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SpaceXAI 的 Grok 4.5 用 $0.31 就干到一流水平，比 Claude 便宜 9 倍，token 还省 6 倍，省钱党可以关注。
Kimi K3 Max在三个内部知识工作基准上全面超过Claude Opus和GPT-5.5，适合关注智能体工作流的人看看。
这篇论文用Claude Code和OpenAI Codex实测了记忆注入攻击，发现一旦恶意指令写入记忆，后续会话都危险，搞AI安全的一定要看看。
有人把整个Firefox编译成了WebAssembly，能在Chrome里跑另一个浏览器，用Claude辅助编程才搞定的，超级酷。
Moonshot发了2.8万亿参数Kimi K3，前端代码超越Fable 5，开放权重版月底就能用，价格虽高但看齐Claude Sonnet。
Meta 的 Muse Spark 1.1 强化了多智能体协作与代码开发，支持百万 token 长上下文，但部分场景弱于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。
Perplexity把Grok 4.5作为Computer的编排模型，代理研究任务得分最高，价格只有Opus 4.8的一半，值得试。
Grok-4.5 在编码前端基准里干到了第三，比 4.3 狂升 59 名，跟 GLM-5.2、Claude Opus 4.8 一个水平线。想试试新编码模型的可以关注。
想选行业AI模型？Claude Fable 5 碾压全场，但成本是 DeepSeek V4 Pro 的百倍，性能只多 12 分，性价比得掂量。
马斯克的SpaceXAI联手Cursor搞了个新模型，据说能跟GPT-5.5和Claude Opus 4.8掰手腕，可以看看。
想省API预算又不想牺牲架构质量？试试这个：让Claude Opus/Fable做主设计，Sonnet/Haiku干苦力，自动分配任务，省心又省钱。
Armin 用实际 bug 案例拆解了 Claude 新模型在工具调用上的奇怪倒退，解释了为什么更强的模型反而更不听话，读起来很爽。
这篇论文告诉你当前最强模型在临床推理上有多弱：关键问题正确率不到一半，而简单问题却能答得很准。适合想了解模型真实局限的读者。
斯坦福发了个AutoMem，给智能体装上可训练的记忆模块，让32B模型打平Claude Opus 4.5。省去调任务动作，光改记忆就提升2-4倍，搞长程任务的别错过。
企业AI费用爆涨（月花1500万美元）开始限制高级模型，花旗、Adobe、Atlassian都有动作。想知道怎么控制AI成本？看看这些公司的做法。
Claude Opus 4.7居然能自动给MPI软件加上检查点恢复，50分钟搞定，效果媲美人工，HPC开发者可以解放双手了。
这篇展示了用GPT和Claude联手破解COLT、FOCS等顶会未解难题，还开源了pipeline，做理论计算的值得看看。
Flowith的Matrix让你设定一个公司使命，多Agent部门自动跑起来，从建站到收款全包了，GDPval基准95.45%领先同行。
普林斯顿搞了个AI当老板的模拟考试，Claude Fable 5赚了4700万，其他大多破产，这测试挺能看出谁更适合做长期决策。
微软在Azure上直接跑Claude Opus 4.8和Haiku 4.5了，还带NVIDIA GB300硬件加速，写代码搞代理都能用，需要云上Claude的直接冲。