17:45Browser Use@browser_useBrowser Use 团队使用 v4 版本构建 QA 基准测试,将 GLM 5.2、Opus 4.7、GPT 5.5 和 Minimax M3 四个模型在 LLM Arena 数据集上的任务进行对比。每个模型生成网站后由人工评估打分,测试涵盖多个任务类型。结果揭示了开源权重模型在特定场景下的表现差异。AI模型GLM 5.2Opus 4.7GPT 5.5Minimax M3基准测试3 个信源在谈推荐理由:他们用 Browser Use v4 搞了个新基准,测了 GLM 5.2、Opus 4.7、GPT 5.5 和 Minimax M3,人工打分告诉你谁在 QA 任务上更强。原文
05:55Browser Use@browser_useGLM 5.2 在 BrowserCode 基准上达到接近 Opus 级别分数,单次任务成本仅 0.18 美元。Minimax M3 取得 Sonnet 级别分数,输入价格 0.30 美元,比 DeepSeek V4 Pro 更便宜。Kimi k2.7 相比 k2.6 提升 9%,但被 M3 超越。这些开源权重模型首次在浏览器智能体任务中追平甚至超过 GPT 5.5 等闭源模型。AI模型GLM 5.2Minimax M3Kimi k2.7BrowserCode智能体2 个信源在谈推荐理由:智谱发了 GLM 5.2,Benchmark 接近 Opus,成本才一毛八,还有更便宜的 M3 和升级的 Kimi 2.7,做浏览器智能体有得选了。原文
10:04Browser Use@browser_useMinimax M3 模型在 BU Bench 基准测试中取得了显著进步,相比之前版本提升了 26%。该测试使用 browsercode 方法评估模型在浏览器自动化任务上的表现。目前 M3 的性能已与 Claude 4.6-sonnet 和 Gemini 3.5 flash 等主流模型持平。这一结果表明 Minimax 在浏览器智能体领域取得了重要突破,为未来进一步优化奠定了基础。AI模型Minimax M3BU Bench浏览器自动化智能体模型评测6 个信源在谈推荐理由:做浏览器自动化或智能体开发的团队值得关注——Minimax M3 用 26% 的提升证明自己已跻身第一梯队,可以直接拿来对比测试。原文