智谱发布GLM-5.3：开源编程模型逼近顶尖水平
8月14日，智谱（2513.HK）推出了GLM-5.3。虽然基础架构保持不变，但通过极致的后训练扩展，显著提升了模型的智能上限：长程任务环境增加了数十倍，环境类型更加丰富，后训练时间显著延长。智谱声称，在多个主流基准测试中，GLM-5.3是目前排名最高的开源模型，其编程和智能体能力已接近Claude Fable 5，编程体验超越其他国产模型。 智谱指出，与上一代相比，GLM-5.3的新增亮点包括：卓越的编程技能、网络安全能力、后训练扩展以及开源特性。 据智谱介绍，在Terminal-Bench 3.0（评
AI浪潮下,如何避免被时代抛弃
倘若你还觉得在AI竞争里胜出的核心要素是编程能力，那说明你已然败北了。这恰恰反映出你既不清楚这个行业的运行机制，也不明白行业从业者真正在应对哪些挑战。我近期对勇哥的视频片段痴迷不已——勇哥是位餐饮领域的自媒体创作者，主要为人们剖析餐饮经营里的各类难题，比如生意惨淡、菜品挑选之类的。你会看到从餐厅的地址抉择、加盟的品牌挑选，到菜单的定价规划、宣传的方案制定，都左右着餐厅的运营成效。而多数顾客在意的口味与服务，跟上述这些要素相比，对餐厅存亡的作用简直微不足道。说到底，决定这门生意能否长久维系的核心要素其实是人
Qwen3.8-Max登陆阿里千问AI平台，API与Token Plan同步上线
Qwen3.8总参数量2.4万亿，在编程（Coding）和专业协作（Cowork）方面能力大幅提升，整体性能处于全球大模型前列。得益于模型架构、后训练方案和软硬一体化的协同创新，Qwen3.8在实际推理中能以更快的速度产出智能，可以独立自主编程16天，全程稳定可靠。目前，Qwen3.8-Max的API服务已首发上线千问AI平台，全球开发者可直接调用，国内每百万Tokens输入12元、输出36元，隐式缓存命中仅1.5元，而输入与输出的国际价格仅为Opus5的40%与24%，实现相近智能更高性价比。在构建Co
榜单成绩亮眼、实际表现拉胯：2026年的AI评测，我劝你别全信
AI 观点 · 热议▲ 榜单上门门 A+，一到干活就「原地社死」你肯定见过这种场景：某个新模型一发布，朋友圈全是「刷新 SOTA」「屠榜」「碾压一切」的截图，气势汹汹。结果你兴冲冲打开一用——嗯，看着挺聪明，干活总差那么一口气。别怀疑自己，也别怀疑人生。真不是你的错觉——2026 年，AI 榜单的水分正在被一个个当场拧出来。今天我把几件最有意思的「翻车现场」讲给你听。先说编程界最出名的考试SWE-bench Verified（让 AI 去修真实的 GitHub bug）。搁一年半前，谁能考过 50% 都能
谷歌Gemini 3.5 Pro发布延期 编程能力提升遇瓶颈
据内部消息，谷歌(353.81, -16.40, -4.43%)旗下顶尖AI模型Gemini 3.5 Pro的推出时间已比原定计划延后数月，原因是公司正投入更多资源强化模型性能，特别是代码编写能力。 十名在职及离职员工披露，Gemini 3.5 Pro的推迟发布引发了谷歌工程师、AI科研人员和管理层的忧虑，他们担心随着Anthropic和OpenAI接连推出性能更优的模型，谷歌或将丧失市场领先地位。 上述消息人士指出，谷歌在模型面市前需通过多方利益相关者审核，同时要将AI功能融入搜索、地图和YouTube
GPT-5.6震撼登场：性能碾压Claude，成本低至对手十六分之一
OpenAI正式推出GPT-5.6系列模型，以更低的成本实现更卓越的性能，向AI行业的竞争格局释放出强烈信号。 本次发布涵盖三款型号：旗舰级的Sol、均衡型的Terra以及主打高性价比的Luna，即日起通过ChatGPT、Codex及OpenAI API面向全球用户开放。 就定价策略而言，Sol每百万输入/输出token收费5美元/30美元，Terra为2.50美元/15美元，Luna则为1美元/6美元。 OpenAI强调，GPT-5.6在多项关键基准测试中表现优于Anthropic旗下的Claude F
AI时代来临，我的工作还安全吗？
## 深夜辗转 夜半时分，久久未能入眠。说不清是白天工位旁那杯咖啡的缘故，还是下班后小酌了几杯，又或许是切身感受到 AI 正在一点点逼近我的岗位，这种难以言喻的情绪。直到凌晨时分，人反而格外清醒，思绪也异常活跃。 --- ## 零基础小白的 AI 初体验 最近这些天，下班回家后我一直在琢磨怎么借助 Hermes 处理事务。对于一个完全不懂编程的人来说，每一次运行出的结果都让我倍感惊喜。而这一切，我才刚刚起步。 我想把这份体会记录下来。 --- ## 当 AI 拥有记忆，便有了"温度" 一旦
国产编程大模型对比：小米MiMo-V2.5-Pro性价比突出 成开发降本首选
快科技7月6日消息，SuperCLUE于今日发布终端编程工具中文软件工程测评，将主流国产大模型的编程成绩与使用成本整合为对比图表，清晰呈现各家综合实力。该图表划分为四个象限，横轴表示单题平均开销，纵轴为编程任务综合得分。四个区域各自对应不同的模型定位，其中高分低价的超值领航者综合表现最为强劲，而高价低分的溢价探索者使用体验相对平庸。小米MiMo-V2.5-Pro被归入经济适用者区间，编程总分为49.47分，单题成本仅0.22元，是全部参评模型中单价最低的一款。在同等预算条件下能够完成更多编程任务，基础代码
AI专业还能冲吗？别被名字骗了
2026年高考志愿填报即将开启，人工智能相关专业已连续三年成为热门报考方向。近年来，开设AI专业的高校持续增加，具身智能、脑机科学等新兴方向陆续登场；就业市场却两极分化：大厂AI岗薪资仍具吸引力，但竞争日益激烈。对高考生而言，这是一次关键选择：作为AI在读生，我想说：AI的红利仍在，但已不再是“选了就能高薪”的被动红利。如今这条赛道更像：高回报、高波动、高自律要求的专业。能否受益，不取决于你专业名称是否含“人工智能”，而在于大学几年是否真正打磨了数学、编程、项目、表达与探索能力。很多人报考前幻想的大学生活
禁令挡不住：中国AI新星U2强势崛起
又封禁了，又他X的封禁了。美国人工智能公司Anthropic旗下两款最新大模型Fable和Mythos对外国公民实施全面封锁访问权限，甚至连公司的外籍员工都被拒之门外……你封你的，我们干我们的。1中国AI惊艳亮相一边是美国AI闭门造车，另一边，中国AI惊艳亮相。"港股AGI第一股"云知声在本月早些时候推出了其最新通用大语言模型U2。一经问世便登顶巅峰。基于快慢思维融合的MoE（混合专家）范式打造，与大多数同行堆砌参数、堆砌Token的路径截然有异，从而达成了"小参数强能力、少Token高产出、低算力低成本
AI爆发前夜，他用10亿告诉你该从哪里下手
假设今天，AI能帮你完成一个需要一小时的任务。六个月后，它能完成两小时的。五年后，85天的。十年后——239年的。Marc Warner说，这不是预测，是现实。至少在写代码这件事上，AI就在沿着这条曲线走。研究数据也印证了这一点：AI能独立完成的编程任务难度，每七个月翻一倍。他有资格这么说。2014年，他在哈佛做量子物理研究，那时候大多数同行连"AI"这个词都不愿意提——说出口会被嘲笑，因为这个词已经被过度炒作又烂掉了。他的老同学Demis Hassabis正在伦敦做一家叫DeepMind的AI公司，没多
AI专业成热门赛道，普通家庭的孩子该不该报志愿？|高考选专业系列(1)
打开志愿填报表，许多家长首先会被"人工智能"这几个字吸引目光。听起来很新潮，听起来待遇优厚，听起来代表未来趋势。但越是受关注的专业，越不能仅凭名称做决定。先表明我的观点：人工智能专业值得关注，但普通学生不能盲目跟进。它更适合那些数学功底扎实、乐于编写代码、能够坚持自主学习、所在院校具备AI教学实力和项目资源的学生。如果仅仅因为"AI很热门"，但孩子对数学、调试程序、长时间伏案解决问题感到抵触，那么这个看似光鲜的专业名称，可能成为大学四年的负担。许多人对人工智能专业的认知停留在"会用ChatGPT、掌握几个
从OpenRouter排名看中美AI实力：规模与技术的错位竞争
要了解当前大模型的发展态势，OpenRouter 的 AI Model Rankings 排名是一个很有价值的参考依据。为什么选择 OpenRouter？它本质上是一个模型聚合平台，用户只需一次性充值，就能通过单一接口调用超过三百个不同的模型，包括 DeepSeek、Claude、Gemini、GPT 等主流产品可随意切换。该平台掌握着真实的调用统计数据，了解市场的实际使用情况，而非各厂商自行披露的测试分数。这种来自第三方的数据非常稀缺，因此其排名常被视为全球大模型发展的重要参考。根据 2026 年 6
AI自主进化：Anthropic揭秘代码自我生成真相
Anthropic发布了一篇深度长文，标题引人深思——《AI开始自我迭代》。参考链接：https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement建议大家别去啃原文，太枯燥，万字长文全是图表和枯燥数据。但这事儿太关键了。我替大家梳理了核心数据和结论，用通俗易懂的语言总结如下。这是截至2026年5月，Claude在Anthropic代码库中编写的代码占比。不是写草稿，不是提建议，也不是说“你可以这么改”。而是真正写入生产环境的代码，其中80%由
AI 资讯速递：RSI逼近与超级智能加速
快讯：6月5日，安全机构 Anthropic 发布长文，正式抛出“递归自我改进”概念。报告披露，至5月，Anthropic 内部超过 80% 的代码已由旗下 AI 模型 Claude 自主完成，工程师人均代码产出激增 8 倍，模型甚至能连续工作超 16 小时。基于这些数据，Anthropic 大胆预测：若趋势持续，AI 自主设计并构建下一代系统将很快成为现实，呼吁减缓或暂停相关研究。OpenAI Yann Dubois 则提出不同观点，认为 AI 能力提升呈线性，非离散跳跃。关注点：这是全球首份基于研发数