Kimi K3 智能体能力追上 Claude 和 GPT,还计划开源,前端编码直接登顶,值得关注这个国产模型的新进展。
Latest
SpaceXAI 的 Grok 4.5 用 $0.31 就干到一流水平,比 Claude 便宜 9 倍,token 还省 6 倍,省钱党可以关注。
作者用Claude Design做UI设计,Opus 4.8写代码,还教你怎么把整套流程搬到本地集成到Cursor里,省去网页切换的麻烦。
Kimi K3 Max在三个内部知识工作基准上全面超过Claude Opus和GPT-5.5,适合关注智能体工作流的人看看。
这篇论文用Claude Code和OpenAI Codex实测了记忆注入攻击,发现一旦恶意指令写入记忆,后续会话都危险,搞AI安全的一定要看看。
有人把整个Firefox编译成了WebAssembly,能在Chrome里跑另一个浏览器,用Claude辅助编程才搞定的,超级酷。
Moonshot发了2.8万亿参数Kimi K3,前端代码超越Fable 5,开放权重版月底就能用,价格虽高但看齐Claude Sonnet。
开源模型Kimi K3性能吊打Claude Opus 4.8,价格却和Sonnet一样,值得关注。
月之暗面刚开源了Kimi K3,2.8T参数,可能比Claude Opus还大。想看看开源模型的天花板?这个必须关注。
Claude Opus 5 马上来了,Fable 5 不再延期,8月Fable要正面刚GPT-6,赶紧关注。
Meta 的 Muse Spark 1.1 强化了多智能体协作与代码开发,支持百万 token 长上下文,但部分场景弱于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。
Perplexity把Grok 4.5作为Computer的编排模型,代理研究任务得分最高,价格只有Opus 4.8的一半,值得试。
Grok-4.5 在编码前端基准里干到了第三,比 4.3 狂升 59 名,跟 GLM-5.2、Claude Opus 4.8 一个水平线。想试试新编码模型的可以关注。
想选行业AI模型?Claude Fable 5 碾压全场,但成本是 DeepSeek V4 Pro 的百倍,性能只多 12 分,性价比得掂量。
马斯克的SpaceXAI联手Cursor搞了个新模型,据说能跟GPT-5.5和Claude Opus 4.8掰手腕,可以看看。
想省API预算又不想牺牲架构质量?试试这个:让Claude Opus/Fable做主设计,Sonnet/Haiku干苦力,自动分配任务,省心又省钱。
Armin 用实际 bug 案例拆解了 Claude 新模型在工具调用上的奇怪倒退,解释了为什么更强的模型反而更不听话,读起来很爽。
SemiAnalysis拆解了Claude Code等harness的HTTP流水线,告诉你它们只是编排工具,没有魔法。
想看看AI能不能真的帮你改测试?这个新基准用真实Git提交来考Claude Code和SWE-Agent,比静态测试更贴近实际开发。
想用AI批改Linux命令作业?试试Gemini 3.0 Pro加评分rubric,人机一致性高达0.888。
这篇论文告诉你当前最强模型在临床推理上有多弱:关键问题正确率不到一半,而简单问题却能答得很准。适合想了解模型真实局限的读者。
斯坦福发了个AutoMem,给智能体装上可训练的记忆模块,让32B模型打平Claude Opus 4.5。省去调任务动作,光改记忆就提升2-4倍,搞长程任务的别错过。
企业AI费用爆涨(月花1500万美元)开始限制高级模型,花旗、Adobe、Atlassian都有动作。想知道怎么控制AI成本?看看这些公司的做法。
想让你家 32B 模型在长任务上干翻 Claude 和 Gemini?试试 AutoMem——不动任务行为,只优化记忆管理,效果翻倍。
Claude Opus 4.7居然能自动给MPI软件加上检查点恢复,50分钟搞定,效果媲美人工,HPC开发者可以解放双手了。
这篇展示了用GPT和Claude联手破解COLT、FOCS等顶会未解难题,还开源了pipeline,做理论计算的值得看看。
Flowith的Matrix让你设定一个公司使命,多Agent部门自动跑起来,从建站到收款全包了,GDPval基准95.45%领先同行。
普林斯顿搞了个AI当老板的模拟考试,Claude Fable 5赚了4700万,其他大多破产,这测试挺能看出谁更适合做长期决策。
Azure 用户现在可以直接用 Claude Opus 4.8 和 Haiku 4.5,不用改现有身份和计费系统,企业部署更快了。
微软在Azure上直接跑Claude Opus 4.8和Haiku 4.5了,还带NVIDIA GB300硬件加速,写代码搞代理都能用,需要云上Claude的直接冲。
美团开源了LongCat-2.0,国产芯片跑万亿参数,编程和Agent能力很强,还支持百万上下文,值得上手试试。
如果你对多语言OCR或印地语文本识别感兴趣,这篇论文揭示了主流模型在天城体上的真实差距,尤其是GPT-5.5表现不如开源Qwen3-VL-8B。