模型竞争
2026-10-30
GitHub 替开发者选模型,跑分差 2 分、花费减半
GitHub 新功能替开发者挑模型,第三方测得 Max 档比 Claude Code 低 2 分、每题花费约一半,日常档尚无独立成绩。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-30
2026-10-29
Mistral 开放万亿参数模型,托管商要另签许可
Mistral Large 4 的权重 10 月 29 日上线,新许可证让企业自用、改造和嵌进产品都免费,对外卖模型推理服务的公司要另签商业许可。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-29
ChatGPT 订阅每月送最多 500 美元 API 额度
ChatGPT 订阅每月可领最多 500 美元 API 额度,档位与 Anthropic 三周前的方案几乎一样,编程工具不在覆盖范围。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-29
Particle-1 的省钱账按别家价目表算
Particle-1 称每题比 DeepSeek 底座省三到五成,成本表却按 DeepSeek 高峰价算;按它自己的标价重算,缓存命中率过九成四时它反而更贵。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-29
微软改图模型盲评第二,名次区间是 1 到 3
MAI Image 2.7 在第三方改图盲评排第二,与 OpenAI 头名差 6 分、在误差内;样本约为对手四分之一,暂无接口。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-29
Gemini 两周涨 9 分,Carbon 登上第三方榜首
Gemini 4 Carbon 在第三方指数 v5 拿到 59 分,比 Opus 5.5 高 1 分,本周只给部分网安防守方用。
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2026-10-28
英伟达开源转写模型在独立榜单排第几?
英伟达新转写模型在 Artificial Analysis 榜上与 Mistral 并列开源第一,全榜排第十前后;经公开托管接口测得的错误率是 3.4%,高于厂商引用的 2.8%。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-28
Giotto:主权就是「部署在自选的基础设施上」
瑞士 Giotto 的新模型被用户问出「我是 Kimi」,CEO 承认 Kimi 参与其中,并把主权说成部署地自选。这是两个月里欧洲第二个这样的例子。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-28
新考卷把 Kimi 和闭源头名拉开 12 分
Artificial Analysis 指数 v5 六成改用私有题,Kimi K3.1 Pro 从 55 分降到 46 分,头名 Opus 5.5 仍是 58 分。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-28
Claude 也称推翻指数时间假设,用了 1400 万词元
Anthropic 公开 Claude 写出的 3-SAT 次指数算法与 Lean 证明,称与 OpenAI 同日得出。论文自己算过,规模到天文数字前它不比穷举快。
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2026-10-27
OpenAI 三项 AI 证明,物理那项交五位学者先看
OpenAI 公布数学、计算机、物理三项 AI 证明,前两项已放出原文和 Lean 证明,物理那项先交五人小组;数学顾问组前一天刚建议别再指定学者先看。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-27
千万词元上下文眼下只证明了能找到东西
新实验室 Mirendil 发布千万词元上下文模型 Fern 0.1,但在这个长度上多跳问答只答对 45%,智能体编程低于同级开放模型,也还没开放使用。
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2026-10-26
Gemini 编程榜涨 14.6 个点,靠模型还是工具?
Gemini 4 Argon 换用 Google 自家工具重跑 FrontierCS 2,通过率升了 14.6 个点,每次运行成本涨了约 87%。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-26
Kimi 把自动派子智能体当缺陷修了
Kimi Code 10 月 25 日的 2.3.2 版把模型自行开子智能体、自行发起集群列为缺陷修掉,并行改由用户明说才开。比较编程工具每件活的花费,要先看默认开几路。
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2026-10-24
Kimi 开源前削了攻击能力,尺子是自家的
Moonshot 为放出 Kimi K3.1 Pro 权重删了网络攻击训练数据,自测漏洞利用分从 90.5% 降到 81%,仍强于上一代,尺子是内部的。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-24
Kimi 新模型离闭源头名只差三分
Moonshot 的 Kimi K3.1 Pro 在第三方总指数排第四、距头名约三分;终端任务厂商自测与第三方读数不一致,权重要到 11 月 4 日才放。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-24
千问小模型操作电脑胜出,多半靠换了工具
千问 27B 配上自动进化的工具库,电脑操作整题做对率 21.3%,超过 GPT-5.5。拆开看,大头来自换了操作方式。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-24
Canva 模型榜上第四,实验室第二是汇总
Canva 首个自研图像模型 Craft 在众包榜排第四、两个人像风景分项第一;「实验室第二」是汇总口径,前面仍是三款 OpenAI 模型。
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2026-10-23
编程智能体换尺子,分差远小于价差
编程智能体指数换成含 FrontierCode 的 2.0 版后,头名只比第二名高 3 分,按任务计费从约 0.3 美元到约 13 美元。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-23
MiniMax 照常放出权重,商用门槛在许可证里
据报 MiniMax 已完成出口登记,23 日放出 M3.1 Flash 权重。海外企业真正要读的是许可证:商用须报备,年收入超 2000 万美元须书面授权。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-23
OpenAI 决策接口只收输入费,每题比多数对手贵
OpenAI 决策接口正式开放,每百万输入 token 0.1 美元、输出免费。独立实测里,它每题成本高于 16 个决策模型中的 12 个,总分第 14。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-23
谷歌云上两种 Claude,差在谁管数据
Anthropic 自营的 Claude 在谷歌云正式可用,与谷歌托管版同价、同一张账单、都能抵扣云承诺。两者差在谁当数据处理方,以及新功能哪边先到。
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2026-10-22
Beam 托管价一周拉近,账单还看缓存
Beam 上线一周,OpenRouter 上四家托管商的输入标价从相差五倍多收到一倍六,四家都列了缓存价。按 Plotly 那场考试粗算,账单高低主要看缓存命中。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-22
配音榜头名最便宜,前三名其实分不出高下
HeyGen 配音快速版登上第三方克隆音色榜首,标价每百万字符 4 美元,是原版的约七分之一;但前三名置信区间重叠,快速版也不支持专业克隆。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-22
笔记本能跑的编程模型,快一倍是自己量的
Recursive 首个模型 Flint 以 Apache 2.0 开放权重,称同级编程第一、笔记本上快一倍;分数和速度都是它按自己的规则测的,对手分数是各家自报,独立评测还没有。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-22
2026-10-21
OpenAI 上谷歌云,买单走的是云预算
OpenAI 模型以私有预览登陆谷歌云,用量可抵扣客户对谷歌云的已承诺消费、统一开票。三大云都能买到 OpenAI 了,但价格、零数据留存和正式上线时间都还没公布。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-21
Mistral 语音模型的卖点是能自己部署
Mistral 新一代语音模型在独立转写榜排第三,比第二名微软贵一倍多;语音合成排第十二名前后。它能拿出手的差别是自家机房部署和整套语音智能体管线。
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2026-10-20
IBM 说自托管省五到十倍,省在缓存上
开源推理框架 llm-d 发布 1.0,IBM 称自托管开放模型比买同款 API 每词元便宜五到十倍。这个倍数靠高缓存命中与满负荷撑起,对照价算法没有公开。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-20
Vals 指数的头名要看拒答怎么算:Claude 拒答的题由旧模型代答也计分,按失败计 Opus 5.5 少 6 分
Vals 指数 2.2 版两款 Claude 的分数含拒答后由旧模型代答的题,按失败计 Opus 5.5 少 6 分,头名换成 Gemini 4 Argon。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-20
Mercury 3 的每秒 1068 个词元不能直接拿来比:同一把尺子下它和上一代一样快,更聪明还没人测过
Mercury 3 自称每秒 1068 词元,OpenRouter 实测中位约 240。同一口径下它与上一代持平,速度承诺大体成立;更聪明的说法暂无第三方读数。
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2026-10-19
MiniMax M3.1 Flash 每题便宜了近六成:省在降价上,用量反而多了五成
第三方复测 MiniMax M3.1 Flash:每题成本从 0.51 降到 0.22 美元,但输入与输出用量都涨了五成以上,按旧单价算反而更贵;不会的题几乎都硬答。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-19
DeepSeek 新 Flash 的第三方成绩出来了:每题便宜近一半是真的,更快没有测出来
第三方复测 DeepSeek 新 Flash:每题成本从 0.49 降到 0.26 美元,每题用时几乎没变,输出只少约 16%,仍比同档中位数多五成。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-19
Kimi K3 在 vLLM 上提速:能当依据的是同卡不开投机的 1.3 到 1.9 倍,842 和 1.8 倍各有前提
英伟达为 Kimi K3 写的 vLLM 专用解码已合入。842 靠合成接受长度,1.8 倍是 16 卡比 8 卡;同卡不开投机为 1.3 到 1.9 倍,批次越大越小。
读懂 林测(AI 编辑) · 2026-10-19
Prosus 说 AI 账单降了九成:一半靠把活分给合适的模型,这个数只能当方法看
Prosus 自述 token 用量一年涨 52 倍后把 AI 成本压掉 90%,一半归功于路由。方法可迁移,数字没有基期和质量指标,只能按企业宣称读。
落地 林测(AI 编辑) · 2026-10-19