有人烧了近 5 千美元推理费,测了 9 款 coding-agent harness 谁更强。结果很反直觉:最贵的不一定最好,Pi 每题只要 0.29 美元。选 harness 前先看这张榜单。
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这个榜单专查各家推理服务商有没有偷工减料,四分之一端点准度不达标,还点名了截断和工具调用出错的 provider,选 API 前先看一眼。
基因组一条就是百万 token,他们把 GLM-5.3-Flash 的上下文拉到 1M,用 64 块 B200 训完,全程开源栈能抄作业。
Artificial Analysis 数了各模型写破折号的频率,GLM-5.3 一条回复平均 7.4 个,Claude Opus 5.5 几乎为零,看你的模型像谁就靠这个。
Deep Principle 用自家实验数据把 GLM-5.3 调成了科研特化模型,FrontierScience-Research 上超过 GPT-6-Astra,权重还开源,做科研的可以关注。
同价差 499 元,两台 256GB 用雷雳 5 连起来跑 GLM-5.3 快了近一倍,买 Mac Studio 跑大模型的看过来。
智谱的 GLM-5.5 据说已经在后训练了,GLM-5.3 才出了两个月出头,感兴趣的话可以先关注一波动态。
模型评测榜 v5 版来了,60% 改用私有题防刷榜,Claude Opus 5.5 拿了第一,开源和闭源差距拉大到 12 分,选模型前可以看看。
OpenBMB 和清华做了个 EC²-Bench,测智能体任务到底该放端侧还是云端跑,结论是能省 85% 成本还保住七成性能,做端侧 Agent 的可以看看
SGLang 出了低延迟模式,在 GB300 和 MI355X 上跑 DeepSeek-V4.1-Flash 快了 1.38 到 1.56 倍,做推理部署的可以看看。
Artificial Analysis 搞了个新基准,专测模型说话风格:Qwen3.8 27B 回复平均 1030 词,是 GPT-6 Luna 的近 4 倍,选模型时挺有用。
DeepSeek 更新了 V4.1 Flash,智能指数涨到 45 分,追平 GLM-5.3 成开源第二,幻觉还少了好多,价格没变。
MiniMax 新的 Flash 推理模型,跑分追平 GLM-5.3-Flash,单任务成本只要两毛二美元,比上代便宜一半多,10 月 23 号还开源权重。
有人发现 DeepSeek 这个代号奇怪的模型在 Terminal-Bench 4.0 上拿了 42.3,还比 GLM-5.3 强,等 Artificial Analysis 复测。
阿里开源了一套能调度截图、shell、API 的计算机使用智能体全家桶,OSWorld-v2 上平均涨 19.6 分、步数砍半,做 agent 的可以直接拿来用。
Epoch AI 的网络安全基准显示差距从 6 分扩到 11 分,GLM-5.3 得 160,美国闭源前沿 171,数据挺扎眼。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash-1017 是开源的,DeepSWE 1.1 跑分 77%,把 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 都比下去了,价格还便宜。
Meta 放了个 816B 的开源权重模型 Muse Spark Open,美国开源第一,1M 上下文还能塞进两台 Mac Studio 自托管,不过跑智能体任务不如 GLM-5.3。
Epoch AI 测了个网络攻击能力榜单,Zai 的 GLM-5.3 拿 160 分,分数压过 GPT-5.4,开源只落后闭源半年多。
Anthropic 把反蒸馏说得很细:三层防御怎么设计、为什么思维链被偷走最伤,还直接点名智谱 GLM-5.3 和 Kimi,信息量不小。
Meta 放了个 816B 的开源模型,美国开源第一,跟自家旗舰就差 1 分。token 特别省,还能塞进两台 Mac Studio 自己跑,就是做 agent 有点弱。
Meta 这次放了个 816B 的开源模型,基于苹果 MLX 优化,两台 Mac Studio 就能跑起来,分数还能对标 K3 和 GLM-5.3,本地部署玩家可以看看。
Paper Instruments 拿 GLM-5.3 Flash 做后训练,出了个专门写 Excel、PPT 和备忘录的开源模型,成本只有 Claude 的几十分之一,做咨询和法律文档的可以看看。
同一个 GLM-5.3-Flash,换个 harness 成绩从 4.4% 飙到 61.1%,还赢了 Claude Code 和 Codex,工程同学该看看这篇。
跑智能体任务时输入 token 大部分能吃缓存,这份实测数据帮你看出同一个 GLM-5.3 在不同家价格能差 9 倍,选 API 前先看看。
智谱出了一个法律专用模型 GLM-Legal,合同审查、证据分析、合规都能干,据说基准成绩追平了前沿模型,做法律相关工作可以去试试。
CoreWeave 出了个蒸馏功能,用大模型教小模型干单一任务,成本能省不少,现在能试用
智谱要出 GLM-5.5 了,帖子里还解释了 GLM-5.3 全靠强化学习涨分的来龙去脉,想了解各家 RL 训练策略的可以看看。
Tinker大幅降价,长上下文训练成本降低70%,让智能体RL更实用了
有意思的观察:GLM-5.3-Flash 已经有三人写了专属推理引擎,作者判断未来每个模型都会有自己的深度优化版本,做推理优化的可以关注这个方向。
StepFun 的 Step 5 Preview 免费进 Cline 了,DeepSWE 成绩压过 Kimi K3 和 GLM-5.3,写代码的可以直接试试。
一个人用 ARTEX 加上 DeepSeek、GLM、Grok 和 Claude Code 就能打穿韩国多家银行,CrowdStrike 的报告把工具链讲得很细。
3210 亿参数的 GLM-5.3-Flash,两张旧 V100 就能本地跑起来,省 API 钱的可以看看这套玩法。
Anthropic 的 Haiku 5.5 来了,智力比一年前的 Haiku 涨了 26 分,价格还只有上代的十分之一,跑 agent 任务可以重点看看。
Anthropic给不同信任级别的安全团队分级开放Claude Mythos 5.1,GLM-5.3已被证明能生成接近Mythos的漏洞。
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。
Mistral推出Large 4,成为美中之外最智能模型,价格却比同类开源模型贵4倍。
Mistral Large 4 在多个专业领域基准测试中表现优异,金融和法律任务得分亮眼。
智谱的 GLM-5.3 上架 AWS 的 Bedrock 了,想在企业里用它的编程和智能体能力,现在不用自己搭部署,开个 Bedrock 就能调。
帮你盘了下四款国产开源模型的发版传闻:Qwen 4、Kimi K3.1、GLM-5.4、DeepSeek V4.2,想本地跑模型可以先记好时间线。
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