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。
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。
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。
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
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。
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-V2.6 整套开源了,Pro 在智能体基准上打平 Claude Opus 5,本地跑前沿模型的门槛又降了。
小米把 1M 长上下文的预填充成本砍掉 5 倍,KV 缓存也小了 4.5 倍,跑智能体任务的人可以看看这套 HySparse 2 架构。
小米的 MiMo-V2.6 这次把训练仪表盘都公开了,实时能看 RL 指标,社区评价比模型本身还高,喜欢看训练细节的别错过。
小米开源了MiMo-V2.6-Pro和Flash版本,包含7K+强化学习环境和完整框架,性价比极高。
小米新模型登顶开源排行榜,价格碾压对手,却陷入数据争议。
小米 MiMo-V2.6-Pro 把开源权重第一的位置抢下来了,1T 参数训练只花 300 万美元,做本地部署的可以看看这套权重。
有人实测 MiMo-v2.6-flash 比 DeepSeek 闲时还便宜、速度还快,预算敏感的话可以去比比价。
Xiaomi 把 RL 训练全开源,Pro 版跑赢 Qwen3.8 Max,价格比涨价后的 DeepSeek 更低。
小米开源了 MiMo-V2.6-Pro,得分追平 GPT-5.6-Sol Max,价格只有零头,权重可直接下载。
小米把 MiMo-V2.6 权重全开源了,Pro 在 AA 指数拿 46 分压过 Kimi K3,价格只有海外模型的 1/20。
小米把 MiMo-V2.6 的 RL 训练细节全公开,7K 个环境和训练框架一并开源,做 Agent RL 的直接去读技术报告。
小米三款 MiMo-V2.6 上线了,Pro 主打编程智能体,UltraSpeed 版输出快 10 倍,都在 OpenRouter 能调。
小米把 MiMo-V2.6 的 RL 训练全程直播了,单步 20 亿 token 的配置全公开,细节还会开源。
小米开源模型冲到WebDev榜第三,1628分距Kimi K3 Max只差46分,连训练代码都公开了。
小米把开源模型智能指数刷到 46,价格没涨,1.02T 参数的 MoE 只激活 42B,部署成本能打。
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