Anthropic verbessert seine Modelle rund doppelt so schnell wie vor einem Jahr. Das geht aus einer am Donnerstag veröffentlichten Analyse von METR hervor, der gemeinnützigen Forschungsgruppe Model Evaluation and Threat Research aus Berkeley, die Anthropic eingeladen hatte, interne Daten zu prüfen und Mitarbeitende zu interviewen.
Der Zeitpunkt ist bemerkenswert. Die Bewertung erschien wenige Tage vor dem für diesen Monat geplanten Börsengang von Anthropic — einem Angebot, das der größte IPO der Geschichte werden könnte — und mitten in der Debatte, ob die KI-Entwicklung der menschlichen Kontrolle entgleitet.
METR prüfte rund elf Wochen interner Daten von Mitte August bis Ende Oktober sowie Mitarbeiterinterviews. Das Ergebnis ist, mit Einschränkungen, deutlich: „Anthropic scheint im vergangenen Jahr auf Benchmarks so viel Fortschritt gemacht zu haben wie zwischen Oktober 2023 und Oktober 2025." Die Gruppe sah zudem die öffentliche und eine interne Fassung von Anthropics Risikobericht vom August und urteilte, die öffentliche Version „unterschätze insgesamt das Ausmaß der Beschleunigung".
Die wahrscheinliche Ursache ist die unbequeme. METR könne einen Anstieg der Trainings-Rechenleistung — historisch der Haupttreiber von Fähigkeitsgewinnen — mit Sicherheit als Erklärung ausschließen. Die beste Vermutung der Forscher: KI hilft, KI zu bauen — jene Schleife rekursiver Selbstverbesserung, zu der Anthropics Claude-Modelle laut Unternehmen zunehmend beitragen. Der Bericht fand keine Engpässe bei Rechenleistung oder Daten, und Mitarbeitende beschrieben „Lebenszeichen", dass KI bald bedeutende, vollständig autonome Beiträge zu Kernteilen des Modelltrainings leisten könnte — was derzeit noch nicht der Fall sei.
METR blieb bei den Grenzen vorsichtig. Die Verdopplung könnte vor allem für „wohlspezifizierte Aufgaben" gelten, die sich automatisch bewerten lassen, weniger für unübersichtliche Arbeit. Auch könnte Anthropic früheren Fortschritt unterschätzt und die aktuelle Zahl damit geschönt haben. Schwärzungen in den Unternehmensdaten begrenzten die Präzision der Schätzungen, und im METR-Team gab es unterschiedliche Einschätzungen.
Der politische Kontext ist schärfer als die Methodik. In einem Essay vom 12. September forderte CEO Dario Amodei die Branche auf, „das Tempo zu verlangsamen, in dem wir die Fähigkeiten von KI-Modellen verbessern", und warnte, rekursive Selbstverbesserung könne „unkontrolliert unserer Fähigkeit davonlaufen, diese Systeme zu verstehen und zu kontrollieren". Zugleich warb er dafür, externe Prüfer in den Laboren zu verankern, und nannte METR als Kandidaten. Dieser Bericht zeigt, wie diese Vereinbarung in der Praxis aussieht: ein vom Unternehmen beauftragtes Audit, das genau jene Beschleunigung findet, vor der der eigene CEO gewarnt hat.
