METR: прогресс Anthropic ускорился вдвое — и это не разовый скачок

Два года прогресса за один. Ровно столько, по оценке независимой лаборатории METR, Anthropic прошла за последние двенадцать месяцев: компания сделала на бенчмарках столько же, сколько раньше успевала с октября 2023-го по октябрь 2025-го — от Claude 2.1 до Sonnet 4.5. И главное в этом выводе не сама цифра, а её природа. Данные говорят, что это не разовый рывок удачного поколения моделей, а устойчивое изменение наклона кривой — темп прогресса вырос и не собирается возвращаться к старому.

Беспрецедентный доступ

С 12 августа по 29 октября 2026 года сотрудники METR работали внутри Anthropic с доступом, которого независимые оценщики фронтир-лабораторий ещё не получали: внутренние метрики претрейна и RL, данные о затратах компьюта, интервью и опросы исследователей, результаты невыпущенных моделей. Итоговый отчёт вышел 5 ноября и мгновенно стал одним из главных обсуждений в r/singularity.

Центральная метрика — сводный индекс возможностей AECI, посчитанный по 15 бенчмаркам. До октября 2025 года модели Anthropic прибавляли около 15 пунктов AECI в год. После — около 29. Ускорение в 1,9 раза с доверительным интервалом от 1,5 до 2,8. Это даже больше, чем 1,7x, которые сама Anthropic указывала в системной карте Haiku 5.5, — у METR в выборке появились данные по новым невыпущенным моделям.

Самая горячая из них — внутренняя Model 4, обученная в сентябре–октябре 2026 года. Её результат — 178,6 пункта AECI. Для масштаба: этот отрыв от публичных моделей сопоставим почти с 90% всего скачка от Opus 4.6 к Mythos 5.

Скачок или излом тренда

Методологическое ядро отчёта — проверка двух конкурирующих гипотез. Первая: в районе Mythos Preview случился разовый скачок возможностей, после которого рост вернулся к прежнему темпу. Вторая: сам наклон кривой изменился навсегда.

METR построила оба варианта аппроксимации только по данным до Mythos 5, а затем проверила их на отложенных, более поздних моделях. «Изломанная» кривая с новым наклоном промахнулась в среднем на 1,9 пункта AECI, модель разового скачка — на 3,9. В бутстрап-прогонах излом побеждает в 81% случаев. Не разгромный счёт, но данные отчётливо предпочитают мир, в котором ускорился сам темп, а не случилась одна удачная модель.

Отдельно METR проверила очевидное объяснение — может, Anthropic просто стала быстрее наращивать компьют? Нет: оценщики прямо пишут, что уверены — ускорение не вызвано ускорением масштабирования обучающих вычислений.

Откуда тогда ускорение

Остаётся вариант, от которого индустрия одновременно в восторге и в тревоге: ИИ ускоряет разработку ИИ. METR осторожна в формулировках — «большая часть сегодняшнего ускорения, вероятно, объясняется масштабным использованием ИИ в R&D, хотя неопределённость значительна». Интервью и опросы сотрудников согласуются с удвоением темпа за счёт ИИ-ассистентов: исследователи Anthropic описывают драматичный прирост продуктивности, хотя такие самоотчёты сложно интерпретировать.

Пока речь идёт в основном об ИИ-ассистировании, а не о полностью автономном вкладе моделей в исследования. Но METR отмечает признаки того, что автономная часть скоро вырастет. И ещё одна деталь, которую комьюнити разобрало на цитаты: оценщики не нашли значимых узких мест — ни в алгоритмическом прогрессе, ни в обучающем и экспериментальном компьюте, ни в данных, — которые остановили бы рост возможностей в ближайшие 12 месяцев.

Это первое количественное, проверенное на отложенных данных свидетельство петли самоулучшения в действии — того самого сценария, вокруг которого годами строились теоретические споры. Реакция r/singularity разложилась на два полюса: от «я знал, что они готовят что-то большое» до «пора планировать безработицу».

Model 4 и проспект IPO

Интригу добавляет контекст: Anthropic сейчас выходит на биржу, и существование мощной невыпущенной модели компания признаёт в документах к IPO. Этот фрагмент проспекта разошёлся по Reddit отдельным постом — «у Anthropic есть мощная новая модель, которую она не выпустила». Зачем держать такую модель в столе? Варианты от прозаичных (доводка безопасности, подготовка инфраструктуры) до стратегических — например, использовать её прежде всего внутри, для того самого ускорения R&D.

METR, к слову, сама указывает на ограничение своей работы: публика не может проверить исходные данные — слишком многое закрыто коммерческой тайной. Названия конкретных бенчмарков в отчёте отредактированы, и читателю приходится полагаться на суждение METR в большей степени, чем хотелось бы самой METR.

Оговорки

Отчёт честно перечисляет слабые места. AECI чувствителен к предположениям о сложности бенчмарков: три из 15 тестов показали «плоские» кривые насыщения, и без них счёт Model 4 даже подрастает — до 179,7. Окно отложенной проверки короткое, всего несколько моделей. А атрибуция ускорения именно ИИ-ассистированной разработке — это интерпретация поверх кривой, а не прямое измерение.

И всё же сам факт, что фронтир-лаборатория пустила внешних оценщиков к внутренним данным такого уровня, — прецедент. До сих пор споры о рекурсивном самоулучшении велись на графиках из публичных релизов, где каждая точка — продукт маркетинговых решений о том, что и когда выпускать. METR впервые увидела кривую целиком, вместе с невыпущенными моделями.

Что это меняет

Если ускорение реально, следствия просчитываются быстро. Поколения моделей будут сменяться чаще, а разрывы между ними — расти. Ценность инфраструктуры независимой оценки вроде METR резко повышается: изломы тренда нужно ловить рано. И самое неприятное для открытой экосистемы: если кривую гнёт не компьют, а замкнутый цикл «модель помогает делать следующую модель», то главный ров закрытых лабораторий — не кластеры, а сам исследовательский процесс. Догонять придётся не железо, а петлю.