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搜索“Anthropic”

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星期一

  1. Amp Chronicle精选

    Amp Free 取消广告并调整每日免费额度

    Amp Free 已取消广告，多数现有用户暂时仍可获得每日 $10 免费额度，但部分低活跃用户的额度将暂停。Amp 表示广告收入已达 $10M+ USD 年化水平，但不足以承担不断增长的前沿模型 token 消耗。2026-05-23 的更新称，更多用户的每日额度将被暂停或削减，旧版客户端使用免费额度也将受到限制。

    tokens to make a difference, and token consumption is only going up from here. Along with this, OpenAI now offers subscription plans with even more aggressive discounts than what Anthropic offered before. You can pay OpenAI $20/month to get (seemingly) $1000+/month in tokens. This gives you a lot more "free" usage than Amp's ad-supported free tier and is a better choice if cost is your top concern. What about the $10 daily free usage of Amp? For now, most who have it will keep getting it, witho

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    #company#产品更新#编码#Agent

星期二

  1. OpenHands 官方博客

    OpenHands 发布开源漏洞修复工具 Vulnerability Fixer

    OpenHands 发布开源应用 Vulnerability Fixer，用 AI 智能体自动完成 GitHub 仓库的漏洞扫描、分析与修复，并自动创建 Pull Request。该工具基于 Trivy 扫描，可上传 Snyk、Veracode、Checkmarx 等扫描器报告，支持 OpenHands Cloud 与本地 Docker 部署，代码以 MIT 协议开源。官方同时将其作为使用 OpenHands Cloud API 和 TypeScript SDK 构建智能体应用的参考实现，演示了会话管理、任务执行、实时更新与错误处理等模式。

    Vulnerability Fixer Dashboard

    r your needs, clone the repository: Then open http://localhost:3001 and configure your API keys: OpenHands Cloud API Key - Get one from OpenHands Cloud; LLM API Key - Your OpenAI, Anthropic, or OpenHands LLM key; GitHub Token - Create one at github.com/settings/tokens with repo scope All credentials are stored locally in your browser and never sent to external servers except for the services they authenticate with. A Reference Implementation Vulnerability Fixer serves two purposes beyond just fi

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    #company#开源/仓库#Agent#安全/对齐

星期三

  1. Modal 官方工程博客精选

    Modal 上线 GLM-5 免费端点并给出自部署方案

    Modal 宣布其免费端点已升级为 Z.ai 发布的 GLM-5，该模型采用 MIT 许可，面向长周期智能体与系统工程任务。Modal 与 Z.ai 在公开发布前合作测试，并给出在单节点 8 张 B200 上用 SGLang 部署的可复现代码，内部实测每用户每秒 30 至 75 token。端点兼容 OpenAI API，可接入 Vercel AI SDK、Claude Code、OpenCode 和 OpenClaw，使用限制为单并发请求。

    nt to figure it out; that’s closer to the spirit. How do I use GLM-5 with Claude Code? Claude Code is not as open as other frontend agent frameworks. It is tightly integrated with Anthropic’s proprietary backend offerings. However, you can use a LiteLLM gateway to proxy between a Claude Code client and an OpenAI API-compatible endpoint like ours. We demonstrate how to deploy a such a proxy on Modal here. How do I use GLM-5 with the Vercel AI SDK? The Vercel AI SDK is a key library for JavaScript

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    #company#产品更新#开源生态#部署/工程

星期一

  1. VentureBeat AI

    Block 开源 AI 编码智能体 Goose，对标 Claude Code 且完全免费

    Block 推出的开源 AI 编码智能体 Goose 提供与 Claude Code 相近的功能，但可完全在本地运行，无需订阅费、无速率限制。Goose 在 GitHub 上已获得超过 26,100 颗星，有 362 名贡献者和 102 个版本，最新版本 1.20.1 于 1 月 19 日发布。它支持任意 LLM，可通过 Ollama 搭配 Qwen 2.5 等开源模型本地运行，并集成 MCP 连接外部服务；代价是模型质量、上下文窗口和速度仍不及 Claude 4.5 Opus 等商业方案。

    图片来源：VentureBeat 使用 Midjourney 制作 人工智能编码革命伴随着一个代价：它很昂贵。 Claude Code 是 Anthropic 推出的基于终端的 AI 智能体，能够自主编写、调试和部署代码，它激发了全球软件开发者的想象力。但其定价——根据使用量每月从 20 美元到 200 美元不等——却在它本意服务的程序员群体中引发了日益高涨的反抗。 如今，一个免费的替代方案正在获得关注。Goose 是由 Block（这家金融科技公司原名 Square）开发的开源 AI 智能体，提供与 Claude Code 几乎相同的功能，但完全在用户本地机器上运行。没有订阅费。没有云依赖。没有每五小时重置一次的速率限制。 “你的数据始终留在你身边，就是这样，”软件工程师 Parth Sareen 在最近的一次直播中演示该工具时说道。这句话道出了其核心吸引力：Goose 让开发者完全掌控其 AI 驱动的工作流程，包括离线工作的能力——甚至在飞机上。 该项目人气暴涨。Goose 目前在代码共享平台 GitHub 上拥有超过 26,100 颗星，自发布以来有 362 名贡献者和 102

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    #tech-media#行业动态#Agent#开源生态

星期一

  1. Cognition 模型 / Devin 博客

    Cognition 为 Claude Sonnet 4.5 重构 Devin，速度提升 2 倍

    Cognition 宣布为 Claude Sonnet 4.5 重构 Devin，新版本速度提升 2 倍，在内部 Junior Developer Evals 上提升 12%，已在 Agent Preview 中开放，旧版 Devin 仍可使用。官方称这是自 Sonnet 3.6 以来最大的一次跃升，规划性能提升 18%、端到端评测分数提升 12%，多小时的会话明显更快更可靠。文章还记录了 Sonnet 4.5 的几个新行为，包括能感知自身上下文窗口、主动写笔记外化状态、主动写脚本和测试构建反馈回路，以及并行执行工具调用，并说明这些行为如何影响 Devin 的上下文与记忆管理设计。

    nteresting paradigm and a new axis for model development, especially for simpler agent architectures or systems built around subagent delegation. It's clearly a new direction from Anthropic: likely pointing toward a future where models are more context-aware and where this becomes the way multiple agents communicate with each other. The RL training hasn't fully progressed to the point where this is reliable yet, but we'll be tracking how it evolves. Testing to create feedback loops Sonnet 4.5 is

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    #company#产品更新#Agent#编码

星期四

  1. vLLM 官方博客

    vLLM Semantic Router 推进 LLM 智能推理路由

    vLLM Semantic Router 为 vLLM 推理引擎提供开源的意图感知路由层，按查询复杂度选择快速路径或 CoT 推理模式。试验中，该设计使准确率提高约 10%、延迟降低约 50%、token 减少约 50%，并支持通过 Kubernetes 和 Envoy 部署。v0.1 路线图包括语义缓存、多因素路由、性能测试和路由策略可视化。

    roader principle of task-aware compute allocation, where every inference token must contribute meaningful value—not just be consumed. Similar ideas are appearing in other systems: Anthropic Claude 3.7/4: differentiates “fast thinking” and “slow thinking” pathways; Google Gemini 2.5: offers explicit thinking budgets, allowing enterprises to cap reasoning depth; Alibaba Qwen3: supports instruction-driven switching between reasoning and non-reasoning modes; DeepSeek v3.1: merges conversational and

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    #engineering#产品更新#推理#部署/工程

星期五

  1. Prime Intellect精选

    Prime Intellect 启动 INTELLECT-1：首个全球分布式训练的 10B 参数模型

    Prime Intellect 发布 INTELLECT-1，称其为首个在全球分布式节点上训练的 10B 参数模型，并开放算力贡献入口。该模型基于 Llama-3 架构，训练数据混合 55% Fineweb-edu、20% DLCM、20% Stack v2 和 5% OpenWebMath，经 Llama-3 tokenizer 处理后超过 6 万亿 token。配套发布的分布式训练框架 Prime 支持容错训练、节点动态上下线和 int8 伪梯度通信，官方称生产训练中每 100 步同步一次，通信仅占总训练时间的 1-2%。

    INTELLECT–1: Launching the First Globally-Distributed Training of a 10B Parameter Model

    sources to advance open-source AI through our platform and later on also more easily with their own hardware. Paradigm Shift for Distributed Training. As Jack Clark, co-founder of Anthropic, highlighted, no model has yet been efficiently trained at the scale of 10B parameters across globally distributed workers. Our initial OpenDiLoCo run broke through the 1B parameter barrier, and with INTELLECT-1, we are reaching a new level of scale for low-communication training. ‍ DiLoCo enables the trainin

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    #company#模型发布#数据/训练#开源生态