Anthropic 三个内部模型曝光：最强 Model 4 现身

作者：AGI Hunt 发布：2026-11-06 23:00 收录：2026-11-10 11:43 2 次阅读 约 2556 字
摘要：提速 12 倍
推荐理由：本文涵盖「Anthropic」、「ROP」、「Fable」等多个主题，重点关注 Anthropic。
Anthropic 曝光了三个还没发布的内部模型：Model 2、Model 3、Model 4。它们出现在第三方评估机构 METR 刚刚发布的一份报告里。METR 花了 11 周，评估 AI 到底把Anthropic 自己的研发加速了多少。三个模型的训练时间和分数，也都“不小心”出现在了里面。其中最强的 Model 4，9 到 10 月才完成训练，15 项基准的得分已经全部超过 50%，员工在内部Slack 投票里自报的提速，到了夸张的 12 倍。只是，这其实算不上泄露……METR 在报告中表示，公开版里的所有信息，都经过了 Anthropic 的明确批准。不过最近一直在传的 Fable 5.5 和Mythos 5.5，则属于另一线索，Anthropic 至今没有承认。
报告附录列出了这三个内部模型：Model 2 在7 月训练完成，Model 3 在 8 到 9 月，Model 4 在 9 到 10 月。Model 1Model 27 月Model 38 到 9 月Model 49 到 10 月代号属于给 METR 用的代号，Anthropic 内部另有叫法（是的，没有 Model 1，报告也没有解释）。分数采用的 AECI，也就是 Anthropic 版本的Epoch 能力指数。报告仅给出了 Model 4 的178.6，其余数字，则是从图上读出来的，误差大约 0.5 分。把公开模型和内部模型放在一起看，Mythos 5 之后，图上公开发布的 Claude，都不是Anthropic 手里分数最高的那个。6 月7 月8 月9 月10 月分数最高不过差距也没有想象中大。Model 4 比Opus 5.5 高了 ，按现在每年 29 分的趋势算，还不到两个月的进度。Opus 5.5 约 174.6Mythos 5.1 约 172.5Opus 5 约 169.3Mythos 5 约 168.7Model 2 约 174.1Model 3 约 177.0Model 4 178.64 分4 分左右
三个模型里，外界知道得最多的是 Model 2。Anthropic 8 月公开的风险报告里有提到过，说它只比 Mythos 5 高 1.5 分左右。仅看这句话，很像是进步在放缓。但 METR 看过这份报告的私下版本，里面多了一段公开版没有的话：后来也确实如此，Model 2 的新快照分数又涨了。所以 Model 2 背后有个基座，这个说法是有出处的。但社区传的「报告里都没有。这四次训练里最新、能力最强的一次……参与了Model 2 的训练流程，但我们认为，该模型的表现并不能反映我们对这一基座后续衍生模型的预期。基座新基座」「Mythos 6 预训练」，新Mythos 6 预训练访谈里也有一位研究员提到了 Model 2：Opus 4.5 写不了代码Opus 4.6 能写一点Mythos Preview 是一个急剧的拐点Model 2 又是一次非常大的提升，这些东西变得有用多了这是整份报告里，唯一一句研究员亲口评价 Model 2、3、4 的话。而这位研究员，偏偏是 11 个人里被归为「不支持2 倍加速」的两位之一（做这个归类的还是Claude……）。
12 倍来自内部 Slack 投票，员工用表情回应，估计最新模型让自己快了多少。Mythos 5 的时候大约是 5 倍，几个月后就翻了一番还多。METR 却只把它当作非常粗略的证据：投票的只是一部分员工，回答时也没花多少心思，自报本身就可能高估。而且，一个人写代码快了12 倍，不代表模型进步也快了 12 倍。Mythos 55 倍Model 412 倍非常粗略的证据研究员访谈给出的估计，大致集中在 2 倍左右。说得最猛的一位研究员，认为一年走完 4 年的进度也不算疯狂：现在只卡在想法和算力上，不再卡在代码上了。如果你天天用 Claude Code，这句话大概不会陌生……
跑分之所以还能比出高低，是因为还有模型做不出来的题。而 Model 4 在 15 项基准上的得分全部超过了50%，9 个月前的 Opus 4.6，还有不少基准在 50% 以下。黑条：还做不出来的部分满分读图，按高低排。Opus 4.6 时读得出 10 项METR 表示，缺少能难住 Model 4 的基准，让他们对测量 AECI 的能力「有点紧张」。所以前面那 4 分的差距也别太当真，这把尺子量到这个级别，已经开始吃力了。
METR 这份报告真正要回答的问题是：AI 到底有没有在加速 AI 研发？自 2025 年 10 月以来，Anthropic 模型的AECI 增速是之前的 1.9 倍（95% 置信区间1.5 到 2.8），趋势从每年 15 分变成了每年 29 分。此前两年，每年 15 分，一分一根过去一年，每年 29 分换算一下，过去一年走完的进度，相当于此前的两年。8 月的风险报告还提到过一些弱证据，指向Mythos Preview 只是一次性跳升。这几个内部模型的分数出来之后，这个说法就站不太住了。METR 的主观判断是，当前的加速大约是 2 倍，其中大约 80% 归因于 AI。当然，这个结论也有不少可以质疑的地方。换一组假设，倍数可以从 1.1 变到 2.9；把其他公司的公开模型算进来，就只有 1.4 倍。1 倍2 倍3 倍1.12.91.4 倍
Anthropic 有权单方面涂黑报告里的非公开信息，而 METR 表示，他们认为最有信息量的证据，大部分都被涂掉了。完整报告大约 100 页，证据一共 7 类，完全公开的只有内部模型的基准分数，访谈和 AI 贡献部分公开，其余 4 类都没有进公开版。内部模型基准公开关键中间指标算法进展估计AI 贡献证据关键研发投入瓶颈与预测员工访谈被涂掉的还包括正是大家最想看的部分……未公开未公开部分公开未公开未公开部分公开对未来模型的一份预测，这大概Anthropic 联合创始人 Sam McCandlish 随后回应：Sam McCandlishAnthropic 联合创始人我们涂掉了很多内容，我也接受这会让别人更难核查 METR 的工作。但我们判断，公开到底是什么在驱动提速并不合适，这在商业上很敏感，也可能等于给别人递上一张跑得更快的路线图。分数也不是 METR 自己跑出来的。他们没有未发布模型的调用权限，数据都来自 Anthropic。合同里原本还有一项工作，核查 Anthropic的算力怎么分给能力研究和安全，后来被Anthropic 中途取消了。《AI 2027》作者之一 Daniel Kokotajlo 的反应是：搞什么？算力分配评估正是我们这几个月一直在推动的事……「暂时聚焦风险评估」既不算回答，也不算借口。你们到底想不想控制节奏？我们看到的这三个模型，是Anthropic 愿意让我们看到的那部分。
Anthropic 的 RSP 设了一条门槛，AI 让研发进度翻倍，就算「急剧加速」。8 月的公开风险报告说，目前的加速「不到 2 倍」。METR 看完私下版本后，换算出来的数字是1.97……1 倍3 倍2 倍RSP 门槛：急剧加速2 倍，确实也没说错。不到METR 算出的范围：1.3 到 2.8但 METR 认为这个结论说得过头了，到 7 月15 日已经越过门槛也是有可能的，不过双方多数研究者还是倾向于当时没有越过。而 11 月 2 日，就在这份报告发布的三天前，Anthropic 在招股书修订版的风险因素里提到：我们的内部估计和对未来模型的预期（而非当前模型）显示，我们可能很快就会达到《负责任扩展政策》中「由 AI 带来的急剧加速进展」的定义。紧接着又说，目前没有任何模型被认定超过这一门槛。我大胆猜测一下……这句话写进招股书，既是风险提示，也算是在告诉投资人：我们快到了？
说回大家更关心的：下一个能用上的模型是什么？这条线索的痕迹，按时间排下来是这样的：9 月 21 日到 10 月 10 日Devin CLI 里陆续出现 6 个 EAP 代号orzatabobavanillaodangoverrineonigiri（全是吃的……）10 月 13 日有人截图显示 Azure 目录里出现了Fable 5.5，LiteLLM 自动收录了第二天又移除了10 月 15 日Artificial Analysis 前端出现几小时后移除11 月 1 日Mythos 官网页面的 HTML 里出现几小时后消失claude-fable-5-5claude-onigiri-eap「Mythos5.5」至于流传的 10 美元、50 美元定价，只是LiteLLM 沿用了 Fable 5.1 的价格，不能算数。Anthropic 没有确认，也没有否认，官网写的仍然是 Mythos 5.1 和 Fable 5.1。社区还在给这些名字对号入座：Model 3Mythos 5.5onigiriFable 5.5Model 4Claude 6依据基本只有时间先后和分数高低，METR 的报告里一个字都没提。大概是大概是也许是而且训练完成和发布是两回事，中间还隔着安全评估和发布决策。真实代号发布日期价格规格目前都没有一手信息。至于 Fable 5.5……「下周发布」这句话，已经从 10 月中旬一直喊到了现在。10 月中旬现在今天下周发布
METR 评估报告metr.orgMETR 对 8 月风险报告的复核metr.orgAnthropic 招股书修订版（S-1/A）sec.govTestingCatalog 痕迹汇总testingcatalog.comDecrypt 报道decrypt.co

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