KI beschleunigt KI: Anthropic kommt doppelt so schnell voran. Was das für Ihre KI-Projekte heißt

TL;DR. Am 5. November hat METR, eine gemeinnützige Prüforganisation aus den USA, das Ergebnis einer elfwöchigen Prüfung bei Anthropic veröffentlicht. Kernaussage: Anthropic verbessert seine Modelle derzeit rund doppelt so schnell wie zwischen März 2024 und Oktober 2025, gemessen 1,9-fach. Den größten Teil davon, geschätzt rund 80 Prozent, schreibt METR dem Einsatz von KI in Anthropics eigener Forschung zu. Einen Großteil der wichtigsten Belege hat Anthropic allerdings geschwärzt. Wir haben nachgesehen, wo ein Unternehmen das Tempo heute schon spürt: in Anthropics Liste der abgeschalteten Modelle. Seit Dezember 2025 kündigt Anthropic jede Abschaltung nur noch mit der Mindestfrist von rund 60 Tagen an.

Was METR gemessen hat

METR untersucht seit Jahren, was KI-Agenten können. Diesmal arbeitete ein Team vom 12. August bis 29. Oktober direkt bei Anthropic, auf Firmenrechnern und ohne Bezahlung. Es bekam interne Testergebnisse, auch von drei noch unveröffentlichten Modellen, Daten zu Rechenzeit, Personal und Code und führte rund 15 Interviews. Der öffentliche Bericht misst den Fortschritt an einem Index aus vielen Benchmarks, Anthropics Fassung des Epoch Capabilities Index. Seit Oktober 2025 steigt dieser Index 1,9-mal so schnell wie davor. Anthropic hat bei den Benchmarks im letzten Jahr also so viel geschafft wie in den zwei Jahren davor, grob der Weg von Claude 2.1 bis Sonnet 4.5. METR nennt das Ergebnis selbst unsicher: Ein 1,3- oder 3-facher Wert würde das Team nicht überraschen.

Mehr Rechenleistung erklärt den Sprung nicht, da ist sich METR sicher. Anthropic selbst kam in der Systemkarte zu Haiku 5.5 auf 1,7. Den Unterschied erklärt METR mit den neueren, noch unveröffentlichten Modellen. In einem zweiten Bericht hält METR Anthropic vor, das Tempo im eigenen Risikobericht vom August zu niedrig dargestellt zu haben.

KI hilft beim Bau von KI

Woher kommt das Tempo? Nach METRs Schätzung zum größten Teil aus der eigenen Werkstatt. Anthropics Forscher lassen Claude Code schreiben, Experimente aufsetzen und auswerten. Ein Versuch, der früher ein bis zwei Tage Umsetzung brauchte, kostet heute fast nichts. Ein anderer Forscher berichtet, dass Kollegen zehn Ideen auf einmal an Agenten geben und schauen, was trägt. Ganz allein trägt die KI noch nichts Wesentliches bei, die Forscher berichten aber von ersten Anzeichen dafür. Aus einem der Interviews: „Nur noch durch Ideen und Rechenzeit gebremst, nicht mehr durch Code“ (übersetzt).

Dieser Satz gilt auch außerhalb der KI-Labore. Fällt ein Engpass weg, wird der nächste sichtbar. Engpässe, die Anthropic im kommenden Jahr bremsen könnten, hat METR nach eigenem, ausdrücklich unsicherem Stand nicht gefunden. Eine weitere Beschleunigung in den nächsten sechs Monaten kann das Team nicht ausschließen.

Der Haken

• Die Belege sind größtenteils geschwärzt. Anthropic durfte alles Nicht-Öffentliche streichen und hat laut METR die Mehrheit der aussagekräftigsten Belege gestrichen. Eine vereinbarte Prüfung, wie viel Rechenzeit in Sicherheit fließt, hat Anthropic mittendrin abgesagt. Man muss METR vertrauen, nachprüfen kann man es nicht.
• Den Tests geht die Luft aus. Das neueste interne Modell schafft auf allen 15 Benchmarks mehr als die Hälfte. Gemessen wird vor allem an Aufgaben mit klarer richtiger Antwort, nicht an der unordentlichen Arbeit im Alltag.
• Der Vergleich hängt am Ausgangspunkt. Anthropic lag vor Ende 2025 hinter der Spitze und startete von niedrigem Tempo. Mit allen Spitzenmodellen gerechnet sind es 1,4 statt 1,9.
• Gefühlte Zahlen sind zu hoch. In internen Umfragen schätzten Anthropic-Mitarbeiter ihre eigene Beschleunigung zuletzt im Schnitt auf das 12-Fache. METR nennt das sehr lose Belege. Wie weit Gefühl und Messung auseinanderliegen können, hat METR 2025 selbst gemessen.
• Anthropic will an die Börse. Der Antrag liegt seit dem 26. Oktober bei der US-Börsenaufsicht. Nachrichten über Tempo sind dort auch Werbung. METR wurde nicht bezahlt und legt seine Interessenkonflikte offen.

Unsere Auswertung: Das Tempo steht im Kalender

Ob Anthropic intern 1,9- oder 1,4-mal so schnell ist, sieht ein Unternehmen nicht direkt. Was es sieht: wie oft das Modell wechselt, auf dem die eigenen Anwendungen laufen. Anthropic führt dazu eine öffentliche Liste aller Abkündigungen. Alte Modelle gehen laut Anthropic vom Netz, um Kapazität für neue zu schaffen. Wir haben die Liste am 8. November ausgewertet: 10 Ankündigungen seit September 2024, 20 Modelle.

Zwei Dinge fallen auf. Erstens die Vorwarnzeit: Bis November 2025 lagen zwischen Ankündigung und Abschaltung im Median 114 Tage, zweimal rund ein halbes Jahr. Seit Dezember 2025 waren es fünfmal hintereinander 60 bis 62 Tage, also genau die zugesagte Mindestfrist. Zweitens die Laufzeit: Modelle mit einem Datum aus 2024 im Namen liefen bis zur Abschaltung im Median 16,5 Monate, die aus 2025 nur noch 13 Monate, keines länger als 14. Sonnet 4.5 ist dabei mit seinem festen Termin eingerechnet.

Als Nächstes geht Sonnet 4.5 am 30. November vom Netz. Für Haiku 4.5 ist die zugesagte Mindestlaufzeit schon erreicht, für Opus 4.5 am 24. November. Und Anwendungen brechen nicht nur beim Modellwechsel: Seit der API-Version vom 21. Oktober 2026 lehnt Anthropic Anfragen mit den Einstellungen temperature, top_p und top_k mit einer Fehlermeldung ab, bei neueren Modellen auch in älteren Versionen, sobald ein Wert vom Standard abweicht. Die gute Seite: Neue Modelle sind oft billiger. Opus 5.5 kostet laut Anthropic bei typischer Arbeit 40 Prozent weniger als Opus 5, Sonnet 5.5 bis zu 30 Prozent weniger als Sonnet 5.

Was Sie jetzt tun sollten

1. Den Modellwechsel als Routine planen. Rechnen Sie je KI-Anwendung mit etwa einem Wechsel pro Jahr und zwei Monaten Vorlauf. Das gehört in den Wartungsplan wie Sicherheitsupdates.
2. Einen eigenen Prüfsatz anlegen. 30 bis 50 echte Fälle mit der Antwort, die Sie erwarten. Jedes neue Modell läuft zuerst dagegen, bevor es live geht. Dann ist die Frist von 60 Tagen eine Sache von Tagen.
3. Modellnamen nicht fest einbauen. Modell und Einstellungen gehören in die Konfiguration, nicht in den Code. Dann ist der Wechsel eine Zeile und kein Projekt.
4. Lieferanten fragen. Wer Ihnen Software mit KI verkauft, nutzt dieselben Modelle. Fragen Sie, welches Modell drinsteckt, wer den Wechsel testet und wie Sie davon erfahren.
5. Messen statt schätzen. Wenn ein Team sagt, die KI mache es doppelt so schnell: Durchlaufzeit, Fehler und Nacharbeit vorher und nachher zählen. Die gefühlte Zahl ist meist zu hoch.
6. Jeden Wechsel zum Sparen nutzen. Prüfen Sie beim Umstieg auch den Preis. Oft bekommen Sie mehr Leistung für weniger Geld.

Ob KI das Tempo bei Anthropic wirklich verdoppelt, lässt sich von außen nicht prüfen. Dass die Modelle schneller wechseln, steht dagegen in Anthropics eigener Liste. Wenn Sie Ihre KI-Anwendungen auf den nächsten Wechsel vorbereiten wollen, schauen wir gern gemeinsam darauf.