Anthropic schafft bei klar überprüfbaren KI-Aufgaben inzwischen ungefähr zwei Jahre Fortschritt in einem Jahr. Die Prüforganisation METR führt einen Großteil der aktuellen Beschleunigung auf den KI-Einsatz in der Forschung zurück und hat dafür auch Daten unveröffentlichter Modelle wie »Model 4« ausgewertet.
Unveröffentlichte Modelle verändern das Bild
Der Bericht vom 5. November beziffert das gestiegene Fortschrittstempo seit Oktober 2025 auf das 1,9-Fache. METR analysierte von Anthropic bereitgestellte Benchmark-Daten. Grundlage ist AECI, ein Index aus mehreren Benchmarks.
Quelle: Metre
Anthropics Dokumentation zu Haiku 5.5 hatte noch das 1,7-Fache genannt. Den Unterschied erklären vor allem neuere interne Modelle. Dazu gehören »Model 2«, »Model 3« und »Model 4«, dessen Training im September oder Oktober 2026 endete und das im Oktober intern verfügbar war.
»Model 4« erreicht auf allen 15 berücksichtigten Benchmarks mehr als 50%. Damit werden anspruchsvollere Tests für die weitere Fortschrittsmessung wichtiger.
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KI beschleunigt die Entwicklung weiterer KI
Das Team schätzt, dass ungefähr 80% der aktuellen Beschleunigung auf KI zurückgehen. Ein beschleunigtes Wachstum rein durch mehr KI-Rechenleistung schließt es als Erklärung aus.
In informellen Slack-Umfragen schätzten Mitarbeiter ihren persönlichen Produktivitätsgewinn mit dem stärksten internen Modell im Oktober auf durchschnittlich ungefähr das Zwölffache.
Bisher entsteht der Nutzen vor allem durch KI-Unterstützung menschlicher Forscher. Sie können mehr Ideen ausprobieren und Experimente schneller umsetzen. Für bedeutende, vollständig autonome Beiträge zu zentralen Trainingsschritten gibt es erste Anzeichen.
Keine erkennbare Bremse für die nächsten zwölf Monate
Die Prüfer fanden keine überzeugenden Hinweise auf Engpässe bei Daten, Rechenleistung oder den Trainingsverfahren, die den Fortschritt im kommenden Jahr deutlich bremsen würden.
Daraus ergibt sich das Risiko einer weiteren Beschleunigung. Bessere Modelle könnten Forschern helfen, die nächste Modellgeneration noch schneller zu entwickeln.
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Anthropic hält zentrale Belege zurück
Anthropic ließ den Großteil jener Belege schwärzen, die METR für seine Risikoeinschätzung besonders aufschlussreich fand. Darunter fallen Details zu Trainingsverfahren, zum KI-Anteil und zu Prognosen für künftige Modelle. Als Grund nennt das Unternehmen vertrauliche Informationen, die Konkurrenten bei der Entwicklung helfen könnten.
Der öffentliche Bericht erlaubt deshalb nur einen begrenzten Einblick.
Quelle: Metre
