Gary Marcus 写了篇长文,把陶哲轩和他自己对 OpenAI 数学模型能力的看法放在一起对比,两派观点一目了然。
#推理模型
Claude 家最便宜的小模型升级了,成本砍到原来的四分之一,性能还逼近 Sonnet 5.5,能调 effort 很实用。
Anthropic 的 Haiku 5.5 价格跟 GPT-6 Luna 打平了,10 万 token 内输入只要 $0.10,选模型时可以对比看看。
想本地跑 Qwen3-TTS 流式语音的朋友看这个,部署配置和踩坑都帮你填好了,配合 vllm-omni main 分支直接开跑。
Mistral 晒了新基准成绩:Mistral Large 4 跑 657 个办公自动化任务,赢了 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Pro,做 agent 介绍的可以看看。
Mistral 用 3800 张 GPU 干出了别人 10 万张卡 72% 的效果,这算力效率对比挺有意思,看看各家的差距。
OpenAI 内部 pro 模型干掉了 500 道顶级难题里的 90 道,解 Navier–Stokes 一道要 3 小时,还比 GPT-6 Astra 强,看看细节。
Gary Marcus 拆解了 OpenAI 数学成绩背后的门道,说其实靠 Lean 符号验证撑着,顺带回应了关于他的各种争议说法。
法国 Mistral 放出新旗舰 Large 4,用 4000 块 Grace Blackwell GPU 训了两个月,想追欧洲阵营的可以盯一下。
Keras 之父 Chollet 抛了个有意思的问题:RLVR 只能拉高数学和代码,其他领域能不能跟着涨还不确定,这直接决定接下来模型能走多远。
Percy Liang 提了个挺新的评估思路:让带答案的 guide 模型和裸模型对话,按传输比特数记账,算出模型预测新论文的概率下界。
欧洲模型在 CyberGym 网络安全基准拿了 82%,压过 MiMo-V2.6-Pro 和 GPT-6 Luna,看来欧洲还没掉队
Mistral 拿 Mistral Large 4 跑了 19 道 CTF 题,解出 18 道,还公开了工具调用和解题耗时,想看模型实战能力可以看这段视频。
小团队 Dots.3-preview 居然在性能和成本上都压过 DeepSeek 新模型,作者重点夸了他们的 RL 训练方案,想追国产模型进展的可以看看。
ARC Prize 晒出 Grok 4.7 的实测成绩,有意思的是它一代分数涨了,二三代替反而降了,可以看看这套数据对比
有人拿 8 个决策模型打 Tetris,Perplexity Decider 稳居第一,还能自己在 playground 里复现,挺好玩的。
Cloudflare 的 Clef Flash 上 OpenRouter 了,点进 Playground 就能直接试,不用自己搭环境。
有人在 Copilot 365 Premium 里刷出了 GPT-6.1 Sol,比官方公告还早,想第一时间尝鲜的可以去看看自己的账号有没有。
DeepSeek 的 V4.1 Flash 跑分出来了,ARC-AGI-2 拿下 72.9%,比上一代高了 11.5 分,不过每任务成本贵了两倍多,看你怎么权衡。
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 拿出 1T 参数的 Le Chonk,激活只有 49B,跑分号称欧洲开源第一,还能在视觉定位上压过闭源模型,10 月底开源权重,可以关注。
Mistral 放出 1T 参数的 Le Chonk,激活才 49B,视觉定位还能打赢闭源模型,10 月底开源权重,开源党可以蹲一下。
ARC Prize 2026 峰会请来 Duke 的 PRO-LONG 一作,讲怎么用程序化记忆做长程推理,做推理方向的可以看看。