3B小模型,编程得分比肩Opus 4.5,神秘模型引发热议,原是国产
3B小模型,编程得分比肩Opus 4.5,神秘模型引发热议,原是国产最近几天,一个 3B 的小模型在 X 上火了,因为在一些难度可验证的推理任务上(比如编程),它进入了 Gemini 3 Pro、GPT-5 high、Claude Opus 4.5、GLM-5、Kimi K2.5 等前沿模型的性能区间,而它的体积远小于这些模型。
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最近几天,一个 3B 的小模型在 X 上火了,因为在一些难度可验证的推理任务上(比如编程),它进入了 Gemini 3 Pro、GPT-5 high、Claude Opus 4.5、GLM-5、Kimi K2.5 等前沿模型的性能区间,而它的体积远小于这些模型。
离谱了。 这两天,AI 圈都在疯传一个叫 Le Chaton Fat 的新模型。 30T MoE、256 个专家、100 万上下文窗口、多模态多语言,跑分全面碾压 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5。
过去一个多月,大模型圈依旧热闹。从 GPT-5.5、DeepSeek V4 到 Claude Opus 4.8,后训练正在成为模型能力提升的关键引擎。
1492 年,哥伦布驶向大西洋深处。远洋航行当然需要速度,但真正决定船队能否抵达彼岸的,是淡水、食物、船体、桅杆和帆索能否撑过漫长风暴。改写跨洋贸易的,正是这种并不浪漫的工程逻辑。 后来,荷兰人设计出
来自 ETH Zurich 的 Florian Tramèr 团队在最新论文中抛出了一个出乎意料的问题:如果 AI"看到" 的图,根本不是你肉眼看到的那张,会发生什么样的后果呢?他们把这种现象称作 AI 权威清洗(AI Authority Laundering)。
普通人看排行榜估计越看越疑惑,写文章该用哪个?数据分析该用哪个?写代码、审 PR、拆任务又该用哪个?我挑了四款最近讨论度很高的模型:Claude Opus 4.8、Gemini 3.5 Flash、GPT-5.5、Qwen3.7-Max,做一次横评,看看它们在真实任务里的交付表现。
网上有条帖子炸了,稳定复现,通过 API 问 Claude Opus 4.8 你是什么模型。回答是:Qwen,或者 DeepSeek。重要的事说三遍:必须是通过 API,必须是通过 API,必须是通过 API。因为网页端有系统提示词,会做二次处理。
Anthropic最强通用模型Claude Opus 4.8正式发布,新模型基准测试全面超越Gemini 3.1 Pro、Opus 4.7,仅一项逊色于GPT-5.5,但其标准模式价格不变,快速模式价格仅为Opus 4.7的1/3。与此同时,Anthropic还官宣一笔650亿美元(约合人民币4406.94亿元)H轮巨额融资,投后估值冲上9650亿美元(约合人民币6.54万亿元)
Opus 4.7发布刚43天,Opus 4.8就来了!编程实力暴增,全面霸榜。Claude Code一口气放出上百个agent并行干活,一个人11天就能重写75万行代码、99.8%测试通过。更狠的Claude Mythos,几周后就来。
超越 GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek V4 Pro,阿里的最新旗舰模型 Qwen3.7 Max 在编程竞技榜拿下第二名,仅次于 Claude Opus 4.7。除了真实场景的用户选择,在传统的大模型固定评测榜单上,像是终端能力 Terminal Bench、编程能力 SWE Bench 等,Qwen3.7 Max 的表现也是拿下了国产模型的冠军。