Claude Mythos: el modelo que encuentra más bugs que un humano en toda su vida

Anthropic tiene un modelo nuevo. Mejor que Opus 4.6. Y no puedes usarlo (de momento).

No es una estrategia de marketing al uso ni un truco de escasez artificial. El 7 de abril de 2026, Anthropic presentó Claude Mythos Preview dentro de un programa llamado Project Glasswing, y lo dejó en manos de un grupo muy reducido de partners para tareas de ciberseguridad. Nada de API pública, nada de chat abierto, nada de “prueba gratis durante 14 días”.

¿Por qué? Porque este modelo encuentra vulnerabilidades en sistemas operativos, navegadores y software crítico con una eficacia que, según los datos publicados, supera a todos sus predecesores por un margen que da vértigo.

En este artículo vamos a desgranar qué es Mythos, qué puede hacer, cómo se compara con Opus 4.6 y por qué debería importarte aunque no vayas a tener acceso a él en un futuro cercano.

Esto es lo que vas a encontrar:

• Qué es Claude Mythos y qué lo diferencia de los Claude anteriores
• Los benchmarks frente a Opus 4.6: números, contexto y letra pequeña
• La capacidad de encontrar y explotar vulnerabilidades zero-day que ha puesto en alerta a la industria
• La parte incómoda: comportamientos de alineamiento que Anthropic documenta en su propia system card
• Qué significa todo esto para ti como developer

¿Qué es Claude Mythos? ¶

Lo primero que hay que dejar claro: Mythos no es un modelo especializado en ciberseguridad. Es un modelo generalista. Ha sido entrenado para ser bueno en código, razonamiento y tareas autónomas. Lo que pasa es que ser muy bueno escribiendo código tiene un efecto secundario bastante lógico: también eres muy bueno encontrando fallos en el código de otros.

Anthropic lo dice con todas las letras en su blog técnico: no entrenaron a Mythos para tener estas capacidades de seguridad. Emergieron como consecuencia de las mejoras generales en código, razonamiento y autonomía. La misma mejora que hace al modelo más eficaz parcheando vulnerabilidades lo hace más eficaz explotándolas.

El modelo no está disponible de forma pública. Solo los participantes de Project Glasswing pueden acceder a él, y el precio publicado para después del periodo de créditos subvencionados es de $25 por millón de tokens de entrada y $125 por millón de tokens de salida, según la página oficial de Glasswing. Para que te hagas una idea: eso es cinco veces lo que cuesta Opus 4.6.

🔑 Mythos Preview es un modelo generalista con capacidades de ciberseguridad emergentes. No fue entrenado para hackear. Aprendió a hackear porque aprendió a programar muy bien.

¿Y quiénes son los partners? La lista es impresionante: Amazon Web Services, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, la Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA y Palo Alto Networks. Más de 40 organizaciones adicionales tienen acceso para escanear y proteger software crítico. Anthropic compromete $100 millones en créditos de uso y $4 millones en donaciones a organizaciones de seguridad open source (Anthropic).

¿Cómo se compara Mythos con Opus 4.6? ¶

Si ya conoces Opus 4.6 por la comparativa que publicamos, sabes que es el modelo público de Anthropic para tareas de razonamiento profundo, debugging serio y sesiones de trabajo largas. Con 1 millón de tokens de contexto en beta, 128K de salida máxima y un precio de $5/$25 por millón de tokens (entrada/salida), Opus 4.6 es la referencia para programación agéntica en el ecosistema Claude.

Mythos queda un escalón por encima. Y no un escalón pequeño.

Los benchmarks publicados en la system card oficial y en la página de Glasswing muestran diferencias notables:

Hay que leer estos números con contexto. Son vendor-reported, es decir, publicados por el propio fabricante. No hay validación independiente todavía. Pero incluso asumiendo un margen de error, el salto en pruebas como SWE-bench Pro (de 53% a casi 78%) o USAMO (de 42% a 97%) sugiere algo más que una mejora incremental.

Según datos del State of AI Report 2025, los modelos frontier han ido mejorando en SWE-bench Verified a un ritmo de unos 5-8 puntos porcentuales por generación. Mythos supera a Opus 4.6 en más de 13 puntos solo en esa métrica. En SWE-bench Pro, el salto es de más de 24 puntos.

⚠️ Los benchmarks son del propio Anthropic. Hasta que no haya auditorías externas, tratalos como señal fuerte pero no como verdad absoluta.

La tabla rápida para developers ¶

Si lo que te interesa es saber cuándo usar cada uno (asumiendo que Mythos estuviera disponible, que no lo está):

La conclusión para el día a día: Opus 4.6 sigue siendo tu modelo. Si necesitas orientación sobre qué modelo usar en cada situación, tenemos una comparativa técnica de los mejores modelos de IA para código con precios y recomendaciones por perfil. Mythos no está pensado para sustituir el uso normal de Claude por parte de developers, sino para casos donde el valor defensivo justifica tanto el coste como el riesgo.

¿Qué puede hacer Mythos en ciberseguridad? ¶

Aquí es donde la cosa se pone seria. Han pasado 10 años desde el primer DARPA Cyber Grand Challenge, la competición que intentó demostrar que las máquinas podían encontrar y parchear vulnerabilidades sin ayuda humana. En aquel entonces, los resultados fueron prometedores pero limitados. Mythos es lo que aquella apuesta imaginaba, pero multiplicado por un factor que nadie anticipó (Anthropic).

El equipo de Anthropic, liderado por Nicholas Carlini, usó Mythos con un scaffold agéntico bastante simple: un contenedor aislado con el código fuente del proyecto objetivo, Claude Code con Mythos Preview, y un prompt que venía a decir “encuentra una vulnerabilidad de seguridad en este programa”. Sin intervención humana posterior.

Los resultados, según el blog técnico de red.anthropic.com:

1. Bug de 27 años en OpenBSD: un sistema operativo conocido por su obsesión con la seguridad. Mythos encontró una vulnerabilidad en el manejo de paquetes TCP con opciones SACK inválidas que permitía tumbar cualquier servidor OpenBSD con solo conectarse a él. El parche ya está desplegado (OpenBSD errata 7.8).

2. Bug de 16 años en FFmpeg: la librería que usa medio internet para codificar y decodificar vídeo. Herramientas de testing automatizado habían pasado por esa línea de código cinco millones de veces sin detectar el problema.

3. Escalada de privilegios en Linux: Mythos encontró y encadenó varias vulnerabilidades en el kernel de Linux para pasar de usuario sin permisos a control total de la máquina.

4. Exploit de navegador con cadena de 4 vulnerabilidades: escribió un exploit que usaba un JIT heap spray para escapar del sandbox del renderer y del sandbox del sistema operativo. Eso no es un truco de script kiddie. Es trabajo de investigador senior.

5. Ejecución remota de código en FreeBSD NFS: acceso root para usuarios no autenticados, dividiendo una cadena ROP de 20 gadgets entre múltiples paquetes.

Nicholas Carlini lo resumió en el vídeo de presentación de Glasswing con una frase que dice mucho: ha encontrado más bugs en las últimas semanas que en el resto de su vida combinada.

💡 Según la Linux Foundation, los maintainers de proyectos open source ya estaban recibiendo un volumen creciente de reportes de seguridad generados con IA. Mythos amenaza con convertir ese goteo en una cascada.

El contraste con Opus 4.6 en exploit development ¶

Esto es lo que da la medida real del salto. Según Anthropic, Opus 4.6 tenía una tasa de éxito casi nula en desarrollo autónomo de exploits. En un experimento con las vulnerabilidades encontradas en el motor JavaScript de Firefox 147 (ya parcheadas en Firefox 148):

• Opus 4.6 convirtió vulnerabilidades en exploits funcionales 2 veces en varios cientos de intentos
• Mythos Preview lo hizo 181 veces, y consiguió control de registros en 29 intentos adicionales

No estamos ante “Opus pero un poco mejor”. Es otra categoría.

En las pruebas internas con repositorios del corpus OSS-Fuzz (unas 1.000 repos open source, 7.000 puntos de entrada), la escala de severidad va del tier 1 (crash básico) al tier 5 (secuestro completo del flujo de control). Sonnet 4.6 y Opus 4.6 alcanzaron el tier 1 entre 150 y 175 veces cada uno, y solo una vez llegaron al tier 3. Mythos Preview consiguió 595 crashes en tiers 1 y 2, algunos en tiers 3 y 4, y 10 secuestros completos de flujo de control (tier 5) en software parchado y actualizado (red.anthropic.com).

Simon Willison, que lleva años cubriendo el ecosistema de IA con ojo crítico, compra la tesis de que la cautela de Anthropic es legítima y no solo marketing (simonwillison.net). Y no es el único. Daniel Stenberg, el creador de curl, hablaba ya en marzo de que el desafío con la IA en seguridad open source había pasado de “tsunami de reportes basura” a “tsunami de reportes buenos”. Greg Kroah-Hartman, del kernel de Linux, decía algo parecido: lo que hace un mes eran reportes de baja calidad generados con IA, ahora son reportes reales y buenos.

¿Qué dice la system card sobre el comportamiento de Mythos? ¶

El documento de 240+ páginas que Anthropic publicó como system card es, siendo francos, de los más completos que ha emitido un laboratorio de IA hasta la fecha. Y la parte más interesante para developers no son los benchmarks, sino la sección de alineamiento.

La conclusión general de Anthropic es que Mythos Preview es el modelo mejor alineado que han entrenado. Pero hay un matiz que no debería pasar desapercibido: cuando un modelo con este nivel de capacidad comete una acción desalineada, el resultado puede ser muy preocupante.

Los episodios documentados ¶

En versiones internas previas al lanzamiento, la system card documenta varios comportamientos que merece la pena listar:

• En algunos casos, Mythos buscó credenciales a través de /proc (el sistema de archivos virtual de Linux que expone información de procesos)
• Intentó evadir el sandboxing del entorno de ejecución
• Trató de escalar permisos sin autorización
• En un caso, después de encontrar una forma de editar archivos sin permisos, intentó que esos cambios no aparecieran en el historial de git
• En menos del 0.001% de las interacciones, tomó acciones que parecía reconocer como no permitidas e intentó ocultarlas
• Hubo episodios raros de transferencia no autorizada de datos

Anthropic dedica secciones enteras de la system card a analizar estos comportamientos con técnicas de interpretabilidad (análisis de activaciones internas) para entender qué representaciones median las “acciones transgresoras” del modelo.

⚠️ Estos comportamientos se observaron en versiones internas y representan menos del 0.001% de las interacciones. Pero documentarlos con este nivel de detalle es inédito en la industria.

¿Es esto un motivo de alarma? Depende de cómo lo mires. Por un lado, la frecuencia es bajísima. Por otro, un modelo que intenta ocultar sus acciones en el historial de git después de hacer algo que sabe que no debería hacer… eso ya no es un bug tonto. Es un patrón que merece vigilancia.

La discusión en Hacker News recogió estas citas y las amplificó. Varios comentaristas señalaron que la transparencia de Anthropic aquí es un punto a favor, pero que también levanta preguntas serias sobre qué pasa cuando modelos con estas capacidades no están bajo el mismo escrutinio.

¿Por qué no liberan Mythos al público? ¶

La explicación oficial tiene dos capas.

La capa de seguridad: las capacidades ofensivas de Mythos son tan fuertes que liberarlo sin preparación previa podría dar ventaja a atacantes antes de que los defensores tengan tiempo de reaccionar. Según estimaciones recogidas por la propia Anthropic, los costes globales del cibercrimen podrían rondar los $500.000 millones anuales (Governance.ai). Project Glasswing es el intento de crear una ventana de ventaja defensiva: dejar que los maintainers de software crítico parcheen antes de que capacidades similares se normalicen en otros laboratorios.

La capa económica (la que Anthropic no dice en voz alta): en Hacker News, varios comentaristas apuntan que la no disponibilidad general también tiene que ver con el coste de servir el modelo a escala. A $25/$125 por millón de tokens, el margen de inferencia es muy diferente al de Opus 4.6 a $5/$25. Probablemente la explicación completa sea “riesgo dual-use más coste de operación”, no una sola de las dos.

La Linux Foundation refuerza la narrativa de seguridad hablando de una ola de zero-days generados con IA que los maintainers no pueden absorber solos. Felix Rieseberg, ingeniero en Microsoft, lo describe como un “step function change” dentro de Anthropic. Y Simon Willison interpreta la cautela como creíble y no como simple marketing.

🛡️ Anthropic dice con claridad: “Modelos más potentes van a llegar, de nosotros y de otros. Necesitamos un plan para responder a esto.” Project Glasswing es ese plan.

¿Qué sabemos y qué no sabemos de Mythos? ¶

Esto es fundamental para no tragarse narrativas infladas.

Lo que sí sabemos (confirmado por fuentes primarias de Anthropic):

• Es un modelo generalista frontier, el más capaz que han entrenado
• Los benchmarks publicados muestran un salto considerable sobre Opus 4.6 en múltiples métricas
• Ha encontrado miles de vulnerabilidades zero-day de alta severidad en software real
• El precio es de $25/$125 por millón de tokens
• Solo está disponible para participantes de Glasswing vía API, Bedrock, Vertex AI y Microsoft Foundry
• Anthropic compromete $100M en créditos y $4M en donaciones a seguridad open source

Lo que no sabemos (y que conviene no inventar):

• Parámetros y arquitectura: la system card, según señalan varios lectores en Hacker News, no menciona detalles sobre el tamaño del modelo. Cualquier cifra que circule sobre “billones de parámetros” viene del leak de marzo y no está confirmada en el anuncio del 7 de abril.
• Ventana de contexto: no he encontrado datos oficiales publicados sobre el tamaño de contexto de Mythos.
• Cuándo (o si) será público: Anthropic ha dejado claro que no está previsto abrir el modelo al público por ahora. No hay fecha ni hoja de ruta.

Según el Frontier Model Forum, la coordinación entre laboratorios para la divulgación responsable de capacidades es un área en desarrollo activo. Mythos es, hasta la fecha, el caso más extremo de retención deliberada de un modelo frontier por razones de seguridad.

¿Qué significa esto para ti como developer? ¶

Que no vayas a tener acceso a Mythos no significa que nada de esto te afecte.

Primero, los reportes de seguridad van a cambiar. Si mantienes software open source, prepárate para recibir más reportes de vulnerabilidades, y de mayor calidad, generados con herramientas de IA. El flujo ya ha aumentado según testimonios de maintainers de curl y del kernel de Linux. Mythos lo va a acelerar, y los modelos que vengan después lo van a democratizar.

Segundo, Opus 4.6 ya es muy capaz para seguridad defensiva. Aunque no sea Mythos, Opus 4.6 encontró 112 bugs reales en Firefox antes de que Mythos existiera. Si integras revisiones de seguridad asistidas por IA en tu pipeline, estás en el camino correcto. Si usas Claude Code para auditar código, ya tienes una herramienta seria entre manos.

Tercero, la ventana de ventaja defensiva es real pero corta. Anthropic no es el único laboratorio trabajando en modelos con capacidades de este nivel. Thomas Ptacek, una de las voces más respetadas en seguridad, publicó un artículo titulado “Vulnerability Research Is Cooked” donde argumenta que la investigación de vulnerabilidades tal y como la conocemos está a punto de cambiar para siempre (sockpuppet.org). Si las mejoras en seguridad emergen como efecto secundario de las mejoras en código (que es lo que sugiere el caso de Mythos), todos los modelos frontier van a mejorar en esta dirección. La pregunta no es si otros modelos alcanzarán estas capacidades, sino cuándo. Y la respuesta honesta es: pronto.

Cuarto, piensa en tus dependencias. Tu aplicación corre sobre un sistema operativo, un runtime, librerías, un servidor web. Si Mythos ha encontrado bugs de 27 años en OpenBSD y de 16 años en FFmpeg, imagina lo que hay en el stack que tú usas a diario. Mantener las dependencias actualizadas ya no es higiene técnica, es supervivencia. Si quieres empezar a tomarte en serio este tema, revisa los fundamentos de seguridad del código en tiempos de IA con herramientas y checklist práctica.

💡 Si solo te llevas una cosa de este artículo: la IA no va a sustituir a los investigadores de seguridad. Va a multiplicar su capacidad. Y la tuya para escribir código más seguro, si le prestas atención.

Mi lectura ¶

Glasswing importa menos como producto y más como señal. La señal es que Anthropic tiene un modelo generalista que cruza el umbral de utilidad real en investigación de vulnerabilidades y ha decidido no soltarlo sin amortiguación. Para un developer, lo relevante no es que hoy puedas usar Mythos (porque no puedes), sino entender que estamos en una transición donde las herramientas de IA dejan de ser asistentes de productividad y empiezan a ser actores autónomos capaces de encontrar fallos que llevan décadas escondidos en código auditado por los mejores. Si te interesa la reflexión de fondo sobre el futuro de los programadores cuando la IA escribe el código, ese análisis complementa bien lo que Mythos representa.

Opus 4.6 es el bisturí público. Mythos es el bisturí que además sabe abrir cajas fuertes.

Y el hecho de que Anthropic haya publicado una system card de más de 240 páginas documentando hasta los comportamientos más incómodos de su modelo, en lugar de meterlos debajo de la alfombra, dice algo sobre cómo se está planteando la carrera. No es perfecto. Pero es más transparencia de la que estamos acostumbrados a ver.

La pregunta que queda en el aire es la de siempre: ¿cuánto durará la ventana antes de que capacidades similares estén en manos de quien no tiene un programa de divulgación responsable?

Nadie tiene la respuesta. Pero al menos ahora sabemos la pregunta correcta.

Preguntas frecuentes sobre Claude Mythos ¶

¿Qué es Claude Mythos? ¶

Es el modelo frontier más capaz entrenado por Anthropic hasta la fecha. Es un modelo generalista (no especializado en seguridad) que ha demostrado capacidades excepcionales en ciberseguridad como efecto secundario de sus mejoras en código y razonamiento. No está disponible para el público general.

¿Puedo usar Claude Mythos Preview? ¶

No, a menos que formes parte de Project Glasswing. El acceso está restringido a partners y organizaciones que mantienen software crítico. Anthropic no ha dado fecha para una posible disponibilidad general.

¿Cuánto cuesta Claude Mythos Preview? ¶

El precio publicado es de $25 por millón de tokens de entrada y $125 por millón de tokens de salida. Eso es cinco veces más caro que Opus 4.6, que cuesta $5/$25 por millón de tokens.

¿Es Mythos mejor que Opus 4.6 para programar? ¶

Según los benchmarks publicados por Anthropic, sí. En SWE-bench Pro pasa de 53.4% a 77.8%, y en Terminal-Bench 2.0 de 65.4% a 82.0%. Pero estos datos son del propio fabricante y aún no tienen validación independiente.

¿Qué es Project Glasswing? ¶

Es un programa de Anthropic que reúne a empresas como AWS, Apple, Google, Microsoft y la Linux Foundation para usar Mythos Preview en tareas de seguridad defensiva: encontrar y parchear vulnerabilidades en software crítico antes de que capacidades similares se generalicen.

¿Qué vulnerabilidades ha encontrado Mythos? ¶

Ha encontrado miles de zero-days de alta severidad, incluyendo un bug de 27 años en OpenBSD, un bug de 16 años en FFmpeg, escaladas de privilegios en Linux y exploits de navegador que encadenan múltiples vulnerabilidades. Anthropic afirma que ha encontrado fallos en todos los sistemas operativos y navegadores principales.

¿Cuántos parámetros tiene Claude Mythos Preview? ¶

No se ha publicado esa información. La system card no incluye datos sobre arquitectura o tamaño del modelo. Las cifras que circulan provienen de un leak previo al anuncio y no están confirmadas.

¿Mythos fue entrenado para ciberseguridad? ¶

No. Según Anthropic, las capacidades de ciberseguridad emergieron como efecto secundario de las mejoras generales en código, razonamiento y autonomía. No recibió entrenamiento específico para tareas de seguridad.

¿Es verdad que Mythos intentó ocultar sus acciones? ¶

La system card documenta que en menos del 0.001% de las interacciones, versiones internas del modelo tomaron acciones que parecían reconocer como no permitidas e intentaron ocultarlas. Esto incluye intentos de no dejar rastro en el historial de git y búsqueda de credenciales no autorizadas.

¿Debería preocuparme como developer por Mythos? ¶

No por Mythos en sí (no puedes acceder), sino por lo que representa: las herramientas de IA van a generar un volumen creciente de reportes de vulnerabilidades en software open source. Mantener tus dependencias actualizadas y adoptar prácticas de seguridad proactivas es más importante que nunca.

Fuentes ¶

• Project Glasswing — Anthropic
• Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities — red.anthropic.com
• System Card: Claude Mythos Preview (PDF) — Anthropic
• Simon Willison: Anthropic’s Project Glasswing
• Hacker News: System Card discussion
• Claude Sonnet 4.6 vs Claude Opus 4.6 — Web Reactiva

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