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  1. Latent Space82

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,定价对齐 GPT-6 Luna

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是 Haiku 系列约一年来的首次更新,定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平,官方称其平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%。

    推荐理由:汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据,便于判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。

  2. The Decoder82

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,价格最高下调 90%

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是其迄今最快、最便宜的小模型,平均价格比 Haiku 4.5 低约 75%,10 万 token 以内提示词的价格降幅最高达 90%,超过 10 万 token 则贵 5 倍。

    推荐理由:对比 Haiku 4.5 与 GPT-6 Luna 的基准和分档定价,可看清小模型在成本敏感任务上的取舍。

  1. Latent Space76

    Reflection 发布 Beam:501B-A23B 美国开源 MoE 模型

    Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体与科研的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,Apache 2.0 全量权重预计本月放出。

    推荐理由:Reflection 从隐身状态发布 501B 开源权重模型,并给出预训练与 RL 的算力、数据细节,可对照同期中美开源模型格局。

  2. AWS Machine Learning Blog62

    GLM 5.3 上线 Amazon Bedrock

    Z.ai 的 GLM 5.3 现已在 Amazon Bedrock 上线,这是一个 753B 参数的 MoE 模型,面向编码和长周期智能体任务,通过全托管 API 提供跨区域推理、提示词缓存和服务层级,目前面向符合条件的企业客户开放。

    推荐理由:GLM 5.3 在 Bedrock 上线,文中给出提示词缓存与 Strix 安全测试的完整调用示例,可据此评估迁移成本。

  3. Mistral AI84

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览,1 万亿参数原生多模态

    Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览,可在 Mistral Studio 试用预览 API,权重将于本月底开放。该模型为 1 万亿参数、49B 激活参数的原生多模态模型,官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上表现突出,并在网络安全、金融、法律等企业场景中达到开源模型领先水平。

    推荐理由:官方给出 1 万亿参数、49B 激活与多项基准对比,可据此判断开源权重模型在编码与智能体任务上的位置。

  1. Latent Space80

    Gemini 4 Argon 发布:GDM 对标 Astra/Fable,输出上限 1M token

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作和网络防御,首批开放给政府用户与 Fairwind 计划中的可信网络防御者,开发者、企业和消费者访问时间未定。

    推荐理由:汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与内部部署数据,并列出外界对公布数字的质疑。

  2. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放,随后逐步扩展至开发者、企业和消费者,起步价每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元,缓存输入按输入价 95% 折扣计费。

    推荐理由:官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准表现和分阶段开放路径,可据此判断前沿模型的能力边界与发布节奏。

  1. The Decoder82

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,价格约为 Astra 的五分之一

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,称其在智能体编码、计算机使用和办公任务上接近因安全问题推迟发布的旗舰模型 GPT-6.1 Astra,成本约为后者的五分之一。

    推荐理由:OpenAI 用低价模型补位延期旗舰,读者可据此比较同价位模型的成本与能力取舍。

  1. OpenAI News80

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,定位为面向编码、电脑操作和专业工作的接近 Astra 的智能水平,标准 API 输入与输出 token 价格均为 Astra 的五分之一。

    推荐理由:OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,给出与 Astra 的价格对比和面向编码、电脑操作的能力定位。

  2. Latent Space78

    AINews:Opus 5.5 擅长生成解说视频

    AINews 汇总 9/24-9/25 的 AI 动态,指出 Opus 5.5 本周发布后社区反馈积极,尤其在用代码生成解说视频上表现突出。Opus 5.5 在 SimpleBench 上以 88.4% 领先,Terminal-Bench-Science 上从低推理档的 24% 升至 xhigh 档的 62%,但 max 档回落到 59%。

    推荐理由:汇总 Opus 5.5 在视频生成与 Agent 任务上的社区反馈,并给出 Jev、Photon 等基础设施的实测数字。

  3. 量子位82

    Anthropic 发布 Sonnet 5.5,代码基准反超 Opus 5.5

    Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,在 Terminal-Bench 4.0 上从上一代 Sonnet 5 的 10.3% 提升到 70.6%,超过上周 Opus 5.5 的 66.4%。

    推荐理由:Sonnet 5.5 在多项基准上逼近 Opus 5.5,同时价格只有一半,读者可据此判断中端模型的性价比变化。

  1. Latent Space88

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,OpenAI 同日推出 GPT-6 Sol 与 Luna 并降价 40-50%

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,称其为新 Claude 5.5 系列首个模型,多数任务达到 Claude Fable 5.1 水平,运行成本比 Opus 5 低 40%,并成为 Claude Code 与 Claude 应用的默认模型。

    推荐理由:同一天两家实验室分别发布新模型并大幅下调 API 价格,读者可据此比较能力与成本取舍。

  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.8 Flash Cyber 两款模型,前者面向长时程编码与自主智能体,后者面向漏洞发现与自动修补。

    推荐理由:官方给出两款 Flash 新模型的基准表现、定价与开放渠道,可据此判断长时程编码与网络安全任务的成本取舍。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,面向编码与智能体

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,称其为面向编码与智能体最强的工作主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。

    推荐理由:官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价,可据此判断编码与智能体场景的升级幅度。

  1. Mistral AI82

    Mistral 发布 Mistral Medium 3.5 与 Vibe 云端远程智能体

    Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,这是其首个合并指令遵循、推理与编码的 128B 稠密旗舰模型,采用修改版 MIT 许可开放权重,支持 256k 上下文窗口,最少四块 GPU 即可自托管,在 SWE-Bench Verified 上得分 77.6%,超过 Devstral 2 和 Qwen3.5 397B A17B。

    推荐理由:Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 旗舰模型,读者可据此判断自托管与异步编码的可行边界。

  1. Google DeepMind87

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash,主打智能体与编码

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列,首发的 3.5 Flash 面向智能体与编码任务,在 Terminal-Bench 2.1 取得 76.2%、GDPval-AA 取得 1656 Elo、MCP Atlas 取得 83.6%,多模态理解在 CharXiv Reasoning 上为 84.2%,输出速度是其他前沿模型的 4 倍。

    推荐理由:官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和速度对比,可据此判断其能力定位。

  1. Mistral AI60

    Mistral 发布 Leanstral:面向 Lean 4 的开源代码智能体

    Mistral 发布 Leanstral,称其为首个面向 Lean 4 的开源代码智能体,采用 6B 激活参数的稀疏架构,权重以 Apache 2.0 许可开放,并接入 Mistral Vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。

    推荐理由:官方给出 Leanstral 在 FLTEval 上的分数与成本对比,可据此判断形式化证明智能体的性价比路线。

  1. Mistral AI82

    Mistral 发布 Devstral 2 编码模型与 Mistral Vibe CLI

    Mistral 发布下一代编码模型家族 Devstral 2,含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2,两者均为开源许可,Devstral 2 采用修改版 MIT、Small 2 采用 Apache 2.0。

    推荐理由:原文给出 Devstral 2 的 SWE-bench 成绩、开源许可与部署门槛,读者可据此判断开源编码模型与闭源模型的差距。

  1. Mistral AI72

    Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1

    Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布 Devstral Medium,并升级 Devstral Small 1.1。

    推荐理由:Mistral 与 All Hands AI 联合发布两款编码智能体模型,给出了 SWE-Bench Verified 分数、开源许可和 API 定价,便于对比现有方案。

  1. Mistral AI78

    Mistral AI 与 All Hands AI 发布编码智能体模型 Devstral

    Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体模型 Devstral,在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8%,比此前开源 SoTA 高出 6 个百分点以上,并以 Apache 2.0 许可开源。

    推荐理由:官方给出 Devstral 在 SWE-Bench Verified 上的分数与开源许可,读者可据此判断开源编码智能体的当前水位。

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