Anthropic 公布了一组内部数据。截至 2026 年 8 月，Claude 已经主导公司 26% 的模型研发工作。达到“AI 协作”及以上等级的研发任务比例超过 90%。完全自主运行的任务仍为零。
图注：Anthropic 的图表显示，Claude 主导模型研发任务的比例从 2026 年 2 月前后的低位上升至 8 月的 26%。
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26% 这个数字，来自一条持续上升的曲线。
Anthropic 公布的是一套内部测量方法，名称是 Anthropic R&D Automation Index。它把公司里的模型研发任务拆开，再用 Epoch AI 提出的自动化等级评估每项工作的 AI 参与程度。
这套等级从 AL0 到 AL5。AL0 表示没有 AI 参与，AL2 是 AI 提供辅助。AL3 表示 AI 在人类密切指导下完成大块工作。AL4 是 AI 根据高层指令完成大部分任务。AL5 才是完全自主运行。
图表中的关键变化是：3 月为 1%，4 月为 3%，5 月为 12%。6 月为 14%，7 月为 22%，8 月达到 26%。图中竖线表示 90% 测量区间。
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真正变化的是研发流程里，人类和模型的分工。
“主导 26%”描述的是任务完成方式，不等于 Claude 独立完成了 26% 的新模型。Anthropic 的口径仍然保留任务分级。模型可以协作，也可以主导某些任务。具体环节仍可能接受人类监督。
这一区分很重要。一个模型能够替人写代码、分析实验结果、修改训练脚本，研发团队的工作分布就会改变；但任务能否从目标设定一路走到验证、复盘和上线，仍然取决于权限、工具和人工检查。
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同一家公司，也在把 Claude 推向实验室。
Anthropic 同期披露，Claude 帮助优化了 30 多个开源生物分子模型。平均推理速度提高约 4 倍。公司称，部分优化工作涉及为 GPU 编写定制软件，并公开了相关代码。
官方演示视频里，Human complex I、70S ribosome 和 Phosphoketolase 等结构模型被并列展示。画面标出了 PDB 编号、模型名称、令牌数量和 TM 分数。视频呈现结构输出与指标变化，不包含真人讲解。
图注：视频画面展示 Human complex I、70S ribosome 和 Phosphoketolase 的结构模型及对应指标。
图注：视频中的结构模型继续展示不同生物分子对象，画面来自 Anthropic 的公开演示。
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公开测量，也把边界放进了同一张图。
围绕这组数据，X 上有用户把“26%”解读为 Anthropic 正接近递归自我改进。这个判断属于讨论者的延伸解释。Anthropic 官方帖把公开目标写得很清楚。公司希望公开 AI 参与研发的比例、智能体监督情况和算力分配。这样，外界可以看到前沿实验室内部发生了什么。
同一套官方材料也保留了限制条件：Claude 在已测量的研发子领域里还没有完全自主运行的任务。读者可以继续追踪两件事：这条曲线如何变化，以及 AL4 的“主导”在更多任务里是否仍需要人类设定目标、检查结果和承担上线责任。
Claude 已进入 Anthropic 模型研发的核心工作分布，生物分子模型优化也有公开演示和代码发布。递归自我改进属于对这些指标的进一步解释。
来源：Anthropic 官方研究页面与官方 X 帖；Anthropic R&D Automation Index 图表；Epoch AI 自动化等级说明；X 用户 @ChrisGPT 的转述仅作观点样本。