Клод скорость эволюции удвоилась, 80% прироста пришло от AI

Редактор｜Цзэ Нань

Искусственный интеллект помогает ускорить разработку следующего поколения ИИ, и теперь у нас есть конкретные цифры.

5 ноября третья сторона, METR, опубликовала отчет о компании Anthropic, в котором говорится, что прогресс в базовых возможностях компании за последний год примерно соответствует прогрессу за предыдущие два года.

С 12 августа по 29 октября эта организация потратила около 11 недель, чтобы изучить внутренние данные Anthropic, включая результаты моделей, вычислительные мощности для обучения и эффективность разработки, а также провела интервью с исследователями.

Их анализ использовал интегрированный показатель возможностей Anthropic AECI. Данные показывают, что с октября 2025 года скорость прогресса больших моделей по этому показателю составляет примерно 1,9 раза больше, чем ранее, с 95% доверительным интервалом от 1,5 до 2,8 раз.

С 7 октября 2025 года этот показатель увеличился с примерно 15 баллов в год до примерно 29 баллов в год, что соответствует прогрессу, который ранее занимал около двух лет, и примерно соответствует уровням Claude 2.1 до Sonnet 4.5. В своем предыдущем отчете о рисках Anthropic предполагала, что Mythos Preview был однократным скачком, после чего произойдет возвращение к прежним тенденциям, однако теперь появились новые модели, и новый наклон продолжает сохраняться.

Смотрим на всю отрасль, ускорение передовых моделей составляет всего 1,4 раза.

Что более важно, METR уверена, что это ускорение не связано с ростом масштабов вычислительных мощностей для обучения ИИ. Основная причина прогресса возможностей ИИ заключается в помощи самого ИИ.

В интервью часто упоминалось, что исследователи наконец могут попробовать больше идей.

Ранее один эксперимент мог занять один-два дня, время и вычислительные затраты были непреодолимыми, многие идеи откладывались, так и не успев быть проверенными. Теперь исследователи могут передать несколько идей Агенту и посмотреть, какие из них стоит развивать дальше.

Один из исследователей описал, что теперь его работа в основном ограничена идеями и вычислительными мощностями, код больше не является узким местом. Другие считают, что после использования Claude они как будто получили в помощь аспиранта и докторанта для продвижения проекта. Эксперименты и реализации стали дешевле, что делает исследователей более готовыми к экспериментам, и многие изначально считавшиеся не стоящими усилий небольшие эксперименты теперь имеют шанс стать новыми направлениями исследований.

Отчет METR также раскрыл часть внутренних достижений, которые ранее были недоступны для внешнего наблюдения. Их анализ включал три модели Anthropic, которые еще не были опубликованы, обозначенные как Model 2, Model 3 и Model 4. Они были обучены с июля по октябрь этого года.

На данный момент самой мощной является Model 4 (некоторые предполагают, что это Claude 6), которая уже превысила 90% по многим распространенным показателям. Сотрудники Anthropic в октябре провели субъективную оценку, голосуя за то, что она увеличила эффективность их работы примерно в 12 раз.

Эти модели еще не были выпущены и даже не обязательно станут публичными продуктами, но их существование напоминает внешнему миру, что просто смотреть на презентации и публичные рейтинги может быть недостаточно для полного понимания того, что происходит внутри крупных ИИ-компаний. С начала 2025 года примерно 1 раз, до Opus 4.5 примерно 2.5 раз, Mythos 5 примерно 5 раз, и Model 4 скачком до 12 раз, экспоненциальная подгонка составляет 3.9 раз в год.

METR оценивает, что по состоянию на октябрь этого года около 80% текущего ускорения исследований ИИ, вероятно, связано с ИИ. Остальные 20% составляют не-ИИ факторы, детали которых Anthropic не разрешает раскрывать.

Так может ли ИИ уже самостоятельно разрабатывать свое следующее поколение?

На данный момент существует разрыв до полной рекурсивной самосовершенствования (RSI) ИИ, способного самостоятельно разрабатывать следующие модели. Исследователи Anthropic считают, что в самой важной части обучения моделей ИИ еще не сделал значительного и полностью автономного вклада, и текущие основные выгоды все еще исходят от помощи ИИ в разработке человеком.

Но исследователи Anthropic уже описали значительный автономный вклад ИИ как «признаки жизни» (signs of life), и была проведена количественная оценка доли задач, выполненных ИИ по сравнению с человеком, но данные были удалены Anthropic.

Пока более мощные модели могут помочь исследователям быстрее разрабатывать следующее поколение, процесс обратной связи может продолжать усиливаться. Насколько далеко может зайти путь RSI, зависит от еще не автоматизированных этапов и от того, смогут ли ресурсы, такие как вычислительные мощности, успевать за этим.

Что касается прогнозов на ближайшее будущее, METR не видит явных узких мест, которые могут остановить быстрый прогресс в течение следующих 12 месяцев, но также признает, что с увеличением информации они многократно меняли свои оценки, и сейчас уверенность ограничена.

Кроме того, хотя Anthropic позволила третьей стороне METR провести внутреннее расследование, текущий отчет на 100 страницах был значительно сокращен. Наиболее убедительные доказательства в основном были удалены самой Anthropic.

Сопутствующий обзор, опубликованный в тот же день, также продемонстрировал разногласия между сторонами в формулировке рисков: Anthropic описала один из ведущих показателей как скорость прогресса «менее чем в два раза», в то время как METR, основываясь на своих внутренних данных, подсчитала примерно 1,97 раза и считает, что более точная формулировка должна быть «примерно в два раза». Удвоенное ускорение связано с ранним порогом предупреждения Anthropic.

METR считает, что нельзя исключать возможность того, что к 15 июля был преодолен соответствующий порог, но большинство исследователей все еще склоняются к тому, что на тот момент он не был преодолен. Обе стороны также считают, что в то время прямой катастрофический риск, связанный с соответствующими моделями, был низким.

По мере того как скорость участия моделей в разработке возрастает, вопрос о том, смогут ли люди своевременно увидеть изменения и сможет ли компания в полной мере раскрыть неопределенности, становится важным вопросом, на который необходимо ответить до прихода следующего поколения ИИ.

Ссылки для справки:

https://metr.org/blog/2026-11-05-anthropic-ai-rd-acceleration-assessment/#executive-summary

https://x.com/METR_Evals/status/2118412183860351084

© КОНЕЦ