2026年10月2日,Artificial Analysis 的编程智能体指数迎来 Claude Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol 和 Gemini 4 Argon 三款新模型,它们均接近榜单前列,但性能与成本取舍不同。该指数以模型加运行框架的组合为单位,跨三项智能体编程评测打分。其中,Claude Sonnet 5.5(max)在 Claude Code 中以 68 分居首,单任务成本最高为 14.19 美元;Gemini 4 Argon(high)在 Antigravity CLI 中得 64 分,单任务 5.84 美元,不到 Sonnet 5.5 的一半,但采用 Google 促销定价且 Argon 尚未公开可用;GPT-6.1 Sol(xhigh)在 Codex 中得 63 分,单任务 1.04 美元,约为 Argon 的六分之一。目前没有后续发展事实。
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2026年10月1日,Arena.ai 将 Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 与多款前沿模型在若干生成任务上进行了多轮对比。Arena 称,Gemini 4 Argon 的单任务成本比 GPT-6.1 Sol 低 33%,比 Claude Opus 5.5 低 70%。同一来源还附上了 Peter Gostev 对 Gemini 4 Argon 表现的初步印象。目前该对比仅由 Arena 一方发布,尚无其他来源的独立证据,也没有后续发展事实。
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2026年9月22日,Anthropic发布Claude Opus 5.5。官方材料称,该模型在Artificial Analysis的Intelligence Index v4.3上以58分排名第一,比Claude Opus 5高7分,在Vals AI的Vals Index上以69.69%居首;支持最高100万token输入、12.8万token输出,推理默认开启并分五档,API价格为每百万输入/缓存/输出token 4/0.25/20美元。早先报道称其输出价格为每百万token 20美元,低于上一代的25美元。9月23日,Yuchen Jin称其单任务速度比Opus 5快约30%、成本低约40%。9月25日,Thomas Wolf称用Opus 5.5把一份Google Doc生成为视频。10月4日,Ado Kukic表示在medium和high effort下使用Opus 5.5未触及5小时限额,单次会话最高约用到74%。10月9日,Ado又称Opus 5.5发布后的周末是今年迄今最高效的编程日。同期Anthropic还发布了Sonnet 5.5和Haiku 5.5,并下调Sonn
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2025年11月4日,Anthropic在工程博客中介绍了一套通过代码执行提升MCP智能体效率的方案。该方案提出用代码执行替代直接工具调用,把MCP服务器呈现为文件系统上的代码API,让智能体按需加载工具定义并在执行环境中过滤数据。文中给出的Google Drive到Salesforce示例显示,token用量从150,000降到2,000,节省98.7%。文章还介绍了渐进式披露、结果过滤、隐私保护与状态持久化等做法,并提醒运行智能体生成的代码需要沙箱、资源限制和监控。目前该方案仍处于工程博客介绍阶段,尚无后续发展事实。
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Google Research 公布 ERA在流行病学、宇宙学、大气监测和神经科学中的应用成果
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Gemini 4 Carbon (High) 以 1528 分登上 Text Arena 第一，超过 Gemini 4 Argon (High) 的 1520 分。它在 Agent Arena 排名第二，仅次于 Claude Opus 5.5，并进入新的 Pareto 前沿；在 Web Dev Arena 以 1768 分排名第四，落后第三名 Claude Sonnet 5.5 两分。Arena 数据称其 Agent Arena 任务中位成本为每任务 1.80 美元，比排名第一的 Claude Opus 5.5 (Max) 低 72%。Artificial Analysis V5 得分为 59。
GOOGLE 🔥：Gemini 4 Carbon（High）以1528分登上Text Arena第一名。 它在Agent Arena排名第二，仅次于Opus 5.5；在Web Dev Arena排名第四，落后于Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra和Sonnet 5.5。 Gemini 4 Carbon在Agent Arena上也进入了新的Pareto前沿！ Artificial Analysis V5得分为59 👀
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Pydantic 的 Michael Pfaffenberger 用 5 个小型 Pydantic AI 应用、8 个模型做了 5,276 次评分运行，对比 code mode 与直接工具调用。长任务上 code mode 平均成本降 58%、耗时降 51%、成功率提高 16 个百分点；但 5 条目的短任务在 5 个任务中有 3 个反而贵了 21% 到 38%。作者认为模型写循环比充当循环更擅长，差距随任务变长而扩大。
CodeMode 还提供 推测性执行：就是本文开头提到的推测性程序化工具调用，它会在模型仍在编写 run code 调用。这些应用的工具都没有为它声明，所以推测执行没有提前启动的依据。在第一个日常批次中，它与普通代码模式的区别仅在于更长的指引，而这一点也体现了出来：成功率提升 +7.7 个百分点而非 +10.3，成本增加 +4% 而非 -2%。后续批次跳过了它。这不是对推测执行的测试，所以我不会从中得出结论。 感谢阅读！ 致谢 Samuel Colvin 感谢你为图表论证提供的帮助，也感谢你推动我去寻找更大的差异。 Maverick（@maverick-jackson），其代码模式研究确立了本基准所遵循的 A/B 方法。 Ruben，感谢你发现我的成功图表第一版把“更正确”的方向指反了。 在 Google 搜索中查看更多来自 Pydantic 的内容 将 Pydantic 添加为首选来源，以便更容易找到我们的最新文章。 在 Google 上选择 Pydantic 作为首选来源（在新标签页中打开） 准备好看看你的智能体实际在做什么了吗？ 免费开始 联系我们 联系我们 探索我们的开源软件包
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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。
ity 于 2026 年 10 月 27 日发布了一份关于 LLM 网关的实践指南，向工程团队详细讲解这一中间层如何路由、鉴权、缓存和记录模型调用，并梳理了将各供应商凭证集中在一个服务中所带来的安全与可靠性风险。 网关的定义与分类 该指南将 LLM 网关定义为模型调用的反向代理：应用程序将请求发送至网关，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。
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Elorian 与 Mercor 联合发布 DecoyCount 基准，测试模型是真正数清物体还是依赖视觉捷径，前沿模型准确率均低于 50%，最高为 GPT-6 Astra 的 43.17%。Elorian 称其视觉推理模型 Glimpse 在 1,660 道题上单次运行得分 50.48%，是唯一超过 50% 的模型，但该结果来自内部测试且未使用智能体或工具框架，而论文中的六个模型各取三次运行平均值。Elorian CEO Andrew Dai 表示，该基准同时考察视觉与推理，可区分模型是没看到物体还是数错了。
射了。但模型可能完全漏掉苹果（视觉问题），或者把苹果及其倒影数成两个（推理问题）。但大多数测试这种错误的基准只检查最终数字，所以两种错误被同等对待，如果你想解决根本问题，却无法判断这是视觉问题还是判断问题，这就是个问题。” DecoyCount 论文中的前沿模型对比 视觉思维究竟是什么？ Andrew Dai 在 AI 领域并非初来乍到者。2015 年，在 Google 工作期间，他与人合著了一篇题为《半监督序列学习》的论文。在这篇论文中，Dai 和他当时的同事 Quoc Le 展示了后来被大型语言模型采用的“预训练后再微调”方法的早期版本。在随后的十年里，Dai 在 Google DeepMind 工作，参与了 GLaM MoE、PaLM 2，以及后来的 Gemini。赞助你的赞助广告位在这里触达正在构建未来的 AI 工程师。 Latent Space 的读者正是那些交付智能体、模型和基础设施的人。咨询赞助此广告位。business@latent.space → Dai 今年才离开 Google，目的是联合创立 Elorian。他的部分动机是推动视觉模型能力的边界。他向 Latent
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Browser Use 发布指南，介绍让编码智能体在已登录的真实 Chrome 中工作的多种方式，包括 Claude in Chrome、Playwright MCP 扩展模式、Chrome DevTools MCP 自动连接模式、Gemini CLI 内置浏览器智能体、ChatGPT 桌面版浏览器扩展和 Browser Harness。文中按 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 等智能体分别给出配置命令与限制，并说明从 Chrome 136 起默认数据目录上的 --remote-debugging-port 和 --remote-debugging-pipe 会被忽略，因此复制 cookie 到新浏览器的旧做法在设备绑定会话等场景下会失效。
WebDriver 被控制时，某些账号可能会阻止登录（Chrome DevTools MCP 文档). 旧的捷径已被关闭。 从 Chrome 136 起， --remote-debugging-port 和 --remote-debugging-pipe 在你的默认 Chrome 数据目录上会被忽略；它们需要 --user-data-dir 指向其他位置。Google 做出这一更改是因为攻击者利用远程调试从 Chrome 中窃取 cookie（Chrome 博客，2025 年 3 月 17 日). 下面的每个选项都改为在你的真实浏览器中工作，因此你的登录状态、设备检查和双重验证都保持原样。 1. Claude in Chrome Anthropic 的 Chrome 扩展，Claude Code 可从 CLI 或 VS Code 扩展连接到它（文档). 适用对象： 仅限 Claude Code。 设置： 安装 Claude in Chrome 扩展 （版本 1.0.36 或更高），使用 /login登录 Claude Code，然后运行 claude --chrome。运行 /chr
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DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis Cyber Index 上以 57% 的得分成为开放可用模型中的第一名，总榜排名第二，落后于通过可信访问计划提供的 GPT-6 Sol（69%）12 分。该指数由 CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA 三项基准组成，主要评测智能体网络安全防御任务。相比前代 DeepSeek V4.1 Flash 的 41%，新版本提升 16 分，主要来自 CyberGym-E2E-AA 从 23% 升至 76%；其每任务成本为 0.42 美元，位于能力与成本帕累托前沿。
icial Analysis Cyber Index 衡量智能体网络防御任务上的能力，由三项基准组成：CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA。该 Cyber Index 主要通过模型公开可访问的 API 对其进行评估，反映开发者可用的网络能力。 许多模型，尤其是来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的专有模型，可能具有更强的防御性网络能力，但会遇到安全拒绝，从而降低其总体得分。通过 OpenAI 可信访问计划提供的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max）领跑该指数，由于拒绝次数更少，其得分比公开版本高出 32 分。DeepSeek V4.1 Flash 1017 未遇到任何安全拒绝。 主要结果： ➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis Cyber Index 上获得公开可用模型中的最高分，总榜排名第二。DeepSeek V4.1 Flash 1017（max）得分为 57%，领先此前领先的公开可用模型 Grok 4.7（xhigh）和 M
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Kimi K3.1 Pro 在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分 64%，比此前的开放可用模型领先者 DeepSeek V4.1 Flash 1017（57%）高 7 分，比仅通过 OpenAI 可信访问计划提供的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max，69%）低 5 分。该指数由 CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA 三项基准组成，K3.1 Pro 在 CyberGym-E2E-AA 上拿到 95%，高于 GPT-6 Sol（Daybreak Blue）的 93%。其单任务成本为 2.81 美元，高于 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max）的 1.77 美元和 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 0.42 美元，原因是每 token 价格虽比 Kimi K3 低 33%，但输入 token 用量约为 2 倍。
也将成为网络防御领域领先的开放权重模型。 Artificial Analysis 网络安全指数衡量智能体网络防御任务上的能力，由三项基准组成：CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA。该指数主要通过模型公开可访问的 API 进行评估，反映开发者可用的网络能力。 来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的专有模型可能具有更强的网络能力，但因安全拒答而失分：通过 OpenAI 可信访问计划提供的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max）比其公开版本高 32 分。Kimi K3.1 Pro 未遇到任何安全拒答。 关键结果： ➤ 开放可用模型排名第一、总体排名第二：Kimi K3.1 Pro 得分 64%，比 Kimi K3（41%）提升 23 分，并领先于 DeepSeek V4.1 Flash 1017（57%）。只有可信访问的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max，69%）得分更高 ➤ CyberGym-E2E-AA 得分在所有模型中最高：K3.1 Pro 在 CyberGym-E2
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SemiAnalysis 工程团队在 Trainium3 上实测了原生 PyTorch 训练栈 TorchNeuron 与 TorchTitan，用 Qwen3-32B 在 16 颗 Trainium2 上训练，eager 模式达 11,099 tokens/s、23.89% MFU，compiled 模式达 14,156 tokens/s、30.47% MFU。作者认为 Neuron Explorer 剖析器优于 Nvidia 和 AMD 的方案，但首次编译耗时过长，gpt-oss 训练配方首步编译用了 27 分 17 秒。FlexAttention 测试通过 96 个用例中的 89 个，7 个失败均因编译超时而非数值错误。
orchTitan等。我们惊讶地看到，Trainium Torch已经支持生态系统中大量此类库，包括Hugging Face Accelerate，其间接层数多得惊人。Trainium支持最受欢迎、最简洁的开源训练代码库之一TorchTitan，许多二级实验室将其分叉作为内部训练代码库的基础。Trainium的新PyTorch体验也完全支持这一点。 我们看到Google如何成功与Inferact/RadixArk合作，将TPU引入vLLM/SGLang生态系统，并且还让Meta成为TPU的生产客户。此外，通过将TPU引入vLLM/SGLang生态系统，TPU已经能够自动获得对Muse Spark Open的第0天支持，以及对即将推出的热门模型的第0天TPU支持的承诺。 虽然agentic coding的增加确实使引擎代码本身变得不那么重要，但vLLM/SGLang带来的是生态系统。无论开源模型是什么，在第0天，全球ML社区都信任vLLM/SGLang作为推理的首选引擎。没有任何vibe-coded引擎具有这种覆盖范围。 我们开始看到Trainium通过硬件访问以及在基于原生PyTorc
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TinyFish 发布两份技术指南，一份定义生产级智能体搜索架构，一份总结深度研究系统的构建经验。架构基于 TinySearch、TinyFetch、TinyBrowser 和 TinyAgent 四个网页原语，围绕基础模型运行七阶段控制循环，涵盖任务定义、检索规划、工具路由、证据评估与失败重试。在固定 gpt-5.6-sol 模型和 100 个任务的 OpenBenchmarks 测试中，TinyFish 搜索加抓取完成率 79.0%，中位任务成本 0.050 美元、耗时 24 秒；纯搜索配置下完成率为 59.3%。
将我们添加为 Google 首选来源 AI 搜索智能体在演示中可能运行良好，但在生产工作负载下却可能失败：检索返回不完整的证据、重试重复执行不成功的操作，或者执行超出时间和成本限制。为 AI 智能体提供网页基础设施的 TinyFish 发布了两份技术指南来应对这些挑战。第一份定义了生产级智能体搜索架构，第二份则分享了构建深度研究系统的经验教训。两份指南共同探讨了自主搜索智能体如何规划检索、评估证据、处理失败，并管理模型推理与确定性执行之间的边界。 内容摘要 TinyFish 介绍了其智能体搜索架构，以及构建深度研究系统的关键工程经验。该系统基于四个网页原语（TinySearch、TinyFetch、TinyBrowser 和 TinyAgent），围绕基础模型运行一个七阶段控制循环。在 OpenBenchmarks 上，TinyFish 在编码任务中实现了 79.0% 的完成率，同时提供了最低的中位任务成本（0.050 美元）和 token 占用，凸显了刚性控制循环、针对具体失败的重试以及统一推理优于独立规划器的重要性。 TEXTTABLELAYOUT你的 PDF 解析器真的解析正确了
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CNET 编辑 James Bricknell 用 Gemini 4 Argon 通过对话生成一个可调整护甲尺寸的网页应用，经过约 10 次迭代到 KeriForge 8.2，再导出 STL 并用 TPU 75A 打印，全程约 18 小时，其中打印 7 小时。作者称 Gemini 4 Argon 完成复杂任务的速度明显快于他常用的 Gemini 3.5 Flash-Lite，并能理解他想要离线使用网页应用而非开发 iPad 应用的意图。最终打印件尺寸与他的前臂和手腕吻合，表面缺陷来自 TPU 材料过软和模型打印过高，而非模型本身。
移动端看起来糟透了。窗口太多，而我们正在制作的模型的视觉呈现不够。我解释说这个应用太乱，需要清理，它给出了我想要的回应，而不是一大堆更多的问题。 Gemini 4 Argon 的不同之处在于它能快速完成复杂任务。制作复杂网页应用之类的事情似乎很容易，而它给我新迭代版本所需的时间远少于我习惯使用的 Gemini 3.5 Flash-Lite 模型。 我因为有 Google One 套餐而拥有 Gemini Plus，在开发应用时我多次触及 token 限制，但等一个小时重置并不算什么大事。如果你有 Pro 版本，你大概没问题。 最初几个版本选项太多。截图：James Bricknell/CNET KeriForge（我为我护甲网页应用最终选定的名字）的最初几个版本出乎意料地立刻就能用。所有调整模型尺寸的滑块都能工作。虽然它们并非全都直观，但功能足够让我开始。不过我还是不断回头修改。我移除了一些功能，比如头盔生成器，并添加了新功能，包括绑带孔标记和周长计算器。 Gemini 明白这些更改需要反映最终成品的物理特性。它没有试图在数字模型上为绑带切孔，而是在模型上创建标记，这样我可以在现实世界
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9to5Mac 编辑 Chance Miller 在为期一周的实测后评测了苹果首款折叠 iPhone Duo，认为这一形态代表 iPhone 的未来。iPhone Duo 展开后为 7.6 英寸内屏，折叠时外屏 5.4 英寸，重 254 克、折叠厚度 11.3mm，搭载 A20 Pro 芯片，售价 1999 美元。评测指出它用 Touch ID 取代 Face ID、缺少长焦镜头，iOS 27 把导航控件移到右侧并首次在 iPhone 上支持 Split View。
SDK 或更早版本构建的应用无法充分利用 iPhone Duo。上面的示例展示了 MLB 应用在 iPhone Duo 上运行的情况。在横屏模式下，应用两侧有大块黑边。在竖屏方向下，它以浮动方式运行在中央，四周被黑边包围。 然后你可以像在 iPad 上运行 iPhone 应用时那样放大。如果应用支持横屏模式，你还可以手动在竖屏和横屏界面之间切换，如上面的 Google Docs 截图所示。 第二，有些应用是使用 iOS 27 SDK 构建的。这些应用会调整大小以填满内屏的大部分区域，但在右边缘留出空间给状态栏。上面的截图展示了 Reddit 应用在 iPhone Duo 上运行的情况： 以下是 YouTube 的样子： 以下是 X 的样子： 最后，有些应用是使用 iOS 27.1 SDK 或更高版本构建的。这些应用可以针对 iPhone Duo 完全优化，充分利用整个内屏和外屏。在我拿到 iPhone Duo 的仅仅一周里，大大小小的开发者已经推出了大量针对 iPhone Duo 完全优化的应用。 使用为 iPhone Duo 更新的应用与使用未更新的应用之间有着巨大差异。今后，我认
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MIT 课程 MAS.S62「How to AI an AI」的 Lecture 4-5 聚焦 Harness evolution，分别讲 harness 组件、记忆、工具与技能演化，以及规划、任务分解与多 agent 系统演化。记忆部分用三轴分类法串起 MemGPT、mem0、MEM1、Reflexion/ExpeL，并以 CLM 把上下文管理统一为文件操作；工具部分从 Toolformer、ToolLLM、CodeAct 讲到 Meta-Harness，后者把整个 harness 表示为文件系统，反馈信息量约为此前方法的 400 倍。多 agent 部分给出五条实证发现，包括 MAS 在可分解任务上赢 81%、在顺序依赖任务上输 70%，以及 CORAL 在 8 个任务上取得新 SOTA、多 agent 演化比单 agent 提升 4%–20%。
五条冷静的实证结论： 1. 多 agent 只对特定任务结构有效。金融 agent 任务天然可分解（收入/成本/市场），MAS 赢 81%；PlanCraft 类任务有强顺序依赖，拆分反而伤害，MAS 输 70%。指南：可并行 → 集中式；需探索 → 去中心化；顺序依赖 → 单 agent。 2. 收益随基座模型而异：OpenAI 模型成本增加性能却平台化；Google 模型成本高性能高；Anthropic 模型上 MAS 甚至可能伤害性能。 3. agent 数量越多不一定越好：工具密集型任务（16 个工具的工作流）受协调开销拖累，且惩罚随环境复杂度复利式累积。 4. 异构混合可以打败更强的单一基座：不需要处处用贵模型，“廉价编排器 + 昂贵执行子 agent”是好用配置；且若单 agent 基线已超 45%，MAS 反而有害。 5. 性能可预测：以模型、任务、MAS 配置为参数的 scaling law 能以 87% 的准确率预测最优架构，从“碰运气试配置”走向 agent 设计的原则性科学。 这五条与阅读清单里的 "Why Do Multi-Agent LLM Systems F
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Meta 的 Muse Wonder Full (Max) 首次进入 Code Arena: WebDev，以 1726 分排第 6，使 Meta 进入实验室前三。该成绩比 Muse Wonder (Max) 的第 17 名（1651 分）高 75 分、11 位，比 Muse Spark 1.3 (Max) 的第 14 名（1659 分）高 67 分、8 位。分项上，它在 Data & Analytics 和 Consumer Product 排第 4，在 Brand & Marketing 排第 5。
Spark 1.3 (Max) at 14 (1659 pts). Muse Wonder Full ( 6) also landed +16 pts above Claude Sonnet 5.5 ( 17), and +48 pts above Gemini 4 Argon ( 10). With this score, Muse took the 3 lab spot (previously held by Google). Across categories, Muse Wonder Full (Max) landed: - 4 in Data & Analytics and in Consumer Product - 5 in Brand & Marketing - 6 in Content Creation Tools - 7 in Gaming and in Simulations - 8 in Reference-Based Design Congrats to the @AIatMeta team and @alexandr wang on this release!
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Browser Use 在 100 个 BU Bench V2.1 任务上对比了 Browser Harness、Playwright MCP、Chrome DevTools MCP 和 agent-browser，四者得分在噪声范围内打平，Browser Harness 以 2.1M 中位输入 token 和 42 次工具调用成为每任务成本最低（$0.042）。作者同时给出选型建议：需要干净会话或 Firefox、WebKit 用 Playwright MCP，调试自家应用性能与网络用 Chrome DevTools MCP，需要域名白名单和加密凭据库用 agent-browser。文章披露作者所在公司开发 Browser Use 和 Browser Harness，竞品信息取自各自仓库与文档。
r default profile. Officially it supports Chrome and Chrome for Testing only. claude mcp add chrome-devtools --scope user npx chrome-devtools-mcp@latest Apache-2.0, free. Gotchas: Google collects usage statistics by default; --no-usage-statistics turns that off. Performance tools may send trace URLs to the Chrome UX Report API; --no-performance-crux turns that off. The default launch is WebDriver-controlled, and the docs say some sites block sign-in for that. Their fix is to start Chrome yoursel
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n8n 博客发布教程，介绍如何在一台 NVIDIA DGX Spark 上本地部署完整模型栈，让 n8n 工作流在不调用云 API 的情况下完成转录、OCR、文档问答和图像生成。整套栈通过 LiteLLM 暴露一个 OpenAI 兼容端点，主模型为 Qwen3.6-35B-A3B 的 NVFP4 版本，单用户生成速度 120 tokens/s，八用户合计 359 tokens/s。作者实测发现图像生成会让对话速度降到约三分之一，建议小团队把图像任务排队或放到非工作时间。
quest）向 qwen3.6 请求以 JSON 形式返回供应商、发票号码、日期、总额和货币。 发票字段（Edit Fields）将回复转换为一个包含这五个字段的条目。 显示字段（Form Ending）在表单的结果页面上显示这些字段。 要自动归档发票，请将表单替换为 Email Trigger (IMAP) 节点，并将结果页面替换为 Postgres 或 Google Sheets 节点。 两个 HTTP Request 节点都使用上一节中的 OpenAI 凭据，因此它们发送相同的密钥。它们使用 HTTP Request 而不是 OpenAI 节点，因为每次调用都需要一个 OpenAI 节点不会设置的字段：OCR 调用中的图像，以及提取调用中的思考开关。 这是提取请求的主体： { model: 'qwen3.6', max tokens: 512, temperature: 0, chat template kwargs: { enable thinking: false }, messages: [{ role: 'user', content: '从这段 OCR 文本中提取供应商
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