AI 编程实时动态与要闻

SemiAnalysis 发布 GDPx 智能体基准:11 个高价值领域 206 道任务,最强的 Claude Opus 5.5 也只拿到 12%

半导体与 AI 研究机构 SemiAnalysis 11 月 2 日发布 GDPx,用来衡量前沿模型在芯片设计、网络安全、生物、金融、法律、量化交易、递归自我改进(RSI)、硬件设计、材料科学、对齐和软件工程 11 个领域的智能体能力,共 206 道任务,由 14 家专业数据公司出题、SemiAnalysis 负责最终质检。官网榜单上 Claude Opus 5.5 以 12.0% 居首,Gemini 4 Carbon 10.9%、GPT-6 Astra 9.6% 紧随其后;金融和法律任务几乎所有模型都是 0 分。SemiAnalysis 称 Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的总分被安全分类器拖低,并计划每 3–6 个月更新一版。以上分数均为 SemiAnalysis 口径。

SemiAnalysis 发布 GDPx 智能体基准:11 个高价值领域 206 道任务,最强的 Claude Opus 5.5 也只拿到 12%

核心要点速览

  • 规模:11 个领域、14 家数据合作方、206 道任务,默认单题时限 8 小时(GDPx 官网)
  • 榜单(SemiAnalysis 口径):Claude Opus 5.5 12.0%、Gemini 4 Carbon 10.9%、GPT-6 Astra 9.6%、Muse Wonder Full 9.0%、Claude Fable 5.1 8.5%、GPT 6.1 Sol 8.4%、Claude Sonnet 5.5 8.2%
  • 开源与低价档:DeepSeek 4.1 Flash 1017 5.4%、GPT-6 Luna 5.1%、Grok 4.7 3.9%、GLM 5.3 2.7%;金融和法律任务几乎全部 0 分
  • 评测方法:优先用各家原生 harness(Opus 用 Claude Code、Astra 用 Codex、Carbon 用 Antigravity),没有的用 OpenCode;报告 3 次尝试的 pass@1,各领域等权(SemiAnalysis 博客)
  • 分领域:Opus 5.5 赢量化、硬件和芯片设计;Gemini 4 Carbon 赢生物和软件工程;GPT-6 Astra 赢 RSI 和材料科学;Muse Wonder Full 是最强网安模型
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Artificial Analysis 发布 AA-Omniscience v1.1:题库精简到 3,000 题并公开 300 题校准集,Gemini 4 Carbon 以 54 分领跑知识与幻觉榜

独立评测机构 Artificial Analysis 10 月 31 日发布知识与幻觉基准 AA-Omniscience v1.1,作为 Intelligence Index v5 的组成部分。新版题库从 6,000 题精简为 3,000 题,删掉已公开和已饱和的题目、修正错误与歧义并补充新题,同时在 Hugging Face 公开一套 300 题、难度与私有集校准的公开集,两者 Net Score 的 Pearson 与 Spearman 相关系数均为 0.99。结果显示 Gemini 4 Carbon(high)以 54 分领先,Claude Opus 5.5 为 48、Claude Fable 5.1 为 46;Fable 5.1 准确率最高(68%),Gemini 4 Argon 幻觉率最低(4%)。模型平均比 v1 低约 1.9 分,MiniMax M3.1 Flash 下滑 22 分。以上均为 Artificial Analysis 口径。

Artificial Analysis 发布 AA-Omniscience v1.1:题库精简到 3,000 题并公开 300 题校准集,Gemini 4 Carbon 以 54 分领跑知识与幻觉榜

核心要点速览

  • 题库从 6,000 题精简到 3,000 题,覆盖 6 大领域、42 个主题:理工数学 600、软件工程 600,金融、健康、人文社科、法律各 450
  • 新的 300 题公开集已上 Hugging Face,与私有集 Net Score 的相关系数 0.99,中位差 0.0 分
  • Net Score 排名:Gemini 4 Carbon(high)54、Claude Opus 5.5 48、Claude Fable 5.1 46;开源权重最好的是 Muse Spark Open,落后 Gemini 4 Carbon 28 分
  • 准确率最高为 Claude Fable 5.1(68%),其次 Claude Opus 5.5(66%);幻觉率最低为 Gemini 4 Argon(4%)
  • 与 v1 排名的 Spearman 相关 0.98,但平均低 1.9 分;MiniMax M3.1 Flash 从 16 跌到 -6,MiMo V2.6 Pro 从 8 跌到 -5(官方口径)
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X 热议:Flask 作者 Armin Ronacher 称 Opus 5.5 智能体两周内可无人工重写整个 CPython,评论区争论「价值到底在不在测试集」

Flask 作者 Armin Ronacher(@mitsuhiko)11 月 1 日发帖称,他确信现在用一个 Opus 5.5 智能体,只对着测试集、无人工介入,大约两周就能重写整个 CPython,甚至做到 ABI 兼容、去掉 GIL、带 JIT 并在各项指标上更快。帖子约 1,637 赞、9.8 万浏览、162 条回复。随后他补充:重写不一定需要现成测试集,让智能体先自建测试更适合移植。antirez 表示赞同,Mario Zechner 和 Meta 工程师 Kevin Newton 则提出反对。这是个人判断,并无实际重写结果。

核心要点速览

  • 原帖:@mitsuhiko 11 月 1 日,11:52 UTC 发布,约 1,637 赞、269 收藏、162 条回复、9.8 万浏览(抓取时)
  • 他的原话要点:只给测试集、无人工输入,约两周重写 CPython,「可能」做到含 ABI 的完全兼容、无 GIL、带 JIT,并称「完全疯狂」;这是预测,没有给出实验
  • 后续帖(14:07 UTC,约 212 赞):不必依赖现成测试集,很多旧测试不适合「爬坡」优化;他说几周前让智能体重写 Excel 公式引擎时,测试集是它从零自建的
  • antirez(Redis 作者)赞同先让智能体建一套庞大的测试再开始移植;Mario Zechner 反对,认为问题在信任,现成的测试和一致性套件才让他放心
  • Meta 工程师 Kevin Newton 批评:成功的 Python JIT 极少,难在复杂度和兼容性,认为「无需人工就能做出好 JIT」是错误的;也有人指出 PEP 703 下无 GIL 构建本就与标准 ABI 不兼容
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Karpathy 用 Claude Code + Opus 5.5 约 2 小时做出 HackerTube:只收录 HN 推荐过的 6,454 个 YouTube 视频

Andrej Karpathy 10 月 31 日在个人博客发布 HackerTube(hackertube.org):一个 YouTube 风格的视频站,只收录 2007–2026 年间被 Hacker News 评论推荐过的 6,454 个 YouTube 视频,分 150 个主题。他说整件事由 Claude Code 里的 Opus 5.5 完成:下载全部 HN 评论、用 Workflow 让 Sonnet 批量筛选出约 4 万条推荐视频的评论,再套上 YouTube 界面、部署到 VPS 并做加固,耗时约 2 小时。他本人只手动做了三件事:申请 YouTube API key、开 VPS、买域名。他把帖子发到 HN 后冲到首页,约 1,005 分、308 条评论。

核心要点速览

  • 来源:Karpathy 个人博客《HackerTube》(10 月 31 日),站点 hackertube.org
  • 数据规模:从全部 HN 评论中筛出约 4 万条推荐 YouTube 视频的评论,得到 6,454 个视频、150 个主题,时间跨度 2007–2026(作者自述)
  • 做法:Opus 5.5 负责下载和整体流程,用 Claude Code 的 Workflow 功能调度 Sonnet 批量过滤评论、去掉垃圾内容,再生成 YouTube 风格前端并部署、加固 VPS
  • 产品细节:用视频 50% 处的截帧代替原始缩略图;无账号的 For You 推荐,状态只存在浏览器本地;支持快捷键;提供全站数据导出,方便交给自己的 Agent 再做一个版本
  • 工作方式:Karpathy 说默认用 Opus 5.5 Medium effort,已不再读写代码或敲终端命令;HN 帖子约 1,005 分、308 条评论(HN 公开数据,截至 11 月 1 日 14:10 SGT)
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Anthropic Claude Code 在 Opus 5.5 上新增两句提示词:不再帮用户复刻某款具体的现有游戏,原创和同类型游戏不受影响

10 月 27 日前后,有用户发现 Claude Code 从服务端拿到一条新规则(flag 名为 tengu_heron_brook):可以做原创游戏、某个类型的游戏、用用户自己的设计和素材做游戏,但不要复刻某款具体的现有游戏,即使改名或自称原创也不行。爆料帖 10 月 30 日获得约 8,700 赞、近 200 万浏览。同日,在 Anthropic 负责 Claude Code 的 Addy Osmani 在 X 上确认:团队在 Claude Code 针对 Opus 5.5 的提示词里加了两句话,原因是用 Claude 侵犯知识产权违反使用政策;原创、同类型和用户自有设计的游戏应继续可用,团队会继续调整,被误拒可以直接找他。

核心要点速览

  • 规模:改动只有 2 句提示词,作用于 Claude Code 搭配 Opus 5.5 的系统提示,由服务端下发,用户端没有开关(Addy Osmani 原帖)
  • 规则原文(据用户抓到的 flag tengu_heron_brook):允许原创、同类型、用户自有设计与素材的游戏;不允许复刻某款具体现有游戏,「即使改名或自称原创」(爆料帖,约 8,700 赞、近 200 万浏览)
  • 依据:Anthropic 使用政策 禁止用产品侵犯、盗用或违反第三方知识产权
  • 反馈渠道:Osmani 表示团队会继续调整边界,自己的作品被误拒可以直接发给他;Anthropic 官方博客暂未单独发文,跑分不适用
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Exin Therapeutics:Claude Sonnet 5 智能体自选基因疗法并操控机械臂完成小鼠脑注射,Opus 5.5 拒绝执行

生物科技初创公司 Exin Therapeutics 联合创始人兼 CEO Gabriel Ocana-Santero 10 月 28 日在 X 上披露:一个 AI 智能体从 19 种基因治疗载体中选药、选脑区、从 3 篇论文推导坐标,并驱动立体定位机械臂向癫痫模型小鼠脑内注射 250 纳升。WIRED 报道称团队先试 Claude Opus 5.5 被拒,改用 Sonnet 5 完成;兽医把关每个不可逆步骤,结果尚未经同行评审。

Exin Therapeutics:Claude Sonnet 5 智能体自选基因疗法并操控机械臂完成小鼠脑注射,Opus 5.5 拒绝执行

核心要点速览

  • 智能体从 19 种基因治疗载体中自选药物、脑区,并从 3 篇论文推导注射坐标(CEO 自述)
  • 实际注射量 250 纳升,术中通过摄像头监看出血;据 The Decoder 转述共做了 32 次观察
  • 据 WIRED:Claude Opus 5.5 拒绝下针,改用 Sonnet 5 完成;手术略超 1 小时(常规约 45 分钟)
  • 设备坐标出错后智能体拒绝绕过安全限制,团队需另行改代码;开颅仍由兽医完成
  • 原帖 9,426 赞、160 万+次浏览;疗效(癫痫发作是否减少)尚待观察,未经同行评审
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YC Labs 让 AI 智能体蜂群打 Minecraft 和 Mindustry:GPT 蜂群两项对抗赛 16 局赢下 12 局压过 Claude,50 智能体殖民地反而陷入「官僚主义」

Y Combinator 的研究项目 YC Labs 与多智能体环境公司 Olam Labs 10 月 29 日发布《Agents in Games》实验报告:50 个 GPT-6.1 Sol 智能体在 Minecraft 生存模式里「建设繁荣文明」3 小时,最后挤在避难所里配给口粮,发了约 5,900 条消息,搞出配给账本、许可证和各种岗位;9 局 Bed Wars 中 10 个 GPT-6.1 Sol 对 10 个 Claude Opus 5.5,GPT 以 6–3 获胜;Mindustry 50 对 50 共 7 局约 9.5 小时,GPT 以 6–1 获胜。报告还发现领导者几乎总是名册上排第一的智能体,GPT 卡住时会自己上网读游戏源码。Minecraft 智能体框架已开源。这是单一机构的实验观察,不是标准化跑分。

YC Labs 让 AI 智能体蜂群打 Minecraft 和 Mindustry:GPT 蜂群两项对抗赛 16 局赢下 12 局压过 Claude,50 智能体殖民地反而陷入「官僚主义」

核心要点速览

  • 对抗结果:Bed Wars 9 局 GPT-6.1 Sol 6–3 胜,Mindustry 7 局 6–1 胜,合计 16 局 12 胜(见 YC Labs 报告)
  • Civ50:50 个 GPT 智能体 3 小时发约 5,900 条消息,34 次死亡中 22 次发生在第一夜,之后整体趋于保守
  • 领导者不靠选举:49 个智能体中 46 个第一条消息发给名册第一的 Ada,她共收到 616 条私信
  • 沟通风格:Bed Wars 一局中 GPT 发出 1,147 条私信、Claude 仅 82 条;GPT 越打越用压缩速记,Claude 用「+1」投票
  • 开源:Minecraft 长时运行智能体框架 yc-software/minecraft-agent-harness 已公开
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Kaggle 与 IBM Research 上线 ScarfBench 企业 Java 迁移榜:Gemini 4 Argon + Antigravity 以 75.2% 居首,七成失败发生在运行阶段

Kaggle 官方账号宣布与 IBM Research 合作上线 ScarfBench,用 204 个任务测试编码智能体能否把企业 Java 应用在 Jakarta EE、Quarkus 和 Spring 之间迁移且行为不变。IBM 10 月 27 日的技术说明显示,Gemini 4 Argon + Antigravity 以 75.2% 冒烟分居首,Claude Opus 5.5 + Claude Code 全通过率最高(72.1%),GPT-6.1 Sol + Codex 每解决一个任务成本最低(1.25 美元)。

Kaggle 与 IBM Research 上线 ScarfBench 企业 Java 迁移榜:Gemini 4 Argon + Antigravity 以 75.2% 居首,七成失败发生在运行阶段

核心要点速览

  • 204 个迁移任务、10 组「模型 + 智能体框架」组合;前三名冒烟分:Gemini 4 Argon + Antigravity 75.2%、Claude Opus 5.5 + Claude Code 70.5%、Claude Opus 5 + Claude Code 69.8%(IBM 口径)
  • 全部测试通过率 Claude Opus 5.5 + Claude Code 最高,为 72.1%,略高于 Gemini 4 Argon 的 71.1%
  • 编译几乎不是问题:10 组里 8 组编译成功率 ≥97%,但冒烟分差距超过 50 个百分点
  • 745 次失败中 535 次(约 72%)是运行时行为失败,其中 210 次是路由丢失 / 404
  • 每解决一个任务的成本:GPT-6.1 Sol + Codex 1.25 美元、Gemini 3.8 Flash + mini-swe 1.59 美元、Claude Opus 5.5 + Claude Code 10.10 美元;公开提交暂未开放
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Cognition 公布 Gemini 4 Carbon 的 FrontierCode 2.0 成绩:40%、每任务 4.04 美元,接近榜首;Argon 26.3%、成本 6.41 美元

Devin 背后的 Cognition 于 10 月 30 日 01:45(UTC)在 X 上公布,Google 新模型 Gemini 4 Carbon 在其编程基准 FrontierCode 2.0 上得分 40%,每任务成本 4.04 美元,接近最高水平,仅次于 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 和 Claude Sonnet 5.5。上一代 Gemini 4 Argon 得分 26.3%,每任务成本却更高,为 6.41 美元。成绩为 Cognition 自测口径,排行榜已在官网更新。

Cognition 公布 Gemini 4 Carbon 的 FrontierCode 2.0 成绩:40%、每任务 4.04 美元,接近榜首;Argon 26.3%、成本 6.41 美元

核心要点速览

  • Gemini 4 Carbon 在 FrontierCode 2.0 得分 40%,每任务 4.04 美元,排在 Claude Opus 5.5(45.5%)、GPT-6 Astra(42.8%)和 Claude Sonnet 5.5 之后(原帖)
  • Gemini 4 Argon 得分 26.3%,每任务 6.41 美元,高于 Muse Wonder 1.0,但落后于 Claude Haiku 5.5 和 Grok 4.7
  • 从 Argon 到 Carbon,得分提高约 13.7 个百分点,每任务成本反而低约 2.4 美元
  • 官网更新日志显示 10 月 28 日已加入 Gemini 4 Carbon;FrontierCode 2.0 共 132 个任务,按维护者是否会合并打分(排行榜)
  • 所有数字均为 Cognition 自测口径,Google 未就此发布成绩
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Factory 发布 Droid 1.0:程序化工具调用成默认,一次模型请求可跑上百次工具调用,自测 Terminal-Bench 4 领先各家原生 harness

AI 编程 Agent 公司 Factory 10 月 29 日 22:31(UTC)在 X 和官方博客发布 Droid 1.0,称这是其 agent harness 迄今最大的一次更新。核心变化是把程序化工具调用(PTC)设为默认:模型写一段 JavaScript 脚本,在沙箱里一次跑完多达上百次工具调用。官方自测 Terminal-Bench 4 中,用 GPT-6.1 Sol 通过率 57.6%(每个通过任务 $0.79),用 Claude Opus 5.5 通过率 65.2%($4.73),均高于同模型下的 Codex、Claude Code、Cursor、OpenCode 和 Devin。

Factory 发布 Droid 1.0:程序化工具调用成默认,一次模型请求可跑上百次工具调用,自测 Terminal-Bench 4 领先各家原生 harness

核心要点速览

  • 程序化工具调用成默认:模型写 JavaScript 脚本,在无文件/网络/系统权限的沙箱里运行,一次请求可跑上百次工具调用,互不依赖的调用并发执行
  • 官方示例:移动并核对 151 个 Linear issue 需 312 次工具调用,直接调用约 36 次请求、310 万输入 token,用 Script 只需 2 次请求、6.1 万 token
  • Terminal-Bench 4(Factory 自测,10 月 23–28 日,每任务 3 次):GPT-6.1 Sol 下 Droid 57.6% 对 Codex 54.0%、OpenCode 51.0%、Devin 45.0%;Opus 5.5 下 Droid 65.2% 对 Cursor/OpenCode 62.1%、Devin 59.6%、Claude Code 57.6%
  • 首轮请求从 20,887 降到 13,055 token(-37%),开局工具定义从 11 个减到 2 个;新加载的 MCP 工具追加到请求末尾,不破坏 prompt cache,生产中典型请求 98% 输入命中缓存
  • 已上线:macOS/Windows 桌面版、终端 TUI,以及 Droid SDK(@factory/droid-sdk);跑分为厂商自测,尚无第三方复现
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GitHub Universe 2026:Copilot Fusion 正式 GA,自动路由与编排多模型,Fusion Max 在 Artificial Analysis 编码智能体指数拿 60 分,成本约为 Claude Code + Opus 5.5 Max 的一半

GitHub 10 月 28 日在 Universe 2026 宣布 Copilot Fusion 正式可用(GA)。它把此前研究预览的 Project HydraFusion 多模型编排和 Copilot auto 模型选择合并:用户在模型选择器里选 Copilot Fusion 和努力档位(Standard / High / Max),由系统按任务决定用哪些模型、走 Single、Cascade 还是 Critique 流程。官方称 Fusion Max 在 Artificial Analysis 编码智能体指数得 60 分,比 Claude Code + Opus 5.5 Max 低 2 分,但每任务 API 成本约一半、token 约一半、耗时少约 40%。按所用模型标准价计费,付费用户到 11 月 30 日享 30% 折扣。

GitHub Universe 2026:Copilot Fusion 正式 GA,自动路由与编排多模型,Fusion Max 在 Artificial Analysis 编码智能体指数拿 60 分,成本约为 Claude Code + Opus 5.5 Max 的一半

核心要点速览

  • 跑分(Artificial Analysis 编码智能体指数 v2.0):Fusion Max 60 分,Claude Code + Opus 5.5 Max 62 分;每任务成本 5.59 美元对 11.42 美元,Devin Fusion 组合 62 分、8.00 美元
  • 分项:Terminal-Bench 4.0 得 71 分略领先;FrontierCode 51 分排第三(Claude Code 56、Devin Fusion 54);SWE-Atlas-QnA-AA 57 分偏弱
  • 效率:每任务约 720 万 token,约为 Claude Code + Opus 5.5 的一半,比 Devin Fusion 少 30%;GitHub 称耗时少约 40%
  • 模型池含 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Astra、GPT-6 Sol 等;管理员可单独禁用某模型供 Fusion 使用,并把 Fusion 设为默认
  • 可用范围:所有 Copilot 套餐,VS Code、Copilot app、Copilot CLI 和 JetBrains;原 auto / HydraFusion / HydraFusion Max 设置自动迁移到对应档位
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Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v5:六成测试改用私有数据集,Claude Opus 5.5 以 58 分居首,开源差距拉大到 12 分

独立评测机构 Artificial Analysis 10 月 28 日发布 Intelligence Index v5,是 1 月 v4 以来最大一次改版:新增 Cognition 的 FrontierCode 2.0 和 Terminal-Bench-Science,用 HLE-Diamond 替换 Humanity's Last Exam,60% 的权重来自私有或答案保留的测试集。榜首为 Claude Opus 5.5(max)58 分,GPT-6 Astra 57、GPT-6.1 Sol 55;开源权重最高的 Kimi K3.1 Pro(权重尚未发布)46 分,与榜首差距从 v4.3 的 3 分扩大到 12 分。同时推出跨年代对比的 Progress Index v1。

Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v5:六成测试改用私有数据集,Claude Opus 5.5 以 58 分居首,开源差距拉大到 12 分

核心要点速览

  • 总榜(官方口径):Claude Opus 5.5(max)58、GPT-6 Astra(max)57、GPT-6.1 Sol(max)55,前五名都来自 Anthropic 和 OpenAI,Gemini 4 Argon(high)50 分排第六档
  • 开源差距从 3 分扩大到 12 分:Kimi K3.1 Pro 46 分;已发布权重的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 GLM-5.3(max)都是 32 分,低于 Claude Haiku 5.5(max)的 36 分
  • 成本差距超过 13 倍:前十名中 GPT-6.1 Terra(max)每任务 0.96 美元最便宜,Claude Fable 5.1(max)13.04 美元最贵;GPT-6.1 Sol 以约八分之一成本(1.27 对 10.04 美元)落后 Opus 5.5 仅 4 分
  • 四大类各占 25%:知识工作、编程(FrontierCode 2.0 占 15%、Terminal-Bench 4.0 占 10%)、科学、通用;移除 GDPval-AA v2.1、SciCode 和 AA-LCR
  • 任务更重:每任务输出 token 中位数从 35k 升到 59k;推理强度影响更大,Opus 5.5 低档 35 分、最高档 58 分,成本差 10 倍
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Cognition 发布 FrontierCode 2.0 编程基准:考察"该不该合并",最强的 Claude Opus 5.5 也只有 45.5%

Devin 背后的 Cognition 于 10 月 27 日发布 FrontierCode 2.0。新版沿用由开源维护者亲自出题、按"能否合并"打分的方法,但任务来自更多仓库、覆盖安全补丁与性能优化,提示词刻意不写全,并加入大量"周全性"判定项。官方结果中 Claude Opus 5.5 以 45.5% 居首,GPT-6 Astra 42.8% 次之,Grok 4.7、Gemini 4 Argon 等降到 20% 多,基准远未饱和。

Cognition 发布 FrontierCode 2.0 编程基准:考察"该不该合并",最强的 Claude Opus 5.5 也只有 45.5%

核心要点速览

  • 榜首 Claude Opus 5.5 为 45.5%(1.1 版 54.6%),GPT-6 Astra 42.8%(1.1 版 53.3%),均为官方/厂商口径
  • Grok 4.7 28.6%、Gemini 4 Argon 26.3%、Muse Wonder 1.0 24.3%、SWE-2 23.9%,DeepSeek V4.1 Flash 19.3%、Kimi K3 17.7%,开源模型差距明显
  • 相比 1.1 版,参考解平均多改 67% 的文件、89% 的代码行,代码库大 25%;任务来源仓库多 55%,阻断性判定项多 43%
  • "周全性"阻断项从 168 条增至 501 条,约 3 倍;80% 任务的参考解优于上游原 PR,审计 agent 还发现并上报了一个上游安全漏洞
  • 成本-得分帕累托前沿上,高端是 Opus 5.5,低成本端有 Luna、Haiku 和 Sol,官方点名 GPT-6.1 Sol 性价比突出(官方博客)
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上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版:基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型,上下文翻倍至 512K,MIT 开源

上海人工智能实验室把 Atria Dawn 从 Preview 升级为正式版,Hugging Face(internlm/Atria-Dawn 及 FP8 版)与 ModelScope 均已上线开放权重,MIT 许可。模型基于 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2,面向科研与工程类长程智能体任务,上下文从 Preview 的 256K 翻倍到 512K,仅接受文本输入。官方表格显示其在 AutomationBench、CyberGym、SkillsBench 等智能体基准上领先所列模型,但在 SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.1 等编码基准上仍落后 Claude Opus 5(均为厂商口径)。

上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版:基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型,上下文翻倍至 512K,MIT 开源

核心要点速览

  • 上下文 512K,是 Preview 版 256K 的两倍;基座为 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2,仅支持文本输入
  • Hugging Face 与 ModelScope 提供 BF16 与 FP8 权重,MIT 许可
  • 厂商口径:AutomationBench 54.7、CyberGym 86.8、SkillsBench 67.8、BFCL V4 78.4,均为表内最高
  • 短板同样来自官方表:SWE-bench Pro 61.7 对 Claude Opus 5 的 76.5,Terminal-Bench 2.1 81.0 对 90.2
  • 本地部署需 SGLang v0.5.13.post1+ 或 vLLM v0.23.0+;也提供 OpenAI 兼容 API,可直接接入 Codex
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

Cursor 上线 DeepSeek V4.1 Flash:CursorBench 4.0 四档推理全部落在成本前沿,Max 档 47.7%、每任务 $0.98

Cursor 官方 10 月 27 日(SGT)宣布 DeepSeek V4.1 Flash 已在 Cursor 中可用,在 Cursor Settings > Models 打开即可。Cursor 称该模型每一档推理强度都落在 CursorBench 成本前沿上:每任务 $0.60 到 $0.98,在这个价位没有模型得分更高。官方 CursorBench 4.0 榜单显示,DeepSeek V4.1 Flash 1017 Max 档 47.7%($0.98/任务),Medium 46.3%($0.80),High 45.6%($0.77),Low 44.9%($0.60);同榜最高分 Opus 5.5 Max 为 57.8%,但每任务 $13.43。

Cursor 上线 DeepSeek V4.1 Flash:CursorBench 4.0 四档推理全部落在成本前沿,Max 档 47.7%、每任务 $0.98

核心要点速览

  • 四档跑分(CursorBench 4.0 官方榜):Max 47.7%/$0.98、Medium 46.3%/$0.80、High 45.6%/$0.77、Low 44.9%/$0.60,Max 档在全榜排第 17
  • 性价比对比:Max 档 47.7% 与 Sonnet 5.5 High(47.8%,$1.20)几乎持平但便宜约 18%;Opus 5.5 Max 高约 10 个百分点,但每任务 $13.43,约是它的 13.7 倍
  • 同价位对手:Haiku 5.5 Max 48.4%/$1.12、Haiku 5.5 Extra High 44.3%/$0.56,DeepSeek 正好卡在两者之间的价格段
  • 代价是 token 和步数:Max 档平均每任务约 53.7 万 token、187 步,Sonnet 5.5 High 只用约 3.7 万 token、41 步,长任务时延要有心理预期
  • 开启方式:Cursor Settings > Models 里打开;有个反直觉细节,Medium 档(46.3%)比 High 档(45.6%)分数略高、价格只贵 $0.03
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