Anthropic 拆了 Claude 智能体的记忆架构,让模型在空闲时"做梦"纠错总结,CL-Bench 得分从 0.65 拉到 0.83,做智能体的可以抄作业。
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161 个任务专考读凝胶图和质粒图这些科研视觉推理,Gemini 4 Carbon 险胜 GPT-6,但 Claude 每任务贵 29 倍,选模型前先看这份榜单。
专门给 AI 智能体做决策的 27B 小模型,单次前向就出概率,成本比 Claude Opus 5.5 便宜约 170 倍,延迟 183ms,适合高频小决策场景。
一个 0.5M 参数的小模型在卡坦岛赢了 40 局里的 36 局,对手是 Claude Opus 5.5 和 Kimi K3,体积还小了 1000 万倍,思路很反直觉。
Nace AI 开源了 Drex 决策模型,27B 版能直接输出选项概率、183 毫秒出结果,成绩快追上 Claude Opus 5.5,做分类或路由的可以试试。
给联邦学习开发者看的新玩法:Claude Opus 5.5 每 10 轮看一次客户端权重,自己写聚合代码,168 次实验显示比 FedAvg 高 1.26 个点,一次才花 0.79 美元。
一个前谷歌工程师把整个项目丢给 Claude Opus 5.5,三四天写出 3 万行代码,自己只负责提问题和确认方案,过程细节很值得看。
把 PyTorch 仓库自动改成 JAX 版的智能体测评,Claude Opus 5 通过 75%,其他模型差距挺大,做工程自动化的可以看看。
腾讯混元 Hy4 正式版上线,这版加上了看图和自己操作电脑的能力,砍幻觉的数字也给得很具体,跟 DeepSeek、Kimi、GLM 的位次文中都摆出来了。
蚂蚁发了 Ling-3.2-flash,560B 参数原生多模态,自测三项基准跑赢 Claude Opus 5(max),API 前两周免费,可以试试。
34 家机构出了一套真科研任务考 AI 智能体,最强模型才拿 37.5 分,端到端做研究全是 0 分,能直观看到现在 AI 做科研的真实水平。
新基准 SLE 用 91 个真实科研任务测模型,Claude Opus 5 以 67 分领先 GPT-6.1 Sol 和 Kimi K3.1 Pro,做科研自动化评估的可以看看。
SemiAnalysis 搞了个新基准 GDPx,模拟芯片设计、量化交易这类真实工作,结果最强的 Claude Opus 5.5 也才 12% 出头,智能体离真干活还差得远。
同样 100 美元,不同模型差出 60 倍任务量,选模型前看这组性价比数据能省不少钱。
斯坦福他们测了 18 个模型当队友的水平,最强的 Gemini 4 Argon 也才 82.2 分,冲突一开会就妥协,挺扎心的。
有人用 Opus 5.5 加 Tripo、Three.js 这一整套工具,24小时就做完了原创游戏,流程全公开,想做独立游戏的可以照着抄。
有人用 Claude Opus 5.5 写了个开源项目 TVPort,把 Switch 游戏重新编译后搬到 Apple TV 4K 上跑,《奥德赛》能 60 帧玩,不过得自己从正版卡带提取游戏文件。
月之暗面兑现承诺放出了 Kimi K3.1 Pro 权重,智能体任务实测比 K3 强了一截,编程成绩已经贴着 Claude Opus 5.5 打,做 Agent 的可以关注。
月之暗面把 2.8T 参数的 Kimi K3.1 Pro 权重直接开源了,4-bit 发布省存储,编程基准分数贴近 Claude Opus 5.5,纯知识题却差 GPT-6 一截,许可证对云托管商还有限制。
跑长任务的看看这个:Arena 拿 3 万个真实任务对比了 5 家旗舰模型,Gemini 4 Carbon 比 GPT-6 Astra 每小时便宜 66%,数据很实在。
Agent Arena 拆了成本维度看模型:贵任务上 OpenAI 和 Anthropic 不再通吃,Gemini 4 Argon 和小米 MiMo 顶上,选型前值得对号入座。
Arena 拿真实智能体会话算了一笔账:任务越难,Gemini 4 Carbon 越省钱,Astra 和 Opus 5.5 贵出三四倍,选错模型账单差很多。
Agent Arena 拿 5 家实验室的旗舰模型跑了长任务对比,Claude Opus 5.5 能连续干近 2 小时,Kimi 最快但也最短,差距挺直观。
评测机构 Artificial Analysis 把指标从每 token 速度换成整个任务耗时,还有默认档位的耗时和成本对比,选模型前看看能省不少试错时间。
Fireworks AI 的 Nexus Auto 用更低成本在 1222 项任务上跑赢了 Claude Opus 5.5,编码会话成本降 53%,团队版每月每席 10 美元。
Moonshot 开放了 Kimi-K3.1-Pro,2.8T 参数只激活 104B,1M 长上下文,BrowseComp 拿了 92.1,权重才 1.56TB,跟 Claude Opus 5.5 掰手腕。
有人靠 Opus 5.5 给人代做视频,一条收 1500 元。不过作者也提醒:现在 AI 味的视频大家看腻了,得有你自己的东西才行。
腾讯混元的 Hy4 正式版能看图能操作电脑了,还练过 Blender 和 CAD,这两天在 WorkBuddy 里限免,可以白嫖试试跟 Kimi 的差距。
上周 Anthropic 还因拒绝参考现有游戏被开发者吐槽,这版 Claude Code 就改了,现在提玩法参考没问题,只要不复刻原作就行。
让 Claude Opus 5.5 直接读神经网络权重、盲找放疗筛查网络的 bug,16/18 找中,还只改 3 个参数就修好,挺新鲜的做法。
医学物理计算出新基准了,1200 道题里 Claude 系列算得准但查错翻车,做医疗 AI 的可以看看自己模型的真实水平。
Menlo Ventures 这份企业 AI 报告数据很硬:部署支出涨到 1770 亿美元,Claude Code 加 Codex 吃下编程市场 70%,Kimi 拿走开源支出的 61%,花几分钟看看行业格局变化。
Claude Opus 5.5 控机械臂放鳄鱼,23分钟做完后还多推了22分钟,活儿白干,这个实验挺好笑也挺有启发。
选模型别只看综合榜单了,这份 v2.0 按会计、法律、医疗等六个职业分别排名,Claude Opus 5.5 全部第一,开源里 Kimi K3.1 Pro 最强。
两人围绕 Astra 和 Claude Opus 5.5 写代码吵起来了,到底该怪模型还是怪没说清代码偏好,争论挺有参考价值。
Allen AI 做了个新基准 StateBench,专门考模型能不能跟上长文本里的状态变化,结果 GPT-6 Sol 和 Claude Opus 5.5 在最难题目上准确率只有 13%,挺扎心的。
Intology 做了个叫 Locus 的系统,能自己提实验、并行跑、再迭代,分子预测上干过了 GPT-6 Astra 和 Claude 的智能体,做药物设计的朋友可以看看。
一条实操小分享:原效果用 Claude Opus 5.5 复现不出来,改用 HTML 拼上 GPT-image 就出了不错的效果,方法简单可以直接抄。
把 LLM 智能体接上胰岛素泵做血糖控制,SweetBench 有 212 个模拟任务,成绩超过开源方案 OpenAPS,思路挺新颖。
Mollick 拿 Opus 5.5 直接生成了一个能查全美城市最快路线和流域划分的地图站,想看 vibe coding 能到什么程度可以参考
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