La velocidad de evolución de Claude se ha duplicado, el 80% del incremento proviene de la IA

Editor｜Zenan

La IA ayuda a acelerar el desarrollo de la próxima generación de IA, y finalmente hay cifras concretas.

El 5 de noviembre, la agencia de evaluación externa METR publicó un informe de investigación sobre Anthropic, indicando que los avances en las capacidades de referencia de la empresa en el último año son equivalentes a los progresos de los dos años anteriores.

Desde el 12 de agosto hasta el 29 de octubre, esta agencia pasó aproximadamente 11 semanas revisando internamente los resultados de los modelos de Anthropic, la potencia de cálculo de entrenamiento, la eficiencia de desarrollo, entre otros datos, y entrevistando a investigadores.

Su análisis utilizó el Índice de Capacidades Combinadas AECI de Anthropic. Los datos muestran que, desde octubre de 2025, la velocidad de progreso de los grandes modelos en este índice es aproximadamente 1.9 veces más rápida que antes, con un intervalo de confianza del 95% de 1.5 a 2.8 veces.

Desde el 7 de octubre de 2025, esta puntuación saltó de aproximadamente 15 puntos/año a aproximadamente 29 puntos/año, completando en un año lo que antes tomaba alrededor de dos años, con un nivel comparable a Claude 2.1 y Sonnet 4.5. El informe de riesgos de Anthropic había supuesto anteriormente que Mythos Preview era un salto único, después del cual volvería a la tendencia original; sin embargo, ahora han aparecido nuevos modelos y la nueva pendiente sigue en aumento.

En toda la industria, la aceleración de los modelos de vanguardia es solo de 1.4 veces.

Lo más crucial es que METR está bastante seguro de que esta aceleración no proviene del aumento en la escala de potencia de cálculo para entrenar IA. La principal razón del progreso en la capacidad de IA proviene de la ayuda de la IA misma.

En las entrevistas, un fenómeno recurrente es que los investigadores finalmente pueden probar más ideas.

En el pasado, un experimento podría llevar uno o dos días para realizarse, y el tiempo y el costo computacional eran insuperables; muchas ideas se dejaban de lado antes de ser verificadas. Hoy en día, los investigadores pueden presentar múltiples ideas a un Agente y ver cuáles valen la pena seguir.

Un investigador describió que ahora su trabajo está principalmente limitado por ideas y potencia de cálculo, el código ya no es un cuello de botella. Otros sienten que, al usar Claude, tienen la sensación de que cuentan con un postdoctorado y un estudiante de posgrado trabajando juntos en el proyecto. Los experimentos y la implementación se han vuelto más baratos, lo que hace que los investigadores estén más dispuestos a intentar, y muchos experimentos que antes se consideraban poco rentables ahora tienen la oportunidad de convertirse en nuevas direcciones de investigación.

El informe de METR también revela parte del progreso interno que antes no era visible para el exterior. Su análisis incluyó tres modelos de Anthropic que aún no se han hecho públicos, denominados Model 2, Model 3 y Model 4. Estos completaron su entrenamiento entre julio y octubre de este año.

El más potente es el Model 4 (algunos especulan que es Claude 6), que ya ha superado el 90% en muchas métricas comunes. Los empleados de Anthropic hicieron una estimación subjetiva interna en octubre, votando que su trabajo se había vuelto aproximadamente 12 veces más eficiente.

Estos modelos aún no se han lanzado, e incluso no necesariamente se convertirán en productos públicos, pero su existencia recuerda al exterior que observar solo conferencias de lanzamiento y listas públicas puede no ser suficiente para juzgar completamente lo que está sucediendo internamente en las grandes empresas de IA. Desde aproximadamente 1 vez a principios de 2025, a aproximadamente 2.5 veces con Opus 4.5, aproximadamente 5 veces con Mythos 5, y el Model 4 saltando a 12 veces, el ajuste exponencial es de aproximadamente 3.9 veces por año.

METR estima que hasta octubre de este año, aproximadamente el 80% de la aceleración en la investigación de IA proviene de la IA. El 20% restante son factores no relacionados con la IA, cuyos detalles Anthropic no permite revelar.

Entonces, ¿la IA ya puede desarrollar de manera independiente su próxima generación?

Actualmente, aún hay una brecha para que la IA realice una mejora recursiva completa (RSI) en el desarrollo de su próximo modelo de manera autónoma. Los investigadores de Anthropic creen que en la parte más importante del entrenamiento del modelo, la IA aún no ha hecho contribuciones altamente significativas y completamente autónomas; los principales beneficios actuales aún provienen de la asistencia de la IA al desarrollo humano.

Sin embargo, los investigadores de Anthropic ya han descrito las numerosas contribuciones autónomas de la IA como "signos de vida", y hay análisis cuantitativos que contabilizan la proporción de tareas realizadas por IA frente a las realizadas por humanos, aunque los datos fueron eliminados por Anthropic.

Mientras modelos más potentes puedan ayudar a los investigadores a desarrollar la próxima generación más rápido, el proceso de retroalimentación podría seguir fortaleciéndose. Hasta dónde puede llegar el camino de RSI depende de las partes que aún no están automatizadas y de si los recursos como la potencia de cálculo pueden mantenerse al día.

En cuanto a las predicciones para el futuro cercano, METR no ha visto cuellos de botella que interrumpan claramente el rápido progreso en los próximos 12 meses, pero también admite que, a medida que aumenta la información, han cambiado su juicio en varias ocasiones, y actualmente su confianza es limitada.

Además, aunque Anthropic permitió que la agencia externa METR investigara internamente, el informe de 100 páginas que se presentó ha sido ampliamente editado por ellos. La mayoría de las pruebas más convincentes han sido eliminadas por Anthropic.

La revisión complementaria publicada el mismo día también mostró las diferencias entre ambas partes en la formulación de riesgos: Anthropic había descrito un indicador líder como un progreso "de menos de dos veces", mientras que METR, basándose en sus datos internos, calculó aproximadamente 1.97 veces, considerando que la formulación más precisa debería ser "aproximadamente dos veces". La aceleración de dos veces involucra el umbral de alerta temprana de Anthropic.

METR considera que no se puede descartar la posibilidad de haber cruzado el umbral relevante hasta el 15 de julio, pero la mayoría de los investigadores relevantes aún tienden a pensar que no se había cruzado en ese momento. Ambas partes también creen que, en ese momento, el riesgo catastrófico directo de los modelos relevantes era bajo.

A medida que la velocidad de participación de los modelos en el desarrollo aumenta, si las personas pueden ver los cambios a tiempo y si las empresas pueden divulgar adecuadamente la incertidumbre, se está convirtiendo en una pregunta que debe ser respondida antes de la llegada de la próxima generación de IA.

Contenido de referencia:

https://metr.org/blog/2026-11-05-anthropic-ai-rd-acceleration-assessment/#executive-summary

https://x.com/METR_Evals/status/2118412183860351084

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