Xiaomi MiMo Desktop 桌面客户端开放邀测,携 MiMo-X 系列 Preview 模型
Xiaomi MiMo Desktop 桌面客户端携两款新一代模型 Preview 版(MiMo-X-Pro-Preview、MiMo-X-Flash-Preview)正式开放邀测,用户可提交申请限时免费体验。
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OpenBMB 发布 MiniCPM5 端侧模型,采用 Apache 2.0 协议,1B 与 2B 版本支持 128K 上下文、编码、推理和智能体工具调用。
OpenBMB’s MiniCPM5 brings 128K context, coding, reasoning, and agentic tool use to on-device models.📜 Apache 2.0. 🤖 https://modelscope.ai/collections/OpenBMB/MiniCPM5 🏆 Both 1B&2B models reach open-source SOTA in their size classes. MiniCPM5-2B also beats the larger models in the official comparison. 🛠️ Switch between fast answers and deep reasoning. Native tool calling powers local assistants and coding agents. 🧠 RL + OPD merges 16 specialist models, including five Agent experts, into MiniCPM5-2B. 📂 Open training data includes 500K Agent SFT samples and 80K+ RL samples for code, math, knowledge, and long-context reasoning. ⚡ Standard Llama architecture works with major inference engines. Official cookbooks and Agent Skills cover deployment and fine-tuning across popular frameworks.
we built four fortnite concept skins of ai ceos for $1.39 in image calls @elonmusk, @finkd, @JensenHuang and @DarioAmodei, rebuilt as our thehype robot. no game engine, no 3d artist, nothing modeled by hand. the whole build ran in one claude code session on opus 5 (medium). the pipeline that worked: 1. references first – our robot turnarounds from thehype videos plus photos of each person, sorted into folders on disk 2. claude writes the prompt, @OpenRouter runs gpt-5.4-image-2 (@OpenAI) – front and back view on a magenta backdrop, so keying to alpha comes out clean 3. @MeshyAI pro, both views in, texture toggle on – download the textured glb, then apply the rig, pick animations, download the animated fbx with all of them 4. hand the glb and the fbx to claude code with Blender installed – it transfers the rig onto the full-resolution mesh and renders the demo 5. 3.08m polygons in the final render – 14.8x what meshy hands back rigged per character: • gpt-5.4-image-2 – $0.26 to $0.58, ~16k tokens • meshy – 30 to 35 credits • opus 5 (medium) – 79.2m effective tokens on the first, 2.2m on the fourth • time – 1.4h to 1.8h of machine time, mostly rendering that opus curve is the finding: 36x less on the fourth character than the first, same result on screen. you pay for not knowing the pipeline, not for the work. image spend barely moved – $0.58 to $0.29. what you need to repeat it: a claude subscription, openrouter balance, meshy pro, blender. api spend on all four – $12.94. @FortniteGame – worth talking to the four of them and to us about shipping an ai bosses collection? and to everyone else: how do our robot homages to the people running ai land? which one would you play? watch the full build below 👇 follow @thehypedotnews – more reviews, daily ai news, model benchmarks, and a 24/7 radio run by ai
OpenAI 发布博客首次披露研究人员使用 AI 编程智能体的规模和成本。截至 8 月中旬,普通研究员日耗 Token 价值中位数超 600 美元(7 月为 162 美元),前 10% 用户超 7000 美元,数字按 API 公开推理价格估算,非实际支出。
作者分享只用手机远程操控Agent跑任务的新工作流,核心工具是UU远程,出门不再随身背1.62kg的MacBook。文中介绍终端完整支持TUI,可正常操作Claude Code、Codex等Coding Agent,多终端会话可并行;支持手机与电脑双向跨端接管,任务进度和运行状态可保留。
Arena(arena.ai)平台发布 2026 年第 36 周(8 月 31 日~9 月 6 日)AI 大模型盲测排名。
Simon Willison 评论 OpenAI 关于 Recursive Self-Improvement(RSI)的新文章及首席科学家 Jakub Pachocki 的 essay《An Alien Mind》。
Meta FAIR、牛津大学和 UCL 团队提出 AI Research Preference Models(RPMs),在执行前对未运行的 ML 实验候选排序,只执行获胜者。
OpenAI just officially said it has reached its "automated research intern" milestone. i.e. a human-supervised system able to complete well-defined tasks that would take a skilled researcher quite few days. inside OpenAI research, agent runtime has already crossed human labor by a wide margin. 3.1-to-1 agent-to-human ratio “In terms of a standard 8 hour workday, as of mid-August, in total, the research organization uses 3.1 agent-workdays of effort for every workday of human labor.” That ratio measures agent runtime rather than equivalent productivity, but it captures how deeply parallel agent work has entered OpenAI research.
Today we're releasing data on models accelerating research at OpenAI. Recursive self-improvement could be the most important contributor to AI capabilities over the next few years, but by default it will only be seen inside a few frontier AI labs. Being transparent is more urgent than ever, so we can inform the public discussion on whether and how to pace model development. I ask other AI companies to do the same. https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/
Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v4.3,将 Terminal-Bench 从 v2.1 升级到 v4,并用与 Zapier 合作、含 657 个私有测试任务的 AutomationBench-AA 替换 𝜏³-Banking。
OpenAI 发文披露自动化研究进展,宣布已达成去年秋天设定的今年 9 月拥有自动化研究实习生(可在人类指导下完成耗时数天的明确研究任务)的目标,并计划在 2028 年 3 月前造出自动化 AI 研究员。
推荐理由:OpenAI 以内部数据披露 coding agent 对研究工作的实际影响和 RSI 进展,读者可以据此了解前沿实验室的自动化研究现状。
Ben Evans 撰文分析 AI 为何难以像硅谷期待的那样直接扫清企业软件的重复任务。他指出多数人不是工具建造者,发现该自动化什么、以及如何重新定义问题才是难点;企业软件长期处于制度化与自发的光谱上,AI 只是制造新选择、移动阈值,而不改变问题本身。
微软发布快速入门指南,开发者借助 AI、VS Code、winapp CLI 和 GitHub Copilot 免费版,从空文件夹开始约 30 分钟即可创建并发布 WinUI 3 应用,无需安装 Visual Studio,流程包括让 AI 智能体添加功能、测试、打包成 MSIX 并提交 Microsoft Store。
作者实测 GPT-6 Astra 的电脑自动化、3D 和剪辑能力。外置键盘快捷键配置 41 秒一次成功,Blender 海盗船不到 10 分钟完成且给出逐部位生成逻辑,还用关键帧做出 3D 镜头移动视频和星球状的马里奥 3D 游戏关卡。真人口播剪辑经三次修改达到可发布标准,附完整剪辑提示词;PPT 二次美化评定为 6 到 7 分;UI 设计对比仍不及 Claude Fable 5.1。
美国初创公司 Abliteration.ai 发布 abliterated-model-large-v2,通过 abliteration 技术修改 Z.AI 的开源权重模型 GLM-5.3,抑制其拒绝敏感请求的机制,并通过商用 API 出售访问,标准价格 5 美元/百万输入或输出 token。
UC Berkeley 团队发布开源平台 CUA-Lite,将 computer-use agents 所需的智能体、环境、轨迹数据与训练评测统一到一套动作空间、LiteSample 数据格式和单一命令之下,覆盖桌面、浏览器与移动端。
开源安卓应用商店 F-Droid 考虑采用类似 Debian 的 AI 政策,拟议文本直接沿用 Debian 政策全文并替换名称。此前 Debian 社区以孔多塞投票制表决,9 个选项中第 5 项“负责任地使用生成式 AI”胜出。
论文提出 DisCo,一个把 GitHub 仓库、论文和任务研究蒸馏为紧凑技能的研究智能体,让智能体知道用什么工具、何时用、失败怎么办。
GitHub 发布研究预览版 Project HydraFusion,为每个请求动态选择执行工作流而非单一模型,提供 Single、Cascade 和 Critique 三种模式,支持多供应商模型,现已向所有 Copilot 订阅用户开放于 Copilot CLI,按各模型标准费率计费。
真实世界的结果已经出炉。Code Arena 上出现了新的 #1 —— GPT-6 Astra (Max)! 它还重塑了帕累托前沿,成为每百万 token 40 美元价位上表现最佳的模型,这与最新的 Claude 模型定价相当。 @OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 Code Arena: WebDev 中以 1797 分登顶。这比排名第 2 的 Claude Fable 5.1 (Max)(1762 分)领先了整整 +35 分,比排名第 3 的 Claude Opus 5 (Max)(1688 分)也更高。 相比排名第 13 的 GPT-5.6 Sol (xHigh),这是一次 +180 分的显著提升。 分类级别的投票仍在统计中,但我们已经看到它在以下类别中排名第 1:数据与分析、消费产品、内容创作工具,并在游戏与模拟中排名第 2。 敬请关注其他类别,如品牌与营销、基于参考的设计以及全栈排名。 祝贺 @OpenAI 团队发布这一成果!
上海人工智能实验室提出 Harness-of-Harness(HoH)框架,让编码智能体在多次迭代间持续携带代码、测试证据、已知问题和更新后的计划。
Simon Willison 分享在 Mac 上用 ChatGPT Codex 搭配 Blender 的玩法:从 blender.org 安装完整 Mac 应用后,用提示词让 agent 调用 /Applications/Blender 渲染一只骑自行车的鹈鹕场景。他随后用两条追加提示词添加背景和装饰,最终图片由 Blender 的 Python API 生成。
OpenAI 在模型文档中说明 GPT-6 Astra 相比 GPT-5.6 Sol 更常提出澄清问题、对上下文更敏感,并给出让模型更主动、审计 AGENTS.md 等技能文件、控制写作风格、约束子智能体委派和测试规模的提示词建议。
推荐理由:原文汇总了 OpenAI 官方文档中针对 GPT-6 Astra 的提示词建议和 slop 词屏蔽清单,开发者可直接迁移到自己的提示词写法。
GPT-6 Astra正式向所有订阅用户推送,作者实测后认为其综合能力追平Claude Fable 5,且额度100%可用。相比GPT-5.6 Sol,速度明显提升,大型系统审查从数小时缩短到约10分钟,代码扫描找出大量此前未发现的性能问题并2小时完成修复;前端3D生成和审美大幅强化,写作在白描和用词上更好但仍缺中文留白感。
推荐理由:作者实测了GPT-6 Astra在速度、前端生成、代码深度和写作上的具体变化,并给出可迁移的AGENT.md简化思路。
So, I finally tested GPT-6 Astra. 2 real repos, 105 bugs, find and fix what you can. Max effort: GPT-6 Astra: 48/105 Fable 5.1: 43/105 GPT-5.6 Sol: 42/105 Gemini 3.8 Flash: 20/105 And it's crazy efficient. Look at the time and cost 🧵
OpenAI 发布新一代模型 GPT-6 Astra,称其在计算机使用、软件工程、科学和网络安全等方向达到 SOTA。
推荐理由:官方发布给出多项评测数字、定价和可用渠道,读者可以据此比较它相对前代和竞品的能力与成本变化。
Simon Willison 获得访问权限后,用 GPT-6 Astra 在 low 到 max 五个推理档位生成鹈鹕骑车 SVG,并与 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 渲染成对比网格。
微软宣布 Zenith 计划,将与硬件合作伙伴从今年晚些时候起推出预装特殊配置 Windows 11 Pro 的开发者 PC,首批采用 AMD Ryzen AI Halo 平台。
OpenAI 宣布 GPT-6 Astra 面向 ChatGPT Work 和 Codex 中的 Pro、Enterprise 及 Business Premium 用户开放,并已上线 API,Plus 和 Business 用户还需数日。
GPT-6 Astra 现已面向 Work/Codex 中的所有 Pro、Enterprise 和 Business Premium 用户开放,并已在 API 中提供。 我们接下来将开始向 Plus 和 Business 用户推送。 感谢大家的耐心等待。
推荐理由:原文确认 GPT-6 Astra 的用户覆盖范围扩大到 Plus 和 Business,读者可以据此判断自己的可用入口和时间点。
AI/ML API 用四个场景简报测试 OpenAI 的 GPT‑6 Astra 与 Anthropic 的 Claude Fable 5.1,要求各自一次性生成独立 HTML 场景文件、不做修改。
GPT Astra just cooked Claude Fable 5.1 — for a lower price! OpenAI just rolled out GPT‑6 Astra — we put it against Anthropic's Fable 5.1 Both models got the same four briefs: Earth colliding with Mars, a tall ship sucked into a giant whirlpool, Godzilla leveling downtown, a mega-tsunami swallowing a city. One self-contained HTML file per scene, one shot, no edits. GPT Astra: 25,159 tokens, $1.67 Claude Fable 5.1: 37,767 tokens, $2.51 both models live on aimlapi[.]com — 1000+ models, one key.
GPT-6 Astra is now available to all Pro, Enterprise, and Business Premium users alongside the API. I’ve been using it to build apps, LEGO models, and 3D scenes. Here are five things that changed how I use Codex 👇 https://x.com/i/article/2095952228591022080
Claude Code 发布 v2.1.261,新增 /skill-doctor 显示未使用技能及其上下文开销,bashOutputMaxChars 和 taskOutputMaxChars 可将命令与后台任务的内联输出上限提升至 128K 字符,并支持 --append-subagent-system-prompt-file 从文件读取子代理系统提示词。