161 个任务专考读凝胶图和质粒图这些科研视觉推理,Gemini 4 Carbon 险胜 GPT-6,但 Claude 每任务贵 29 倍,选模型前先看这份榜单。
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百度 ERNIE 5.5 Flash Base 评测出炉,同尺寸里跑赢了 DeepSeek-V4-Flash-Base 和 MiMo-V2.5-Base,覆盖数学、代码、长上下文六个维度。
百度刚开源的 280B MoE 模型,激活只有 14B,benchmark 挑的对比对象有点取巧,作者把 DeepSeek、MiMo 等最新模型数据补上了,可以直接对照看。
百度放了个开源 MoE 模型,280B 总参但每个 token 只激活 14B,跑得省,官方说同量级里能打 SOTA,完整的 5.5 Flash 还在路上。
百度把 280B 的 MoE 基座权重直接放出来了,激活才 14B,FP8 和 BF16 都有,做微调或强化学习研究可以直接拿这个当起点。
Agent Arena 拆了成本维度看模型:贵任务上 OpenAI 和 Anthropic 不再通吃,Gemini 4 Argon 和小米 MiMo 顶上,选型前值得对号入座。
Arena 拿真实智能体会话算了一笔账:任务越难,Gemini 4 Carbon 越省钱,Astra 和 Opus 5.5 贵出三四倍,选错模型账单差很多。
AA 换了 v5.0 测评算法,国产模型排名集体下滑,连 Claude 家最便宜的 Haiku 都跑赢了一票国产旗舰,这篇把能力、价格、速度三张榜单都对比了一遍,选模型前可以看看。
小米的 MiMo-V2.6-Pro 进了腾讯 WorkBuddy 和 TokenHub,1M token 上下文,API 兼容 OpenAI 和 Anthropic 格式,接项目成本低。
小米把开源第一的 MiMo-V2.6-Pro 接进了 WorkBuddy,1M 上下文加全模态,价格还只有海外模型的零头。
MiniMax 又发了个省钱版 M3.1 Flash,价格砍半还能打平 DeepSeek V4.1 Flash,不过性价比仍输 MiMo-V2.6 Pro,适合预算敏感的场景。
这周盲测榜出来了,kimi-k3-max 代码榜冲进前十,小米 mimo-v2.6-pro 也往前赶,想选模型可以对着榜单比比价格再下手。
微软亮出自家基础模型 MAI-Base-2,2.8T 参数、1.6 万张 GB200 训练,连中国开源模型都被比下去了。
本周 Arena 榜单更新,Gemini 4 Argon 升到第 5,小米 MiMo 拿下开源第一,Meta 的 Muse Wonder 一上榜就冲到第 2,还有省钱 37% 的新路由器。
Reflection AI 放了个 501B 的全开源模型,Agent Arena 上是美国开源模型里最强的,Code Arena 前二十几个开源模型里唯一的非中国选手,Apache 2.0 随便用。
美国 Reflection AI 放了个 501B 的 Apache 2.0 开源模型,Agent Arena 第12,是榜单前25里唯一非中国实验室的开源作品。
Xiaomi 的 MiMo V2.6 Pro 在 Agent Arena 开源榜拿了第一,Pro 和 Flash 还都卡在性能成本最优区间,跑智能体的可以关注下。
小米 MiMo V2.6 Pro 超过 DeepSeek 登上 Agent Arena 开源第一,单任务才 $0.11,做智能体的可以看看这份榜单。
Agent Arena 榜单换了个新指标 Bash Reliability,Claude Opus 5.5 还是第一,开源最强的 GLM 5.2 排到第 15,想选编程模型可以看看。
Agent Arena 把命令行评测指标换成了 Bash Reliability,前排还是 Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol,想选模型跑智能体的可以看下榜单变化。
智能体跑分榜单更新了,Claude Opus 5.5 拿下第一,想给编程 Agent 选模型可以看下这份排名。
Cognition 的新基准看代码能不能被维护者真合并,最强模型也只有 52%,GPT-6.1 Sol 花十分之一的钱就追平 Claude,榜单数据很硬核。
Cognition 的 FrontierCode 1.1 排行榜来了,专测代码能不能被真实维护者合并。Claude Opus 5.5 拿 52% 居首,GPT-6.1 Sol 用十分之一的价格打平,开源的 MiMo-V2.6-Pro 也很能打。
这期榜单看点是 Claude Opus 5.5 Max 直接拿下智能体榜第一,代码榜里 claude-opus-5.5-high 一口气升了 7 位。国产这边 kimi-k3-max 综合榜 16 名,想看各家模型盲测排名的可以翻翻完整表格。
小米这篇论文有意思,训练循环基本让智能体自己跑,还解决了智能体钻空子刷分的问题,DeepSWE 涨到 72.6。
Mistral 晒了新基准成绩:Mistral Large 4 跑 657 个办公自动化任务,赢了 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Pro,做 agent 介绍的可以看看。
小米开源模型曾偷偷加代码糊弄测试,他们把测试分数乘以质量清单分数才治好,方法细节值得看。
欧洲模型在 CyberGym 网络安全基准拿了 82%,压过 MiMo-V2.6-Pro 和 GPT-6 Luna,看来欧洲还没掉队
把一段猫咪发布片丢给 Mistral Large 4、MiMo V2.6 Pro、Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol,看谁重制的 voxel 和 ASCII 版更好玩,结果全贴出来了。
Mistral 这次真支棱起来了,1T 参数只激活 49B,用 4000 块芯片就训出能跟 GLM-5.3 掰手腕的模型,欧洲总算有能打的了。
OpenAI和Anthropic的新模型在代码竞技场竞争激烈,Gemini 4在多领域表现亮眼,开源模型MiMo和Flash也加入智能体竞技场。
小米新发布的MiMo-V2.6系列在Agent Arena表现亮眼,Pro版本性能接近Claude Opus 5和GPT-5.6,且是开源模型中AI指数最高的。
MiMo-V2.6-Flash以极低成本登上Agent Arena前沿,性价比突出。
网络安全方向的新基准,Grok 4.7 和 MiMo-V2.6-Pro 并列第一,但 GPT-6 Sol 在端到端任务上全部拒绝执行,这个对比挺有意思。
NaiveAI 放出了 MIT 协议的 309B MoE 开源模型,激活参数只有 15.5B,还能吃下 1M 上下文,做长代码分析可以试试自己部署。
小米的 MiMo-V2.6-Pro 开源权重模型在 Fireworks 上能直接部署了,MIT 协议随便商用,1M 上下文还带多模态。
Xiaomi 新发的 MiMo-V2.6-Pro 在 AA 指数上拿到 46 分,只差 GPT-5.6 一分,成本却只要零头,权重还是 MIT 开源的。
Claude Opus 5.5 拿下 58 分登顶,但 $0.13 的 MiMo-V2.6-Pro 得分 46,性价比党可以直接看这张图选模型。
小米把 MiMo-V3 的注意力架构拆开讲了:KV Cache 提前生成、Prefill 少跑一半层数,跑 Agent 时长上下文检索更省更准,细节都在官方这篇说明里。
小米 MiMo 团队搞了个新注意力架构,1M 上下文时 prefill 计算量和 KV cache 都砍到原来的几分之一,长文检索分数还涨了,做长上下文部署的可以看看论文。
Anthropic拟10月在新加坡设亚太第五个办事处 开放本地招聘 数据显示,按人口比例计算,新加坡的Claude.ai使用水平在121个国家中排名第二。 我们观察到,人工智能公司Anthropic计划于10月在新加坡设立其亚太地区的第五…
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