这期榜单看点是 Claude Opus 5.5 Max 直接拿下智能体榜第一,代码榜里 claude-opus-5.5-high 一口气升了 7 位。国产这边 kimi-k3-max 综合榜 16 名,想看各家模型盲测排名的可以翻翻完整表格。
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Clef-omni is a decision model rather than a chat model: it returns structured scores and labels, which fits routing, moderation and tool-selection layers that sit in front of a larger LLM. Teams building voice or video agents can now send raw mp4 or wav files straight to one endpoint instead of stitching together a transcription service and a classifier, and the US$0.15 per million input tokens undercuts Cloudflare's own Clef tier at US$0.24. The trade-off is visible in the benchmarks, where Jev still leads on When2Call and BRIGHT, so the choice depends on whether multimodal input outweighs those gaps.
华为和华东师大搞了个叫七曜的时序模型,直接冲到TIME和GIFT-Eval两个榜单第一,能零样本预测电网、工业、金融数据,还能低成本微调。
Odyssey 把 140 亿参数的世界模型免费开放了,输入文字就能实时生成可玩环境,还能拿来控机器人、无人机和 GTA V,物理基准分数第一但评测方法有争议。
Westlake Robotics 的 WR1 让两台人形机器人一起折裤子,还跑通了厨房到卧室的家务流程,想了解通用机器人大脑能干什么可以看看。
Building a scorer on Alibaba's Qwen3.5-9B signals how Chinese open-weight base models are now infrastructure even inside Microsoft's own stack. Teams running LLM routers, agents or verification pipelines can plug it in via Microsoft Foundry or OpenRouter for calibrated probability outputs rather than text generation. Compared with general chat models, it targets fixed-option scoring tasks specifically.
Google 还没正式发的 Gemini 4 Carbon,被内部员工拿来和 Opus 5.5 比编程,Gemini 应用里也冒出新模式了,看来离发布不远。
Nace.AI 开源了个 9B 的决策模型 Drex 1.5,不生成文本,一次前向传播直接给每个选项打概率,还支持 128K 上下文,适合做选项评分场景。
微软把 Qwen3.5-9B 改成小决策模型,分类任务准确率干到 83.5%,跑分类便宜 200 倍,做内容审核的可以试试。
Anthropic 让 Claude Science 补上了 GALEX 没拍到的三分之一天空,还标了哪些是实测哪些是模型猜的,做天文数据的人可以看看这个思路。
Underdog AI 把 Qwen3.8-27B 压到 2-bit,只有 7.89GB 还能跑工具调用,日常推理比原版还强,本机部署党可以试试。
OpenAI 一口气在 GitHub 放出 700 多份 AI 做的数学证明,有数学家说自己的研究计划直接被冲掉了,还怀疑未发表材料被模型吸收,各方吵得很凶。
DeepMind 的 Pushmeet Kohli 和 Biohub 的 Sal Candido 聊 AlphaFold 没解决的部分,做生物 AI 的值得听听他们的判断。
生数科技的 Vidu Q4 Preview 能一次塞 15 张参考图和 3 段音频生成视频,直接输出 4K,价格 0.09 元一秒起。
OpenAI 让 AI 一口气给出 350 项数学发现,连拟黎曼猜想都证了,数学家们吵翻了,看看他们怎么说。
谷歌 Gemini 4 快来了,内部代号为 Argon,员工还在测更强的 Carbon,代码据说能对标 Anthropic 的 Opus 5.5,喜欢追模型升级的可以看看细节。
Odyssey-3 Pro 在物理理解基准 Physics-IQ 上拿到 66.1 分冲到榜首,还能让你在生成的环境里随便走动触发事件看它怎么应对。
Liquid AI 把决策模型做小做快了,d1-3B 单次判断 8 毫秒,d1-omni-600M 还能听语音,权重已放出可自己微调部署。
JetBrains 开源了新的编程模型 Mellum2.1,专门练了智能体写代码的能力,高负载下吞吐量几乎是 Qwen3.5-9B 两倍,还能本地部署保数据安全。
清华系的星动纪元把具身模型做到全球第一,超过了 GPT-6 和英伟达,靠的是把视频和动作拆开分阶段训练,不靠额外数据。
Anthropic 把 Haiku 5.5 的短提示价格砍到 0.10 美元一百万 token,跑分类摘要这些活儿成本直接砍半以上,做子代理的可以算算账了。
有公司发布了只返回概率数字的 Jev 模型,有人拿它做了语义查找和网页打分插件,Simon Willison 却说这是黑箱倒退,两边观点都看看。
OpenAI 让新模型一口气写了 722 篇数学证明,结果 3 篇有错被撤下,14 篇在改。矩阵乘法复杂度那些问题挺有意思,可以翻翻。
Anthropic 出了新小模型 Claude Haiku 5.5,比上一代便宜 75%,跑 computer use 能拿 72.4% 分,Sonnet 5.5 也跟着降价 20%,跑批量任务的成本党可以看看。
JetBrains 开源了编程模型 Mellum2.1,Apache 2.0 协议随便商用,SWE-bench Verified 干到 47 分,跑智能体可以试试。
Anthropic 新出的 Haiku 5.5 便宜了 75%,还能调 effort 控制推理深度,跑批量任务的成本可以压得很低。
Anthropic 放出了 Haiku 5.5,价格不变但据称跑赢了 GPT-6 Luna,想省钱跑高频任务的可以对比一下。
日本PFN出了个31B翻译模型,53种语言,日语基准分超OpenAI的GPT-6.1 Sol,价格还便宜很多。
Perplexity 出了开源嵌入模型,小的 0.6B 能跑在边缘设备上,大的 9B 在 MADQA 拿了 92.4%,MIT 协议可以自己部署。
OpenAI 把 GPT-6 装进 ChatGPT 了,回话更快,还能直接生成图表、计算器和小应用,可以上手试试。
Anthropic 的新 Claude 小模型来了,跑分压过 GPT-6 Luna,价格还更便宜,OpenAI 靠送重置卡应对,看看各家小模型现在卷到什么程度。
OpenAI 把 GPT-6 直接开放给免费用户了,拒答明显变少、回答更啰嗦更详细,你可以打开 ChatGPT 亲自试试效果。
Anthropic 把最便宜的小模型 Haiku 升到 5.5,成本只有 Sonnet 5.5 的零头,跑 agent 任务可以省不少钱。
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