METR 任务时长翻倍缩至 4.3 个月，预测专业 AGI 认可在 2027 年底
ChipHaseCoolGuy · reddit · 2026-09-12
Reddit 用户用 METR 式任务时长（task horizon）框架梳理前沿模型能力趋势并给出 AGI 时间表：模型能以约 50% 可靠性完成的任务时长，2023 年 GPT-4 为分钟级，2025 年 GPT-5 级为数小时，2026 年已进入工作日级。
核心论点
- 任务时长翻倍周期从 2019–2024 的约 7 个月缩短到 2023 年后的约 4.3 个月，在对数图上是直线、换算成真实时长就是陡墙。
- 三条预测线：回到 7 个月翻倍（作者认为已不可能）；4.3 个月翻倍延续（基准情形，2027 年达工作月级任务，2028–29 达工作年级）；RSI 拐点线（2027 年中后模型开始自主提出并训练下一代模型时加速）。
佐证
- OpenAI 称本月达成"自动化研究实习生"目标，每个研究员工作日对应 3.1 个 agent 工作日，推理开销中位数 $600+/天，下一个目标是 2028 年 3 月的自动化 AI 研究员。
- Anthropic：Claude 写了内部 >80% 的合并代码，工程师产出约为 2024 年 8 倍，但整体研究提速仍不到 2 倍——编码已自动化、品味还没有。
- OpenAI 已用训练中的下一代模型（"显著强于 Astra"）参与 Navier–Stokes 论文，内部模型领先公开发布已成事实。
作者的时间表估计：早期 RSI 现在–2027；AI 研发强自动化 2026–2028；专业 AGI 认可 2027 年底；社会广泛共识 2028；完整 RSI 2029（2027–2032）；ASI 2030–31。AGI 采用 OpenAI 章程口径：在多数经济价值工作上超越人类的自主系统。
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