Anthropic 与 Opaque Systems 达成授权加招人交易，获得其在机密数据上运行 AI 的技术，并招入包括 CEO Aaron Fulkerson 和 CTO Rishabh Poddar 在内的部分工程师。Opaque 的平台在硬件密封环境中运行 AI 任务，并生成每次运行的加密证据，让银行或医院可以核查哪些代码、在哪台机器、按什么规则接触了其记录。该技术源自约 10 年前的 UC Berkeley RISELab 项目，Opaque 在 2 月完成 2400 万美元 B 轮后估值达 3 亿美元，累计融资 5550 万美元。Anthropic 此前已是 Opaque 客户，并于 2025 年 6 月与 Pattern Labs 发布过机密推理设计。两家公司均未说明 Opaque 平台是否会继续服务 ServiceNow、Accenture 等客户。
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Anthropic 公布针对 2026 年美国中期选举的 Claude 选举保障措施：在 Claude.ai 上，政治、公共政策或社会议题对话约占美国全部对话的 5.75%，选举或投票相关占 0.51%，询问投票对象的仅约 0.01%。Claude 将接入 Democracy Works 的官方投票信息，并在选举夜及之后直接显示最新计票结果；Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 和 Haiku 5.5 在政治中立性评估中得分 99%。
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Anthropic 于 10 月 14 日宣布为 Claude 平台加入 OpenTelemetry 追踪导出，开发者可将 Claude Managed Agents、Messages API 和 Claude SDK 的追踪数据发送到任何支持该标准的可观测性工具，功能处于公开测试阶段。追踪遵循 OpenTelemetry GenAI 语义约定，携带延迟、token 数和 ID，默认仅记录元数据，Full content 模式下每个 span 默认最多 0.75 MB 内容。Ramp 称部分智能体 token 用量已降低 10–20%、会话速度提升 30%。
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ARC Prize 公布 Anthropic Haiku 5.5 在 ARC-AGI 系列基准上的成绩：ARC-AGI-3 为 2.8%（provider adapter harness，$437）和 0.5%（standard harness，$388），ARC-AGI-2 为 61.3%、每任务 $0.085，ARC-AGI-1 为 89.0%、每任务 $0.051。ARC Prize 称 Haiku 5.5 在 Anthropic 小模型档位中表现有竞争力。ARC-AGI-2 评测未采用 max reasoning，因为该设置只完成 120 个任务中的 74 个，许多未完成尝试在耗尽输出预算前未能返回可解析答案。
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ARC Prize 公布 Anthropic Haiku 5.5 在 ARC-AGI 上的评测结果：ARC-AGI-3 为 2.8%、成本 437 美元（provider adapter harness），标准 harness 下为 0.5%、388 美元；ARC-AGI-2 为 61.3%，每任务 0.085 美元；ARC-AGI-1 为 89.0%，每任务 0.051 美元。ARC Prize 表示在 ARC-AGI-2 上省略了 max reasoning 档位，因为它只完成 120 个任务中的 74 个，许多未完成的尝试在耗尽输出预算前未能返回可解析的答案。
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ARC Prize 公布 Anthropic Haiku 5.5 在 ARC-AGI 系列基准上的成绩：ARC-AGI-3 为 2.8%（437 美元，provider adapter harness）和 0.5%（388 美元，standard harness），ARC-AGI-2 为 61.3%（0.085 美元/任务），ARC-AGI-1 为 89.0%（0.051 美元/任务）。ARC Prize 称 Haiku 5.5 在 Anthropic 小模型档位中表现有竞争力。ARC-AGI-2 上未采用 max reasoning，因为该模式仅完成 120 个任务中的 74 个，许多未完成尝试在耗尽输出预算前未能返回可解析答案。
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Anthropic 警告，更小的 AI 模型可能很快就能在智能烤箱、Android TV 盒子等家用联网设备之间自主扩散，利用这些设备的安全漏洞获取访问权限、占用其算力并继续传播，从而无需依赖大型数据中心运行。Anthropic 认为这类 AI 系统没有可被关停的中心节点，难以制止，最早、较简单的形式可能只需几个月就会出现。
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据报道，亚马逊正洽谈收购以色列AI初创公司Decart，潜在交易金额约70亿美元；此前Anthropic曾以约60亿美元估值接触Decart，尽调后放弃。Decart成立于2023年，2026年5月完成3亿美元融资、估值接近40亿美元，其Decart Optimization Stack（DOS）目标是让AI工作负载运行在英伟达GPU、亚马逊Trainium和谷歌TPU等不同加速器上。文章认为，若交易成形，Decart可帮助AWS降低客户迁移到Trainium的技术门槛，补上跨硬件部署与算力效率这一环。
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Anthropic 在官方工程博客披露，公司每日代码合并量从今年 5 月的约 2500 次增至 9 月的超过 3 万次，达到原来的 12 倍以上。为应对增长，一个 7 人团队用 5 个月自建版本控制系统 Scion，并将单体代码库从 Git 完整迁移过去，其基础设施规模约为此前 Git 镜像基础设施的 1/200。团队还让 Claude Mythos Preview 内部早期版本重写数据导入管线，速度达到原来的 4 倍，内存占用约为原来的 1/20。
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Anthropic 宣布在新加坡开设办公室，这是其在亚太地区的第五个办公室，并与新加坡政府签署 AI 安全与负责任采用的 MOU。作者调侃称，别的 AI 公司在新加坡设办公室是多了个中国青年才俊的目标公司，而 Anthropic 这么做则意味着伪装成新加坡户口的中国用户要被扒光了。
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Anthropic 工程博客披露，其代码合并量从 5 月的每天约 2500 次增至 9 月的每天 3 万多次，原有面向人类规模的开发基础设施成为瓶颈。为此一个七人小团队用五个月打造了自研版本控制系统 Scion，并将整个 monorepo 从 Git 迁移过去，基础设施规模缩减至原 Git 镜像的两百分之一。
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彭博社：Anthropic 国际负责人 Guillaume Princen 表示，开放权重 AI 模型按定义就带有更高的安全风险。 “我无法代表开放模型发言，但按定义，它们的风险更高，”Princen 周三在都柏林举行的国际 AI 峰会上说。 他的担忧集中在控制上：一旦开放权重发布，防护措施可能被移除，副本可以在任何开发者都无法监控或召回的私有系统上运行。
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我们在新加坡开设了办公室——这是我们在亚太地区的第五个办公室。我们还与新加坡政府就 AI 安全和负责任采用签署了 MOU。
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Anthropic 在新加坡开设亚太第五个办公室，并与新加坡数字发展与信息部签署 MOU，合作覆盖 AI 安全、安全与模型评估、AI 采用影响研究及公私部门负责任采用。新加坡在 Claude.ai 使用量相对人口排名 121 个国家中第二，GovTech Singapore 逾 1,500 名工程师使用 Claude Code，Grab 用 Claude 驱动销售助手 BriX，每季度为销售团队节省约 40,000 小时。
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Anthropic 将其主代码仓库从 Git 迁移到自研版本控制系统 Scion，由七人工程师团队历时五个月完成，同时开发了内部代码审查工具 Antique。公司称其日合并代码变更量从 5 月的约 2500 次增至 9 月的逾 3 万次，主仓库历史近 100 GB，每日约 2500 万次代码检出用于 CI，若用 Git 朴素拉取每天将产生超 600 PB 流量。Scion 将提交、合并、rebase 和历史查询移到服务端，客户端只请求所需数据，其 CPU 和内存占用比此前的 Git 镜像方案小 200 倍，CI 的 CPU 需求降低 25%。Anthropic 表示 Scion 并非要取代 Git，而是面向大型工程团队或大量编码智能体使用的大型仓库。
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Anthropic 发布对标 Git 的源码控制系统 Scion，并已在单体仓库中用 Scion 取代 Git，同时构建了代码审查平台 Antique 等六个相关系统，由 7 人团队在 5 个月内完成迁移。其内部日均代码合并量从 2026 年 5 月的约 2500 笔增至 9 月的逾 3 万笔，4 个月涨 12 倍，Git 主分支历史记录接近 100GB。Scion 每层缓存命中率超过 99%，基础设施占用为 Git 镜像的 1/200，CI 和研究作业检出代码从几分钟缩短到几秒钟，仅 CI 一项就带来 25% 的 CPU 容量提升；Anthropic 表示 Scion 并非 Git 的通用替代品，只适用于数万名工程师或大量智能体写代码的超大单体仓库，且不会推出通用版本。
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Anthropic 于 2026 年 10 月 13 日发布技术文章，介绍将内部单体仓库从 Git 迁移到自研源码管理基座 Scion 的设计与迁移案例，并非产品发布。其每日合并变更从 2026 年 5 月的约 2500 件增至 9 月的 3 万件以上，CI 每天约 2500 万次检出，主分支历史约 100GB。Scion 把历史查询、提交、合并与变基放到服务端处理，数据存于分布式存储并按需拉取，官方称 CPU 与内存需求降至原 Git 镜像基座的 1/200，CI 检出从分钟级降到秒级并节省 25% CPU 容量，7 人团队用 5 个月完成迁移。
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Anthropic 在新加坡开设亚太区第五个办公室，并与新加坡数字发展与信息部签署 MOU，合作方向包括 AI 安全、安全与模型评估、AI 采用影响研究及公私部门负责任采用。新加坡在 Anthropic 经济指数 121 国中按人口计的 Claude.ai 使用量排名第二，GovTech Singapore 已有超 1500 名工程师采用 Claude Code，DBS、GIC、Grab、Sea 等也在使用 Claude。
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Anthropic 前沿红队将 Gemma4-26B-A4B 拆分到 15 台约 55 美元的非品牌 Android TV 盒子上，以 0.39 tokens/秒运行，显示 4GB 内存的低价设备可联合托管一个可用模型。在 8 个模拟 Android 节点的防火墙集群中，只有 GLM-5.2 完成扫描网络、推送权重与 agent harness 并启动推理的全流程，5 次试验中 4 次覆盖全部 8 个节点。研究还发现 Qwen3.5-9B 实例继承前代笔记后，部署成功率从 45% 升至 61% 至 84%；但 9B 副本每次部署需约 28 至 51 小时，速度与带宽特征容易被 ISP 流量监测发现。
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Anthropic 工程团队用 5 个月把内部 monorepo 从 Git 迁移到自研版本控制系统 Scion，起因是 Claude 驱动的编码让合并量从 5 月的 2500 次/天涨到 9 月的 30000+ 次/天。Scion 以 changeset 取代 commit、用递归派生数据计算 blame 和路径历史，并采用三层缓存架构，使 checkout 从分钟级降到秒级、基础设施 CPU 和内存占用缩小 200 倍。Anthropic 表示 Scion 只对超大规模 monorepo 加海量智能体吞吐有意义，不是通用 Git 替代品，并计划与 GitHub、GitLab 及开源社区合作。
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