据 @emollick 称，METR_Evals 与 EpochAIResearch 在AI基准测试上以高度透明与数据开放脱颖而出，清晰呈现评测难点与具体方法。根据 METR_Evals 在2026年2月的X平台更新，早期“开发者因AI工具平均减速20%”的结论已不再适用，最新迹象显示存在加速效应，但因开发者行为变化导致当前结果仍不稳定，研究团队正改进方法以提升可靠性。另据 EpochAIResearch 的公开说明，其同样提供方法与数据以支持可重复与可比的能力追踪。对企业而言，这种透明基准有助于模型采购、治理与ROI评估，并为工具厂商将产品性能对齐真实研发流程带来商机。

据Ethan Mollick在X平台表示，Dan Shapiro在Google AI Studio推出的应用将多项AI安全与能力基准（不止METR）整合到同一面板，显示主流模型正快速“跑满”各类测试（来源：Ethan Mollick，附aistudio.google.com应用链接）。据Dan Shapiro介绍，应用内提供基准来源与细节，可直观对比模型进展，强调在软件领域出现“硬起飞”迹象时，传统静态基准易被饱和。对企业而言，这一聚合视图可用于追踪模型能力趋势、优化内部评测流程，并指引投入更难的基准、红队测试与动态评测（来源：Shapiro声明与Mollick转述）。

根据Ethan Mollick在X平台的说法，METR长任务分数与多项领先AI基准高度相关，尽管该指标有局限，但仍是衡量整体模型能力的有效代理。依据Mollick的报告，log(METR)与编码、推理及多模态等关键评测之间保持强相关，这为企业在模型选型与治理中提供统一的高层筛选指标。依照Mollick的结论，将METR与领域专项基准结合，可在智能体、代码生成与工具调用等应用中降低上线风险并提升评估效率。

据God of Prompt在X平台引用METR Evals称，Claude Opus 4.6在软件任务上的50%时间视野约为14.5小时，但METR表示其现有任务集已接近饱和，测量极其嘈杂，可能低估模型真实能力（据METR Evals）。据METR Evals，模型在真实工程任务上的能力倍增时间约为123天，这意味着从“写邮件辅助”到“接管开发流水线”的转变正快速压缩。根据God of Prompt的报道，针对Opus 4.6的提示架构与“Claude精通指南”已更新，建议团队立即升级评测基准、优化长时自主运行策略，并重新设计工作流以捕获新增性能与商业机会。

据The Rundown AI报道，METR最新基准数据显示，前沿模型在可完成的软件工程任务时间跨度上快速缩短，体现出代码工作流自主性显著增强。根据METR的评估，顶级模型以更少人工干预处理更长链路的任务，接近在生产环境中实现自动化问题分流、多文件重构与集成测试编写。据The Rundown AI称，该“近乎垂直”的曲线来自工具调用、代码执行与仓库级上下文的叠加收益，METR将其归因于计划与错误恢复能力提升，典型模型包括Claude与GPT系列。根据METR，商业影响包括功能交付周期缩短、通过自动化测试生成降低QA成本，以及面向持续代码维护与迁移的AI开发平台新机遇。

据Greg Brockman在推特上透露，GPT5.2在最新METR评测中取得了业界领先的成绩，特别是在处理长周期任务方面表现突出。Noam Brown指出，线性尺度和80%成功率的图表显示GPT5.2显著优于以往模型，标志着OpenAI在强化大型语言模型长程推理能力方面取得重大突破。