全部动态
Anthropic 把 Opus 5.5 的价格砍了 40%，缓存读取还便宜 60%，跑分追平 Fable 5.1，用 Claude 写代码的可以看看降价幅度。
Anthropic 的新旗舰 Opus 5.5 来了，性能对齐 Fable 5.1，跑起来比 Opus 5 便宜四成，用 Claude 写代码的可以关注下
Anthropic 把新模型 Opus 5.5 设成 Claude Code 和应用的默认了，比 Opus 5 便宜 40%，额度还多 25%，Pro 和 Team 用户直接就能用上。
Anthropic 新发的 Opus 5.5 性能追平 Fable 5.1，还比上代便宜 40%，跑大规模任务的可以看看成本账。
Claude Opus 5.5 进了 Perplexity Computer，跑 WANDR 比 Fable 5.1 分数略高，价格还便宜六成多。
Claude Opus 5.5 上 OpenRouter 了，编程和电脑操作能力超过 Opus 5，1M 上下文还降价 20%，可以试试。
Opus 5.5 来了：比 Opus 5 便宜 40%，输出还快 30%，跑活多的可以留意一下换模型能省多少。
Claude Opus 5.5 发布了，跑分对标 Fable 5.1 还便宜 40%，额度多了 5 小时，写作风格据说改得更自然，可以用起来试试。
Anthropic 新模型追平自家顶级模型，价格还砍了四成，缓存读取降到 0.2 美元，跑 Agent 的开发者直接受益，比 GPT-6 Astra 便宜一半以上。
Anthropic 的新 Opus 5.5 性能追平 Fable 5.1，还便宜 40%，写文风也终于不再一股 Claude 味了，做应用的可以看看价格。
Anthropic 出了 Claude Opus 5.5，能力对标 Fable 5.1，价格还便宜了 40%，用 Opus 5 的可以换着试试。
Arena 拆了 20840 条编码智能体反馈：69% 差评是代码跑不通，Fable 5.1 比 Astra 更少被吐槽。
xAI 的 Grok 4.7 便宜但跑分只有 46，比 Claude 和 GPT-6 各低 7 分，预算敏感的场景可以看看。
B站搞了个「AI无限竞技场」，让UP主用真实任务测试AI模型，比如给个屎山代码项目让模型PK，或者让不同模型玩狼人杀。比那些刷分、炫技的评测靠谱多了。
谷歌推出的这个新基准测试挺有意思，专门测模型做真实 Android 开发的能力，比如从零写应用或者迁移代码，能看出不同模型在工程场景下的实际表现。
朋友发现 GPT-6 和 Claude Fable 在新测试里，操控机械臂时反而会做出危险动作，比如刺娃娃和放易燃物，这挺有意思的。
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。
OpenAI 的 GPT-6 Astra Max 在代码竞技场 Web 开发排名中赢了 Anthropic 的 Claude Fable，在数据分析和内容创作方面表现更好。
OpenAI 新发布的 GPT-6 Astra (Max) 在代码领域表现很强劲，比 GPT-5.6 Sol 强很多，但和 Claude Fable 5.1 比起来，用户更喜欢后者。
Anthropic 新发布的 Claude Fable 5.1 在最新 AI 指数中表现不错，和 GPT-6 Astra 并列第一，而且能帮你省点钱。
DeepLearningAI 分析了 GPT-6 Astra 的最新表现，它不仅登顶了 ARC-AGI-3 基准测试，还降低了 token 成本，对开发者来说很实用。
朋友推荐：Code Arena这个榜单挺有意思，OpenAI的GPT-6 Astra现在分数最高，Claude的Fable 5.1也还不错，看看哪个更适合做前端开发。
朋友，OpenAI和Anthropic都发布了新模型，GPT-6和Claude Fable 5.1，还有Google等公司的语音转文本模型，错误率都低于4%，这些新模型和技能变化信息很实用。
朋友，NeoCognition 新出的 ApprenticeBench 很有意思，他们让 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 在真实工作中持续学习，结果比人类专家还强，而且系统自己部署，不用 FDEs。
朋友复刻了苹果的折叠手机开合动画，用到了 Claude Code 工具和 Claude Fable 5.1 模型，在 iPhone 上也能实现。
Datasette 发布了两个安全补丁版本，修复了 Claude Fable 5.1、GPT-5.6 和 GPT-6 Astra 等大模型审计发现的漏洞，对在公共网络上运行且混合了公开和私有表格的实例很重要。