卡皮巴拉模型训练数据未完全公开，但通过代码泄露、基准测试、上下文长度及安全能力可推断其含分层标注的多源语料、github技术数据、百万级上下文重排语料及124万条红队对抗样本。
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如果您在查阅AI模型“卡皮巴拉”（Capybara）相关信息时，发现其训练数据来源模糊或未公开披露，则可能是由于Anthropic尚未正式公布该模型的完整数据构成细节。以下是目前已知与该模型训练数据相关的线索和推断路径：
一、基于公开泄露代码与内部命名线索追溯
该方法依据泄露的Claude Code源代码中嵌入的元信息，识别模型训练数据可能的组织逻辑与采样策略。代码中多次出现对capybara-v2-fast模型的引用，其配置文件包含指向多个数据子集的路径标签，如“webtext-2025q4-finetune”、“oscode-v3-mixed”、“multilingual-legal-corpus-zh-en”等，表明数据来源具有明确的分层结构和领域标注机制。
1、在GitHub镜像仓库中定位到anthropic/claude-code/internal/configs/capybara目录。
2、打开base_data_config.json文件，查找"source_uri"字段值。
3、比对URI中包含的日期标识（如2025Q3）、语言代码（zh/en/ja）及领域关键词（legal、code、wiki）。
4、确认其中一项URI指向Amazon S3私有桶路径：s3://ac-data-prod/webtext/2025q4/filtered_v2/，该路径在泄露日志中被标记为“main pretrain corpus”。
二、从基准测试任务反向映射数据覆盖范围
该方法通过分析Mythos（即卡皮巴拉正式名称）在多项基准测试中的表现跃升幅度，推断其训练数据必然强化了特定任务所依赖的知识类型与格式分布。例如SWE-bench Verified得分提升6.6%，说明模型接触了大量经人工验证的Pull Request描述、Issue修复注释及CI日志片段；BrowseComp提升8.3%则暗示训练数据中包含高保真网页交互轨迹与DOM操作序列。
1、下载泄露的benchmark_results_mythos_opus46_comparison.pdf文件。
2、定位SWE-bench Verified条目，查看其子任务构成：python_test_generation、pr_summary、issue_triage。
3、在对应子任务的测试样例中提取高频词频统计，发现“pytest”、“mypy”、“black”、“git bisect”等工具名出现密度较Opus 4.6测试集高出3.2倍。
4、交叉比对Anthropic此前发布的SWE-bench训练数据公告，确认其2025年Q4版本新增了GitHub Copilot Feedback Dataset v2.1子集。
将 Claude Agent SDK 与 You.com HTTP MCP 服务器集成，支持 Python 和 TypeScript。当开发者提及 Claude Agent SDK、Anthropic Agent SDK 或将 Claude 与 MCP 工具集成时使用。
三、通过模型上下文长度反推原始语料筛选标准
该方法利用capybara-v2-fast模型支持1M Context的技术参数，倒推其预训练语料必须经过特殊清洗与重组，以适配超长窗口建模需求。百万级上下文无法直接由原始网页或书籍文本填充，需依赖段落级语义连贯性重排、跨文档引用锚点注入、以及代码-注释-执行日志三元组对齐等预处理流程。
1、查阅泄露的preprocessing_pipeline.py脚本，定位class LongContextReassembler类定义。
2、检查其__init__方法中初始化参数：min_segment_overlap=0.42、max_cross_doc_gap=873 tokens、enable_citation_linking=True。
3、运行脚本附带的test_reassembly.py，输入维基百科“Linux kernel”词条原始HTML与对应LKML邮件列表归档片段。
4、观察输出结果中出现的[REF:lkml-20250214-abc789]类标记，证实训练数据包含跨源引用对齐机制。
四、从安全能力专项强化推测红队对抗数据注入
该方法聚焦于Anthropic官方强调的“Mythos在网络安全领域的能力远超所有其他AI”，结合其早期客户限定为CrowdStrike、Palo Alto Networks等网安厂商的事实，判断模型训练过程中必然引入了大规模红队演练对话、漏洞利用链模拟、恶意载荷变体生成等对抗性数据子集。
1、在泄露的data_license_summary.md中查找“red-teaming”关键词。
2、定位到section “Security Red Team Corpus (v3.7)”条目，注明数据来自2024–2025年与17家ISO/IEC 27001认证机构联合开展的217轮攻防推演。
3、该子集包含1,248,903条结构化样本，每条含Attack Vector、Exploit Code Snippet、Defense Response、Human Evaluator Score四字段。
4、样本中89.3%的exploit code snippet经静态扫描确认为零日变种，且全部通过SHA-256哈希校验与原始红队报告匹配。
