METR hat elf Wochen in Anthropics Innenleben verbracht und am 5. November das Ergebnis veröffentlicht. Vom 12. August bis zum 29. Oktober durfte die Non-Profit-Organisation aus Berkeley nachsehen, wie schnell Anthropic seine Modelle besser macht und wie viel davon die Modelle selbst erledigen.
Die Antwort: Stand Oktober 2026 verbessert Anthropic die Fähigkeiten seiner Modelle bei klar umschriebenen Aufgaben etwa doppelt so schnell wie zwischen März 2024 und Oktober 2025. METR schreibt die Zahl selbst mit großer Unsicherheit hin. 1,3-fach oder 3-fach würde die Organisation nicht überraschen.
Was METR zu sehen bekam
Anthropic hat Zugang gegeben, den es vorher nicht gegeben hat: Messwerte aus dem Pretraining, Messwerte aus dem Reinforcement Learning, Rechenbudgets je Domäne, Benchmark-Ergebnisse interner Modelle, eigene Analysen zum Tempogewinn durch KI, Prognosen für ein künftiges Modell, dazu Interviews mit Beteiligten.
Die härteste Zahl kommt aus AECI, Anthropics Fassung des Epoch Capabilities Index. Seit Oktober 2025 wächst der Benchmark-Wert dort mit 1,9-fachem Tempo, 95-Prozent-Intervall 1,5 bis 2,8. Im vergangenen Jahr hat Anthropic damit etwa zwei Jahre der bisherigen Kurve zurückgelegt.
Dass es am Rechenaufwand liegt, schließt METR aus. Das Wachstum des Trainings-Computes hat sich nicht beschleunigt. Rund 80 Prozent der heutigen Beschleunigung ordnet die Organisation der KI selbst zu, nach Interviews, Umfragen und mehreren Beweislinien, mit erheblicher Unsicherheit. Die Arbeit läuft dabei noch überwiegend als Assistenz und nicht als eigenständiger Beitrag. Anzeichen, dass sich das bald verschiebt, sieht METR aber.
Bremsen hat die Prüfung keine gefunden. Weder bei Algorithmen noch bei Trainings- oder Experiment-Rechenleistung noch bei Daten erkennt METR in den nächsten zwölf Monaten eine Grenze, die weiteres Wachstum stoppen würde. Dazu steht im Bericht, dass sich dieses Bild im Verlauf der Prüfung mehrfach geändert hat.
Die wichtigsten Belege darf man nicht lesen
Anthropic hatte das Recht, nicht öffentliche Angaben aus dem Beitrag zu streichen, METR das Recht, diese Streichungen zu benennen. Beide haben davon Gebrauch gemacht. Die Schlussfolgerungen zum Risiko stehen frei im Text. Von den Belegen, die METR dafür am aussagekräftigsten fand, ist die Mehrheit geschwärzt. Anthropic begründet das damit, Vertrauliches zu entfernen, das andere KI-Entwickler beschleunigen könnte.
METR hält selbst fest, was daraus folgt: Der Bericht erreicht keine „Transparenz über die Belege“. Die Öffentlichkeit muss dem Urteil von METR deutlich stärker vertrauen, als es bei Fragen dieses Gewichts wünschenswert wäre.
Das Timing ist der eigentliche Befund
Die Prüfung lief genau in dem Zeitraum, in dem Dario Amodei die Branche aufgefordert hat, langsamer zu machen. Sein Essay vom 12. September verlangte, „das Tempo zu verlangsamen, mit dem wir die Fähigkeiten von KI-Modellen verbessern“. Im selben Quartal hat sein Unternehmen dieses Tempo verdoppelt.
Zum Bericht hat sich Anthropic zunächst nicht geäußert. Dass die Zahlen überhaupt öffentlich sind, ist mehr, als andere Häuser zulassen, und es ist genau die Hälfte, die sich nicht nachprüfen lässt.