博主实测说 DeepSeek 4.1-1017 打平 Opus 5,还压过 GLM5.3 和 GPT-5.6 Sol,国产模型又卷起来了。
#Opus 5
Evolvent AI 把递归自我改进研究环境开源了,连 Opus 5 绕过预算偷调 14 个模型的日志都放出来,能看 Agent 怎么钻空子。
This reframes RSI as a systems engineering challenge, highlighting how environment design impacts research agent effectiveness. The platform's Everything as a Service approach could accelerate AI development cycles for companies building full-stack AI systems. Developers can access the code and experiment configurations to test their own improvement methods.
这篇论文测试了让智能体自己动手省钱:让 Opus 5 等模型把任务封装成小程序或小模型,成本能降 657 倍但多数尝试会翻车,结果挺有意思。
The finding inverts a common architecture assumption: giving every user their own agent can be worse than centralising one agent that holds all constraints. Builders designing multi-agent systems should test shared-resource scenarios before committing to per-user agents, or make reading peer agents a precondition for any action. The paper benchmarks 5 frontier models including Opus 5 and Claude, giving a concrete baseline for comparing your own stack.
Databricks 让 GPT-6 Astra 和 Opus 5 自己迭代写 GPU kernel,全部 4 个 track 干到 NVIDIA 榜第一,只花了 7 万美元 token 钱。
有人把一句话生成 MV 的提示词模板开源了,还有先分镜再写代码的两步版本,M3 Max 渲染 11 秒只要 47 秒,照着抄就能跑。
OpenRouter 整理了一份 Opus 5 迁移清单,价格降 20%,但强制工具调用没了,提示词要照文档改一下。
For developers, Astra is a new tool that can boost productivity on complex coding tasks, though it comes with a higher cost than simpler models.
DeepSeek 新出的 V4.1 Flash 模型,500B 参数就吊打 V4 Pro,还比 GPT 5.6 Sol 和 Opus 5 强,缓存还省四倍,性价比很高。
Astra's superior browser automation capabilities could benefit developers in ASEAN building web-based AI applications.
Cheaper alternative to Opus 5 with comparable quality, now accessible in GitHub Copilot research preview.
Anthropic的Fable 5虽然价格高,但性能仅略逊于Opus 5,成本却低一半,适合高难度任务,值得关注。
Anthropic的Opus 5模型虽然性能强大,但因其成本较高而难以吸引用户,相比之下,OpenAI的GPT 5.6凭借较低的成本获得了更多用户。
Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 在一个新浏览器基准上打平了,这个基准是真实用户任务,评估标准很细,看看谁更会上网吧。
Jeremy Berman 用 Claude Code 加 Opus 5 把 ARC-AGI-3 刷到 96.2%,没做什么 ARC 定制,思路很通用。
这个框架把 Opus 5 的评分从 30% 刷到 95.5%,但作者觉得换汤不换药,实战未必比 Claude Code 强。
有人给 Opus 5 和 Browser Use 塞了 1000 美元现金,让它自己在网上闯荡,正在直播,去看看它怎么花钱。
看Opus 5和GPT-5.6-Sol在同一基准上的表现,一个越强越费token,一个越强越省,挺有意思的对比。
Anthropic把Fable 5的生物误报砍了85%,普通生物问题不再被转给Opus 5,但病毒毒理还是管得严。
Claude Fable 5把生物安全误报砍了85%,日常健康问题能直接答了,但病毒学这类敏感领域还是交给Opus 5。
选模型别纠结了:常规任务选 Grok 4.5,规划代码库找 GPT-5.6 Sol,重执行用 Opus 5,调试看 Fable 5。
Prime Agent 这个递归框架挺有意思,直接把 Opus 5 的 ARC 成绩从 30% 拉到了 95%,还能替代 Claude Code 和 Codex,值得看看。
这个流程很适合复杂任务:Fable 5 出方案、Codex 干活、Fable 5 把关,还讲了 /compact 省钱和省上下文的细节,挺实用。
Karpathy用《指环王》首段测Opus 5,1M token生成5500行three.js代码,效果糙但脑洞大。
Karpathy 让 Opus 5 花 10 美元做了个《指环王》3D 渲染,5500 行代码,还聊了模型短板。
Karpathy给Opus 5百万Token预算,让它做《指环王》3D渲染,还吐槽模型没法自己看结果。
想找能照着截图做网页的模型?直接看 Code Arena 这份榜单,Opus 5 (Max) 第一,GPT-5.6 和 Grok 的分数也都列出来了。
Boris Cherny说每半年删掉Claude Code的配置和Skills,让Opus 5裸跑,你会发现旧规则反而碍事。
OpenAI推出GPT-5.6 Sol,在自定测试里赢了Anthropic的Opus 5,但换官方环境就掉到7.8%,差距挺大。
Opus 5 一次跑出飞行模拟器,靠 judge-executor 循环提升质量,Three.js 实现。试试加更狠的提示词能更猛。