GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道物理研究题中的 49 道,单题成本不到 3 美元
一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下解答理论物理研究题,运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 50 题中的 49 题(98%),平均单题成本不到 3 美元,整套基准约 116 美元。
推荐理由:这份基准把日常科研计算交给商用智能体实测,并给出各模型得分与单题成本,可对照自身研究流程。
内容形态
模型到底谁强:Benchmark 成绩、评测方法论争议与排行榜变化的持续记录。
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一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下解答理论物理研究题,运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 50 题中的 49 题(98%),平均单题成本不到 3 美元,整套基准约 116 美元。
推荐理由:这份基准把日常科研计算交给商用智能体实测,并给出各模型得分与单题成本,可对照自身研究流程。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,前者通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供,后者仅面向 Muse Code 订阅用户。
推荐理由:汇总了 Muse Wonder 双版本的发布细节与多家第三方评测数据,可对照其与 Opus 5.5、GPT-6 系列的位次差异。
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。
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,可据此判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 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 从隐身状态交出首个开源权重模型,读者可对照其训练规模与同期中美开源模型的位次。
GitHub 发布 ReviewBench,一个面向 AI 代码审查的开放离线基准,基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布特征构建,包含来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request。
推荐理由:GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评分口径,读者可据此理解 AI 代码审查能力如何被量化比较。
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。
小米发布 MiMo-V2.6 系列,旗舰版 MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上得 46 分,成为当前最强的开放可用模型,领先 Kimi K3 和 Qwen。
推荐理由:小米开源 MiMo-V2.6 系列并公开 RL 训练框架与约 7000 个任务,读者可据此了解其性能与成本定位。
Qwen 发布首个面向 AI 智能体的多模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash,可同时处理音频与视频并自主调用工具,上下文窗口达一百万 token。
推荐理由:原文给出 Qwen3.8-Omni-Flash 与 Gemini Flash 的多模态基准对比和逐项价格,读者可据此判断成本差异。