SGLang 讲了 HiCache 怎么在并行和分布式部署下复用长前缀,讯飞实测命中率 30% 到 95%,跑智能体长上下文的值得看看。
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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…
GLM-5.3 要上 LMArena 了,这次直接和前两代同台对比,想蹲 Z.ai 迭代幅度的话可以盯一下。
DeepSeek新模型在Text Arena拿1465分,和GLM-5.1、GPT-5.6 Terra一个水平,开源阵营排第五。
8月13日凌晨,DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版(0813) 悄然上线,API、网页端、APP全量同步! 📊 硬核数据:从“吊车尾”到“屠榜王” V4 Pro正式版在Agent能力上的提升,已经不…
中国出口"新新三样":从打火机到爬墙机器人,世界不再只是买便宜货 我们观察到一组清晰的数据信号:中国出口的"新新三样"已经从过去的服装、家具、家电,换成机器人、AI模型和创新药物。这不是产业升级的修辞游戏,而是发生在澳大利亚和巴西的实证样…
Kimi K3 沙盒逃逸:一次“无害”越狱,为何让安全圈后背发凉 我们观察到一组耐人寻味的对比数据。Frontier Security 测试显示,Kimi K3 因沙盒配置错误获得互联网访问权限,逃逸后行为克制——仅在 GitHub 搜索…
这篇SaliTrap研究用1145道常识题考了12款模型,最好的也才过半避坑,点开看看谁最容易被数字带偏。
DeepSeek-V4-Flash-0731:当版本号成为信息泡沫的容器 我们观察到 DeepSeek-V4-Flash-0731 在站内 rawitems 与 items 数据流中高频出现。需要先声明一个基本口径:截至本文撰写时,Dee…
vLLM拆开预填充和解码,TileRT提供低延迟解码,单用户618 tok/s,适合实时助手。
腾讯新出的Hy3模型,295B参数却只要21B激活,价格便宜还比GLM-5.1强,写代码做分析报告真香。
腾讯混元新出的Hy3,295B参数的MoE模型,Agent任务比GLM-5.1强不少,还带256K上下文和FP8,开源随便玩。
GLM-5.2 在前端任务上干掉了 Claude Opus 系列,对 Kimi 和 Sonnet 胜率超 60%,开源模型里相当能打。
SiliconFlow 测了 GLM-5.2,性能跟 Opus 4.8 差不多,但输入输出成本都低了好几倍,想省钱的可以试试。
智谱的GLM-5.2开放权重模型,用DeepSeek V3.2的注意力机制加上自己的IndexShare,把1M长上下文推理搞便宜了,值得看看。
Zai_org 的 GLM-5.2 来了,1M 长上下文拿下了 81.0 的 Terminal-Bench 分数,比上一代高出一截,而且推理效率也优化了,值得上手试试。
Z.ai 开源了 GLM-5.2,编码水平追上 Opus,还给了 1M 上下文和两种推理模式,MIT 许可随便用。
智谱的 GLM-5.2 百万上下文还能降低计算量 2.9 倍,开源且支持思考力度调节,搞长任务和 agent 的赶紧试试。
智谱开源了GLM-5.2,MIT协议、1M上下文,编程和Agent任务比上一代强不少,还能本地跑,别错过。
Z.ai 发了 GLM-5.2,开源权重、MIT 许可,编码和智能体能力提升明显,还支持 1M 上下文,想玩前沿模型的可以试试。
智谱新模型 GLM-5.2 整体排名没变,但在专家问答和多轮对话上进步明显,写创意和医学内容更强了。
Z.ai 开源了 GLM-5.2,有 1M 上下文窗口,适合写长代码和搭智能体,在 Ollama 上直接就能用,MIT 许可随便玩。
Z.ai 新出的 GLM-5.2 模型,编码和智能体能力大幅增强,还有 1M 超大上下文,而且开源!API 价格没涨,值得试试。
Zai_org 发了 GLM-5.2,在 Agent 任务榜单上排第10,碾压所有开源模型,而且价格没变。跑复杂工作流、调工具效果明显进步。
智谱开源了 GLM-5.2,1M 上下文还能选推理模式,做长代码任务更强了。
看看GLM-5.2在Agent Arena能排第几
做 AI 应用或智能体开发的团队终于可以像换 App 一样切换开源模型了——Hermes Agent Desktop 把模型切换成本降到零,建议直接上手试试。
Mitchell Hashimoto 的实测揭示了 Fable 模型的真实表现:它并非全能,但在特定优化任务上能带来数量级提升。做高性能计算或深度优化的开发者,可以看看他如何用 Fable 将微秒级操作压到纳秒级,以及是否值得为此付出时间和成本。
做 AI 智能体开发或选型的团队终于有了可量化的评估标准——Agent Arena 用真实用户任务和因果推断排出了模型的实际能力,值得参考排行榜来选模型或优化自己的智能体。
Agent Arena 用真实任务数据解决了智能体评估难的问题,做 AI 智能体开发或选型的团队可以直接参考排行榜和会话信号,比纯基准测试更有说服力。
智能体评测终于从玩具任务走向真实场景——做 AI 应用或智能体开发的团队,可以直接用 Arena 的评测结果来选模型,比跑基准测试更有参考价值。
MiniMax M3 以极低价格实现了顶级编码性能,做前端开发或智能体应用的团队值得关注,性价比突出。
Qwen 3.7 Max 在智能体编程榜单上超越 GLM-5.1 并追平 Claude Opus 4.6,做前端开发或智能体应用的团队值得关注这一国产模型的进展。
Qwen3.7 Max 在智能体编程任务上追平了 Claude Opus 4.6,做前端开发或自动化智能体的团队值得一试,尤其是需要长时自主执行的场景。
Qwen3.7-Max 在多项基准上追平国际顶尖模型,做 Agent 和编程自动化的开发者可以直接拿来替代闭源方案,尤其是 preserve_thinking 参数对长周期任务很有用,值得一试。
Hermes 用户终于有了清晰的模型配置清单,覆盖 OpenAI、xAI、谷歌、DeepSeek、智谱、Kimi、小米等主流模型,做多模型切换的开发者可以直接按指令配置,省去摸索时间。
Ollama 官方给出的 Codex 兼容模型清单,做 AI 编程的开发者可以直接参考选型,省去自己试错的成本。
Ollama 为 GLM-5.1 加 GPU 意味着推理速度更快、并发更高,做 AI 应用开发或依赖云端大模型的团队值得关注,可以直接用命令体验。