2025年9月3日,Linear介绍其Triage Intelligence智能问题分流功能。该功能结合语义搜索、排序和大语言模型推理,利用现有积压事项识别重复及相关问题,并推荐标签、负责人等属性。团队将所用模型从GPT-4o mini和Gemini 2.0 Flash转向GPT-5与Gemini 2.5 Pro,同时采用可补充上下文的智能体方案,并通过推理说明、思考面板和Additional Guidance增强透明度与可控性。目前,该功能已作为技术预览向Business和Enterprise套餐开放。
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2025年8月19日,vLLM宣布其最新主分支已支持GLM-4.5与GLM-4.5V系列,可在英伟达Blackwell和Hopper GPU上加速推理。两类模型均提供FP8和BF16版本,并可使用相同命令运行。使用8张H100时若显存不足,可增加16GB CPU卸载;遇到flash_infer问题可暂时切换至XFORMERS后端。GLM-4.5V还支持依据复杂描述逐步推理,并输出目标对象的边界框坐标。
2025年8月19日,vLLM宣布其最新主分支已支持GLM-4.5与GLM-4.5V系列,可在英伟达Blackwell和Hopper GPU上加速推理。两类模型均提供FP8和BF16版本,并可使用相同命令运行。使用8张H100时若显存不足,可增加16GB CPU卸载;遇到flash infer问题可暂时切换至XFORMERS后端。GLM-4.5V还支持依据复杂描述逐步推理,并输出目标对象的边界框坐标。
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2025年8月9日,OpenAI发布开放权重模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b。相关分析称,两款模型采用MoE、GQA、滑动窗口注意力、RMSNorm和MXFP4等架构与技术。gpt-oss-20b可装入16GB显存,gpt-oss-120b可在单张80GB H100上运行。分析还将其与GPT-2、Qwen3进行比较,并讨论模型宽度与深度、专家规模、推理强度控制及幻觉问题。目前输入材料未提供后续发布或更新。
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2025年6月30日,vLLM宣布支持部署MiniMax-M1混合架构模型,通过内存管理和底层计算优化提升长上下文推理与部署效率。该模型总参数量为456B,推理时动态激活约45.9B参数,其Lightning Attention已通过Triton集成至vLLM。官方博客同时提供了使用vLLM和Docker部署该模型的快速指南。
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vLLM 支持推理部署 GLM-4.5与GLM-4.5V模型系列
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vLLM 发布 AMD MI300X大模型推理优化指南及性能测试
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Google Developers Blog 用 50 道自动评分的编码智能体题目实测，把 TypeSafe 的 Jev 分类器接在模型调用前做路由，简单任务交给 Flash-Lite、复杂任务升级到低思考等级的 Gemini 3.8 Flash，50 题全部答对，成本与响应时间均低于全程使用低思考等级 Flash。文章还发现，把 maxOutputTokens 压到 300 并不能减少简单任务上的思考开销，反而让 25 道难题中的 7 道出错；基于关键词和提示词长度的本地启发式规则在 34 道未见过的题目上准确率从 93.8% 降到 70.6%。作者建议先直接使用低思考等级的 Flash，再对短小独立任务加分类器路由，长上下文任务保持单一模型以维持 Context Caching 折扣。
book Twitter LinkedIn 邮件 每 token 的 API 价格持续下降，但自主编码智能体的工程账单却不断攀升。每百万 token 的价格已不再是真正决定生产经济性的指标。如今占主导地位的指标是单次成功任务成本：即所有循环迭代、工具调用、重试和内部思考过程的总支出，除以通过验证的任务数量。 当智能体在其执行框架中为每一个微小决策都调用高思考推理配置时，你就是在为那些轻量级配置早已能准确回答的问题支付深度推理的价格。为避免这种不必要的开销，可以考虑添加一个轻量级路由层，在常规决策到达昂贵的推理模型之前将其拦截。 这正是将 TypeSafe 的 Jev 分类器接入 Google Antigravity 模型调用之前这一做法的前提。Jev 是一种专为高吞吐决策流水线设计的结构化输出分类器，它不逐 token 生成文本，而是在单次前向传播中评估结构化分类原语：从列表中选择一个 Choice、一个数值 Score，或一个 Noul——后者针对二元陈述返回 0 到 1 的概率。 为完整披露：Google 与 TypeSafe 并无合作关系，本文也不构成对 TypeSafe 或其产
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文章以 DeepSeek-R1-Zero 在 AIME 2024 上 pass@1 从 15.6% 升到 71.0% 为例，说明规则 judge 只给整段回答一个分数，而训练要调整每个 token 的概率。作者用 Is OpenAI open? 的采样例子依次解释 policy、state、action、reward、return、value、Q、advantage、baseline、TD error、GAE、clipping 和 KL，并指出 PPO 用 critic 学习 V、GRPO 用组内平均分代替 V。
一个分数如何分到每个 token 2025 年 1 月，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1-Zero。它直接在基座模型上做 reinforcement learning（RL，强化学习）训练，中间没有经过监督微调。 它的 reward 来自规则：一条规则检查最终答案是否正确，另一条检查推理过程是否写在 think 标签之间。 经过几千步 RL 训练，它在 AIME 2024 数学竞赛上的 pass@1 从 15.6% 升到 71.0%。 训练中它的回答也越来越长：模型学会了用更多 token 来推理。 规则检查只给整段回答一个分数，而一段回答可能有几千个 token。训练时要调整的，却是每一个 token 的概率。LLM 的强化学习，归根到底在回答一个问题： judge 只给整段回答打一个分。训练时，应该提高哪些 token 的概率，降低哪些 token 的概率？ 强化学习有一套自己的术语： policy、state、action、reward、return、value、advantage、baseline、TD error、GAE、clipping、KL 每个术语都对应
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作者用完整版 SlopCodeBench（36 道题、每个设置 196 个检查点）复测前沿模型，最高的是 GPT-6 Astra，严格通过率 16.3%，高于 5 月 GPT-5.5 的 14.8%，参测模型整体落在 12.2%-16.3%。在三个完整对照中，XHigh 档成本是 Medium 的 2.11-4.22 倍，但 Opus 5.5 在 Medium 档的严格通过数反而更多（28 对 25），Astra 和 SOL 则在 XHigh 档表现更好。代码质量方面，Opus 5.5 XHigh 的 slop 行占比为 77.75%，低于 Medium 的 94.25%，作者提醒这可能是新模型产生了尚未被 200 多个 linter 覆盖的新反模式。
，同时仍然通过所有回归测试。我们在此测试的前沿模型严格通过率落在 12.2-16.3% 区间： Opus 5.5 Fable 5.1 SOL 6 和 6.1 Astra GLM 5.3 作为对照，该基准还报告了一个不那么严格的“核心通过率”，这些模型的核心通过率落在 65.8-74.0%。 这里有一件有意思的事，我后面会深入探讨——对某些较新的模型来说，中等推理强度（medium effort）的表现优于 XHigh。在三个完整对照中，XHigh 的成本是 Medium 的 2.11-4.22 倍，而最值得注意的是，opus 5.5 在 medium 强度下的表现反而比 xhigh 更好。（注：就本基准而言，Astra/Sol 系列模型在 xhigh 下 确实 似乎表现更好） 过去几个月里，我跑了该基准的部分子集。一开始是三道题，后来试了六道。这一次：36 道题，每个设置 196 个检查点。由于此前用的是子集，我们无法用更早的子集来衡量进步或退步。完整基准让我们可以把这些结果与官方研究结论作比较。这也意味着，虽然上述两次中较晚那次得到的 fable 5 的 30% 分数很有意思，但它在
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Perplexity 于 2026 年 10 月 27 日发布 LLM 网关实践指南，说明这一中间层如何路由、鉴权、缓存和记录模型调用，并区分 API 网关、LLM 网关、MCP 网关与 AI 网关四类形态。指南以六步请求生命周期拆解机制，同时警告网关集中了各家供应商凭证，并引用 Microsoft 披露的 LiteLLM 网关入侵事件和 Check Point 报告的 CVE-2026-35029、CVE-2026-59823 两个高危漏洞（已在 LiteLLM 1.83.9 修复）。文中还列出 Cloudflare AI Gateway 与 OpenRouter 的故障复盘、四条部署路径及约 50 美元/月起的付费方案。
而非直接发送给 OpenAI、Anthropic 或 Google 等供应商，网关则按照运营方设定的规则转发这些请求。指南将这一类别视为对“散乱局面”的回应，开篇引用了 2026 年 9 月 Reddit 的 r/LLMDevs 版块上的一篇帖子，其中一位工程师描述了自己的工作场所：每个人都各自持有 Claude、OpenAI、AWS Bedrock 及其他推理供应商的密钥。 指南的对比表区分了四种网关类型。API 网关位于后端服务之前，决定客户端是否通过鉴权以及是否在其速率限制之内。LLM 网关位于模型供应商之前，决定哪个模型接收请求、由谁付费以及请求是否成功返回。MCP 网关决定智能体是否可以携带给定参数调用某个工具。指南用“AI 网关”来指代那些捆绑了上述部分角色组合的厂商产品。 六步请求生命周期 指南通过追踪一个请求从应用程序到模型再返回的过程来解释其机制。首先，应用程序向网关的端点发送聊天请求，通常采用 OpenAI 兼容格式。网关验证凭证，通常是发放给团队或产品的虚拟密钥，并且在接入输入护栏时，可以扫描提示词中是否含有敏感数据或试图覆盖模型指令的企图。如果启用了缓存，符合条
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NVIDIA 发布 Nemotron-Personas 法国和比利时数据集，并给出用其微调 Nemotron 3.5 Lightning 的完整后训练流程。流程包括定义行为契约、用 persona 生成合成对话、在 NVIDIA NeMo 上用 LoRA 微调、合并适配器，再与基座模型在冻结测试集上逐条对比评测。法国数据集与 Pleias 合作构建，比利时数据集由 Pleias 与 KU Leuven 参与，Nemotron 仓库提供数据生成、训练和评测的可复用步骤及 agent skills。
ocal vllm inference parameters: temperature: 0.8 max tokens: 2048 DGX Spark: 1024 max parallel requests: 64 DGX Spark: 5 最重要的设置是 enable thinking: false。Nemotron 3.5 Lightning 默认会生成推理轨迹，因此该设置必须放在 providers → extra body → chat template kwargs 下，否则运行会失败。如果省略它，推理文本最终会进入你的训练数据。每个生成的答案还会由一个独立的评判模型检查。默认情况下它会调用 NVIDIA 托管的 API，因此请先设置 ；其他评判端点已在示例 中说明（见下文第 4 步）。先预览八条记录：对照你的行为契约检查 中的记录。当这八条全部通过后，再运行完整生成。如果在 DGX Spark 或任何托管 API 上运行，请先从 500 到 1,000 条记录开始。2.3：过滤输出在 inference parameters，运行就会失败。如果省略它，推理文本最终会进入你的
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LangChain 的 GTM 工程团队与设计团队合作，在 Managed Deep Agents 上搭建了 Slack 内的设计智能体 Content Studio，可生成视频、社交图、UI 图与幻灯片，已产出 3000 多个素材、80 多份幻灯片。文章拆解了它的四层知识结构（技能、wiki、代码校验、记忆）、每个 Slack 线程独立的 LangSmith Sandbox、HyperFrames 与自研 motion-studio 两套渲染引擎，以及主智能体调度异步子智能体的协作方式。团队称迁移到 Managed Deep Agents 后自有代码减少约 80%，单次请求的模型成本中位数从 9 月中旬的约 8 美元降到约 50 美分，并已开源整套 harness。
智能体架构深度智能体我们如何构建自己的设计智能体Amal IrgashevShreya Talegaonkar2026年10月27日22分钟返回博客创建智能体创建智能体分享 核心要点 品味来自上下文。 模型已经能写出不错的代码，但它们需要你们设计师的原则、防止AI粗制滥造的护栏，以及反馈背后的推理过程，才能做出看起来像你们风格的作品。 给智能体一台设计师的电脑。 每个Slack线程都有自己的沙箱，智能体在其中跨轮次保留项目状态，在视频引擎、图像工具和共享画布之间协同工作，并检查自己渲染出的结果。 当模型进步时，删除规则。 那些用来弥补模型弱点的规则会过期，所以要保留设计原则，并随着模型变强移除这些变通做法。 长时间运行的智能体需要多人协作式用户体验。 大型任务会在异步子智能体上运行数小时，因此Slack线程会展示计划、实时进度，并在任何内容交付前进行审批，团队中的任何人都可以在运行中途引导智能体。 你可以将它分叉。 这个开源仓库包含完整的harness，而Managed Deep Agents会把它部署到你团队的Slack中。 上面的宣传片由Content Studio制作，它是我
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Google 的 Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一，在 9 项评测中的 HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、AutomationBench-AA 四项领先。在 Coding Agent Index 上，搭配 Antigravity CLI 的 Gemini 4 Carbon（high）得 59 分，落后 Claude Code 搭配 Claude Opus 5.5（max，62 分）3 分。该模型上下文窗口为 1M tokens，支持文本、图像、视频和语音输入，标准定价为每百万输入/输出 tokens 4/20 美元，目前向部分用户开放并提供 50% 折扣。
Carbon 成为 Artificial Analysis Intelligence Index v5 新的第一名，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上仅次于 Claude Opus 5.5 排名第二 Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上得分 59，得益于其在复杂推理、知识和科学任务上的领先表现。它在编程和知识工作方面也有大幅提升，尤其是与其他 Gemini 模型相比，但它并未在所有这些领域都处于领先地位。 与 Gemini 4 Argon 发布时一样，Gemini 4 Carbon 正逐步向部分用户推出，尚未公开可用。谷歌提供 50% 的发布折扣，但未确认结束日期。我们所有的图表和数据均采用 Gemini 4 Carbon 和 Argon 的标准定价。 Gemini 4 Carbon 高推理模式的关键结果： ➤ Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上领先，在 9 项 Index 评测中的 4 项获得第一名：HLE-Diamond、Terminal
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Artificial Analysis 评测显示，Google 的 Gemini 4 Carbon 以 59 分登顶 Intelligence Index v5，在 9 项评测中的 HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、AutomationBench-AA 四项排名第一。在 Coding Agent Index 上，搭配 Antigravity CLI 的 Gemini 4 Carbon（high）得 59 分，落后 Claude Code 搭配 Claude Opus 5.5（max，62 分）3 分。该模型目前仅向部分用户开放，尚未公开发布，定价为每 1M 输入/输出 token 4/20 美元并提供 50% 折扣，上下文窗口 1M tokens，支持文本、图像、视频和语音输入。
n 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上成为新的第 1 名，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上则仅次于 Claude Opus 5.5，位列第二 Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上得分 59，这得益于其在复杂推理、知识和科学任务上的领先表现。它在编程和知识工作方面也有大幅提升，尤其是与其他 Gemini 模型相比，但它在这些领域并非全部领先。 与 Gemini 4 Argon 发布时一样，Gemini 4 Carbon 正在向部分用户推出，尚未公开可用。Google 提供 50% 的发布折扣，但未确认结束日期。我们所有的图表和数据均使用 Gemini 4 Carbon 和 Argon 的标准定价。 Gemini 4 Carbon 高推理模式的关键结果： ➤ Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上领先，在 9 项 Index 评测中的 4 项获得第 1 名：HLE-Diamond、Termina
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Google A2UI 团队与 CopilotKit CEO Atai Barkai 介绍如何用 A2UI 开放标准和 CopilotKit 构建生成式 UI 应用。A2UI 以声明式 JSON 描述界面，客户端只渲染可信组件目录中的组件，同一份响应可渲染到 React、Angular、SwiftUI、Jetpack Compose 和 Flutter。文中给出用 Google ADK 接入 CopilotKit 的代码示例，并说明通过 AG-UI 协议实现用户操作回传、智能体重新生成界面的双向流程。
界面会解析为一条简短消息，对话会继续，而不是陷入错误状态。 创建一个完整的 A2UI + CopilotKit 应用。这会创建一个带有 Copilotkit Agent 集成的 A2UI 起始应用。 npx copilotkit@latest create --name my-app --framework a2ui Shell 已复制 CopilotKit Dojo 中有可运行的 A2UI 演示：固定服务器端 schema、针对自定义目录的动态 schema，以及一个错误恢复示例，其中无效的首次渲染会修复为有效渲染。 A2UI Composer CopilotKit A2UI 文档 探索如何使用 CopilotKit 构建生成式 UI 智能体，或深入阅读 A2UI 文档，了解如何将 A2UI 与你选择的任何框架集成。 快速、可靠的 A2UI，支持可替换的推理格式 2026 年 10 月 27 日 AI Cloud 教程 影响力 2026 年 10 月 28 日 通过 Google Play 服务中的 LiteRT 实现更小的应用和更快的 GPU 推理 2026 年 10 月 28 日
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Baseten 工程团队通过原生音频解码、KV cache FP8 量化和减少主机与设备同步，把 Qwen3-ASR 1.7B 在单张 RTX PRO 6000 上的批量转写吞吐提升 7 倍、延迟降低 6.9 倍。优化后一小时音频的转写成本约为 0.0013 美元，即每音频小时 1/10 美分，词错误率没有明显变化。该优化版本已作为 Baseten Model Library 的默认部署，可通过 OpenAI 兼容的转写客户端调用。
X PRO 6000 的标价和上述持续吞吐量，优化部署转写一小时音频的成本约为 1/10 美分（每音频小时 0.0013 美元），比同一模型在 vanilla vLLM 上的 0.011 美元低 8 倍。 我们的实现成本也比流行的闭源权重提供商低约 277 倍，后者价格在 0.21 至 0.36 美元之间。 Baseten 成本是通过在一张 RTX PRO 6000 上以一小时文件饱和运行并使用标价估算的；闭源提供商定价是根据本博客最后更新日期时其当前旗舰批处理模型公布的按需付费价格估算的。 为您的批处理转写工作负载试用 Qwen3-ASR 这个优化的 Qwen3-ASR 部署是默认的 在我们的模型库中。一键部署，并使用任何 OpenAI 兼容的转写客户端调用它，或将其与 Nemotron 3 Diarization 配对以获得说话人归属的转写文本。 如果您需要实时转写，我们的 实时 Qwen3-ASR 预设 提供相同的模型。对于更大的批处理工作负载或您希望我们优化的特定模型，请 联系我们 与我们的工程师交流！ 订阅我们的新闻通讯 随时了解模型性能、推理基础设施等最新信息。 $?/$
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Sakana AI 发布美国中期选举的 AI 分析案例，聚焦德州参议院选战，分析两候选人与两党州组织在 X 上的 2,042 条发帖及 70万5,976 条反应。其叙事分析系统按“谁做了什么、如何被评价”提取叙事，并用多个 AI 模型与原文核对；同时用产品 Sakana Marlin 检索民调、竞选资金、预测市场和报道等公开信息，与 X 上的观察对照。文中称，帕克斯顿在决选前获得的支持多来自党内动员，决选后支持比例从约5成降至2成弱，且两候选人的评价转变早于 Cook Political Report 等机构调整判断约2个月。
AI的叙事分析系统以“谁、做了什么、如何被评价”的叙事单位提取言论，并以用自己的语言重新讲述该叙事的人数来衡量其传播范围。提取出的叙事由多个AI模型与原文进行核对，只有经过确认的内容才会保留在报告中。对于本次约71万条反应，我们也以统计误差范围估算了支持与批评的比例。 假设的深层分析 仅观察SNS内部，有时无法察觉言论空间的扭曲。因此，我们让公司通过长时间推理进行深度研究的产品“Sakana Marlin”调查民意调查、竞选资金、预测市场、报道等公开信息，并与X上的观察进行对照。Marlin拥有多个AI并行探索假设、相互评估的机制。借助Marlin，可以附带出处地追踪变化究竟先发生在SNS内部还是外部。 德克萨斯州参议院选举中发现的要点 在共和党连续获胜约30年的德克萨斯州，本次参议院选举预计将是一场势均力敌的较量。运用上述AI，我们分析了两名候选人和两党州组织在X上发布的2,042条内容及收到的705,976条反应，发现了以下情况。 共和党决选投票前，帕克斯顿候选人获得的“支持”大多是为党内提名竞争而进行的动员。决选结束后，支持比例从约5成下降到2成弱。 两名候选人的回复栏中发生的
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Artificial Analysis 评测显示，Phonic 的 Phonic 1（High）以 87.1 分在 Speech to Speech Index 的 22 个模型中排名第一，以微弱优势领先 Grok Voice 3.0 的 86.9 分。该模型在 Tau Voice 智能体任务上以 79.9% 排名第一，领先第二名 5.4 个百分点；Big Bench Audio 以 98.9% 排第三，Time to First Audio 为 0.61 秒。Phonic 1 通过 Phonic API 提供，输入音频成本为每分钟 0.07 美元、每小时 4.20 美元。
争力 Phonic 1 是 @phonic co 的语音到语音模型，可通过 Phonic API 以每分钟 0.07 美元的价格使用。我们通过 Phonic API 在其高智能水平下评估了 Phonic 1。 关键要点： ➤ 语音到语音指数：在 22 个模型中排名第一，得分 87.1，以极小差距领先 Grok Voice 3.0（86.9）。该指数平均了语音推理（Big Bench Audio）、智能体性能（Tau Voice）、竞技场偏好和任务成功率 ➤ 语音智能体竞技场：在偏好上排名第 8（共 30 个，Elo 1012），在任务成功率上排名第 4（92.3%） ➤ Tau Voice：以 79.9% 排名第一，领先下一个模型 5.4 个百分点 ➤ Big Bench Audio：以 98.9% 排名第三，落后于 StepAudio 3 Realtime（99.7%）和 Qwen Audio 3.0 Realtime Plus（99.2%） ➤ 速度：在首次音频时间上排名第 4，为 0.61 秒，是指数中前 5 名模型中最快的 ➤ 成本：每小时输入音频 4.20 美元 祝贺 @ph
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新京报贝壳财经记者实测阿里千问Go！和蚂蚁灵光2.0，前者用一句话建好每天8点的用药提醒并逐项核对，后者在支付宝授权后梳理近半年账单。文章同时梳理了Meta Muse、OpenAI dots及字节、腾讯的布局，并指出跨生态权限是当前最难拆的墙，字节SAEP公示的拒绝名单达155款应用。
能助理产品经理曾向媒体表达得更直白：如果大家都把权限分享给某个助手，每个App就只剩一个后台，这是各大厂商都不愿意接受的。 中金研报指出，Personal Agent赛道正同时面临两道硬约束：平台生态围墙，决定跨平台通用管家短期内难以落地；高昂的算力开销，则让独立付费模式难以快速跑通。大厂优先押注自有生态，并非不想打造全平台通用助手，而是跨平台权限难以获取、推理成本居高不下，现阶段最优策略是先在自有服务闭环内验证交易与使用场景。 这道围墙也重塑了大厂的打法。从各家已公开的动作来看：字节的豆包优先打通飞书与抖音电商，将购物、出行等能力聚合至统一入口；腾讯元宝深度绑定微信生态，依托微信原生消息、支付与小程序界面落地；阿里千问则串联起生态内淘宝、高德、飞猪与支付宝资源。换句话说，现阶段比拼的核心，是厂商自有生态的整合能力。 资深互联网分析师杨怀玉表示，尽管存在生态壁垒与算力成本的重重考验，行业共识仍是，Personal Agent代表AI从问答工具向主动服务的关键跃迁。它不再只是被动等待用户提问的对话框，而是能够理解长期需求、主动串联多项任务的个人数字帮手。一旦权限、成本与商业化问题逐步化解
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Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v5，新增 FrontierCode 2.0 和 Terminal-Bench-Science 两项基准，升级 HLE-Diamond、AA-Omniscience v1.1 和 CritPt v2，60% 的评测基于私有测试集或留出答案。Claude Opus 5.5（max）以 58 分居首，GPT-6 Astra（max）57 分、GPT-6.1 Sol（max）55 分紧随其后，Gemini 4 Argon（high）50 分。开源权重模型与领先者的差距从 3 分扩大到 12 分，已发布权重的 DeepSeek V4.1 Flash 1017（max）和 GLM-5.3（max）均为 32 分；领先模型单任务成本相差超过 13 倍，GPT-6.1 Terra（max）为 $0.96，Claude Fable 5.1（max）为 $13.04。同时发布 Progress Index v1，将 2022 年 11 月以来发布的模型放在同一能力尺度上比较。
ognition 新推出的私有基准，涵盖真实世界的编程任务，评分标准是仓库维护者是否会合并智能体的改动 ➤ Terminal-Bench-Science：70 项智能体科学研究任务，在终端环境中运行 升级内容： ➤ HLE-Diamond（取代 Humanity's Last Exam）：Humanity's Last Exam 的精炼 1,000 题版本，推理题与知识题各占一半 ➤ AA-Omniscience v1.1：更新后的数据集，移除了已饱和和公开集的题目，新增了题目，并修订了含糊或有误的题目 ➤ CritPt v2：CritPt v2 的私有 40 题高难度子集，由 CritPt 作者修订，并使用代码执行工具运行 保留在 Index 中：AA-Briefcase、AutomationBench-AA、GDP.pdf 和 Terminal-Bench 4.0 从 Index 中移除：GDPval-AA v2.1、SciCode 和 AA-LCR v1.1 Intelligence Index v5 权重： ➤ 知识工作（25%）：AA-Briefcase（15%）、Autom
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