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今天10月16日周五1 条
10月10日周六
  1. 量子位78

    Google 发布生图模型 Nano Banana 2.1,支持 4K 直出并下调 API 价格

    Google 发布新一代生图模型 Nano Banana 2.1,围绕视觉设计、蒙版编辑、主体一致性和画面真实自然性升级,支持 4K 直出。据 Arena 评测,其在文本转图像、多图像编辑及单张图像编辑三项上平均提升约 61.7 分,1K、2K 图片生成价格减半,4K 降价约 25%。

    推荐理由:汇总了 Nano Banana 2.1 的 4K 直出、中文渲染与 API 降价信息,并附网友实测对比与连续编辑的水印 Bug。

10月8日周四
  1. The Decoder77

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

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,官方称这是其最快、最便宜的小模型,平均成本比 Haiku 4.5 低约 75%,提示词在 100,000 token 以内的请求价格最高下降 90%,超过该长度的请求价格则是五倍。

    推荐理由:对比 Haiku 4.5 与 GPT-6 Luna 的跑分和每任务成本,可看出小模型降价背后的 token 消耗代价。

10月6日周二
10月2日周五
10月1日周四
9月29日周二
  1. 爱范儿78

    爱范儿实测匿名模型 Space Bunny:草图生成网站与 3D 场景

    爱范儿实测了近期在海外 AI 圈走红的匿名模型 Space Bunny Alpha,它上线 OpenRouter 和 OpenCode 后冲上两个平台日调用量第一,作者用草图生成了可打开的唱片店网站和可交互 3D 网页。

    推荐理由:作者用草图转网页、3D 小游戏和发动机展台等实测,呈现匿名模型 Space Bunny 在速度与交付上的取舍。

9月27日周日
9月26日周六
9月23日周三
  1. The Decoder88

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,性能对标 Fable 5.1 且成本降低约 40%

    Anthropic 发布新系列首个模型 Claude Opus 5.5,称其在多数任务上达到 Claude Fable 5.1 的水平,运行成本比 Opus 5 低约 40%,输出速度提升 30% 以上。

    推荐理由:Anthropic 新模型在价格、token 用量与写作风格上的变化,以及蒸馏防护和 EU AI Act 合规措施,可供读者判断其实际取舍。

9月22日周二
  1. 量子位88

    小米MiMo-V2.6开源发布:6天RL训练花费350万美元,Pro登顶开源第一

    小米发布MiMo-V2.6-Pro和Flash,Pro为1.02万亿参数、420亿激活,在Artificial Analysis Intelligence Index上以46分位列开源第一,两款模型各跑完30个训练Step,总花费约350万美元。

    推荐理由:小米公开了MiMo-V2.6的RL训练账单与工程细节,读者可据此了解大规模强化学习在成本、评测与防作弊上的真实约束。

9月21日周一
9月19日周六
9月18日周五
9月17日周四
9月16日周三
9月10日周四
9月9日周三
  1. The Decoder76

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5:更快更精准,但不同用户拿到的并不一样

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5,包含 GPT-Image-2.5 Flare 与 GPT-Image-2.5 Sunburst 两个模型,官方称更快版本将图像生成延迟最多降低 50%,并新增 xhigh 和 max 两档质量。

    推荐理由:作者实测对比了 Images 2.5 在 Chat 与 Work 两种模式下的编辑一致性差异,可据此判断该模型的实际可用边界。

9月8日周二
9月6日周日
  1. The Decoder78

    Meta 发布实时音频模型 Muse Voice Transcribe,支持说话人分离与句子边界检测

    Meta 的 Superintelligence Labs 发布首个实时音频感知模型 Muse Voice Transcribe,可实时转写语音、区分说话人并检测句子边界,模型将音频切成 80 毫秒片段,逐词动态调整等待时间以平衡准确率与延迟。

    推荐理由:Meta 新实时语音模型以逐词自适应延迟换取速度与准确率,并给出与竞品的价格和错误率对比。

9月5日周六
9月4日周五
  1. The Decoder78

    基准评测对 GPT-6 Astra 看法不一,但 ARC-AGI-3 上超越人类的效率让 Chollet 提前了 AGI 预测

    GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 上取得 62.7% 的成绩,远高于前代 GPT-5.6 Sol 的 7.78% 和 Claude Opus 5 的 30.16%,测试成本约 2.6 万美元。

    推荐理由:ARC-AGI-3 上 Astra 的得分与效率数据,以及 Chollet 对 AGI 时间表提前的表态,可供读者判断基准与厂商自测口径的差异。

  2. The Decoder88

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra,首个被列为关键级网络安全风险的模型

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra,该模型在超过 10 万块 GPU 的 Stargate 设施上预训练,OpenAI 研究员 Aidan Clark 称这是公司史上最大规模训练。

    推荐理由:OpenAI 发布 GPT-6 Astra,并首次将其列为 Preparedness Framework 下的关键级模型,读者可据此了解能力跃升与安全限制的边界。

9月3日周四