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，Argon和GPT-6 Astra旗鼓相当，高于GPT-6.1 Sol一分，提升主要来自于 更少的幻觉 和 更强的智能体能力 。 但在价格上，Argon相比Astra优势明显。 优惠期间Argon单题成本约 低四成 ，每百万输入Token为2美元、输出Token为10美元，目前是最具性价比的模型之一。 在具体工作中，Argon也更倾向于处理复杂且长期的深度推理任务，比如软件工程、企业专业知识梳理以及网络安全防御等。 模型的 百万Token输出 上限，就是为这种长任务准备的，它能给模型更多连续工作的余地和充足的推理深度。 以谷歌内部使用情况为例，其中Argon在谷歌各数据中心自主识别并落地内存优化方案，待方案全面部署后，预计可释放超300 TiB内存。 另一个案例中，Argon Agent围绕视频解码器的Rust移植版本，反复实验并替换了3.2万行SIMD代码，最终版本运行速度达到原Rust移植版的2.7倍。 官方还重点强调了Argon的 防御性网络安全 优势。 它能够自主发现、验证并修补20多种语言的关键软件漏洞，在Wiz内部黑箱渗透测试中，模型可以在无源代码下实时分析网络系统，高效

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于减少部分人工切分和反复搬运信息的工作。 在参数组织上，模型设置 512 个路由专家。每个 Token 从中选择 8 个路由专家，并同时调用 1 个共享专家。模型总参数约 560B，每个 Token 激活约 25B。这样的设计目标，是在保留模型容量的同时控制单步参与计算的权重规模。 这些结构数据不能直接等同于实际部署成本。吞吐、延迟和资源消耗仍然取决于硬件、推理精度、批量、专家通信、上下文和输出长度。对业务使用者而言，架构的价值最终仍要回到任务完成率、响应时间和总成本上检验。 03 日常办公：从一句需求推进到一组可用成果 办公任务往往始于一句还不够清楚的需求。例如，用户希望了解一个行业机会，最终交付物却可能同时包括研究报告、数据表格和汇报演示。资料分散在网页、文档和表格中，过程中还可能出现新的数据和判断。 Ling-3.1-flash 将需求梳理、任务拆解、信息整合、工具调用和结果检查连接在同一条工作链路中。面对跨网页、文档、表格和代码环境的任务，模型可以根据需要开展资料研究和数据分析，制作 Excel 和 PPT，也可以生成并测试代码。模型会结合中间结果校验判断、调整路径，并根据用户

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l Vogel，Epic Games 首席运营官） 当任务有明确的规格说明和验证结果的方法时，Sonnet 5.5 最为合适。正如提示词指南所说，“对于最困难的长周期工作，Opus 模型是更好的选择。” 所有 Sonnet 5.5 的价格，包括批处理和提示缓存，都与 Sonnet 5 相同，因此更换模型 ID 不会改变你的每 token 账单。仅限美国境内的推理（inference geo: "us"）费用为标准价格的 1.1 倍。 虽然每 token 价格不变，但总账单会变化，因为如前所述，Sonnet 5.5 每个任务通常比 Sonnet 5 使用更少的 token。 请注意，各平台发布时可能为 Sonnet 设置不同的默认 effort，例如在 Claude Platform 上为 high，在 Claude Code 中为 medium。 Sonnet 5.5 使用高分辨率图像档位，长边最高 2576 像素，一张 2000×1500 的图像消耗的 token 约为 Sonnet 4.6、Sonnet 4.5 或 Haiku 4.5 上的 2.5 倍。如果你不需要这些细节，请在发

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9月才刚过几天，但同比增速已达27倍。这既反映了对 token 的自然需求，也体现了他们卓越的产品能力。） 下午2:10 · 2026年9月7日 · 9550次查看 2条回复 · 10次转发 · 76次点赞 Max @maxxrubin 所以 Astra 能够从梅尔频谱图中识别声音 零样本。 我觉得我们还没有触及这个模型能力的冰山一角（顺便说一句，这只是轻度推理） 上午9:25 · 2026年9月7日 · 95.3万次查看 198条回复 · 409次转发 · 5890次点赞 Benji Taylor @benjitaylor 个人网站应该让人感觉你短暂地离开了互联网的其余部分 下午5:48 · 2026年9月6日 · 363万次查看 658条回复 · 468次转发 · 1.12万次点赞 看看这条的回复和引用推文——有那么多精彩的个人网站！ Ben Tossell @bentossell 英国各地方议会支出的900亿英镑，用苹果地图可视化呈现 1.07亿行（公开）数据 bentossell.com/council-spend/ 下午3:03 · 2026年9月4日 · 8.54万次查看

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匹配到过程归因 金融任务往往涉及检索、取数、核验和计算。只比较最终答案，既难以定位错误环节，也无法区分“有证据支持的正确答案”与“偶然答对”。FinFIRST 因此将每道题拆解为可独立核验的原子评分项，覆盖三个维度： 原始信息获取： 主体、报告期、单位、口径和数据版本是否正确； 信源核验： 信源是否权威、相关，并在时间和版本上有效； 计算与答案形成： 计算、推理和综合是否正确，结论是否得到证据支持。 数据构造与组成：场景驱动，专家把关 FinFIRST V1 包含 123 道金融专家编写并验证的任务，由 50 余名金融专业人士参与构造和质检；数据覆盖 18 字段、6 轴规划和 138 类金融信源，共拆解出 701 个原子评分项、12,300 个 Rubric 分值。 在构造过程中，候选题依次经过独立复答、交叉验证、Rubric 审核和模型压力测试等六阶段质量控制，最终采用率为 9.78%。模型仅用于辅助发现残留歧义和过期证据，所有修改与录用决定均由金融专家作出。 图 2：FinFIRST 的数据构造与任务分布。候选题依次经过专家编写、独立复答、交叉验证、Rubric 审核、压力测试和一

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sh 的模型架构和长上下文能力，保持 124B 总参数、5.1B 激活参数的配置。在此基础上，模型通过金融语料持续预训练、领域后训练和工具使用优化，进一步强化对年报、财务工作簿、多份研究材料等复杂金融内容的处理能力，同时兼顾部署效率。 01 面向真实工作流，打磨投研核心能力 Ling-3.0-flash-Fin 首先从投资研究场景切入，重点打磨信息检索、研究推理、估值建模和研报撰写等核心能力，让信息、证据、计算、判断与文件交付能够在同一任务中协同完成。 专业能力增强，通用智能筑底 Ling-3.0-flash-Fin 在蚂蚁集团与中金公司联合打造的 FinFIRST、以及FinSearchComp Verified、Finance Agent、APEX-Agents、SpreadsheetBench、τ³-Banking 等金融智能体基准上进行了测试，覆盖金融信息检索、投资研究分析、金融长程任务执行、估值建模、银行业务应用等场景。结果显示，与多款通用模型相比，Ling-3.0-flash-Fin 在上述任务中展现出较强竞争力。 评测说明 除特别说明外，Ling-3.0-flash-Fi

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在大多数评测中取得更高结果；在与同等规模模型对比中，展现出更具竞争力的代码能力。 这使 tiny-base 尤其适合： 开展代码领域的持续预训练、监督微调与后训练； 进行预算敏感的强化学习 rollout 与后训练研究； 用于高校教学、模型行为研究和 MoE 消融实验； 针对具体行业和任务验证领域适配路线。 Ling-3.0-flash-base：兼顾代码、推理与长上下文能力的开放底座 Ling-3.0-flash-base（总参数 124B，激活参数 5.1B）具备更充足的参数容量与稀疏激活设计，为研究者和开发团队提供了一个可继续训练、拓展并适配真实场景的开放底座。 在下表的评测中，模型在代码、复杂推理和长上下文方向表现突出。相比总参数量约为其 2–3 倍的 base model，模型的整体表现仍具优势。 这使 flash-base 适合用于以下方向的继续训练与探索： 面向软件研发和大型代码库的代码模型； 需要多步分析与复杂推理的专业模型； 面向长文档、长流程和长程任务的 Agent 基础模型； 金融、医疗、科研、工业等专业领域的持续预训练与后训练。 Benchmark 描述的是特定

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。之所以是大事，还因为即便有了这一切，AI 能力的前沿依然参差不齐。 随着 AI 变得越来越好，要快速展示每一代的变化越来越难，因为很多 AI 过去不擅长的事情，比如数学或数单词里的字母，现在对 AI 来说都轻而易举。所以，我会给你讲复杂的细节，但首先，我想举一个简单的例子，我认为它能很好地说明问题。AI 模型最擅长的是编程，所以我给从 OpenAI 第一个推理模型 o3（一年零一周前发布！）到当前最好的开放权重模型（Kimi K2.6），再到新的 GPT-5.5 Pro 的各个 AI 出了一个编程挑战：“给我构建一个程序化生成的 3D 模拟，展示一个港口城镇从公元前 3000 年到公元 3000 年的演变，它应该看起来很美，并允许我对它有一定的控制。” 然后我把每个答案都发布到这个画廊里，这样你就可以拿它们做实验（实际上，我是让 GPT-5.5 Codex 帮我构建的画廊页面）。你应该玩一玩它们来感受差异，但你可以在下面看到其中几个例子。除了在其他所有维度上都更好之外，只有 GPT-5.5 Pro 真正模拟了一个不断演变的城镇，而不只是随着时间推移生成新的建筑替换。GPT-5.5 P

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一体化生成。 统一连续表征， 为了实现 speech/audio/music 音频信号的统一建模，区别于行业常规离散 Tokenizor，自研表达能力更强的低帧率连续表征 Tokenizor (12.5 Hz)，同时达成高效压缩与高保真表达；; 多 Token 预测(MTP)，为了解决长音频生成的曝光偏差问题，在 LLM 层面引入 MPT 策略，将 LLM 推理帧率压缩至 3.1 Hz，显著降低长音频生成步数；; 非对称补偿 为了解决 speech/audio/music 的信息密度差距大的问题，设计了非对称补偿策略，用更长的记忆换取更大的视野，非对称设计提升了人声在patch生成时的效果，实现泛音频共享生成头。 2. 模型指标 Ming-omni-tts 在保证高质量音色克隆的同时，在简洁架构下多个任务上的表现超过/持平专有模型： 方言控制：在 WSYue-TTS-Eval 和 WSC-TTS-Eval 上的粤语和四川话生成准确率 96% 和 86%，较 CosyVoice3 提升 2.3% 和 11.5%；; 情感控制：在 CV3-Eval Emotional 上的平均 acc 为

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的开源思考模型（DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking）和闭源API（GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking）作为参考。 Ring-2.5-1T 在数学、代码、逻辑等高难推理任务（IMOAnswerBench、AIME 26、HMMT 25、LiveCodeBench、ARC-AGI-V2）和智能体搜索、软件工程、工具调用等长程任务执行（Gaia2-search、Tau2-bench、SWE-Bench Verified）上均达到了开源领先水平。 我们还额外测试了深度思考模式（heavy thinking mode），通过在推理过程中扩展并行思考与总结，实现测试时扩展，从而有效提升推理的深度与广度。 在 IMO 2025（满分 42 分）中，Ring-2.5-1T 获得 35 分，达到金牌水平；在 CMO 2025（满分 126 分）中取得 105 分，显著高于金牌线（78 分）及国家集训队入选线（

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