#GPT-6
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。
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。
Atlassian 把 GPT-6 接进自家的 Rovo，靠 Teamwork Graph 调用公司内部数据，做团队协作的场景可以关注下。
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
有人用 LilyPond 让模型写巴赫众赞歌，GPT-6 Astra 第一次写出了经过音，对乐理感兴趣的可以去看看它写的谱子。
欧洲 Mistral 放出 1 万亿参数的 Large 4，主打美国闭源模型不肯做的安全任务，但离 Claude 和 GPT-6 还有距离。
一条简报看全今日要点：GPT-6快了50%，Reflection开源501B参数的Beam，Claude在印度可用本地推理，还有GitHub新基准。
有个叫 flow-1 的新模型专查智能体运行日志里的错误，性能对标 GPT-6-sol 但便宜 23 倍，做 Agent 监控的可以看看。
GPT-6-Astra 和 GPT-6.1 Sol 速度从 30 提到 50 token/秒，日常用起来明显更跟手，这次只提速不重置。
OpenAI 把 GPT-6 和 6.1 的默认速度提了约 50%，用 OpenCode、Devin 这些工具的开发者不用改任何配置就能直接受益。
GPT-6 Sol Codex 近 30 万字系统提示词被扒出来了，反废话黑名单、60 秒汇报机制、心跳唤醒全在里面，做提示词工程的不看亏大了。
四个前沿模型各有所长：Astra 擅长操作电脑，Argon 强在法律金融，Sol 写代码最便宜，看完就知道该用哪个。
这周两家都憋了大招：OpenAI 的常驻智能体 dots 直接带云电脑，Anthropic 的 Sonnet 5.5 更快更便宜，FTC 还介入调查了
一条推文把本月各家新模型全列齐了，GPT-6 Astra、Grok 4.7、Gemini 4 Argon 都在，想快速扫一遍本月发布看这条就够。
OpenAI 这份指南挺实用，教你怎么在 GPT-6 Astra、Sol、Luna 之间选模型，还有 API 缓存省 95% 的具体操作步骤，用 Codex 做 项目的朋友可以照着改改自己的配置。
OpenAI Dot 虚拟机配置细节曝光，9核 AMD 霄龙处理器+9.73GB内存，比 Muse 虚拟机配置更高。