Auf den Punkt: Claude Opus 4.7 führt komplexe Robotik-Aufgaben ohne menschliche Assistenz 37-mal schneller durch als menschliche Teams ein Jahr zuvor und schreibt Code, der zumeist beim ersten Versuch funktioniert.
Anthropic hat „Project Fetch Phase Two" durchgeführt und zeigt, dass Claude Opus 4.7 ohne menschliche Unterstützung komplexe Robotik-Szenarien mit erheblich höherer Geschwindigkeit bewältigt als menschliche Teams aus dem Vorjahr. Beim Steuern eines Roboterhunds lag die neue Modellversion im Durchschnitt 37-mal schneller als Teams ohne KI-Unterstützung.
Im August 2024 führte Anthropic das ursprüngliche Experiment mit zwei Teams von Mitarbeitern durch, die ohne Robotik-Erfahrung einen kommerziellen Roboterhund steuern sollten. Ein Team hatte Zugang zu Claude Opus 4.1, das andere musste sich auf Internet und Eigeninitiative verlassen. Das Claude-Team schloss die Aufgaben schneller und produktiver ab.
Für Phase Two des Experiments revisitierte Anthropic die gleichen Aufgaben mit Claude Opus 4.7 im autonomen Modus – also ohne dass ein Mensch die physikalische Kontrolle übernahm. Der Roboter sollte nacheinander folgende Schritte ausführen: Verbindung zu Video- und Lidar-Sensoren herstellen, ein Programm zur manuellen Steuerung schreiben, den Roboter-Weg überwachen, einen Strandball erkennen und ihn schließlich eigenständig apportieren. Opus 4.7 benötigte für alle abgeschlossenen Aufgaben mindestens zehnmal weniger Zeit als die schnellste menschliche Equipe von 2024. Bei den vier Aufgaben, die beide menschlichen Teams damals vollendeten, war Opus 4.7 durchschnittlich 37-mal schneller als das Team ohne Claude und 18-mal schneller als das Team mit Claude 4.1.
Ein Forscher war nur dafür nötig, einen Laptop mit Claude Code in den Roboter einzustöpseln, eine initiale Eingabeaufforderung zu erteilen und den Modell-Entscheidungen zuzustimmen. Opus 4.7 konnte automatisch die beste Schnittstelle zu den Sensoren des Roboters identifizieren und schrieb Programmcode, der zumeist beim ersten Versuch funktionierte – bei den menschlichen Teams war das nicht der Fall.
Anthropic betont allerdings, dass dies nicht bedeutet, dass LLMs Robotik bereits gelöst haben. Claude Opus 4.7 hatte Schwierigkeiten beim präzisen Apportieren des Balls mit dem Roboter – dem eigentlichen Kern von „Project Fetch”. Zudem decken die Experimente nicht die anspruchsvolleren Low-Level-Aspekte ab, etwa die Entwicklung einer spezifischen Aktuator-Strategie. Doch es zeigt sich ein bekanntes Muster: Erst helfen Modelle Menschen, dann helfen Menschen den Modellen, später können Modelle Aufgaben selbstständig lösen. Dieses Phänomen wurde bereits in der Cybersicherheit beobachtet und wiederholt sich jetzt an der Schnittstelle von KI und der physischen Welt.
Quelle: www.anthropic.com · Erschienen 18. Juni 2026
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