Durante varias semanas, un creciente coro de desarrolladores y usuarios avanzados de IA afirmaron que los modelos emblemáticos de Anthropic estaban perdiendo su ventaja. Usuarios de GitHub, X y Reddit informaron un fenómeno que describieron como «contracción de la IA»—una degradación percibida en la que Claude parecía menos capaz de razonar sostenidamente, más propenso a alucinaciones y cada vez más derrochador de fichas.
Los críticos señalaron un cambio mensurable en el comportamiento, alegando que el modelo había pasado de un enfoque de «investigación primero» a un estilo más perezoso, de «edición primero» en el que ya no se podía confiar para ingeniería compleja.
Si bien la compañía inicialmente rechazó las afirmaciones de «nerfear» el modelo para gestionar la demanda, la creciente evidencia de usuarios de alto perfil y puntos de referencia de terceros crearon una brecha de confianza significativa.
Hoy, Anthropic abordó estas preocupaciones directamentepublicando una autopsia técnica que identificó tres cambios separados en la capa de producto responsables de los problemas de calidad informados.
«Nos tomamos muy en serio los informes sobre la degradación», se lee Publicación del blog de Anthropic sobre el tema.. «Nunca degradamos intencionalmente nuestros modelos y pudimos confirmar de inmediato que nuestra API y nuestra capa de inferencia no se vieron afectadas».
Anthropic afirma que resolvió los problemas al revertir el cambio en el esfuerzo de razonamiento y el mensaje de detalle, al mismo tiempo que corrigió el error de almacenamiento en caché en la versión v2.1.116.
La creciente evidencia de degradación
La controversia cobró impulso a principios de abril de 2026, impulsada por análisis técnicos detallados de la comunidad de desarrolladores. Stella Laurenzo, directora sénior del grupo de IA de AMD, publicó una auditoría exhaustiva de 6.852 archivos de sesión de Claude Code y más de 234.000 llamadas a herramientas en Github mostrando que el rendimiento está cayendo debido a su uso anterior.
Sus hallazgos sugirieron que la profundidad del razonamiento de Claude había disminuido drásticamente, lo que provocó bucles de razonamiento y una tendencia a elegir la «solución más simple» en lugar de la correcta.
Esta frustración anecdótica aparentemente fue validada por puntos de referencia de terceros. BridgeMind informó que la precisión de Claude Opus 4.6 había caído del 83,3% al 68,3% en sus pruebas, lo que provocó que su clasificación cayera del puesto 2 al 10.
Aunque algunos investigadores argumentaron que estas comparaciones de referencia específicas eran defectuosas debido a alcances de prueba inconsistentes, la narrativa de que Claude se había vuelto «más tonto» se convirtió en un tema de conversación viral. Los usuarios también informaron que los límites de uso se estaban agotando más rápido de lo esperado, lo que generó sospechas de que Anthropic estaba limitando intencionalmente el rendimiento para gestionar la creciente demanda.
las causas
En su publicación post-morem, Anthropic aclaró que si bien los pesos subyacentes del modelo no habían retrocedido, tres cambios específicos en el «arnés» que rodeaba a los modelos habían obstaculizado inadvertidamente su rendimiento:
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Esfuerzo de razonamiento predeterminado: El 4 de marzo, Anthropic cambió el esfuerzo de razonamiento predeterminado de
highamediumpara que Claude Code solucione los problemas de latencia de la interfaz de usuario. Este cambio tenía como objetivo evitar que la interfaz pareciera «congelada» mientras el modelo pensaba, pero resultó en una caída notable en la inteligencia para tareas complejas. -
Un error de lógica de almacenamiento en caché: Lanzada el 26 de marzo, una optimización del almacenamiento en caché destinada a eliminar el «pensamiento» antiguo de las sesiones inactivas contenía un error crítico. En lugar de borrar el historial de pensamiento una vez después de una hora de inactividad, lo borraba en cada turno posterior, lo que provocaba que el modelo perdiera su «memoria a corto plazo» y se volviera repetitivo u olvidadizo.
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Límites de detalle de las indicaciones del sistema: El 16 de abril, Anthropic agregó instrucciones al mensaje del sistema para mantener el texto entre llamadas a herramientas en menos de 25 palabras y las respuestas finales en menos de 100 palabras. Este intento de reducir la verbosidad en Opus 4.7 fracasó, provocando una caída del 3% en las evaluaciones de calidad de codificación.
Impacto y salvaguardias futuras
Los problemas de calidad se extendieron más allá de la CLI de Claude Code y afectaron la SDK del agente Claude y Claude Coworkaunque el Claude API no fue impactado.
Anthropic admitió que estos cambios hicieron que el modelo pareciera tener «menos inteligencia», lo que reconocieron que no era la experiencia que los usuarios deberían esperar.
Para recuperar la confianza de los usuarios y evitar futuras regresiones, Anthropic está implementando varios cambios operativos:
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Prueba interna interna: Se requerirá que una mayor parte del personal interno utilice las versiones públicas exactas de Claude Code para garantizar que experimenten el producto como lo hacen los usuarios.
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Suites de evaluación mejoradas: La compañía ahora ejecutará un conjunto más amplio de evaluaciones y «ablaciones» por modelo para cada cambio rápido del sistema para aislar el impacto de instrucciones específicas.
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Controles más estrictos: Se han creado nuevas herramientas para facilitar la auditoría de los cambios rápidos, y los cambios específicos del modelo se ajustarán estrictamente a los objetivos previstos.
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Compensación del suscriptor: Para tener en cuenta el desperdicio de tokens y la fricción de rendimiento causada por estos errores, Anthropic restableció los límites de uso para todos los suscriptores a partir del 23 de abril.
La empresa tiene intención de utilizar su nuevo Cuenta @ClaudeDevs en X y hilos de GitHub para proporcionar un razonamiento más profundo detrás de futuras decisiones de productos y mantener un diálogo más transparente con su base de desarrolladores.
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