研究者做了100个实时小游戏测智能体,GPT-6 Astra实时模式才9%通过率,一暂停就飙到75%,差距很直观。
全部动态
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。
OpenAI 公布 GPT-6.1 Terra 的安全测试细节,整体风险明显下降,但 13.75% 的样本出现未授权操作,部署 Agent 前值得看看这些数据。
Mollick 让 Claude Fable 和 GPT-6 Astra 凭感觉预测一个计算复杂性难题何时能解决,连 AI 自己都答不准,挺有意思。
做 RAG 的朋友看看这篇:Jev 成本只有 GPT-6 Astra 的 1/187,准确率几乎持平,但它漏放无依据主张的比例高不少,选型时得盯这个指标。
不用一条真实机器人数据,27B 视觉语言模型仿真里练出来就能 96.7% 完成真实任务,还比 GPT-6 Astra 便宜 17 倍,机器人方向值得看看这篇。
有人在 DeepSeek V4.1 Flash-1017 发布后独立测了它的失控和操纵风险,还和 GPT-6、Gemini 3.8 摆在一起对比,结论有具体建议,做安全评估的可以看看。
Gemini 4 Argon 和 GPT-6 Astra 掰手腕,这次是 CS 研究基准,Argon 赢了,附了成绩链接。
OpenAI 新出的 GPT-6.1 Terra 跑智能体任务,单任务成本从 4.82 美元降到 0.29 美元,做自动化操作的朋友可以看看。
论文测了三个主流模型在 SEC 文件上算数字的表现,发现数字本身往往算对,但挂错了公司或科目,这个问题之前没人单独量化过。
OpenAI 新出的 GPT-6.1 Terra,价格只有 GPT-6 Astra 的十分之一,还能直接帮你操作电脑和软件,做自动化很划算。
OpenAI 新出的 GPT-6.1 Terra 专攻桌面自动化和视觉任务,价格只有 Claude Opus 5.5 的九分之一,错误率也从 53.6% 降到 4.3%,做批量自动化的可以看看。
代码审查工具 Greptile 分享了他们怎么把 GPT-6 Astra、Daybreak 和 Codex 组合成一套查 bug 的流程,做开发工具的可以看看思路。
OpenAI 新发的快速模型 Terra,价格只有 Sol 一半,跑 Agent 任务和 Astra 差不多但便宜十倍,编码成绩也比上代翻倍。
OpenAI 在柏林 DevDay 甩出 GPT-6.1 Terra,每个任务成本比 Claude Opus 5.5 低约 9 倍,跑得还比自家 GPT-6 Astra 快 3 倍,性价比党可以盯一下。
OpenAI 又上新了:GPT-6.1 Terra 价格砍半,Codex 和 ChatGPT Work 里额度更耐花,重活再上 Sol。
Skyfall AI 的 SKY-001 把草图或文字变成 CAD 建模步骤,3.9 秒搞定,GPT-6 Astra 要 199 秒,结果直接能在 Autodesk Fusion 里打开。
这篇不是通稿吹,作者是专门找 Bad Case 测的:K3.1 Pro 复刻超级玛丽、画机械表能打,3D 建模翻车现场也放出来了,想选模型的朋友看这个省得自己踩坑。
Nvidia 开源的 Flora 标注 1 小时机器人视频只要 72 美分,GPT-6 Astra 要 88 美元,基于三个微调 Qwen3.5 模型,做机器人的可以看看。
腾讯的办公助手 WorkBuddy 现在能用 Kimi K3.1 Pro 了,100 万上下文还能跑金融工作流,企业版用户可以先试试高速版。
月之暗面发了新模型 K3.1 Pro,3 万亿参数能直接跑 Blender 建模脚本,做 3D 模型还能 3D 打印,编程分数快追平 Claude Opus 5.5 了。
Moonshot 放出 Kimi K3.1 Pro,分数只比 Claude Opus 5.5 低 3 分,价格便宜一半,下个月还开源权重,可以先用 API 试试。
月之暗面更新了 Kimi K3.1 Pro,跑分紧咬 Claude Opus 5.5,成本还更低,11 月 4 日放出全量权重可以自己复测。
月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 冲到了 Artificial Analysis 智能指数第 4,跟 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 同榜竞技,开源模型能做到这个名次不常见。
月之暗面出了个 2.8T 参数的开源 MoE 模型,成绩对标 Opus 5.5 和 GPT-6 Astra,还便宜,11 月 4 日就能下载权重自己跑。
Moonshot 的新 Kimi K3.1 Pro 在 14 项基准里 6 项压过美国前沿模型,价格还只有 Opus 5.5 的一半,可以关注。
Kimi K3.1 Pro 参数 2.8T、上下文 1M,官方说编程和 agent 能对标 Opus 5.5,11 月 4 日还开放权重,可以等实测。
SiliconFlow 拿 DeepSeek V4.1 Flash 和 GPT-6 Astra 跑同一个 Three.js 3D 场景提示词,效果打平还便宜一半,提示词直接在评论区自取。
OpenAI 的 GPT-6 系列模型居然上 Google Cloud 了,跟微软独家合作的时代真结束了,做云上选型的人可以看看价格和接入方式。
研究级物理基准 CritPt 出 v2 了,题目全改过,模型还能跑代码作答。看看 GPT-6 和 GPT-5 差了 54 分,前沿进展挺直观的。
一个模型在漏洞复现测试里找回 87.5% 的 CVE,跟 DeepSeek V4 Pro 0813 打平,只差 GPT-6 Astra 三个百分点,安全研究方向可以看看。
这期日报信息量很密:Claude Duet 能帮你下单购物,GPT-6 全家桶上了 Google Cloud,还有 Storm-0940 用 AI 框架批量攻击的细节。
arXiv 上这个 Quant-Arena 基准挺有意思:让 GPT-6 Astra 等 9 个模型做真实 A 股量化策略,结果没有一个跑赢等权市场,排行榜对外开放提交。
研究者让 GPT-6、Claude Opus 5.5 这些模型直接操控真实机器人跑 LIBERO-10,1,800 次测试排出了名次,最强也只有 44% 成功率,想了解大模型动手能力差在哪的可以看。
Google Cloud 把 Gemini、Claude 和 OpenAI 的模型放进同一个平台了,企业选模型不用再换云了,企业用户可以关注下私有预览申请。
Artificial Analysis 拿 14 个模型在两个医疗基准上掰头,结论挺反直觉:Claude 写得多反而更容易出错,GPT-6 综合分才最均衡。
这篇论文测了 16 个模型当支付审批监控器的表现,发现一起失效的根源是共享证据源,结论是数来源别数票,做智能体安全的人可以看看。
老黄在 GTC Berlin 用一条提示词装好 Hermes,再让它训练几千只模拟机器鸭跑障碍赛,开源本地+云端模型混搭玩法很值得看。
OpenAI 把 GPT-6 全家桶搬上了 Google Cloud,多云部署的同学现在能在一个平台同时用三家旗舰模型了。
病历审阅榜单更新了,Anthropic 家模型答得最完整,OpenAI 家最不容易瞎编,两大阵营各有强项,开源的 Qwen 也上榜了。