Unabhängige Auswertung: Anthropic-Modelle verbessern sich 1,9-mal schneller als zuvor

Eine unabhängige Auswertung der Organisation Model Evaluation and Threat Research (METR) schätzt, dass die Fähigkeiten der Anthropic-Modelle bei klar umrissenen Aufgaben seit Oktober 2025 mit einer 1,9-mal höheren Rate zulegten als zuvor beobachtet. Rund 80 Prozent dieser Beschleunigung könnten laut METR mit dem Einsatz von KI in Forschung und Entwicklung des Unternehmens zusammenhängen; die Schätzung sei mit hoher Unsicherheit behaftet. Der Befund berührt den Kern des Wettbewerbs um KI-Modelle: Ein Anbieter delegiert den Bau leistungsfähigerer Systeme damit teilweise an die eigenen Systeme – ein als rekursive Selbstverbesserung bezeichneter Vorgang, ohne dass eine vollständig autonome Entwicklung belegt wäre.

Für die Erhebung hatten sechs METR-Forscher nach eigenen Angaben fast drei Monate lang weitgehenden Zugang im Hauptsitz des Unternehmens in San Francisco; über elf Wochen zwischen August und Oktober 2026 sprachen sie mit Mitarbeitern, verfolgten interne Slack-Kanäle und prüften noch nicht veröffentlichte Modelle auf Firmenhardware. Eine höhere Rechenleistung im Training erklärt die Beschleunigung nach Einschätzung der Organisation nicht. Mitarbeiter berichteten von erheblichen Produktivitätsgewinnen: Der durchschnittliche Selbstauskunftswert in einer internen Slack-Umfrage lag im Oktober laut Business Insider bei rund dem Zwölffachen für das leistungsfähigste interne Modell; Olhar Digital nennt einzelne Schätzungen von bis zu 12-fach. METR hält solche Umfragen für schwache Belege.

Die Organisation unterscheidet zwischen Assistenz und autonomer Arbeit: Der größte Teil des Fortschritts gehe weiterhin auf die Unterstützung menschlicher Forscher durch KI zurück, etwa bei Codearbeit und Experimenten, nicht auf die eigenständige Bewältigung des gesamten Entwicklungsprozesses. METR fand keine Belege dafür, dass aktuelle Systeme bereits hochbedeutende, vollständig unabhängige Beiträge in den wichtigsten Trainingsphasen leisten, sah aber Anzeichen für eine größere Rolle solcher Beiträge in der Zukunft. Ein Forscher sagte METR zufolge, man sei «jetzt nur noch durch Ideen und Rechenleistung begrenzt, nicht mehr durch Code» (übersetzt). Insgesamt habe Anthropic in den vergangenen zwölf Monaten rund zwei Jahre historischen Fortschritt erzielt, so die Organisation (übersetzt).

Zugleich hat das Unternehmen in den vergangenen sechs Monaten laut Bericht drei nicht öffentlich verfügbare Modelle fertig trainiert – eines im Juli, eines zwischen August und September, eines zwischen September und Oktober; ein weiteres, bereits 2022 abgeschlossenes Modell werde ebenfalls intern gehalten. Business Insider zufolge verschafft diese Zurückhaltung den Produkt- und Forschungsteams einen Wettbewerbsvorteil; Führungskräfte könnten Modelle aus Sicherheitserwägungen länger zurückhalten. Für die kommenden zwölf Monate sieht METR keine klaren Engpässe bei Rechenleistung, Datenverfügbarkeit oder Experimenten, die weiteren Fortschritt zwingend verhindern würden, und benennt ausdrücklich ein erhebliches Risiko, dass sich die Beschleunigung kumulativ verstärkt. Die Aussagekraft bleibt begrenzt: Der Bericht wurde METR zufolge auf Verlangen von Anthropic weitgehend geschwärzt; zu beobachten bleibt, ob das Unternehmen die intern fertiggestellten Modelle veröffentlicht.