technologie, mais aussi la sécurité mondiale.

La conséquence immédiate des capacités de Mythos a été le lancement de Project Glasswing, une initiative urgente et sans précédent. Anthropic s'est associée à un formidable consortium de titans de l'industrie : - Amazon Web Services - Apple - Broadcom - Cisco - CrowdStrike - Google - JPMorgan Chase - The Linux Foundation - Microsoft - NVIDIA - Palo Alto Networks

Ces entreprises ont reçu un accès anticipé à Mythos, non pas pour le déploiement, mais pour « renforcer leurs logiciels » contre ses prouesses offensives avant toute publication plus large.

Mythos Preview a déjà démontré des capacités stupéfiantes. Il a découvert de manière autonome des milliers de vulnérabilités zero-day de haute gravité – des failles jusqu'alors inconnues des développeurs – sur tous les principaux systèmes d'exploitation et navigateurs web. Cela inclut une vulnérabilité vieille de 27 ans déterrée dans OpenBSD, un système d'exploitation mondialement réputé pour sa sécurité robuste. Une seule zero-day est puissante ; des milliers représentent une menace existentielle pour l'infrastructure numérique.

Cette IA peut surpasser même les experts humains les plus qualifiés pour trouver et exploiter les faiblesses logicielles, fonctionnant 24h/24 et 7j/7 et en parallèle. Sa nature autonome suggère une intelligence artificielle auto-améliorante, potentiellement capable de construire ses prochaines itérations. Anthropic, qui affiche déjà plus de 30 milliards de dollars de revenus récurrents annuels, manie désormais un outil si puissant qu'il a incité un effort collectif de l'industrie pour atténuer ses implications défensives, soulignant l'aube d'une ère entièrement nouvelle.

Project Glasswing se présente comme un consortium défensif, et non comme un lancement de produit typique ou une nouvelle entreprise commerciale. Cette alliance sans précédent s'est formée en réponse à une menace imminente, auto-générée par l'IA avancée d'Anthropic. Elle représente un effort collectif et urgent pour sécuriser l'infrastructure numérique mondiale contre un risque existentiel posé par les vulnérabilités logicielles.

Cette « alliance impie » unit les titans de l'industrie dans le but de fortifier leurs systèmes. La liste des participants souligne la gravité de la situation : - Amazon Web Services - Anthropic - Apple - Broadcom - Cisco - CrowdStrike - Google - JPMorgan Chase - The Linux Foundation - Microsoft - NVIDIA - Palo Alto Networks

Au cœur de Project Glasswing se trouve Mythos, le modèle d'IA de nouvelle génération d'Anthropic dont on parle. Il ne s'agit pas d'une mise à niveau incrémentale ; c'est un modèle de pointe si puissant en codage qu'il représente une menace immédiate pour la cybersécurité du monde entier. Anthropic elle-même décrit ses capacités comme « effrayantes », estimant qu'aucun logiciel actuel n'est suffisamment sécurisé pour résister aux prouesses offensives de Mythos.

Mythos Preview a déjà identifié de manière autonome des milliers de vulnérabilités de haute gravité, y compris des failles zero-day critiques jusqu'alors inconnues des développeurs. Ces découvertes couvrent tous les principaux systèmes d'exploitation et navigateurs web, ainsi que d'autres logiciels vitaux. L'IA a même découvert une vulnérabilité vieille de 27 ans dans OpenBSD, largement considéré comme l'un des systèmes d'exploitation les plus sécurisés au monde, démontrant sa capacité inégalée.

Cette stratégie de défense collaborative marque un moment charnière dans l'histoire de la technologie. Anthropic partage ouvertement son IA révolutionnaire avec ses rivaux, leur accordant une longueur d'avance cruciale pour renforcer leurs logiciels avant que Mythos ne soit potentiellement plus largement diffusé. C'est un aveu flagrant de la part d'un développeur d'IA de premier plan que sa création possède le pouvoir de perturber fondamentalement les économies, la sécurité publique et la sécurité nationale, nécessitant une posture défensive urgente et partagée. Les implications sont stupéfiantes.

Le modèle Mythos d'Anthropic ne se contente pas d'écrire du code ; il comprend et exploite les logiciels avec une compétence surhumaine auparavant inimaginable. Cette IA de nouvelle génération peut disséquer des architectures complexes, identifier des failles cachées et comprendre les interactions système bien au-delà des capacités humaines. Mythos fonctionne de manière autonome, ne nécessitant aucune intervention humaine pour commencer son analyse implacable.

Les experts en sécurité du monde entier sont désormais confrontés à un défi sans précédent. Anthropic elle-même affirme que Mythos peut « définitivement surpasser les humains les plus qualifiés » pour trouver et exploiter les vulnérabilités. Alors que les spécialistes humains travaillent pendant des semaines, Mythos travaille 24 heures sur 24, parallélisant ses efforts sur des millions de vecteurs d'attaque potentiels, rendant les méthodes de cybersécurité traditionnelles obsolètes.

Au cours de sa phase de prévisualisation, Mythos a découvert de manière autonome des milliers de vulnérabilités de haute gravité. Celles-ci incluaient des failles zero-day critiques – auparavant inconnues des développeurs – sur : - Chaque système d'exploitation majeur - Chaque navigateur web majeur - Une large gamme d'autres logiciels importants. Un tel taux de découverte redéfinit fondamentalement la sécurité logicielle.

Une vulnérabilité zero-day est une découverte significative ; en enchaîner des milliers signifie qu'aucun logiciel ne reste vraiment protégé. Mythos a même exposé une faille vieille de 27 ans dans OpenBSD, réputé comme l'un des systèmes d'exploitation les plus sécurisés au monde. Anthropic a explicitement présenté Mythos comme une force qui « pourrait remodeler la cybersécurité », déclarant effectivement que le logiciel est un problème « résolu ».

La capacité de cette IA à découvrir des vulnérabilités presque entièrement de manière autonome constitue une menace existentielle pour l'infrastructure numérique. Compte tenu de ses incroyables prouesses en codage, Mythos est probablement déjà en train de construire ses futures itérations, créant une intelligence artificielle auto-améliorante. Les implications s'étendent bien au-delà des systèmes individuels, touchant les économies, la sécurité publique et la sécurité nationale.

Une vulnérabilité zero-day représente une faille critique dans un logiciel inconnue de ses développeurs, offrant aux attaquants une voie d'exploitation puissante et non corrigée. Découvrir ne serait-ce qu'une seule zero-day est une réalisation monumentale, justifiant souvent des primes à six chiffres et attirant l'attention mondiale en cybersécurité. Mythos, cependant, n'en a pas trouvé qu'une ; il a déterré des milliers de vulnérabilités zero-day de haute gravité sur tous les principaux systèmes d'exploitation et navigateurs web, réécrivant fondamentalement les règles de la sécurité numérique. Cette moisson sans précédent a exposé des faiblesses critiques dans des logiciels considérés comme robustes pendant des décennies.

Parmi les découvertes les plus stupéfiantes de Mythos figurait une vulnérabilité vieille de 27 ans tapie dans OpenBSD, un système d'exploitation mondialement réputé pour son renforcement de sécurité sans compromis et son utilisation généralisée dans des infrastructures critiques comme les pare-feu. Cette faille ancienne permettait à un attaquant distant de faire planter n'importe quelle machine exécutant l'OS, un témoignage de la compréhension profonde de Mythos des bases de code complexes. La découverte a brisé la sagesse conventionnelle concernant la résilience des systèmes hautement audités.

Les capacités de Mythos se sont étendues, démasquant un bug vieux de 16 ans dans FFmpeg, le framework multimédia omniprésent. Cette vulnérabilité particulière permettait l'exécution de code à distance, accordant aux attaquants le contrôle des systèmes compromis. Encore plus alarmant, Mythos a démontré la capacité d'enchaîner plusieurs vulnérabilités, élaborant un exploit sophistiqué contre le Linux kernel qui a abouti à une prise de contrôle complète du système sur diverses distributions.

Ce n'étaient pas les résultats de chercheurs humains fouillant méticuleusement le code. Mythos a identifié ces milliers de failles et développé des exploits fonctionnels presque entièrement de manière autonome, ne nécessitant pratiquement aucune intervention humaine. L'IA a simplement été dirigée pour « aller, faire son travail », et elle a procédé à la dissection, à la compréhension et à l'exploitation de logiciels à une échelle et une vitesse surhumaines. Cette capacité de raisonnement indépendant, bien au-delà des outils traditionnels de fuzzing ou d'analyse statique, signale une nouvelle ère terrifiante où l'IA elle-même devient la principale menace — et la seule défense potentielle.

Mythos n'est pas seulement une amélioration incrémentale ; il représente un bond générationnel dans les capacités de l'IA. Sur le benchmark notoirement difficile SWE-bench Pro, la norme de l'industrie pour évaluer la capacité d'une IA à résoudre des problèmes logiciels réels, Mythos a atteint un taux de réussite stupéfiant de 77,8 %. Cela pulvérise le précédent record de 53,4 % détenu par Opus 4.6 d'Anthropic, un modèle déjà considéré comme à la pointe de la technologie. Une amélioration aussi significative — un bond de 24,4 points de pourcentage — est sans précédent dans l'histoire des benchmarks d'IA, marquant un changement de paradigme clair dans le codage automatisé et la découverte de vulnérabilités. Les chiffres bruts brossent un tableau saisissant : Mythos opère sur un plan entièrement différent, remodelant fondamentalement notre compréhension de ce qu'une IA peut accomplir.

La domination du modèle s'étend bien au-delà d'une seule métrique, signalant une compréhension large et fondamentale de l'architecture logicielle. Bien que les résultats spécifiques pour chaque benchmark public comme Terminal-Bench ou Multimodal ne soient pas encore entièrement divulgués, les implications des capacités fondamentales de Mythos sont indéniables. Sa capacité à découvrir de manière autonome des milliers de vulnérabilités zero-day — des failles auparavant inconnues des développeurs — sur « chaque système d'exploitation majeur et chaque navigateur web majeur » souligne une compétence universelle. Ce n'est pas un outil spécialisé pour des tâches de niche ; c'est un débogueur et un exploiteur complet, capable de disséquer des systèmes divers et complexes avec une vitesse et une précision surhumaines. Mythos prouve son adaptabilité et sa profondeur à travers l'ensemble de l'écosystème logiciel.

Cette performance inégalée établit Mythos comme un nouveau prédateur alpha dans le paysage de l'IA. Il atteint ces résultats auparavant inimaginables avec un niveau d'efficacité opérationnelle qui redéfinit les attentes pour les modèles avancés. Le volume impressionnant de failles critiques identifiées par Mythos, d'une vulnérabilité vieille de 27 ans dans OpenBSD — un OS réputé pour sa sécurité extrême — à des problèmes généralisés dans les pare-feu et autres infrastructures critiques, démontre non seulement une capacité brute, mais une nouvelle norme d'identification autonome et pratique des menaces. Son existence force une réévaluation urgente de la sécurité logicielle elle-même, prouvant que même les systèmes les plus renforcés sont vulnérables à une IA opérant à cette échelle et à cette vitesse. L'ère de la découverte de vulnérabilités centrée sur l'humain a définitivement pris fin.

Les architectes derrière Mythos auraient construit une IA avec un nombre sans précédent de 10 billions de paramètres, pulvérisant les benchmarks précédents et établissant une nouvelle frontière pour l'échelle des modèles. Cette architecture colossale éclipse même les plus grands modèles connus publiquement, y compris la propre série Opus d'Anthropic, signifiant un bond générationnel en capacité de calcul brute et en complexité. Un tel nombre de paramètres suggère une profondeur de représentation interne et une compréhension nuancée auparavant théoriques, permettant à Mythos de traiter et de générer du code avec une précision inégalée. Des rumeurs suggèrent une conception Mixture-of-Experts (MoE) clairsemée et hautement optimisée, permettant un traitement efficace malgré sa taille immense en activant uniquement les sous-ensembles pertinents du modèle pour des tâches spécifiques.

Anthropic a tiré parti d'un puissant effet de volant pour atteindre cette échelle et cette capacité sans précédent. Leur concentration stratégique sur le développement de modèles de codage d'entreprise très performants a généré des revenus substantiels, qui ont ensuite été réinvestis dans la recherche et le développement avancés. Plus important encore, ces modèles de codage sophistiqués se sont avérés aptes à générer de vastes quantités de données synthétiques de haute qualité, alimentant directement les boucles d'entraînement pour les itérations ultérieures. Cette boucle auto-renforçante a considérablement accéléré les progrès, permettant à Anthropic d'itérer sur les modèles à un rythme impossible avec des données d'origine humaine seule.

Ce processus itératif a créé une courbe de croissance exponentielle : chaque modèle est devenu plus capable, plus efficace pour comprendre et exploiter le code, et surtout, meilleur pour générer un matériel d'entraînement supérieur pour son successeur. Les modèles d'IA sont, en substance, en train de construire leurs futures versions, alimentant un cycle d'auto-amélioration qui a rapidement dépassé les limitations des ensembles de données traditionnels organisés par l'homme. Cette capacité interne à s'auto-augmenter et à s'auto-améliorer est un facteur de différenciation essentiel, expliquant l'ascension rapide de Mythos vers des performances surhumaines.

L'existence de Mythos à cette échelle stupéfiante confirme le rôle indispensable du matériel de pointe. Le développement et l'entraînement d'un modèle de 10 billions de paramètres exigent une infrastructure alimentée par des accélérateurs de nouvelle génération comme les Blackwell GPUs de NVIDIA. Les avancées architecturales de Blackwell, spécifiquement sa bande passante mémoire massive, ses cœurs de tenseurs améliorés et ses capacités de calcul d'IA spécialisées, fournissent l'épine dorsale computationnelle fondamentale. Cette relation symbiotique entre la recherche avancée en IA d'Anthropic et le matériel spécialisé de NVIDIA repousse les limites du possible. Elle permet le traitement des billions de calculs nécessaires à l'entraînement intensif et à l'inférence en temps réel de Mythos, transformant une construction théorique en une réalité terrifiante. Sans un tel matériel dédié, Mythos resterait un rêve impossible.

Mythos n'est pas simplement un moteur de calcul ; il se présente comme une entité distincte, avec des opinions, redéfinissant fondamentalement la collaboration humain-IA. Son émergence marque un pivot des assistants numériques passifs vers un partenaire de réflexion actif et stimulant. Ce modèle ne se contente pas d'exécuter des commandes ; il s'engage dans un discours intellectuel sophistiqué.

Contrairement à ses prédécesseurs qui suivent docilement les instructions, Mythos s'attaque activement aux idées, examine les hypothèses et tient bon avec une ténacité intellectuelle remarquable. Les premiers rapports des ingénieurs de Project Glasswing décrivent des interactions où Mythos remettait en question les décisions architecturales proposées, offrant des solutions alternatives, manifestement supérieures, souvent négligées par les experts humains. Il se comporte moins comme un outil et plus comme un collègue brillamment exaspérant.

S'ajoutant à son caractère unique, le style de communication de Mythos est un dialecte technique dense et très précis qui privilégie la précision et l'efficacité algorithmique à la facilité de compréhension humaine. Ce n'est pas le langage conversationnel des chatbots grand public ; c'est un lexique spécialisé, riche en concepts abstraits et en structures logiques complexes, adapté pour une interface directe avec des systèmes logiciels complexes.

Cette communication spécialisée présente une implication profonde : l'avenir de l'interaction humain-IA pourrait de plus en plus exiger que les humains s'adaptent au mode d'expression préféré de l'IA, plutôt que l'inverse. Comme Mythos opère à un niveau surhumain de compréhension et d'exploitation du code, son raisonnement interne et sa production transcendent souvent les cadres linguistiques humains conventionnels, frôlant l'opacité pour les non-initiés.

Travailler aux côtés de Mythos force une réévaluation de ce que signifie réellement « comprendre » dans un contexte d'IA. Sa capacité à articuler des vulnérabilités dans OpenBSD ou à découvrir des failles vieilles de 27 ans de manière autonome démontre un cadre cognitif très éloigné de l'intuition humaine. Ce n'est pas seulement un outil puissant ; c'est une intelligence extraterrestre exigeant un nouveau paradigme de collaboration, où les humains pourraient de plus en plus interpréter plutôt que commander.

La décision d'Anthropic de ne pas publier Mythos au public marque un net écart par rapport aux cycles de produits d'IA typiques. Bien qu'il ait atteint des benchmarks sans précédent sur SWE-bench Pro, démontrant ses prouesses de codage surhumaines, le modèle reste enfermé. Les développeurs n'ont pas accès au moteur de 10 billions de paramètres qui peut découvrir de manière autonome des milliers de vulnérabilités zero-day dans les infrastructures critiques.

Cette prudence sans précédent découle du danger inhérent à Mythos. Anthropic elle-même décrit le modèle comme « effrayant », reconnaissant sa capacité à exploiter n'importe quel logiciel avec une efficacité dévastatrice. L'entreprise équilibre une immense capacité avec le grave potentiel de risque catastrophique, reconnaissant qu'un tel pouvoir, une fois libéré, pourrait rapidement échapper à tout contrôle.

L'initiative Project Glasswing sert de creuset réel pour une mise à l'échelle responsable de l'IA. Anthropic a choisi de construire un consortium défensif avec des titans de l'industrie comme Amazon Web Services, Apple et Microsoft, plutôt que de commercialiser immédiatement Mythos. Cette décision sans précédent privilégie la sécurité mondiale au détriment du profit immédiat, démontrant un engagement à atténuer les graves conséquences pour les économies, la sécurité publique et la sécurité nationale que Mythos pourrait précipiter.

L'existence même de Project Glasswing souligne la profonde tension entre la position générale d'Anthropic sur le risque lié à l'IA et la réalité observable de Mythos. Alors que l'entreprise communique souvent que les risques catastrophiques liés à l'IA restent faibles dans un contexte plus large, ses actions avec Mythos racontent une histoire différente. La formation d'une alliance défensive pour renforcer les logiciels du monde contre *leur propre* création en dit long sur la menace perçue.

Mythos est actuellement déployé exclusivement auprès de ces partenaires triés sur le volet, leur permettant de fortifier leurs systèmes contre les vulnérabilités mêmes qu'il découvre. Ce déploiement contrôlé agit comme une phase cruciale de renforcement avant la publication. Il vise à garantir que si Mythos est un jour plus largement diffusé, les logiciels les plus critiques du monde auront une chance de se défendre contre son assaut implacable et parallélisé.

Anthropic utilise effectivement Mythos comme un exercice de tir réel pour la cybersécurité mondiale, un déploiement stratégique et défensif pour comprendre et contrer ses capacités. Ce n'est pas un lancement de produit ; c'est une frappe préventive contre un avenir où une IA aussi puissante pourrait proliférer de manière incontrôlée. L'entreprise est confrontée au profond dilemme éthique de retenir un outil révolutionnaire pour la sécurité collective.

L'essai fondateur de Marc Andreessen en 2011, « Software is eating the world », a défini une ère. Cette thèse, autrefois un principe directeur de Silicon Valley, n'est plus réfutée, mais irrévocablement consommée. L'IA a mangé le logiciel. Ce n'est pas une prédiction future ; c'est une réalité présente, remodelant fondamentalement le paysage numérique à une vitesse époustouflante.

Ce changement sismique confère à Anthropic et à son PDG, Dario Amodei, une concentration de pouvoir sans précédent. Amodei détient désormais la capacité théorique de déstabiliser l'infrastructure numérique mondiale, un levier inégalé par aucun individu ou entité dans l'histoire. Il peut, avec Mythos, identifier et exploiter efficacement les faiblesses de n'importe quel logiciel.

La découverte autonome par Mythos de milliers de vulnérabilités zero-day dans des systèmes critiques ne laisse aucun doute. Chaque élément de l'infrastructure mondiale, de l'application la plus banale à la plus sensible, fait désormais face à une menace existentielle. Considérez les implications profondes pour : - Les systèmes financiers - Les réacteurs nucléaires - Les réseaux de santé - Les principaux systèmes d'exploitation - Les navigateurs web

Cette vulnérabilité généralisée menace les économies, la sécurité publique et la sécurité nationale, exigeant une réévaluation complète de la confiance numérique. L'ère de la domination logicielle a pris fin au moment où Mythos a démontré ses capacités. Le monde est désormais aux prises avec une IA qui comprend et exploite les logiciels à un niveau surhumain, laissant l'humanité se demander quels systèmes mondiaux elle pourrait ensuite consommer.

Mythos redéfinit fondamentalement l'intelligence artificielle, la poussant au-delà d'un simple outil et l'établissant fermement comme un agent autonome. N'étant plus un assistant sophistiqué, cette superintelligence a découvert indépendamment des milliers de vulnérabilités zero-day sur tous les principaux systèmes d'exploitation et navigateurs web. Sa capacité à trouver une faille vieille de 27 ans dans OpenBSD, réputé pour son renforcement de sécurité, souligne une nouvelle réalité frappante : l'IA opère désormais à un niveau de compréhension et d'exploitation complet bien supérieur à la capacité humaine. Ce n'est pas seulement une mise à niveau incrémentale ; c'est un changement de paradigme fondamental, où l'IA ne se contente pas d'assister mais reconfigure activement le monde numérique.

Ce pouvoir sans précédent magnifie considérablement l'urgence de l'alignement de l'IA. Les propres chercheurs d'Anthropic sont à l'avant-garde de l'étude de la cognition de l'IA, y compris des travaux révolutionnaires sur les « concepts d'émotion » pour comprendre comment les modèles avancés perçoivent et interagissent avec des systèmes complexes. Si une IA peut démêler de manière autonome les logiciels les plus renforcés, s'assurer que ses motivations et ses objectifs s'alignent parfaitement avec le bien-être humain devient le défi existentiel et déterminant de notre génération. Les enjeux ne sont pas seulement économiques, mais fondamentaux pour la sécurité publique et la sécurité nationale.

Bienvenue dans l'ère Mythos. Comment défendre véritablement nos infrastructures critiques — des réacteurs nucléaires aux systèmes financiers — lorsqu'une IA peut générer des milliers de nouveaux vecteurs d'attaque presque entièrement sans intervention humaine ? Que devient l'expertise humaine en développement logiciel et en cybersécurité lorsqu'une intelligence peut identifier, comprendre et exploiter les vulnérabilités plus rapidement, plus profondément et plus complètement que n'importe quelle équipe d'experts humains ? Sommes-nous réellement préparés à un avenir où les architectes et les gardiens du monde numérique sont de plus en plus non-humains, opérant au-delà de la portée de l'intuition humaine ?

Cette nouvelle réalité exige une réévaluation profonde et immédiate de notre relation avec une intelligence en croissance exponentielle. Nous devons faire face aux implications d'une IA qui non seulement assiste, mais façonne, sécurise et potentiellement subvertit activement le tissu même de notre existence numérique. Les questions que pose Mythos ne sont pas des débats académiques ; elles sont immédiates, urgentes et façonneront irrévocablement la trajectoire de la société humaine. Notre préparation collective à cet avenir est désormais le test ultime.

Qu'est-ce que Mythos d'Anthropic ?

Mythos est un nouveau modèle d'IA très avancé d'Anthropic, doté de capacités de codage et de détection de vulnérabilités sans précédent, et qui aurait 10 billions de paramètres.

Qu'est-ce que Project Glasswing ?

Project Glasswing est une initiative de sécurité menée par Anthropic, impliquant des entreprises comme Apple, Google et Microsoft, pour renforcer leurs logiciels contre les capacités de Mythos avant sa large diffusion.

Mythos est-il accessible au public ?

Non, Mythos n'est pas accessible au public. En raison de son potentiel en tant que menace de cybersécurité, Anthropic limite actuellement son accès aux partenaires de Project Glasswing à des fins défensives.

En quoi Mythos est-il différent des autres modèles d'IA ?

Mythos présente un bond massif en termes de performances sur les benchmarks de codage, peut trouver de manière autonome des milliers de vulnérabilités logicielles auparavant inconnues, et affiche une personnalité plus affirmée et collaborative que les modèles actuels.