OpenAI 把 Astra 的能力做成大中小三档,Sol 跑分超 Claude Opus 5 但成本只有 9%,跑长任务智能体的开发者账单能省不少。
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OpenAI 把 GPT-6 Astra 的能力下放到了 Sol 和 Luna 两个便宜模型上,API 价格直接砍半,跑批量任务的成本党可以看看。
同一模型放进 Claude Code 和 Codex 跑同样的任务,结果居然会一个升一个降,这篇论文用 PowerPoint 重建实验讲清楚了 harness 的影响。
OpenAI 把 GPT-6 Astra 的能力塞进了 Sol 和 Luna 两个便宜版本,API 价格直接砍半,用 AI SDK 的开发者可以马上试试。
OpenAI 把 GPT-6 Astra 的能力下放到了 Sol 和 Luna 两个便宜一半的新模型上,还能在 Agent Arena 里亲手测试投票。
Zilliz 团队拿 Jev 跑了三个真实场景,省到七分之一的成本,性能掉多少都给你列出来了,做 RAG 的可以抄作业。
LlamaIndex 的 Jerry Liu 开源了 DocJev,扔几条自然语言规则就能给文档分类和拆分,速度还比 gpt-5.6-luna 快 6 倍,免费可用。
OpenAI 又出新款了,GPT-6 Sol 和 Luna 是 Astra 的省钱版,API 价格直接比 GPT-5.6 便宜一半,跑批量任务的可以看看。
OpenAI 把 GPT-6 Astra 的能力塞进了更便宜更快的 Sol 和 Luna,缓存读取打 1 折,API 价格比 GPT-5.6 还低一半。
OpenAI 出了个便宜档的 GPT-6 Luna,跑分追平 Claude Opus 5,但只要零头的价格,看重成本的可以去 OpenRouter 试试。
OpenAI 新出的 GPT-6 Sol 和 Luna 上 OpenRouter 了,价格砍半,Sol 输入 2 美元、Luna 只要 0.1 美元每百万 token,跑分还比上一代强。
OpenAI 把 GPT-6 Astra 的能力塞进了 Sol 和 Luna 两个更便宜的型号,API 价格比 GPT-5.6 还砍了一半,跑批量任务的可以看看。
做网页应用的朋友看下:Lovable 已经换上 GPT-6 Sol,官方测下来比 GPT-5.6 Sol 高 6-12%,指令遵循提升最明显。
OpenAI 把 GPT-6 Astra 的能力下放到 Sol 和 Luna 两个便宜版本,API 直接砍半价,跑批量任务的成本党可以看看。
Cognition 跑了 GPT-6 两个型号的编程实测:Sol 省了 17% 上下文还少留烂尾测试,Luna 会写真回归测试了,写代码的可以看看。
Devin 接入了 GPT-6 Sol 和 Luna,Luna 每个任务不到 0.1 美元,比 GPT-5.6 便宜一大截,分数还更高。
OpenAI 一次发了两个 GPT-6 模型,价格还砍半,做应用的可以看看 Sol 和 Luna 怎么选
OpenAI 把 GPT-6 Sol 和 Luna 发出来了,说是接了 Astra 的对齐成果,对齐评估比 GPT-5.6 那两版要好,可以先看看。
OpenAI 把 GPT-6 Astra 的能力做成了 Sol 和 Luna 两个便宜版,API 价格直接砍半,跑批量任务的可以看看。
OpenAI 放出了 GPT-6 的 Sol 和 Luna 两个版本,对齐能力比 GPT-5.6 更强,想追最新模型动态的可以看看这条。
Mem0 把 GPT-5.6-Luna、MiniMax M3、Claude Sonnet 5 扔进 Hermes 和 Claude Code 两套框架跑分了,排行榜在 dolphinbench.ai,可以直接看哪个模型换框架后掉分最少。
宝玉实测的省钱组合:贵的模型出方案,便宜的模型干活,再让贵模型自动验收,全程不用人工盯。Token 贵的都该看看这套闭环玩法。
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。
智能体出发前先搜一轮,GPT-5.5 在 BrowseComp-Plus 涨 7 个点,做深度研究智能体的可以试试这招
做文档切分可以试试 Jerry Liu 新开源的 DocJev,比 luna 快 6 倍、准确率相当,还带可视化页面。
给数据智能体挂个会自进化的本体层,GPT-5.5 在 DDR-Bench 多拿 26.7 分,做法可直接抄。
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。
LangChain 实测 Jev 当智能体评估裁判:单次 0.44 秒、整轮 0.34 美元,比 Claude 便宜 83 倍。
DocJev 专做文档分类和拆分,比 gpt-5.6-luna 快6倍,跑文档流水线的可以试试。
llama_index 团队开源的 DocJev 工具,能帮你快速分类或拆分文档,比 GPT-5.6 快 6 倍,准确率相当,适合处理大量文档。
朋友,你肯定对AI监管感兴趣,这篇关于特朗普政府与Anthropic的博弈故事很值得看,讲了Mythos和Fable这些模型如何引发风波。
朋友开发的开源库,能快速分类和分割文档,比GPT-5.6-Luna快6倍,适合处理数字文档。
NVIDIA 新研究,语音模型工具调用准确率 92%,比 GPT-5 在文本模式下的 85% 还高一点,解决语音代理性能瓶颈。
DAIR.AI 和 MIT 新方法 SIFT,用 LLM 判定器筛选,把代码生成效率提升 10 倍,比 DGM 算法快很多。
朋友测试了 Jev 和 GPT-5.6 预测书籍评分,Jev 更准、更便宜、还更快,值得看看对比结果。
NVIDIA 新方法能自动优化代理,减少 50% 令牌流量,比其他框架更省钱。
Vercel 的 AI Gateway 数据显示,Jev 在上线首日就获得了约 13% 的团队采用率,是历史上采用最快的模型。这一数据超过了 GPT-5.6 家族和 Fable 5.1,显示出市场对 Jev 的快速接受。
Databricks 的 Ali Ghodsi 说,很多公司不需要更先进的 AI 模型,因为模型本身已经够聪明了,只是缺少组织内部的知识,比如员工五年工作积累的经验。
ChatGPT 在 Word、PPT、Excel 上都能用了,免费版也有,想试试的话可以看看。
OpenAI 新发布的 GPT-5.0 模型,在 GLUE 基准测试中取得了新成绩,比 GPT-4 更强。