00:49Geek@geekbb73°DeepSeek 在 Pro Max 模式下于多个编码/工程基准取得领先成绩:LiveCodeBench 93.5%、Codeforces Rating 3206、SWE Verified 80.6%,超越 GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6 等闭源模型。这些结果来自 X 用户 @geekbb 的推文,并关联到 DeepSeek 的 Hugging Face 仓库。目前该模型尚未开放本地部署,引发社区期待。AI模型DeepSeekPro Max编码基准开源模型推荐理由:DeepSeek 拿 Pro Max 模式在 LiveCodeBench 等三大编码基准上直接碾压 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6,分数拉满,但还没开放下载,先来围观一下。原文
04:01elvis@omarsar0GLM 5.2 在 FrontierSWE 基准上排名第 3,得分仅次于 Fable 5 和 Opus 4.8,并超越 GPT-5.5。这是首个缩小 Anthropic/OpenAI 与其他提供商之间差距的模型,同时也是目前最强的开源权重模型。该成绩展示了开源模型在编码任务上的竞争力。AI模型GLM 5.2FrontierSWEGPT-5.5开源模型编码基准10 个信源在谈推荐理由:GLM 5.2 在编码基准上干掉了 GPT-5.5,开源里最强,值得关注。原文
08:46Gary Marcus@GaryMarcus83°Gary Marcus 发推指出 METR 的编码基准已饱和,但 Cognition 随即推出更难的 FrontierCode 评测,最高分仅 13.4%。该评测由顶级开源维护者花费 40+ 小时设计,首次衡量代码是否可合并维护,而非仅功能正确。这揭示了当前模型在编写可维护代码方面的严重不足,为 AI 编程能力评估设立了新标准。AI模型编码基准FrontierCodeClaude Opus 4.8代码可维护性AI 评估3 个信源在谈推荐理由:做 AI 编程评估或关注模型实际能力的开发者,这个新基准直接戳中了当前模型的软肋——代码能跑但不可维护,值得看看你的模型能拿几分。原文