Par 听雨, depuis 凹非寺
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Les trois mystérieux modèles internes d'Anthropic ont été dévoilés.
Model 2, Model 3, Model 4.
Leurs noms définitifs n'ont pas encore été rendus publics, mais leurs dates d'entraînement et une partie de leurs résultats ont déjà fui.
Le nouveau rapport de l'organisme d'évaluation indépendant METR révèle : les trois modèles ont achevé leur entraînement respectivement au mois 7, aux mois 8-9 et aux mois 9-10 de cette année.
Le plus puissant d'entre eux,Model 4, a déjà dépassé Opus 5.5 sur l'indice de capacités global AECI d'Anthropic.
Sam McCandlish, cofondateur d'Anthropic, est lui aussi intervenu pour répondre.
Il souscrit à plusieurs des conclusions du rapport : l'IA accélère la R&D d'Anthropic, mais il est encore difficile de mesurer précisément de combien.
(Il fallait voir qu'il y avait aussi un Sam parmi les fondateurs d'Anthropic)
Par ailleurs, Sam a admis quece rapport public avait supprimé une grande quantité d'informations.
Il sait que cela rendra plus difficile pour l'extérieur la vérification de l'analyse de METR. Mais selon lui, dévoiler les détails qui se cachent derrière cette accélération de la R&D impliquerait à la fois des informations commercialement sensibles et risquerait d'offrir à d'autres entreprises une « feuille de route de l'accélération ».
D'où viennent ces trois modèles internes ?
Quel est l'écart de capacités entre ces trois modèles ?
La courbe AECIrévélée par le rapport METRfournit un point de référence直观 intuitif.
L'AECI est la version Anthropic de l'indice de capacités d'Epoch : il agrège les résultats de nombreux benchmarks internes et externes afin d'observer l'évolution des capacités des modèles dans le temps.
△ Évolution des scores AECI des modèles Anthropic, les points oranges représentent les modèles internes et les points verts les modèles publics
On voit sur le graphique que le score de Model 2 est proche de celui d'Opus 5.5, tandis que Model 3 et Model 4 sont plus élevés.
Parmi eux, Model 4 atteint un AECI de 178.6, le score le plus élevé de ce groupe de modèles, soit environ 3.9 points de plus qu'Opus 5.5.
Quel niveau représentent ces 3.9 points ?
Converti selon le rythme d'amélioration des capacités qu'Anthropic affichait par le passé,cela correspond environ à 3 mois de progrès。
Et quand Opus 5.5 a-t-il été publié ? Il y a un mois et demi.
Selon la tendance globale, METR estime que depuis le mois d'octobre (10) de l'année 2025, la vitesse de croissance des scores AECI des modèles Anthropic est environ 1.9 fois supérieure à celle d'avant,soit presque un doublement。
Le Model 4 affiche également une autre performance : sur les 15 benchmarks inclus dans son évaluation AECI, ses résultats dépassent tous les 50 %.
À titre de comparaison, Opus4.6, sorti il y a environ neuf mois, obtenait encore des résultats inférieurs à 50 % sur un bon nombre de benchmarks.
△ Les courbes surlignées représentent les 15 benchmarks inclus dans l'évaluation du Model 4, dont les résultats dépassent tous les 50 %
C'est une progression tout simplement fulgurante…
Cela a commencé à inquiéter METR : les tests de haute difficulté capables de véritablement éprouver ces modèles se font rares, et la mesure des capacités deviendra de plus en plus difficile à l'avenir.
Comment dire… METR s'inquiétait en vain, car les benchmarks saturés sont désormais monnaie courante, et tout le monde s'en inquiète.
Chez l'entreprise A, le cofondateur Sam McCandlish a également réagi publiquement.
Il souscrit à plusieurs des conclusions du rapport du METR :L'IA accélère la R&D d'Anthropic, mais il est encore difficile de mesurer précisément de combien.
Selon Sam, Anthropic a fourni au METR les résultats de benchmarks de modèles non publiés, des estimations de la progression des modèles, ainsi que la possibilité d'échanger avec les chercheurs, permettant aux évaluateurs de former leurs conclusions de manière indépendante.
Il reconnaît également qu'Anthropic a retiré de ce rapport une grande quantité d'informations, rendant plus difficile pour d'autres la vérification des analyses du METR.
Il annonce également que,dans les semaines à venir, Anthropic publiera sa propre analyse des progrès ~
Celle-ci expliquera le rythme de la R&D interne assistée par l'IA, la position de l'entreprise par rapport à sa politique d'extension responsable, ainsi que les nouvelles mesures de sécurité qu'elle envisage de prendre.
Après son auto-évolution, Claude accélère l'arrivée du prochain modèle
Claude a commencé à aider à construire sa propre prochaine génération.
En septembre de cette année, Anthropic avait déjà publié un ensemble de données :
En août, Claude supervisait déjà, sous supervision humaine, 26 % des travaux de développement des modèles. Six mois plus tôt, cette proportion était inférieure à 1 %.
Le dernier rapport du METR rendu public comprend également des extraits d'entretiens avec plusieurs chercheurs d'Anthropic, évoquant la manière dont l'IA transforme leur travail de recherche.
Un chercheur interrogé a indiqué que le temps nécessaire, de la génération d'idées à l'exécution des expériences, a diminué d'environ 80 %.
Selon lui, le code n'est plus le principal goulot d'étranglement ; ce qui bloque réellement la progression, ce sont les idées et la puissance de calcul.
D'autres chercheurs ont également mentionné que, grâce à Claude et aux outils d'agents, l'équipe peut tester simultanément davantage de pistes, voire découvrir des directions qu'elle n'aurait pas eu l'énergie d'explorer auparavant.
Leurs témoignages présentent tous un point commun :Claude aide les chercheurs à transformer leurs idées en expériences plus rapidement, et l'équipe de R&D a ainsi l'occasion d'essayer davantage de solutions.
En suivant cette voie, des modèles plus puissants pourraient devenir les assistants de la prochaine vague de R&D, continuant à faire progresser les modèles suivants.
Le METR tend également à penser que l'utilisation généralisée de l'IA a contribué à la majeure partie de l'accélération actuelle de la R&D d'Anthropic.
Toutefois, il souligne aussi qu'à ce stade, l'accélération provient principalement de l'IA assistant les chercheurs humains ; la contribution d'une R&D entièrement autonome par l'IA ne constitue pas encore la principale source des progrès globaux.
En septembre de cette année, Dario a même écrit un article appelant à un ralentissement collectif :
Nous devons ralentir le rythme d'amélioration des capacités des modèles d'IA.
Dario a sans doute remarqué certains signes en interne…
Selon son analyse, depuis environ cet été, les progrès de l'IA se sont nettement accélérés, le principal moteur étant que l'IA aide de plus en plus à développer l'IA de prochaine génération.
Il craint également que ce processus ne s'accélère au point de dépasser la capacité des humains à comprendre et contrôler ces systèmes.
Cependant, « crier au frein tout en appuyant sur l'accélérateur » est aussi une vieille habitude d'Anthropic…
Les modèles internes se révèlent l'un après l'autre, sans aucun signe de ralentissement 😓
Comme chacun le sait, Dario a toujours été une personne accordant une importance particulière à la sécurité.
Un récent article du New York Times indique également que,c'est justement la crainte des risques de l'IA qui constitue la force motrice derrière la quête de supériorité technologique de Dario.
Il est convaincu que l'IA peut présenter des risques extrêmes ; c'est pourquoi il espère développer cette technologie avant ceux qui ne se soucient pas de la sécurité humaine, et la confier à des personnes en qui il a confiance.
Selon sa vision : l'entraînement continuerait, mais l'entreprise devrait laisser suffisamment de temps pour l'alignement, les protections et les évaluations par des tiers.
Voyons voir, pendant que la société A publie frénétiquement de nouveaux modèles, l'effort qu'elle consacrera réellement à la sécurité ~
Lien de référence :
[1]https://x.com/METR_Evals/status/2118412183860351084
[2]https://x.com/Sam_McCandlish/status/2118422266669371519
[3]https://www.nytimes.com/2026/11/05/technology/dario-amodei-anthropic-ai.html
[4]https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier