Claude's Intelligence Decline: Suicide or Playing Dead?

marsbitPublicado em 2026-04-13Última atualização em 2026-04-13

Resumo

Recent reports indicate that Claude Opus 4.6, Anthropic's flagship model, has experienced a significant decline in performance, with its global ranking dropping from 2nd to 10th on BridgeBench. Accuracy fell sharply from 83.3% to 68.3%, while the hallucination rate nearly doubled. Users expressed frustration over the model's reduced capability for complex tasks. However, leaked internal screenshots suggest Anthropic is shifting focus toward a broader strategy: developing Claude Projects, a full-stack application builder. This platform allows users to create functional applications—such as AI chatbots, interactive games, and SaaS dashboards—with minimal coding, potentially making traditional programming obsolete. Anthropic’s move appears to prioritize platform ecosystem development over model leaderboard rankings. With annual revenue reaching $30 billion, largely from API usage, the company aims to reduce dependency on commoditized AI models by creating a sticky, integrated environment where users build and deploy directly within its ecosystem. This strategic pivot reflects a broader industry trend where becoming an indispensable infrastructure matters more than having the highest-performing model in benchmarks.

【Introduction】Global No.2 Drops to No.10: Claude's Strongest Model Exposed for "Intelligence Decline," BridgeBench Confirms It! But Anthropic Doesn't Seem to Care?

Is Anthropic Finished?

Recently, AMD's AI Director confirmed Claude Code's intelligence decline, stating bluntly that it is "no longer usable for complex tasks."

Now, the latest report from the BridgeBench evaluation has delivered another heavy blow to Anthropic!

The data is staggering: Claude Opus 4.6's global ranking plummeted vertically from 2nd place to 10th place:

Accuracy dropped precipitously from 83.3% to 68.3%, and the hallucination rate nearly doubled, increasing by 98%.

At that moment, Claude's intelligence declined, it became dumber, the user experience worsened—the cold, hard numbers ended all user doubts—

It wasn't their problem; Claude Opus 4.6 had indeed gotten worse!

Claude users felt cheated!

Imagine if you relied on this model for any critical task, and they could directly replace it with a much worse model without informing you.

But users questioned: "How can this possibly be legal?" Trust began to crumble, ridicule towards Anthropic flooded the internet, and even the most loyal supporters began to waver.

But just as the entire internet was mocking them, Anthropic's trump card emerged—a suspected screenshot of an internal tool interface was leaked.

What the image showed instantly made all discussions about "Claude getting dumb" irrelevant—Claude Projects is testing a complete full-stack application building system.

Not helping you write code, but helping you build products.

While everyone was arguing over model scores, Anthropic had already changed the game table.

What's Hidden in the Leaked Image?

First, let's talk about what exactly that screenshot captured.

According to cross-verification from multiple sources, the leaked image shows an "one-click development kit" being tested internally by Claude Projects.

The interface clearly lists a row of pre-built templates: AI chatbot, interactive mini-game, business landing page, SaaS data dashboard... covering almost all the high-frequency demand scenarios for independent developers.

But the templates are just the surface.

What truly makes one gasp is the full-stack capability chain behind the templates—

Authentication? Check and configure.

Database? Select and build.

Front-end interface? Describe and generate.

Deployment and launch? One-click搞定 (get it done).

This is not "AI-assisted programming." This is "AI-replacing programming," and it doesn't even need to distill your skills anymore.

Understanding the weight of this statement requires看清 (seeing clearly) the current landscape of AI programming tools.

  • Cursor's logic is "making you code faster in the IDE"—it optimizes coding speed, the programmer is still the protagonist.
  • Replit's logic is "enabling those who can't code to code"—it lowers the entry barrier, but you still need to understand code logic.
  • Vercel's logic is "making deployment feel seamless"—it solves the last mile, but you have to walk the previous road yourself.

They each tackle one环节 (link) in the software development chain, each achieving极致 (the ultimate).

But what Claude wants to do is on a completely different dimension from them.

Cursor makes programmers 10 times faster, Replit lets non-programmers code—but Claude wants to make "coding" itself obsolete.

The former is an efficiency revolution, the latter is category elimination.

According to leaked information, the underlying engine powering this system is precisely Opus 4.6—the model being mocked across the internet for "intelligence decline."

Mythos "Not Strong Enough" Might Be Intentional?

The most core, and perhaps most controversial, judgment might be—

Anthropic might not care at all where Mythos ranks on the leaderboard.

Does that sound like making excuses for the loser? Let's do the math.

When your strategic endgame is to become a "full-stack application platform," the role played by the model layer changes fundamentally.

It no longer needs to be "the smartest," it only needs to be "good enough."

The key to winning platform competition has never been about the horsepower of the underlying engine, but about the depth of stickiness in the upper-layer ecosystem.

Windows beat Mac not because the OS was more elegant, but because the software ecosystem was richer. Android crushed Windows Phone not because the kernel was more advanced, but because there were more developers.

In platform wars, "the best" is never the reason for winning; "the most used" is.

In public, Dario Amodei has repeatedly said one thing: "Coding will die."

But the leak of the full-stack builder gives this statement product-level physical evidence for the first time.

Dario wasn't making a prophecy. He was describing a roadmap being executed.

If this reasoning holds, then Mythos leading GPT-5.4 Pro (no tools 56.8 vs 42.7) on HLE, but being caught up on GPQA (94.4 vs 94.5) and overtaken on BrowseComp (89.3 vs 86.9)—the meaning of these data points becomes completely different.

It's not that "Anthropic lost," but that "Anthropic selectively stopped focusing effort here."

Should limited computing resources be invested into the leaderboard arms race to maintain an illusory "No.1" label, or should they be倾斜 (tilted) towards full-stack builders that can directly create commercial value?

For a company with annual revenue of $30 billion that needs to prove its commercialization capability to investors, the choice isn't difficult.

The model just needs to be good enough; platform lock-in is the moat.

The残酷真相 (cruel truth) of business competition is: users don't care if your GPQA score is 94.4 or 94.5; users care about "I say a sentence, can the App run?"

Fear After $30 Billion in Annual Revenue

Anthropic's annualized revenue just broke through $30 billion, surpassing OpenAI.

Anthropic's annualized revenue grew from $1 billion to $30 billion in 15 months

This is a number that would make any startup pop champagne.

But if you are Dario Amodei, your primary emotion right now isn't celebration, but fear.

Because the vast majority of this $30 billion comes from API calls. And APIs are essentially an extremely dangerous business model.

Why? Because APIs mean your customers are using your capabilities to build their own products.

Today they call Claude's API to build an AI customer service platform, tomorrow they build an AI writing tool, the day after they build an AI programming assistant.

Every successful customer is building their own skyscraper on your foundation. It sounds beautiful—until one day, another model company offers a cheaper, similarly usable API, and your customers collectively migrate overnight.

This is the "model commoditization" nightmare: when the differences at the model layer become smaller and smaller, API pricing becomes a price war with no winners.

OpenAI feels this fear, so it's frantically making C-end products (consumer products)—ChatGPT, GPTs, custom assistants. Google feels this fear, so it's stuffing Gemini into search, email, docs, and every one of its own products.

They are all doing the same thing: before models become as cheap as cabbage, turn themselves into a platform users cannot leave.

Anthropic's full-stack builder is the most radical version of this same logic.

Its subtext is:

Rather than wait for others to build a platform on top of my API, and then wait for the day the model price drops to kick me away—I'll build the platform myself first.

You don't need to call my API anymore; you can build Apps directly on my platform. Your user data is here, your workflow is here, your deployment environment is here. By then, if you want to change models? Sure, but your entire business has to start over.

This isn't product innovation; it's survival instinct.

The $30 billion in revenue proves Anthropic can make money, but the leak exposes Anthropic's true anxiety—just making money isn't enough; you have to make others离不开你 (unable to leave you).

Conclusion: The Starry Sky and the Illusion

Let's step back from the business narrative and return to the origin of technical judgment.

The current top large models—whether Claude, GPT, or Gemini—are operating at about a 70% capability level. The climbing speed of this number in the past half year has visibly slowed down.

Moving from 70% to 100% doesn't rely on leaderboard grinding, nor on gaining a few more percentage points on the GPQA score. It relies on becoming an irreplaceable infrastructure—like the power grid, you don't care what turbine the power plant uses, you just know the light turns on when you flip the switch, the AC cools when you turn it on.

Anthropic's full-stack builder is the first time we've seen an AI company seriously thinking about this path of "infrastructuralization."

No longer obsessed with the虚荣战争 (vanity war) of "my model is 0.1 points smarter than yours," but directly answering a more fundamental question: How can I get a billion people to use my stuff every day, without even realizing it?

Because what ultimately decides the AI endgame is never whose exam score is higher. It's who becomes the power grid that everyone cannot live without first.

References:

https://x.com/cryptopunk7213/status/2043405326196867127

https://x.com/iruletheworldmo/status/2043332977136975994

https://x.com/marmaduke091/status/2043382991901147158

This article is from the WeChat public account "新智元" (New Wisdom Element), edited by: KingHZ

Perguntas relacionadas

QWhat significant performance drop did Claude Opus 4.6 experience according to BridgeBench's report?

AClaude Opus 4.6's global ranking dropped from 2nd to 10th place, with its accuracy plummeting from 83.3% to 68.3% and its hallucination rate nearly doubling, increasing by 98%.

QWhat major new capability was revealed by the leaked internal tool screenshot from Anthropic?

AThe leaked screenshot revealed Claude Projects, a full-stack application building system described as a 'one-click development kit' capable of generating complete applications from templates, handling authentication, database setup, front-end generation, and deployment.

QAccording to the article, why might Anthropic be intentionally deprioritizing performance on benchmark leaderboards?

AThe article suggests Anthropic may be strategically shifting its limited computing resources away from benchmark competition to focus on developing its full-stack builder platform, prioritizing platform lock-in and commercial viability over having the 'smartest' model.

QWhat fundamental shift in business strategy does the Claude Projects platform represent for Anthropic?

AIt represents a shift from providing an API service, which is vulnerable to commoditization and price competition, to becoming a full-stack platform that hosts entire development workflows, creating deeper customer lock-in and making the underlying model less replaceable.

QWhat is the article's perspective on the ultimate determinant of success in the AI industry?

AThe article argues that ultimate success won't be determined by which model has slightly higher benchmark scores, but rather which company first becomes an indispensable infrastructure—like an electrical grid—that billions of people use daily without thinking about it.

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No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. Ao centrar as discussões em torno da comunidade e dos seus objetivos coletivos, o SPERO,$$s$ incorpora a essência do empoderamento sem destacar indivíduos específicos. Assim, compreender a ética e a missão do SPERO é mais importante do que identificar um criador singular. Quem são os Investidores do SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é apoiado por uma diversidade de investidores que vão desde capitalistas de risco a investidores-anjo dedicados a promover a inovação no setor cripto. O foco desses investidores geralmente alinha-se com a missão do SPERO—priorizando projetos que prometem avanço tecnológico social, inclusão financeira e governança descentralizada. Essas fundações de investidores estão tipicamente interessadas em projetos que não apenas oferecem produtos inovadores, mas que também contribuem positivamente para a comunidade blockchain e os seus ecossistemas. O apoio desses investidores reforça o SPERO,$$s$ como um concorrente notável no domínio em rápida evolução dos projetos cripto. 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69 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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