Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,价格最高下调 90%
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是其迄今最快、最便宜的小模型,平均价格比 Haiku 4.5 低约 75%,10 万 token 以内提示词的价格降幅最高达 90%。
推荐理由:原文给出 Haiku 5.5 的定价与多项基准对比,读者可据此判断小模型在成本敏感任务上的位置。
技术方向
让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。
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Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是其迄今最快、最便宜的小模型,平均价格比 Haiku 4.5 低约 75%,10 万 token 以内提示词的价格降幅最高达 90%。
推荐理由:原文给出 Haiku 5.5 的定价与多项基准对比,读者可据此判断小模型在成本敏感任务上的位置。
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。
推荐理由:AWS 官方给出 Haiku 5.5 的定位、成本变化与接入方式,读者可据此判断它在多智能体分层中的位置。
微软研究院亚洲团队开源 Agent Lightning v1.0,提出 Harnessed Agentic RL 训练范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习,无需在训练框架内重新实现 agent。
推荐理由:微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,用约 3500 行代码把真实 harness 直接接入 RL 训练,并给出 6000 样本提升 14.6 个百分点的完整流程。
AWS 官方博客介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore runtime 上运行开源智能体系统 OpenClaw,构建能跨会话积累上下文的个人助手。
推荐理由:原文给出在 AgentCore 上搭建带长期记忆助手的完整架构与可复用设计准则,含记忆分层与提示词缓存的具体做法。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版,这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型,可通过 Mistral Studio 的预览 API 试用,权重将于本月底放出。
推荐理由:Mistral 迄今最大模型以开放权重切入网络安全等企业场景,读者可据此判断欧洲开源路线的能力边界。
智谱(Z.ai)的 GLM 5.3 已在 Amazon Bedrock 上线,这是一个 753B 参数的 MoE 模型,面向编码和长程智能体任务优化。Bedrock 提供全托管 API、跨区域推理、提示词缓存和服务层级,支持 OpenAI 兼容的 Responses 与 Chat Completions API 以及 Invoke 和 Converse API。
推荐理由:GLM 5.3 以 753B MoE 模型上线 Amazon Bedrock,读者可了解其编码与长程智能体能力及托管接入方式。
GitHub 发布 ReviewBench,一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准,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离线在线信号对照,读者可据此判断评测结果能否预测生产表现。
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox,通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体,再依据终端后端状态和副作用而非模型生成的文字来判定任务成败。
推荐理由:微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准,用数据库终态而非模型自述来判定任务成败,并给出可复现的 OpenEnv 运行方式。
AWS 团队介绍如何用 Amazon SageMaker AI 的多轮强化学习(MTRL)微调 Qwen3.6-27B 搜索智能体,仅调整 max_epochs、global_batch_size、rollout_max_concurrency 三个超参数,其余走默认值。
推荐理由:AWS 团队公开了用多轮 RL 微调搜索智能体的完整配置与四个基准的对比数据,可据此评估该方法在自有检索场景的迁移成本。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作与网络防御,先在 Fairwind 计划的政府用户和可信网络防御者中开放,之后才面向开发者、企业和消费者。
推荐理由:汇总了 Gemini 4 Argon 的基准、定价与内部部署数据,并附上外界对公布数字的质疑。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御者开放,随后逐步扩展到开发者、企业和消费者,起价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元,缓存输入 token 按输入价的 95% 折扣计费。
推荐理由:官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准与内部落地数据,可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。
CoreWeave 宣布在 CoreWeave Cloud 上线 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统与 Spectrum-X 102.4T 以太网网络,成为首批向客户交付该平台的云厂商之一,Cognition 是首个在生产环境运行 Vera Rubin 的客户。
推荐理由:CoreWeave 上线 Vera Rubin NVL72 并公布 Devin 实测吞吐数据,可据此判断智能体编码负载的算力成本走向。
OpenAI 在 DevDay 2026 上发布 Dots 常驻智能体、GPT-6.1 Sol、Ultrafast 模式、Decisions API、ChatGPT Spaces 与 Marketplace,并称 ChatGPT 周活达 12 亿。
推荐理由:汇总 OpenAI DevDay 2026 的发布清单与独立评测数据,便于对照各家模型的价格与能力差异。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个版本,均已上线 H Models API,权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face,同时发布基于 Nemotron 3 Nano Omni 的 Holotron4 Nano。
推荐理由:Holo4 同时支持 GUI、代码、MCP 与 API 四种接口,并公开全部评测轨迹,读者可据此判断通用计算机智能体的成本与能力边界。
Google Research 发布 AI 视频联合导演(AI video co-director)多智能体框架,作为编排层构建在 Gemini 和 Veo 之上,用于自动化多镜头长视频生成。
推荐理由:Google 把长视频生成拆成四个可组合框架,并给出多镜头一致性与角色保持的评测结果,适合了解多智能体编排如何缓解语义漂移。
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow,一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线,只需指向一个 GitHub 仓库,智能体便会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness,最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。
推荐理由:GitHub Security Lab 把模糊测试的 harness 编写、覆盖率追踪与崩溃分诊交给 LLM 智能体,读者可了解其分层设计与安全边界。
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust,AI agent 写了其中大部分代码,分布在 128 个合入 main 的 PR 中并增量发布。
推荐理由:作者以亲历者身份给出把 Copilot 运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的完整工程细节,可迁移到大规模 agent 协作开发。
Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking,分别面向规模化低成本场景与高复杂度多步推理任务。
推荐理由:两款语音对话模型同时给出实时推理、工具调用与多语言切换的能力边界,并列出开发者与企业的开放入口。
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++,该代码库没有测试套件和集中文档。团队先搭建数值对齐校验框架,用自定义解析器生成调用树并让上百个智能体结合 Mistral OCR 补文档,再以规划、编码、测试、审查的智能体工作流逐模块迁移,并保留人工审核环节。
推荐理由:Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整流程,其中先建数值对齐校验、再让智能体文档化的做法可迁移到其他遗留系统改造。
Mistral 发布 Agentic Search,一种让模型在文档中搜索、打开、导航、读取和 grep 的多步检索层,通过 Mistral Search Toolkit 提供,并内置于 Studio 和 Vibe 的 Libraries 中。
推荐理由:原文给出多步检索循环在 FinanceBench 与 OfficeQA Pro 上的准确率、token 与延迟变化,可据此判断传统 RAG 的替代路径。