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实测灵光 2.0：对标 Muse 背后，中美 Personal Agent 的底层逻辑其实截然不同
灵光 2.0 想把 AI 从一次性的任务执行者，变成持续跟进生活事务的个人助理：记住需求、盯住变化，在你离开对话之后继续干活。背靠支付宝，它在信息管理、内容生产和交易执行三条线上各走到了哪一步，又不得不把哪些事交还给你，四个维度逐一实测。
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GPT-6.1 Terra发布，评论区：拉完了
GPT-6.1 Terra 把 API 价格砍到每百万输入 1 美元、输出 5 美元，只有 Sol 的一半；第三方评测的智能指数为 48 分，仍低于 Opus 5.5，评论区一片“中规中矩”。
月之暗面发布Kimi K3.1 Pro。这把超Astra了？
Kimi K3.1 Pro 建在 7 月发布的 K3 之后，通过后训练提升代码、3D 创作、金融、幻觉控制和网络安全能力。本文中的分数主要来自模型方公布的 Benchmark，个人案例只代表特定提示词和工具链下的结果，选型还得用自己的仓库复验。
Meta 正式发布了新一代旗舰模型家族 Muse Wonder，智能水平仅落后Opus 5.5两分
Meta 发布新一代旗舰模型家族 Muse Wonder，推出标准版与 Full 两款，目标直指「个人超级智能」。它引入 Active Memory 主动记忆与 Active Focus 主动专注，官方称在个人与专业级 Agent、长期记忆与编程评测中领先。
一次模型测评后，我开始重新理解WorkBuddy
给几款 Flash 模型布置同样两项任务：一份手机行业深度研报和一个三消小游戏。复盘时才发现这场测试从一开始就不公平——两个模型跑在能联网检索、读写文件、调用工具的环境里，另一个只有一个孤立的对话框。换到工作流里复测，结果大变。
Fable 5.5突袭上线！全网首测，真超级智能来了
有人发现 Claude 网页端的回答风格和速度突然换了一茬，用「重置哥 Tibo」这句暗号验明身份：旧版把 Tibo 认成法国独立开发者，新版直接讲清 OpenAI 的额度重置梗。两句提示就画对了 GameCube 手柄，纯 JS 搓出漫威和 DC 英雄的 3D 动画。
Jev 刷屏时，我用五个问题判断它值不值得接
当所有人都在吹捧 Jev 快 193 倍、便宜 444 倍时，作者把它接进真实审核流程，结果 30 场面试复盘无一自动通过，不到 20 小时便撤下。本文复盘这次踩坑经历，拆解 Jev 作为「判断题专用零件」的边界，并给出接入新模型前的五个关键拷问。
Jev 不是下一个 GPT，但它可能比 GPT 更该装进你的工作流
Jev 这两天在朋友圈屠版，有人拿它全自动刷完了阿里云 AI 工程师认证的模拟考试：25 道选择题、21 秒、准确率 80%，全程零人工干预。作者也用它给三版封面打分，95 秒花了一毛钱，把模糊的直觉变成了四个维度的数字，它天生就是为选择题而生的。
Opus 5.5来了！性能赶超Fable，成本低至40%
Anthropic 掀开 Claude 5.5 系列，Opus 5.5 先行。其输入每百万 token 4 美元、输出 20 美元，仅为 Astra 的四成；Terminal-Bench 4.0 从 57.9% 升到 66.4%，但 max 档单任务成本反而更高。
为什么大模型跑分很高，到了真实业务却不好用
为什么模型在 Benchmark 上表现优异，上线后却差评如潮？本文深入解析 Benchmark 的运作机制与 SOTA 的真实含义，揭示高分模型在真实业务中可能“水土不服”的三大原因，并给出产品经理科学使用 Benchmark 的实用建议，帮你避开选型陷阱。
DeepSeek-V4.1-Flash 的最佳 Harness 搭档，我觉得可能是 Claude Code
DeepSeek 技术文件提到，大模型很少只跑在固定 Harness 里，不同脚手架的提示词、工具定义与上下文管理都会影响结果。官方测试显示 DSH Minimal 模式反常识地优于 Standard 与 PTC，Claude Code 开箱即用接近峰值。
烧掉500块实测H3、Seedance 2.0 fast，意外挖出了性价比之王（附全部提示词）
H3与Seedance 2.0 fast在同一提示词、分辨率和平台下完成多场景视频横评，比较真人表演、短剧、动效、广告和科幻等场景的指令遵循、镜头连贯与画面质感。实测Seedance 2.0 fast整体更稳，H3在视觉动效和广告场景各有优势。
