METR 评估：AI 使 Anthropic 研发速度翻倍
图片来源：The Verge AI
独立评估机构 METR 于 11 月 5 日发布报告称，Anthropic 正在用 AI 加速自身的 AI 研发，模型能力进步速度约为一年前的两倍。据 The Verge 11 月 7 日报道，这份报告的关键证据被大量删减，公开版本让外界几乎只能依赖 METR 自己的判断。
一年走完两年的路
这份约 100 页的报告来自一次罕见的高权限评估：2026 年 8 月 12 日至 10 月 29 日，METR 投入约 2.5 个全职人力（FTE），在 Anthropic 内部开展了为期十一周以上的独立评估，查阅了预训练、强化学习、各环节训练算力指标与内部模型的基准分数。METR 未向 Anthropic 收取费用，后者仅提供免费的模型调用额度。
核心结论落在一条曲线上：以 Anthropic 定制的 Epoch Capabilities Index（AECI）衡量，自 2025 年 10 月以来，其模型基准分数的增速从每年约 15 分升至约 29 分，为历史速率的 1.9 倍，95% 置信区间 1.5 至 2.8 倍。换句话说，Anthropic 过去一年的进步，大致相当于此前从 Claude 2.1 到 Sonnet 4.5 两年走完的路。METR 强调其中的不确定性：真实值落在 1.3 倍到 3 倍之间，都不会令团队意外。11 月 6 日，Hacker News · AI 以「METR 评估：Anthropic 模型能力进步速度约翻倍」为题报道了这份高权限评估。
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八成加速来自 AI 之手
METR 首先排除了一种解释：训练算力的扩张并没有同步加速。在其主观估计中，当前约八成的加速来自 AI 参与研发本身，且 AI 的贡献占比随时间上升。
证据链有两条。其一，员工自报数据：Anthropic 在 Slack 投票中让员工估计最新模型带来的提效，数字从 2025 年 1 月 Claude 3.7 Sonnet 时期的约 1.2 倍，涨到 2026 年 10 月内部 Model 4 的约 12 倍。其二，对研究人员的逐一面访，估计集中在 2 倍上下。METR 同时指出，AI 尚不能在训练管线最关键的环节做出完全自主的贡献，研究人员只观察到「初步迹象」，完全自主的贡献可能很快到来。
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被删减的证据
真正引发争议的是报告的完整度。按协议，Anthropic 对报告中所有非公开信息拥有单方面删改权，并且动用了这项权利。METR 在报告开头写道：Anthropic 删去了其中最具信息量的大部分证据。
「旨在移除可能加速其他 AI 开发者的机密信息」——Anthropic 对删改的说明，转引自 METR 报告
结果是，各研发环节的详细加速估计、算力与数据及算法进步的细分归因，均未公开。The Verge 在报道中将此视为核心问题：公众面对的是删减后的文本，而非完整的证据。
没有瓶颈的加速
METR 未发现未来 12 个月内会在算法进步、训练算力、实验算力或数据上出现明显瓶颈。真正的风险在于复合加速：更强的模型造出更强的模型，加速度可能继续抬升。Anthropic 自己也把 AI 研发加速列为其《负责任扩展政策》中的关键风险指标。
工具开始改进工具，速度不再由人直接决定；人剩下的角色，是掌舵。