Anthropic三个内部模型曝光：Model 4反超Opus5.5约3.9分

第三方评估机构METR在新报告里披露，这三个模型分别于今年7月、8-9月、9-10月完成训练。

最强的是Model 4，它在Anthropic的综合能力指数AECI上已经压过Opus5.5。

Anthropic联合创始人Sam McCandlish也对此作出回应。他认可报告中的多项判断：AI确实在加快Anthropic的研发，但具体加快了多少，很难精确衡量。

（原来A社创始人里也有个Sam。）

此外，Sam承认这份公开报告删去了大量信息。他清楚这会让外界更难核验METR的分析，但在他看来，披露研发提速背后的细节，既牵涉商业敏感信息，也可能给其他公司送上一份「加速路线图」。

这三个内部模型究竟是什么来头？它们之间的能力差距又有多大？METR报告给出的AECI曲线，提供了一个直观参照。

AECI是Anthropic版本的Epoch能力指数，把多项内部、外部基准的成绩综合在一起，用来观察模型能力随时间的变化。

△Anthropic模型的AECI得分走势，橙色圆点代表内部模型，绿色圆点代表公开模型

图中显示，Model 2的得分与Opus5.5接近，Model 3和Model 4则更高。

其中Model 4的AECI达到178.6，是这组模型里得分最高的，比Opus5.5高出约3.9分。

这3.9分是什么水平？按Anthropic以往的能力提升速度折算，大约相当于3个月的进步。

而Opus 5.5发布至今，才过去一个半月。

从整体趋势看，METR估计自2025年10月以来，Anthropic模型AECI得分的增长速度约为此前的1.9倍，几乎翻了一倍。

Model 4还有一项表现：纳入其AECI评估的15项基准，成绩全部超过50%。

对比来看，大约九个月前的Opus4.6，有不少基准的成绩还没到50%。

△图中高亮曲线对应纳入Model 4评估的15项基准，这些成绩全都高于50%

这个进步速度确实够快。

也正因如此，METR开始发愁：能真正考住这些模型的高难度测试快要不够用，往后要衡量模型能力会越来越难。

不过这种担心其实有点多余。benchmark被刷爆如今太常见了，发愁的不止METR一家。

Anthropic这边，联合创始人Sam McCandlish也出来作了回应。

他对METR报告里的多项判断表示认同：AI确实在加快Anthropic的研发，但加快的幅度究竟有多大，很难精确算出来。

据Sam介绍，Anthropic给METR提供了未发布模型的基准成绩、模型进展估算，还安排研究人员与评估者交流，让对方独立得出结论。

他同时承认，这份报告里被Anthropic删掉了大量信息，外界要核验METR的分析因此变得更难。

他还透露，接下来几周Anthropic会发布自家的进展分析。

这份分析将交代内部AI研发的速度、公司相对其负责任扩展政策处在什么位置，以及打算新增哪些安全措施。

Claude自进化之后，下一代模型来得更快了

Claude已经开始帮着造自己的下一代了。

今年9月，Anthropic公开过一组数字：

截至8月，在人的监督下，Claude已经主导了26%的模型研发工作；半年前，这一比例还不到1%。

最新公开的这份METR报告还收录了多位Anthropic研究员的访谈摘录，讲的是AI怎样改变了他们的研发方式。

一位受访研究员说，从冒出想法到跑完实验，时间省了大约80%。

在他的体会里，写代码已不再是主要瓶颈，真正拖住进度的是想法和算力。

另有研究员提到，有了Claude和Agent工具，团队能并行试更多思路，甚至挖出过去根本不会花精力去碰的方向。

这些说法指向同一点：Claude让研究员更快把想法变成实验，研发团队也由此能多试几套方案。

照这条路走下去，更强的模型又可能变成下一轮研发的帮手，继续推着后续模型往前走。

METR也偏向于认为，Anthropic眼下研发提速的大部分，来自AI的广泛使用。

但它同时强调，现阶段的加速主要靠AI辅助人类研究员，完全自主的AI研发还没成为整体进步的主要来源。

今年9月，Dario还专门写了一篇文章，呼吁大家集体减速：

"我们必须放慢提升AI模型能力的速度。"Dario在文中写道。

在他看来，今年夏天前后起，AI的进步明显提速，关键推手就是AI正越来越多地参与到下一代AI的开发当中。Dario大概也是在内部看到了某些迹象，才会这么说。

他同时担心，这个过程会快到超出人类理解和控制这些系统的能力。

问题是，"嘴上喊刹车，脚上踩油门"向来是A社的老套路。内部模型一个接一个曝光，看不出半点要减速的样子。

Dario对安全的重视是出了名的。《纽约时报》近期一篇文章也提到，对AI风险的担忧，恰恰是他力争技术领先的动力所在。

他认定AI可能带来极大风险，所以想抢在那些不重视人类安全的人前头把技术做出来，再交到自己信得过的人手里。

按他的设想：训练照旧继续，但公司得给对齐、防护和第三方评估留足时间。

接下来就看A社一边猛发新模型，一边在安全上到底肯下多少功夫了。