Founder amplified by AI · Building a fair 0%-commission vacation rental platform · Ex-CEO Sportihome (acquired 2025) · Building AI products & documenting
BOOM! Fable 5 staying on subs. I called this yesterday
Anthropic was going to concede the AI race to OpenAI if they didn’t do this
Nobody was going to use Fable 5 on API pricing. Outrageously expensive.
So people would be stuck with Opus 4.8. Opus 4.8 vs ChatGPT 5.6 has the largest gap between frontier models these 2 companies have ever had. The race would be over. Everyone would switch to ChatGPT 5.6 over night
I 100% guarantee Opus 5 is dropping the moment Fable comes off subs again to close that gap. Opus 5 will be the affordable version of Fable
Enjoy the extended super intelligence
@InfiniteReign88@claudeai Poeple don’t rush buying tokens. My prediction is they will keep it in the plan after the 12th. Why ? During this first Fable run they had the longest outage free time since month. Today as users like me speed burnt their Fable quota and fell back to Opus, guess what, outages…
La CEO de AMD, Lisa Su, acaba de acabar con la caja de IA de $4,000 de Nvidia con una lonchera de $1,499.
Subió al escenario, la sostuvo en una mano y ejecutó en vivo un modelo de 235 mil millones de parámetros. Sin centro de datos. Sin nube. Sin GPU alquilada.
El chip en su interior es algo que nadie vio venir. El Ryzen AI Max+ 395 de AMD es el primer silicio x86 donde la CPU y la GPU comparten los mismos 128 GB de memoria. Ese solo truco permite que un escritorio ejecute modelos que antes necesitaban un rack de servidores.
De esos 128 GB, Linux le da al GPU 110 GB para jugar. Para contextualizar, una RTX 5090 te da 32 GB. Una 4090 te da 24. Esta caja te da más del triple que cualquiera de ellas, en un chasis del tamaño de un libro de bolsillo grueso.
El benchmark que rompió la sala: este chip superó a una Nvidia RTX 5080 por más de 3x en inferencia de DeepSeek R1. Una lonchera de $1,499 superando a una tarjeta gráfica discreta de $1,000 en una carga de trabajo real de IA. Nvidia pasó una década convenciendo al mundo de que necesitabas su hardware para IA seria. AMD acaba de poner eso en un escritorio por la mitad del precio.
Aquí está lo que nadie te está diciendo. Un usuario intensivo de IA ahora paga $200 por Claude Code Max, $200 por ChatGPT Pro, $20 por Cursor, $20 por Gemini. Eso son $5,280 al año saliendo de tu cuenta. La caja se paga sola en 9 meses y luego corre gratis por el resto de su vida.
Instala Ollama. Descarga Qwen3 235B. Apunta Claude Code a localhost. La misma interfaz que ya usas, excepto que ahora nada sale de tu máquina, nada cuesta por solicitud y ninguna empresa limita tu uso a las 3 de la mañana cuando por fin tienes tiempo para construir.
Este es el momento en que todas las suscripciones de IA se vuelven opcionales. Los abogados dejan de temer fugas de OpenAI. Los desarrolladores dejan de mirar el medidor de tokens. Los fundadores dejan de alquilar H100s para prototipos que nunca se envían porque la factura los asustó.
Las primeras mil personas en descifrar esto poseerán los próximos dos años de consultoría de IA privada.
This is your wakeup call.
Anthropic just took down Fable 5. It's over.
Here's the thing tho: no company or government will EVER be able to take away your local models.
There are Opus level models you can run right now on your home GPUs, and nobody can ever stop you from using them
This is only the beginning of events like this. Day 1. More government overreach will happen. This will only keep happening more and more as models get closer to AGI
Become sovereign. Buy your own compute. Before even that becomes illegal
@gregisenberg Coding the website of my new project. But took me about 3 weeks of tuning to turn him from a digital pet to a CEO with real brain, muscles, nerve system. At some point I thought I’d never make it. 😭
@bc1beat In my Internal OS test the cheapest pipeline with Qwen 3.5 flash introduced more risk, while Opus 4.6 over-distilled and captured unnecessary facts/memory entries. Sonnet 4.6 ended up being the best balance of cost, reliability, and memory discipline. @openclaw
@bc1beat I separate execution layers from cognition layers. Cheap routing works well for watchers, cleanup, and triage. Memory, distillation, snapshots, and handoffs need a more stable model path.
@katexbt@steipete@openclaw Any time you can invest in this it good time. Just start building even with baby steps. It will become addictive and you will soon be doing way more that 1h/day hahaha trust me. But build get your hands dirty and block of the noise on X.