Das Paper zu Claude Mythos 5 berichtet, dass sieben von acht untersuchten Aufgaben sowohl die Zahl der Toffoli-Gatter als auch die der Qubits deutlich senkten. Bei der achten entwickelte das Team eine reversible Architektur zur modularen Inversion, die den Zielkonflikt zwischen beiden Ressourcen verbesserte. Die Ergebnisse betreffen den Entwurf und die rechnerische Prüfung von Schaltungen. Das Paper auf arXiv präzisiert damit den Umfang der von Anthropic am 16. Oktober 2026 veröffentlichten Darstellung.
Was bei sieben Aufgaben besser wurde
Toffoli-Gatter sind eine bestimmte Art von Quantengatter; Qubits sind die Informationseinheiten eines Quantencomputers. Beide Größen beeinflussen, welche Ressourcen eine Schaltung benötigt. Laut Abstract des Papers sanken bei sieben der acht Aufgaben beide Werte deutlich. Die achte Aufgabe führte zu einer neuen reversiblen Architektur für die modulare Inversion in einem Primzahlkörper und zu einem besseren Verhältnis zwischen Toffoli-Gattern und Qubits.
Das ist eine wichtige Einschränkung: Das Ergebnis lautet nicht, dass jede Aufgabe beide Werte verbesserte. Bei der Punktaddition auf elliptischen Kurven beschreibt Anthropic zudem einen Entwurf, der 17-mal weniger Gatter, aber 12 Prozent mehr Qubits als die herangezogene Vergleichsschaltung benötigt. Weniger Gatter bedeuten hier also nicht zugleich weniger Qubits.
Wie der Evaluator die Entwürfe prüfte
Anthropic zufolge formulierte Claude Mythos 5 Schaltungscode, den ein automatisierter Evaluator auf Korrektheit prüfte und nach Ressourcenverbrauch bewertete. Das Programm gab Rückmeldung zu Gatter- und Qubit-Zahl; Claude nutzte diese für weitere Entwürfe. Zwischen den Bewertungsrunden gab es laut Anthropic keine menschlichen Eingriffe. Bei der 53 Stunden dauernden Arbeit an der elliptischen Kurvenaddition gehörten allerdings ein anfänglicher menschlicher Auftrag und gelegentliche Aufforderungen, breiter zu suchen, zum Ablauf.
Anthropic beschreibt das Bewertungsziel als Produkt aus Qubit- und Gatterzahl, das als Näherungswert für die Laufzeit einer Schaltung dient. Der Evaluator prüfte also nicht bloß, ob Code ausgeführt werden konnte: Er kontrollierte die Korrektheit der Schaltung und half, ihre Ressourcen abzuschätzen.
Der DQI-Decoder spart Gatter
Für die decodierte Quanteninterferometrie (DQI) entwarf Claude laut Anthropic einen Reed–Solomon-Decoder, der den Berlekamp–Massey-Algorithmus statt des zuvor verwendeten erweiterten euklidischen Algorithmus nutzt. Der Entwurf rekonstruiert die meisten Zwischenwerte, anstatt sie zu speichern. Anthropic beziffert die Zahl der Gatter in diesem Decoder auf ein Zwölftel derjenigen der früheren Konstruktion von Google. Das ist ein Vergleich der Decoder-Gatterzahl, keine Messung der Gesamtlaufzeit von DQI.
Für einen seltenen Sonderfall reserviert der Entwurf 19 Qubits, um einen Wert zwischenzuspeichern. Anthropic zufolge stützte sich diese Auslegung auf 403 Millionen simulierte Decodiervorgänge. Ungefähr einer von 10.000 Läufen benötigt mehr Speicherplatz und schlägt fehl; laut Anthropic liegt das innerhalb der für diese Aufgabe zugelassenen Fehlerrate.
Was die Ergebnisse über Quantencomputer aussagen
Die Arbeit behandelt algorithmischen Schaltungsentwurf und rechnerische Prüfung. Anthropic führt Fehlerkorrektur, Decoder und die Steuerung der Hardware als weitere Voraussetzungen für nützliche Quantencomputer an. Die berichteten Verbesserungen bei Gattern und Qubits betreffen daher die Schaltungen selbst; sie liefern keinen Zeitplan für den Einsatz praktischer Quantencomputer.
