Arena 更新 Image-to-WebDev 榜：GPT-6 Astra (Max) 以 1733 分登顶，领先 GPT-5.6 Sol (xHigh) 129 分；Claude Fable 5.1 (Max) 以 1710 分列第二。该榜评测模型从图像到网页开发的交付能力，对新近发布模型给出公开对比。
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说明：本文由 AICoder 编辑部借助 AI 工具整理撰写，依据文中注明的官方及媒体来源，并按人工制定的采编标准核对事实与数字；厂商自报的数据已标明出处。
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独立评测机构 Artificial Analysis 于 2026-10-14 发布 AA-Robotics v0.1 研究预览：在 Codex、Claude Code、Antigravity 等编码智能体框架中，让前沿大模型通过 HTTP API 直接控制一台 6 轴机械臂完成 8 项桌面任务。GPT-6 Astra 得分 69.4 居首，GPT-6.1 Sol 64.6、Gemini 4 Argon 55.3、Claude Opus 5.5 48.8、Claude Fable 5.1 46.3；模型平均每项约 30 分钟，人类约 20 秒。
国际权威模型独立评测机构 Artificial Analysis 正式发布针对医疗专业领域的权威评测基准 HealthBench Professional 与消除长度偏差的全新指数 MLCR-AA。评测揭示了一个震撼业界的普遍现象：传统基于 LLM-as-a-Judge 的评估机制存在严重的“长回复字数偏好（Verbosity Bias）”——模型回答越长越容易被判定为优秀。在原始 HealthBench 中，Anthropic 模型的回答平均比竞品长 4 到 6 倍，Claude Opus 5.5 以 71.4% 斩获第一；然而在通过长度归一化严密矫正的 MLCR-AA 榜单中，GPT-6 Astra（Max）与 Claude Sonnet 5.5 并列全球第一，而 Claude Opus 5.5 的真实排名则直接从第 1 位暴跌至第 6 位，为全球大模型评测的公正性敲响了警钟。
Vals AI 发布 Terminal-Bench 4.0：66 道全新终端任务（交付服务、证明定理、训练 GPU kernel、写取证报告等），专家预估中位耗时约 4 小时，严格 verifier 全过才计分，分数为 avg@3。GPT-6 Astra 以 57.1% 夺冠，领先 Claude Fable 5.1（49.5%）7.6 个百分点、Claude Opus 5（45.5%）11.6 个百分点；其余模型均未过 30%，14/27 个模型在硬件与媒体域得零分。4.0 覆盖软件、科学、ML、运维、硬件、安全、媒体七类，约四分之三任务已超出传统软件工程。
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