Anthropic выпустила Claude Sheets — конкурента таблиц с искусственным интеллектом

Anthropic объявила в этот понедельник (9-е) о выпуске двух новых итераций своих моделей искусственного интеллекта: Claude Fable 5.2 и Claude Mythos 5.2. Эти инструменты включают заметные улучшения в таких областях, как рассуждение, программирование и визуальная интерпретация, хотя их выпуск происходит на фоне интенсивных дебатов о способности ИИ стимулировать собственное развитие.

По данным компании, недавно выпущенные модели демонстрируют большую ясность в общении и предлагают более быстрые ответы. В частности, входная плата за Fable 5.2 снизилась с 10 до 8 долларов США за миллион токенов, что составляет снижение на 20% (что эквивалентно примерно 43 бразильским реалам). Кроме того, Anthropic сообщает, что ответы этой модели стали на 30% быстрее на различных уровнях сложности.

Доступ к Mythos 5.2 будет ограничен организациями, прошедшими проверку самой компанией, включая те, которые участвуют в программах, ориентированных на кибербезопасность. С другой стороны, Fable 5.2 уже доступен через API Anthropic и облачные вычислительные платформы.

Этот выпуск последовал всего через несколько дней после публикации отчета организации по безопасности ИИ METR. В этом исследовании указывалось, что модели, разработанные Anthropic, развиваются почти в два раза быстрее, чем ранее, что частично объясняется использованием ИИ в самом цикле разработки.

Анализ, проведенный в течение одиннадцати недель и опубликованный 5 ноября, показал, что производительность моделей компании в четко определенных задачах продвинулась в 1,9 раза быстрее с октября 2025 года по сравнению с предыдущим периодом. Этот вывод возобновил дискуссии о концепции рекурсивного самосовершенствования (RSI), которая описывает потенциал систем ИИ помогать в улучшении будущих версий самих себя, тем самым ускоряя последовательные технологические поколения.

Однако METR сделала важные оговорки в своем исследовании, классифицировав оценку как весьма неопределенную; фактический темп ускорения может варьироваться от 1,5 до 2,5 раз исторического темпа. Исследование также подчеркнуло, что ИИ еще не обладает способностью генерировать высокорелевантные вклады полностью автономно на критических этапах обучения моделей.

Кроме того, Anthropic сообщила, что Fable 5.2 использовался в научных исследованиях до его публичного выпуска. Результаты, приписываемые этой модели, включают решение двух нерешенных проблем теоретической физики и формализацию доказательства Последней теоремы Ферма. Компания также упомянула, что ее модели помогли инженерам завершить миграции программного обеспечения, считавшиеся непрактичными, разработать три функциональных электронных устройства с нуля и продвинуться в оценках, связанных с робототехникой.

В другом сообщении, сделанном в этот понедельник, стартап Physical Superintelligence представил новую демонстрацию, касающуюся гипотезы Ааронсона-Амбаниса, темы, имеющей отношение к определению теоретических пределов квантовых вычислений. Эта компания заявила, что достигла такого результата, используя необнародованную модель Anthropic, хотя разработчик не подтвердил, была ли конкретная ferramenta Fable 5.2.

Искусственный интеллект (ИИ) может стимулировать собственный прогресс. Независимый анализ, проведенный некоммерческой организацией Model Evaluation and Threat Research (METR), показал, что модели, разработанные Anthropic, развиваются почти в два раза быстрее, чем раньше. Частично это связано с тем, что сама компания использует системы ИИ для создания более мощных версий своих технологий.

В исследовании, опубликованном в этот четверг (5-е число), говорится, что рост возможностей моделей Anthropic в выполнении конкретных задач увеличился в 1,9 раза по сравнению с предыдущим темпом с октября 2025 года.

По данным METR, примерно 80% этого текущего ускорения связано с применением ИИ в научно-исследовательской деятельности компании. Однако эта оценка имеет высокую степень неопределенности.

Оценка проводилась в течение 11 недель, охватывая период с августа по октябрь 2026 года. Исследователи получили доступ к внутренним данным Anthropic, провели интервью с сотрудниками и проанализировали информацию о производительности моделей, которые еще не были обнародованы.

Организация также установила, что увеличение вычислительной мощности, используемой для обучения, не оправдывает наблюдаемого ускорения. Исследование устанавливает важное различие: большая часть прогресса все еще обусловлена помощью ИИ специалистам, а не автономным выполнением всего цикла разработки.

METR заявила, что не обнаружила доказательств того, что существующие системы могут оказывать высокорелевантный и полностью независимый вклад на самых критических этапах обучения моделей. Тем не менее, исследователи обнаружили признаки того, что такое участие может стать более заметным в будущем.

Наблюдаемый METR прогресс заслуживает внимания, поскольку он связан с концепцией рекурсивного самосовершенствования, известной как RSI. Эта идея предполагает, что системы ИИ могут вносить растущий вклад в создание новых версий моделей. Помогая в разработке своих преемников более компетентными системами, процесс имеет тенденцию постепенно ускоряться.

Хотя этот сценарий еще не достигнут в полностью автономном режиме, он поднимает важные вопросы о скорости технологической эволюции. Одним из опасений, отмеченных METR, является потенциал этого ускорения стать кумулятивным, когда более продвинутые модели помогают в разработке еще более способных систем, которые, в свою очередь, усиливают процесс.

Организация также не выявила явных препятствий, связанных с вычислительной мощностью, доступностью данных или экспериментами, которые могли бы остановить новые достижения в течение следующих двенадцати месяцев. Однако исследователи подчеркнули, что этот анализ также подвержен неопределенностям.

Несмотря на выводы, METR признает значительные ограничения. Ускорение в 1,9 раза было рассчитано на основе показателей производительности в четко определенных задачах, которые могут быть оценены с помощью автоматизированных тестов или языковых моделей. Это не означает, что все возможности ИИ развиваются с одинаковой скоростью.

Кроме того, Anthropic имела право удалить конфиденциальную информацию из отчета. По данным METR, большая часть свидетельств, считавшихся наиболее релевантными для ее выводов, была опущена, что затрудняет независимую оценку всех деталей.

Организация также подчеркивает неопределенность относительно того, какая часть ускорения может быть напрямую связана с использованием ИИ, особенно в отношении прогресса, зафиксированного в конце 2025 года.

Результаты появляются в то время, когда Dario Amodei, генеральный директор Anthropic, выступает за осторожность в разработке все более сложных систем. В сентябре руководитель призвал отрасль замедлить темпы развития технологических возможностей, чтобы меры защиты могли идти в ногу с темпами улучшений.

Само исследование указывает, что понимание скорости этой эволюции жизненно важно для оценки рисков. Если системы начнут прогрессивно более значительно сотрудничать в разработке своих заменителей, работа по мониторингу и контролю также может стать более сложной.

Anthropic сообщила в обновлении своего проспекта первичного публичного размещения акций (S-1/A), поданного в Комиссию по ценным бумагам США (SEC), что она может быть близка к созданию искусственного интеллекта, способного ускорять собственное совершенствование.

Хотя компания заявляет, что еще не достигла этого этапа, ее прогнозы предполагают, что это может произойти в ближайшем будущем. Эта технология, известная как рекурсивное самопревосходство (RSI), описывает точку, когда системы ИИ могут улучшать собственные процессы разработки, стимулируя эволюцию своих навыков.

Эта перспектива вызывает разногласия: критики предупреждают, что такие достижения могут привести к чрезвычайно мощным системам, находящимся вне человеческого контроля и способным причинить вред при достижении своих целей. С другой стороны, энтузиасты видят в RSI шанс повысить производительность и ускорить научные открытия.

Anthropic признает обе точки зрения. В документе, представленном SEC, компания упоминает, что уже использует ИИ в своей научно-исследовательской деятельности, но предупреждает, что этот подход несет значительный риск для безопасности, особенно если темпы прогресса будут резко ускорены.

Обновление проспекта вводит новые предупреждения в разделе факторов риска. Anthropic раскрыла, что уже использовала системы ИИ для создания новых моделей, не осознавая в то время масштаба достигнутых приростов возможностей. Увеличение использования ИИ в исследованиях также может привести к тому, что модели будут развиваться быстрее, чем способность компании внедрять меры безопасности, согласования и защиты.

Согласно документу, внутренние оценки и прогнозы относительно будущих моделей показывают, что компания может вскоре достичь того, что ее Политика ответственного масштабирования называет «драматически ускоренным прогрессом, обусловленным ИИ». Однако компания подчеркивает, что ни одна из ее текущих моделей не была классифицирована как превысив этот предел, и оценка данных продолжается.

Несмотря на эту возможность, Anthropic заявляет, что не планирует использовать Claude для полностью автономного проектирования и построения последовательных поколений передовых моделей без соответствующего человеческого надзора или понимания. Компания также планирует пересмотреть свою Политику ответственного масштабирования, чтобы гарантировать, что люди сохраняют контроль над разработкой своих самых сложных моделей.

Важно отметить, что отчеты, представленные SEC, выполняют обязательства по раскрытию информации, но также служат средством для представления компанией своих ожиданий рынку. Anthropic подчеркивает, что возможности Claude улучшились в этом году, особенно в программировании, математике и кибербезопасности, хотя ни одна из текущих моделей не была признана компанией достигшей стадии рекурсивного самопревосходства.