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智谱上线 GLM-5 系列模型 智谱发布了新一代旗舰基座模型 GLM-5 及其编程强化版 GLM-5-Code。GLM-5 面向 Agentic Engineering 打造，面向复杂系统工程与长程 Agent 任务；GLM-5-Code 则针对真实编程与 Coding Agent 场景强化了工具调用稳定性与前端生成准确性。 在规格方面，文档给出的信息显示，两款模型均为文本输入、文本输出；上下文窗口为 200K，最大输出为 128K 词元 (Token)。 在训练与架构层面， GLM-5 基座参数规模从…
据国内媒体报道，字节跳动火山引擎初步确定 2026 年 2 月 14 日发布豆包大模型的一系列重要升级发布。
本次模型发布涉及豆包大模型 2.0、音视频创作模型 Seedance 2.0、图像创作模型 Seedream 5.0 Preview。
此次升级，豆包大模型 2.0 将正式发布，基础模型能力和企业级 Agent 能力将有大幅提升。
本次模型发布涉及豆包大模型 2.0、音视频创作模型 Seedance 2.0、图像创作模型 Seedream 5.0 Preview。
此次升级，豆包大模型 2.0 将正式发布，基础模型能力和企业级 Agent 能力将有大幅提升。
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智谱推出 GLM-4.7 模型 智谱（Z.ai）于 12 月 23 日正式发布并开源其最新旗舰模型 GLM-4.7。该模型专为 Agentic Coding 场景优化，引入了增强的「思考模式」（Thinking Mode），包含 Interleaved Thinking、Preserved Thinking 和 Turn-level Thinking 三种机制，以提升复杂指令遵循和长程任务的稳定性。 在 LMArena Code Arena 盲测中，GLM-4.7 位列开源及国内模型首位；部分基准测试（如…
MiniMax 发布 MiniMax-M2.5
2026 年 2 月 12 日，MiniMax 在官网宣布推出 MiniMax-M2.5。官方称，MiniMax-M2.5 经过数十万个真实复杂环境中的大规模强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 训练，面向编程、工具调用与搜索、办公等生产力场景，目标是在真实世界任务中提升可交付性与执行效率。
在公开的基准结果中，MiniMax 表示 M2.5 在 SWE-Bench Verified 达到 80.2%，Multi-SWE-Bench 达到 51.3%，BrowseComp 达到 76.3%。编程能力方面，官方强调模型具备「像架构师一样思考和构建」的特征，包括在写代码前先进行功能、结构与用户界面 (User Interface, UI) 的拆解规划，并在超过 10 种语言与多平台全栈工程任务上训练；在不同脚手架的泛化测试中，M2.5 在 Droid 上通过率为 79.7%，在 OpenCode 上通过率为 76.1%。
（MiniMax）
2026 年 2 月 12 日，MiniMax 在官网宣布推出 MiniMax-M2.5。官方称，MiniMax-M2.5 经过数十万个真实复杂环境中的大规模强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 训练，面向编程、工具调用与搜索、办公等生产力场景，目标是在真实世界任务中提升可交付性与执行效率。
在公开的基准结果中，MiniMax 表示 M2.5 在 SWE-Bench Verified 达到 80.2%，Multi-SWE-Bench 达到 51.3%，BrowseComp 达到 76.3%。编程能力方面，官方强调模型具备「像架构师一样思考和构建」的特征，包括在写代码前先进行功能、结构与用户界面 (User Interface, UI) 的拆解规划，并在超过 10 种语言与多平台全栈工程任务上训练；在不同脚手架的泛化测试中，M2.5 在 Droid 上通过率为 79.7%，在 OpenCode 上通过率为 76.1%。
（MiniMax）
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xAI 发布 Grok 4.1 系列模型及 Agent Tools API xAI 于近日正式发布 Grok 4.1 系列模型及其配套开发工具。其中，Grok 4.1 主模型在 LMArena 排行榜上以 quasarflux（推理模式）和 tensor（非推理模式）的代号包揽前两名，其推理模式 Elo 分数达到 1483 分，超越了 Gemini 2.5 Pro 和 Claude Sonnet 4.5 等竞争对手。该模型重点提升了创意写作、情感交互及协作能力，并在 EQ-Bench 等情商测试中表现优异。…
Grok 4.20(beta) 已经上线 Grok 官网。
官方暂未发布新闻稿。
官方暂未发布新闻稿。
本消息将在稍后更新以提供更多信息
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Anthropic 发布 Claude Opus 4.6 模型 Anthropic 发布了其最新旗舰模型 Claude Opus 4.6。新模型在保留前代安全性的基础上，重点提升了编程、长文档处理及多学科推理能力。Opus 4.6 首次在 Opus 系列中引入了 100 万词元（Token）的上下文窗口（Beta 版），并支持最高 128k 词元的输出。在 Terminal-Bench 2.0（代理编程）和 Humanity’s Last Exam（多学科推理）等基准测试中，Opus 4.6 的表现均优于…
Anthropic 正式发布 Claude Sonnet 4.6
Anthropic 正式发布 Claude Sonnet 4.6，官方称其为迄今最强的 Sonnet 模型。该模型在编程、长上下文推理、Agent 规划、知识工作及设计等领域全面升级，并提供支持 100 万 token 的上下文窗口（Beta 版）。价格维持每百万 token 输入 3 美元、输出 15 美元不变。
在编程方面，根据 Claude Code 的早期测试，约 70% 的开发者更偏好 Sonnet 4.6 而非上代模型，59% 的用户选择它而非旗舰 Opus 4.5。用户反馈其在修改代码前能更有效阅读上下文，并减少“偷懒”行为。
在计算机使用能力上，OSWorld 基准测试得分从 14.0% 大幅提升至 72.5%，能更有效地处理复杂电子表格和多步网页表单任务。据外部评估，Sonnet 4.6 在部分真实工作任务基准上略微优于 Opus 4.6。
Anthropic 同步推出改进版 Web Search 和 Web Fetch 工具，通过代码执行对搜索结果进行动态过滤，官方数据显示平均准确率提升 11%，输入 Token 消耗减少 24%。
Sonnet 4.6 现已上线 API 及各类 AI 应用，免费版 Claude 也可体验 Sonnet 4.6。官方建议，对于大规模代码重构等超复杂任务，Opus 4.6 仍是最佳选择，但对多数任务，Sonnet 4.6 提供了极高性价比。
（Juya）
Anthropic 正式发布 Claude Sonnet 4.6，官方称其为迄今最强的 Sonnet 模型。该模型在编程、长上下文推理、Agent 规划、知识工作及设计等领域全面升级，并提供支持 100 万 token 的上下文窗口（Beta 版）。价格维持每百万 token 输入 3 美元、输出 15 美元不变。
在编程方面，根据 Claude Code 的早期测试，约 70% 的开发者更偏好 Sonnet 4.6 而非上代模型，59% 的用户选择它而非旗舰 Opus 4.5。用户反馈其在修改代码前能更有效阅读上下文，并减少“偷懒”行为。
在计算机使用能力上，OSWorld 基准测试得分从 14.0% 大幅提升至 72.5%，能更有效地处理复杂电子表格和多步网页表单任务。据外部评估，Sonnet 4.6 在部分真实工作任务基准上略微优于 Opus 4.6。
Anthropic 同步推出改进版 Web Search 和 Web Fetch 工具，通过代码执行对搜索结果进行动态过滤，官方数据显示平均准确率提升 11%，输入 Token 消耗减少 24%。
Sonnet 4.6 现已上线 API 及各类 AI 应用，免费版 Claude 也可体验 Sonnet 4.6。官方建议，对于大规模代码重构等超复杂任务，Opus 4.6 仍是最佳选择，但对多数任务，Sonnet 4.6 提供了极高性价比。
（Juya）
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Gemini 将成为 Apple Intelligence 基础模型 当地时间 2026 年 1 月 12 日，Apple 与 Google 发布联合声明，确认双方达成多年期合作：下一代 Apple 基础模型将基于 Google 的 Gemini 模型与云技术构建，并用于驱动未来 Apple Intelligence 功能，包括今年上线更个性化的 Siri。 Reuters 报道称，Apple 将在今年晚些时候推出改版后的 Siri，并引入 Gemini 模型能力。这也让 Gemini 获得新的系统级分发入口：Apple…
Gemini 3.1 Pro Preview 正式开启测试。目前 Vertex 平台部分账号已获得访问权限。
稍早前，Google 为 Gemini 发布了音乐生成功能，使用其最先进音乐生成模型 Lyria 3，并已在 Gemini 桌面端开启测试。
用户只需输入文字描述或上传图片视频，即可生成 30 秒带歌词的高保真音乐，且支持对风格和人声的精细控制。该功能向 18 岁以上用户开放，生成的所有音轨均嵌入 SynthID 水印以确保可追溯性。
（X）
稍早前，Google 为 Gemini 发布了音乐生成功能，使用其最先进音乐生成模型 Lyria 3，并已在 Gemini 桌面端开启测试。
用户只需输入文字描述或上传图片视频，即可生成 30 秒带歌词的高保真音乐，且支持对风格和人声的精细控制。该功能向 18 岁以上用户开放，生成的所有音轨均嵌入 SynthID 水印以确保可追溯性。
（X）
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Gemini 3.1 Pro Preview 正式开启测试。目前 Vertex 平台部分账号已获得访问权限。 稍早前，Google 为 Gemini 发布了音乐生成功能，使用其最先进音乐生成模型 Lyria 3，并已在 Gemini 桌面端开启测试。 用户只需输入文字描述或上传图片视频，即可生成 30 秒带歌词的高保真音乐，且支持对风格和人声的精细控制。该功能向 18 岁以上用户开放，生成的所有音轨均嵌入 SynthID 水印以确保可追溯性。 （X）
Google 宣布推出 Gemini 3.1 Pro 模型
Google 今日宣布推出 Gemini 3.1 Pro 模型。作为 Gemini 3 系列的最新升级，3.1 Pro 进一步提升了核心推理能力，旨在为复杂的工程和研究挑战提供更智能的解决方案。在评估模型解决全新逻辑模式能力的 ARC-AGI-2 基准测试中，Gemini 3.1 Pro 取得了 77.1% 的成绩，其推理性能达到了此前 Gemini 3 Pro 的两倍以上。
即日起，Gemini 3.1 Pro 已开始向多端用户推送预览版：
- 开发者可通过 Google AI Studio、Gemini CLI、代理开发平台 Google Antigravity 以及 Android Studio 访问其 Gemini API。
- 企业用户可通过 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 接入使用。
- 消费者方面，Gemini 3.1 Pro 已在 Gemini 应用中向 Google AI Pro 和 Ultra 计划用户开放了更高的使用上限，并独家登陆了面向上述订阅用户的 NotebookLM。
（Google Blog）
Google 今日宣布推出 Gemini 3.1 Pro 模型。作为 Gemini 3 系列的最新升级，3.1 Pro 进一步提升了核心推理能力，旨在为复杂的工程和研究挑战提供更智能的解决方案。在评估模型解决全新逻辑模式能力的 ARC-AGI-2 基准测试中，Gemini 3.1 Pro 取得了 77.1% 的成绩，其推理性能达到了此前 Gemini 3 Pro 的两倍以上。
即日起，Gemini 3.1 Pro 已开始向多端用户推送预览版：
- 开发者可通过 Google AI Studio、Gemini CLI、代理开发平台 Google Antigravity 以及 Android Studio 访问其 Gemini API。
- 企业用户可通过 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 接入使用。
- 消费者方面，Gemini 3.1 Pro 已在 Gemini 应用中向 Google AI Pro 和 Ultra 计划用户开放了更高的使用上限，并独家登陆了面向上述订阅用户的 NotebookLM。
（Google Blog）
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据国内媒体报道，阿里将于今晚除夕夜开源新一代千问大模型 Qwen3.5。
继旗舰模型 Qwen3.5-397B-A17B 首次开源后，Qwen 团队新增发布三款模型： Qwen3.5-122B-A10B、 Qwen3.5-27B (Dense) 与 Qwen3.5-35B-A3B 。上述模型均已在 GitHub、Hugging Face 及魔搭社区提供下载，供研究与微调使用。
同时，与 Qwen3.5-35B-A3B 对齐的托管生产版本 Qwen3.5-Flash API 已正式上线阿里云百炼平台。该版本默认支持 100 万词元 (Token) 的上下文长度，并内置了官方原生工具链，开发者无需额外集成即可直接体验。
同时，与 Qwen3.5-35B-A3B 对齐的托管生产版本 Qwen3.5-Flash API 已正式上线阿里云百炼平台。该版本默认支持 100 万词元 (Token) 的上下文长度，并内置了官方原生工具链，开发者无需额外集成即可直接体验。
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Google 宣布推出 Gemini 3.1 Pro 模型 Google 今日宣布推出 Gemini 3.1 Pro 模型。作为 Gemini 3 系列的最新升级，3.1 Pro 进一步提升了核心推理能力，旨在为复杂的工程和研究挑战提供更智能的解决方案。在评估模型解决全新逻辑模式能力的 ARC-AGI-2 基准测试中，Gemini 3.1 Pro 取得了 77.1% 的成绩，其推理性能达到了此前 Gemini 3 Pro 的两倍以上。 即日起，Gemini 3.1 Pro 已开始向多端用户推送预览版：…
Google 发布 Nano Banana 2 生图模型
2 月 27 日，Google DeepMind 宣布推出最新图像生成模型 Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview) 。
该模型将前代 Nano Banana Pro 的高质量与复杂逻辑推理能力，与 Gemini Flash 模型的生成速度相结合，旨在为用户提供更高效的图像创建与编辑体验。
Nano Banana 2 具备先进的世界知识，能够结合网络搜索的实时信息生成准确的图像、信息图表及数据可视化内容。该模型还支持精准的文本渲染与图片内文本翻译功能。
在创作控制方面，模型强化了对复杂指令的遵循能力，支持在单一工作流中保持最多 5 个角色和 14 个物品的特征一致性。此外，模型可输出从 512 px 到 4K 分辨率的多种宽高比图像，并在光影、纹理和细节表现上实现了显著提升。
目前，Nano Banana 2 已开始在多款 Google 产品中逐步上线。在 Gemini 应用中，它将在快速、思考与 Pro 模型选项中取代 Nano Banana Pro 成为默认选项，但高级订阅用户仍可手动切换回 Pro 版本。用户也可在 Google 搜索的 AI 模式和智能镜头 (Lens) 、AI Studio、Gemini API 以及 Google Cloud 的 Vertex AI 中体验该模型。此外，Nano Banana 2 已成为 Flow 工具的默认图像模型，供用户免费使用，并被集成至 Ads 广告服务中。
(Google)
2 月 27 日，Google DeepMind 宣布推出最新图像生成模型 Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview) 。
该模型将前代 Nano Banana Pro 的高质量与复杂逻辑推理能力，与 Gemini Flash 模型的生成速度相结合，旨在为用户提供更高效的图像创建与编辑体验。
Nano Banana 2 具备先进的世界知识，能够结合网络搜索的实时信息生成准确的图像、信息图表及数据可视化内容。该模型还支持精准的文本渲染与图片内文本翻译功能。
在创作控制方面，模型强化了对复杂指令的遵循能力，支持在单一工作流中保持最多 5 个角色和 14 个物品的特征一致性。此外，模型可输出从 512 px 到 4K 分辨率的多种宽高比图像，并在光影、纹理和细节表现上实现了显著提升。
目前，Nano Banana 2 已开始在多款 Google 产品中逐步上线。在 Gemini 应用中，它将在快速、思考与 Pro 模型选项中取代 Nano Banana Pro 成为默认选项，但高级订阅用户仍可手动切换回 Pro 版本。用户也可在 Google 搜索的 AI 模式和智能镜头 (Lens) 、AI Studio、Gemini API 以及 Google Cloud 的 Vertex AI 中体验该模型。此外，Nano Banana 2 已成为 Flow 工具的默认图像模型，供用户免费使用，并被集成至 Ads 广告服务中。
(Google)
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Google 发布 Nano Banana 2 生图模型 2 月 27 日，Google DeepMind 宣布推出最新图像生成模型 Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview) 。 该模型将前代 Nano Banana Pro 的高质量与复杂逻辑推理能力，与 Gemini Flash 模型的生成速度相结合，旨在为用户提供更高效的图像创建与编辑体验。 Nano Banana 2 具备先进的世界知识，能够结合网络搜索的实时信息生成准确的图像、信息图表及数…
Google 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite 模型
3 月 3 日，Google 正式宣布推出 Gemini 3.1 Flash-Lite 模型。该模型基于 Gemini 3 Pro 的架构打造，是目前 Google 旗下最具成本效益的 Gemini 模型，专门针对需要高并发、对延迟敏感的任务（如翻译和数据分类）进行了深度优化。
Gemini 3.1 Flash-Lite 支持文本、代码、图像、音频、视频及 PDF 等原生多模态输入，提供最高 100 万词元 (Token) 的上下文窗口，以及最高 64K 词元的文本输出。与前代的 Gemini 2.0 和 2.5 Flash-Lite 相比，新模型在响应质量、复杂指令遵循以及音频输入质量（如自动语音识别）等关键能力上实现了显著提升，整体性能表现已追平 Gemini 2.5 Flash。
此外，该模型还创新性地引入了灵活的思考支持功能。开发者可以根据具体用例，在极低、低、中、高四个推理级别中进行自由切换，从而在生成响应的质量与速度之间找到最佳平衡点。
目前，Gemini 3.1 Flash-Lite 的公开预览版已经上线，开发者可通过 Google Cloud 的 Vertex AI、Google AI Studio 以及 Gemini API 访问并体验该模型。
（Google DeepMind）
3 月 3 日，Google 正式宣布推出 Gemini 3.1 Flash-Lite 模型。该模型基于 Gemini 3 Pro 的架构打造，是目前 Google 旗下最具成本效益的 Gemini 模型，专门针对需要高并发、对延迟敏感的任务（如翻译和数据分类）进行了深度优化。
Gemini 3.1 Flash-Lite 支持文本、代码、图像、音频、视频及 PDF 等原生多模态输入，提供最高 100 万词元 (Token) 的上下文窗口，以及最高 64K 词元的文本输出。与前代的 Gemini 2.0 和 2.5 Flash-Lite 相比，新模型在响应质量、复杂指令遵循以及音频输入质量（如自动语音识别）等关键能力上实现了显著提升，整体性能表现已追平 Gemini 2.5 Flash。
此外，该模型还创新性地引入了灵活的思考支持功能。开发者可以根据具体用例，在极低、低、中、高四个推理级别中进行自由切换，从而在生成响应的质量与速度之间找到最佳平衡点。
目前，Gemini 3.1 Flash-Lite 的公开预览版已经上线，开发者可通过 Google Cloud 的 Vertex AI、Google AI Studio 以及 Gemini API 访问并体验该模型。
（Google DeepMind）
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OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex OpenAI 于 2026 年 2 月 5 日发布了 GPT-5.3-Codex，官方称其为「迄今为止最强大的代理编程模型」。新模型结合了 GPT-5.2-Codex 的编程能力与 GPT-5.2 的推理及专业知识，推理速度较前代提升了 25%。值得注意的是，GPT-5.3-Codex 是首个在自身创造过程中发挥关键作用的模型 ——OpenAI 团队利用其早期版本调试了训练过程、管理了部署流程，并协助分析了测试结果。 在基准测试方面，该模型在 SWE-Bench…
OpenAI 发布 GPT-5.3 Instant 模型
3 月 4 日，OpenAI 宣布推出 GPT-5.3 Instant 模型。作为 ChatGPT 日常使用频率最高的模型更新，GPT-5.3 Instant 重点改善了语气、相关性和对话流畅度，旨在提供更准确的回答及更优质的网络搜索整合结果。
该模型在多个方面进行了体验优化。首先，模型大幅减少了不必要的拒答和过度防御性的说教前言，能够更直接地提供有用信息。其次，在调用网络搜索时，GPT-5.3 Instant 能够更好地平衡网络信息与自身知识，减少对搜索结果的过度依赖，避免输出冗长的链接列表。此外，模型进一步修正了过去偶尔出现的生硬或过度预设用户意图的语气，提供了更自然、流畅的交流体验，并在写作任务中展现出更强的连贯性和表现力。在事实准确性方面，根据 OpenAI 的内部评估，在医疗、法律和金融等高风险领域，该模型在使用网络搜索时的幻觉率下降了 26.8%，仅依赖内部知识时下降了 19.7%。
目前，GPT-5.3 Instant 已向所有 ChatGPT 用户开放，开发者也可通过 API 使用 gpt-5.3-chat-latest 访问该模型。针对 Thinking 和 Pro 版本的更新将于近期推出。此外，付费用户在未来三个月内仍可在旧版模型选项中访问 GPT-5.2 Instant，该模型将于 2026 年 6 月 3 日正式退役。
（OpenAI）
3 月 4 日，OpenAI 宣布推出 GPT-5.3 Instant 模型。作为 ChatGPT 日常使用频率最高的模型更新，GPT-5.3 Instant 重点改善了语气、相关性和对话流畅度，旨在提供更准确的回答及更优质的网络搜索整合结果。
该模型在多个方面进行了体验优化。首先，模型大幅减少了不必要的拒答和过度防御性的说教前言，能够更直接地提供有用信息。其次，在调用网络搜索时，GPT-5.3 Instant 能够更好地平衡网络信息与自身知识，减少对搜索结果的过度依赖，避免输出冗长的链接列表。此外，模型进一步修正了过去偶尔出现的生硬或过度预设用户意图的语气，提供了更自然、流畅的交流体验，并在写作任务中展现出更强的连贯性和表现力。在事实准确性方面，根据 OpenAI 的内部评估，在医疗、法律和金融等高风险领域，该模型在使用网络搜索时的幻觉率下降了 26.8%，仅依赖内部知识时下降了 19.7%。
目前，GPT-5.3 Instant 已向所有 ChatGPT 用户开放，开发者也可通过 API 使用 gpt-5.3-chat-latest 访问该模型。针对 Thinking 和 Pro 版本的更新将于近期推出。此外，付费用户在未来三个月内仍可在旧版模型选项中访问 GPT-5.2 Instant，该模型将于 2026 年 6 月 3 日正式退役。
（OpenAI）
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OpenAI 发布 GPT-5.3 Instant 模型 3 月 4 日，OpenAI 宣布推出 GPT-5.3 Instant 模型。作为 ChatGPT 日常使用频率最高的模型更新，GPT-5.3 Instant 重点改善了语气、相关性和对话流畅度，旨在提供更准确的回答及更优质的网络搜索整合结果。 该模型在多个方面进行了体验优化。首先，模型大幅减少了不必要的拒答和过度防御性的说教前言，能够更直接地提供有用信息。其次，在调用网络搜索时，GPT-5.3 Instant 能够更好地平衡网络信息与自身知识…
OpenAI 发布 GPT-5.4 模型
3 月 6 日，OpenAI 正式发布 GPT-5.4，并同步推出 GPT-5.4 Pro。新模型已在 ChatGPT、API 和 Codex 上线，其中 ChatGPT 端名称为 GPT-5.4 Thinking，将逐步替代 GPT-5.2 Thinking；GPT-5.2 Thinking 将在 Legacy Models 保留至 2026 年 6 月 5 日后退役。
能力上，GPT-5.4 将 GPT-5.3-Codex 的编程能力与通用推理、工具调用、原生 Computer Use 合并为单一模型，并支持更大规模的工具生态。官方称其在知识工作、浏览器与桌面操作、工具检索与多步骤任务上均有提升。核心指标包括：GDPval 83.0%（GPT-5.2 为 70.9%）、SWE-Bench Pro 57.7%（GPT-5.2 为 55.6%）、OSWorld-Verified 75.0%（GPT-5.2 为 47.3%，人类基准 72.4%）、BrowseComp 82.7%（GPT-5.4 Pro 为 89.3%）。
在办公场景中，GPT-5.4 的电子表格建模内部评测为 87.3%（GPT-5.2 为 68.4%），演示文稿盲测中有 68.0% 的对比样本被人工评审偏好。OpenAI 同日还发布了 ChatGPT for Excel add-in，并更新了 Codex/API 的 spreadsheet 与 presentation 技能。官方同时表示，GPT-5.4 在一组真实错误反馈提示词中，单条事实性错误概率较 GPT-5.2 下降 33%，整条回复含错概率下降 18%。
价格方面，API 中 gpt-5.4 定价为每百万词元 (Token) 输入 2.50 美元、输出 15 美元；gpt-5.4-pro 为输入 30 美元、输出 180 美元。
（OpenAI）
3 月 6 日，OpenAI 正式发布 GPT-5.4，并同步推出 GPT-5.4 Pro。新模型已在 ChatGPT、API 和 Codex 上线，其中 ChatGPT 端名称为 GPT-5.4 Thinking，将逐步替代 GPT-5.2 Thinking；GPT-5.2 Thinking 将在 Legacy Models 保留至 2026 年 6 月 5 日后退役。
能力上，GPT-5.4 将 GPT-5.3-Codex 的编程能力与通用推理、工具调用、原生 Computer Use 合并为单一模型，并支持更大规模的工具生态。官方称其在知识工作、浏览器与桌面操作、工具检索与多步骤任务上均有提升。核心指标包括：GDPval 83.0%（GPT-5.2 为 70.9%）、SWE-Bench Pro 57.7%（GPT-5.2 为 55.6%）、OSWorld-Verified 75.0%（GPT-5.2 为 47.3%，人类基准 72.4%）、BrowseComp 82.7%（GPT-5.4 Pro 为 89.3%）。
在办公场景中，GPT-5.4 的电子表格建模内部评测为 87.3%（GPT-5.2 为 68.4%），演示文稿盲测中有 68.0% 的对比样本被人工评审偏好。OpenAI 同日还发布了 ChatGPT for Excel add-in，并更新了 Codex/API 的 spreadsheet 与 presentation 技能。官方同时表示，GPT-5.4 在一组真实错误反馈提示词中，单条事实性错误概率较 GPT-5.2 下降 33%，整条回复含错概率下降 18%。
价格方面，API 中 gpt-5.4 定价为每百万词元 (Token) 输入 2.50 美元、输出 15 美元；gpt-5.4-pro 为输入 30 美元、输出 180 美元。
（OpenAI）
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Google 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite 模型 3 月 3 日，Google 正式宣布推出 Gemini 3.1 Flash-Lite 模型。该模型基于 Gemini 3 Pro 的架构打造，是目前 Google 旗下最具成本效益的 Gemini 模型，专门针对需要高并发、对延迟敏感的任务（如翻译和数据分类）进行了深度优化。 Gemini 3.1 Flash-Lite 支持文本、代码、图像、音频、视频及 PDF 等原生多模态输入，提供最高 100 万词元 (Token) 的上下文窗口，以及最高…
Google 推出首个全多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2
Google DeepMind 宣布通过 Gemini API 和 Vertex AI 推出处于公开预览阶段的 Gemini Embedding 2 模型。这是 Google 首个基于 Gemini 架构构建的全多模态嵌入模型。
该模型将文本、图像、视频、音频和文档映射到一个统一的嵌入空间中，并能捕捉超过 100 种语言的语义意图。在具体输入规格上，文本支持高达 8192 个输入词元 (Token) 的上下文；图像单次请求最多支持处理 6 张图片，支持 PNG 和 JPEG 格式；视频支持长达 120 秒的 MP4 和 MOV 格式输入；音频可原生提取并嵌入，无需转换为中间文本；此外还支持直接嵌入最多 6 页的 PDF 文档。
与此前的嵌入模型类似，Gemini Embedding 2 引入了套娃表示学习 (Matryoshka Representation Learning, MRL) 技术，可通过动态缩小维度来嵌套信息，支持从默认的 3072 维灵活缩放输出维度，官方推荐使用 3072、1536 或 768 维度以获得最高质量。
（Google Blog）
Google DeepMind 宣布通过 Gemini API 和 Vertex AI 推出处于公开预览阶段的 Gemini Embedding 2 模型。这是 Google 首个基于 Gemini 架构构建的全多模态嵌入模型。
该模型将文本、图像、视频、音频和文档映射到一个统一的嵌入空间中，并能捕捉超过 100 种语言的语义意图。在具体输入规格上，文本支持高达 8192 个输入词元 (Token) 的上下文；图像单次请求最多支持处理 6 张图片，支持 PNG 和 JPEG 格式；视频支持长达 120 秒的 MP4 和 MOV 格式输入；音频可原生提取并嵌入，无需转换为中间文本；此外还支持直接嵌入最多 6 页的 PDF 文档。
与此前的嵌入模型类似，Gemini Embedding 2 引入了套娃表示学习 (Matryoshka Representation Learning, MRL) 技术，可通过动态缩小维度来嵌套信息，支持从默认的 3072 维灵活缩放输出维度，官方推荐使用 3072、1536 或 768 维度以获得最高质量。
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一个小站的自留地
Anthropic 正式发布 Claude Sonnet 4.6 Anthropic 正式发布 Claude Sonnet 4.6，官方称其为迄今最强的 Sonnet 模型。该模型在编程、长上下文推理、Agent 规划、知识工作及设计等领域全面升级，并提供支持 100 万 token 的上下文窗口（Beta 版）。价格维持每百万 token 输入 3 美元、输出 15 美元不变。 在编程方面，根据 Claude Code 的早期测试，约 70% 的开发者更偏好 Sonnet…
Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 上下文窗口正式开放，不再加收长上下文费用
Anthropic 宣布，Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 的 100 万词元 (Token) 上下文窗口现已正式面向所有用户开放 (GA)，此前该功能处于需要手动添加 Beta 标头的测试阶段。
此次正式发布最大的变化在于取消了长上下文溢价，按统一费率计费：Opus 4.6 为每百万词元 5 美元输入 / 25 美元输出，Sonnet 4.6 为 3 美元输入 / 15 美元输出。此外，开发者无需再添加 Beta 标头，超过 20 万词元的请求将自动生效。
除定价调整外，本次更新还将单次请求可附带的图片和 PDF 页数上限从 100 提升至 600，扩大了 6 倍。该功能已在 Claude Platform、Microsoft Azure Foundry 和 Google Cloud Vertex AI 上线。对于 Claude Code 用户，Max、Team 和 Enterprise 订阅的 Opus 4.6 会话现在可自动使用完整的 100 万词元上下文窗口，这意味着更少的上下文压缩和更完整的对话保留。
在长上下文性能方面，Opus 4.6 在 MRCR v2 基准测试中取得 78.3% 的召回准确率，Sonnet 4.6 在 GraphWalks BFS 上取得 68.4%，Anthropic 称二者均为同等上下文长度下前沿模型中的最高分。
（Anthropic）
Anthropic 宣布，Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 的 100 万词元 (Token) 上下文窗口现已正式面向所有用户开放 (GA)，此前该功能处于需要手动添加 Beta 标头的测试阶段。
此次正式发布最大的变化在于取消了长上下文溢价，按统一费率计费：Opus 4.6 为每百万词元 5 美元输入 / 25 美元输出，Sonnet 4.6 为 3 美元输入 / 15 美元输出。此外，开发者无需再添加 Beta 标头，超过 20 万词元的请求将自动生效。
除定价调整外，本次更新还将单次请求可附带的图片和 PDF 页数上限从 100 提升至 600，扩大了 6 倍。该功能已在 Claude Platform、Microsoft Azure Foundry 和 Google Cloud Vertex AI 上线。对于 Claude Code 用户，Max、Team 和 Enterprise 订阅的 Opus 4.6 会话现在可自动使用完整的 100 万词元上下文窗口，这意味着更少的上下文压缩和更完整的对话保留。
在长上下文性能方面，Opus 4.6 在 MRCR v2 基准测试中取得 78.3% 的召回准确率，Sonnet 4.6 在 GraphWalks BFS 上取得 68.4%，Anthropic 称二者均为同等上下文长度下前沿模型中的最高分。
（Anthropic）