Anthropic zufolge schrieb Claude im September mehr als 90 Prozent der Codebeiträge des Unternehmens. El Comercio berichtete am 3. November 2026 über diese Angabe und eine zweite Kennzahl: Das durchschnittliche tägliche Codevolumen je Ingenieur habe in einem späteren Vergleichszeitraum mehr als das 45-Fache eines früheren Durchschnitts erreicht.

Was die Angabe zu mehr als 90 Prozent umfasst

Die Prozentzahl bezieht sich auf Anthropics Codebeiträge, nicht auf den Anteil an sämtlicher Entwicklungsarbeit. Der berichtete Satz nennt den September, aber kein Jahr.

NeoTeo hatte zuvor über Katelyn Lesses Aussage zum Code des Plattformteams berichtet. Die aktuelle Angabe bezieht sich auf Anthropics Codebeiträge des Unternehmens und damit auf einen anderen Umfang. Die frühere Berichterstattung zum Plattformteam ordnet die beiden Aussagen ein.

Was der Vergleich mit dem 45-Fachen misst

Anthropic zufolge lag das durchschnittliche tägliche Codevolumen je Ingenieur in den drei Monaten bis zum 30. September 2026 bei mehr als dem 45-Fachen des Tagesdurchschnitts im Jahr bis zum 31. Dezember 2024. Die Kennzahl vergleicht Codevolumen pro Ingenieur in den genannten Zeiträumen. Sie misst weder die Qualität des Codes noch die gesamte Produktivität der Ingenieure.

Anthropics Erwartungen an künftige Modelle

Anthropic erklärte laut dem Bericht, interne Schätzungen und Erwartungen für künftige Modelle deuteten darauf hin, dass die Schwelle für „drastisch beschleunigten Fortschritt durch KI“ aus der Responsible Scaling Policy bald erreicht werden könnte. Das war eine Erwartung zu künftigen Modellen.

Zugleich erwartete Anthropic laut Bericht nicht, Claude sicher und vollständig autonom zum Entwurf und Bau aufeinanderfolgender Generationen von Frontier-Modellen einsetzen zu können, solange dabei nicht wesentliche menschliche Aufsicht oder menschliches Verständnis erhalten blieben. Das gelte selbst dann, wenn ein solches Vorgehen technisch möglich werde. Anthropic verwies außerdem auf das Risiko, dass die Fähigkeiten von Modellen schneller wachsen könnten als die Möglichkeiten, ihren Fortschritt zu messen und zu bewerten, auch weil Bewertungsdaten verzögert eintreffen.