谷歌发布 Gemini 4 Argon:18 项基准拿下 12 项第一,但终端操作落后
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon,采用公司迄今规模最大的预训练,在谷歌公布的 18 项基准测试中拿下 12 项第一、1 项并列第一,DeepSWE v1.1 得分 77.9%,Vals Index 得分 68.9%。
推荐理由:梳理了 Gemini 4 Argon 的基准成绩、短板与定价,并提示自报分数需结合独立评测看待。
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon,采用公司迄今规模最大的预训练,在谷歌公布的 18 项基准测试中拿下 12 项第一、1 项并列第一,DeepSWE v1.1 得分 77.9%,Vals Index 得分 68.9%。
推荐理由:梳理了 Gemini 4 Argon 的基准成绩、短板与定价,并提示自报分数需结合独立评测看待。
雷峰网用两组 15 秒任务实测 Seedance 2.5 与可灵 VIDEO 3.0:一组让小龙虾主持人科普 OpenClaw 2.0,一组基于《赴山海》参考帧改写雪中殉情结局。
同一句"让机器人满行程转一遍"的模糊指令下,GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 GPT-5.6 Sol 都让两轴云台转了起来,但完成标准差异明显。
OpenAI 于北京时间 9 月 4 日凌晨发布新一代旗舰模型 GPT-6 Astra,雷峰网汇总了首批拿到模型用户的实测案例。
推荐理由:汇总首批用户实测,展示 GPT-6 Astra 在长任务中的能力边界与仍需人工介入的环节。
阶跃星辰发布 Step 5 Preview,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上拿到 44 分,位列全球开源前二,输出速度 99.8 tokens/s,单个 Intelligence Index 任务成本 0.71 美元,支持 1M 上下文与 600B 参数。
雷峰网用三组原创图生视频任务对比了 HiDream-O1-Video-1.0、Seedance 2.5 和 MiniMax H3,考察意图规划、时间因果与音画对应。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作与网络防御,先在 Fairwind 计划的政府用户和可信网络安全人员中开放,后续再向开发者、企业和消费者开放。
推荐理由:汇总了 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧,可对照其与 Astra、Opus 5.5 的能力与成本差异。
Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先向 Fairwind 计划的“可信网络防御者”和内部团队开放,随后再面向开发者、企业和消费者,尚未给出具体日期。
推荐理由:梳理了 Gemini 4 Argon 的定价、上下文与多项独立评测表现,可据此判断它在前沿模型中的位置。
Google 开始预告下一代前沿模型 Gemini 4 Argon,称其为公司迄今能力最强的 AI 模型,目前仅向极少数测试者开放,重点用于网络安全防御。Google 表示,待确认 Argon 足够稳健后,访问权限将逐步扩展到 Google AI Ultra 订阅用户。基准测试显示,Argon 在多种智能体任务上取得极具竞争力的成绩。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放,随后逐步向开发者、企业和消费者推出。
推荐理由:Gemini 4 Argon 公布输出上限、定价与多项基准成绩,可据此判断前沿模型在长程工程与安全防御上的能力边界。
Anthropic 发布评估称,智谱开源权重模型 GLM-5.3 在漏洞利用能力上接近其 Claude Mythos Preview。
推荐理由:Anthropic 与 CAISI 的实测数据给出开源模型在漏洞利用能力上逼近前沿闭源模型的量化对比,并附有绕过安全护栏的成本估算。
雷峰网在 Claude Code 中用同一任务实测同日发布的 Qwen3.8-Flash 与 GLM-5.3-Flash,要求从零开发一个含任务、日程、笔记、Dashboard 和全局搜索的个人工作台。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,官方称其面向编码、计算机操作和专业工作,具备接近 Astra 的智能水平。其标准 API 输入与输出 token 价格均为 Astra 的五分之一。
推荐理由:OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,官方给出与 Astra 的定位和价格对比,可据此判断其性价比取向。
Anthropic 的 Opus 5.5 本周发布后,社区反馈集中在用代码生成解说视频上,SimpleBench 得分 88.4%,在 Terminal-Bench-Science 上从低推理档的 24% 升至 xhigh 档的 62%。
xAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线,支持 500K token 上下文窗口和 low、medium、high、xhigh 四档可配置推理强度,通过 bedrock-runtime 的跨区域推理配置文件提供服务,支持 Responses、Chat Completions 和 Converse API。
推荐理由:文章给出 Grok 4.7 在 Bedrock 上的接入方式与四档推理强度配置,可据此评估长任务智能体的成本与延迟取舍。
AWS 宣布 Claude Sonnet 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线,定位为面向编码与知识工作的更高效 Sonnet 模型,多数任务单任务成本更低、速度更快。
推荐理由:官方给出了 Sonnet 5.5 在编码与文档任务上的能力变化、与 Opus 5.5 的分工以及 Bedrock 接入方式,便于判断适用场景。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B dense 与 35B-A3B MoE 两个版本,同时推出 Holotron4 Nano。Holo4 可通过 GUI、代码、MCP 和 API 与软件交互,同一模型可运行在桌面、网页、Android、代码沙箱和企业 API 上。
推荐理由:Holo4 同时覆盖 GUI、代码、MCP 与 API 四种接口,并公开全部评测轨迹,可据此判断通用型 computer-use 智能体的成本与能力边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,在 Gemini 3.8 Live 基础上加入近实时视频生成,让对话模型具备能听、能看、能说的动态视觉形象,并已在 Gemini Enterprise 上线。
推荐理由:Gemini 3.8 Live 新增实时视频形象能力,读者可了解多模态对话在企业场景中的形态变化。
Parallel 的智能体借助 GPT-6 Astra 研究并综合劳动力市场数据,耗时和成本均降至此前模型的一半。
Salesforce 在 Dreamforce 上发布首个 CRM 推理模型 Koa,基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练,使用近三十年企业 CRM 部署数据构建的专有合成数据集。
推荐理由:Salesforce 首个 CRM 推理模型 Koa 基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练,读者可了解其训练方式与落地节奏。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型,前者面向规模化与成本效率,后者面向高复杂度多步推理任务。
推荐理由:两款语音对话模型同时发布,给出基准成绩与开发者接入渠道,可据此判断语音智能体的可用性。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra,称其为面向企业场景能力最强的模型,具备高级推理、电脑操作以及更强的写作与设计判断能力。
推荐理由:OpenAI 公布 GPT-6 Astra 面向企业场景的能力定位,可据此了解其推理与电脑操作方向。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向网络安全的 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者在软件工程、智能体任务和多步推理上较 3.7 Flash 明显提升,价格保持每百万输入 token 0.75 美元、输出 token 3.75 美元。
推荐理由:Gemini 3.8 Flash 在编码与智能体任务上接近更贵的前沿模型,同时保持 3.7 Flash 的价格,可据此判断性价比取舍。
阿里发布 Qwen3.8-Flash-Next 的模型权重,作为即将推出的 Qwen4 架构预览,供开发者实验和评估。该模型是多模态 MoE 模型,主模型 125B 参数,另有 51B N-gram 嵌入向量,每 token 激活 6B 参数,原生上下文窗口 262,144 token,可扩展至 1M token。NVIDIA 开发者博客介绍了在 GB300 NVL72 上针对智能体编码的实验。
推荐理由:阿里开放 Qwen3.8-Flash-Next 权重供开发者试用,可据此了解 Qwen4 架构预览版的 MoE 规格与长上下文能力。
NVIDIA 宣布其 AVO 在 ARC-AGI-3 上达到 100%,称其展示了面向长时程自主智能体的前沿级通用架构。文章指出前沿语言模型只是 AI 智能体的一部分,外围的 harness 决定模型如何接收上下文、使用工具、维持状态、响应反馈、从失败中恢复并在长任务中保持进展。
推荐理由:NVIDIA 公布 AVO 在 ARC-AGI-3 上的成绩,读者可了解其面向长时程自主智能体的架构思路。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,称其为面向编码和智能体最强的主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由:Gemini 3.7 Flash 在编码与智能体任务上的基准提升和半价定价,可供开发者评估迁移成本。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由:官方给出三款 Flash 新模型的 token 效率、价格与基准对比,可据此判断智能体工作流的成本变化。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,一款面向笔记本的本地多模态模型,采用无编码器统一架构,视觉和音频输入直接进入 LLM 主干。该模型在标准基准上接近 26B MoE 模型表现,内存占用不到其一半,可在 16GB 显存或统一内存的消费级笔记本上运行,并首次在中型模型中支持原生音频输入。
推荐理由:Gemma 4 12B 用无编码器架构把多模态能力压到 16GB 显存,读者可据此判断本地智能体部署的门槛变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash,定位为面向智能体与编码的前沿模型,已在 Gemini app、Search AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 和 Gemini Enterprise 上线。
推荐理由:Gemini 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的成绩和速度数据,可供判断前沿模型在延迟与质量间的取舍。