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我用同样的prompt在灵光App搭建了学习中文的应用。
和Gemini3相比，你更喜欢哪个？
此时不换 Claude Opus 4.5，不仅是在烧钱
，更是在用二流算力对抗一流工程难题 Anthropic 这一波把「顶配模型」打成了「普惠基建」，编程能力超越 GPT-5.1 且 API 成本暴降 66%，这是目前大模型领域性价比最高的时刻。 🔹 推理强度（Effort）参数化：按需分配智商 原理类似人类的“快思考 vs 慢思考”。遇到 RAG 无法解决的复杂逻辑，调高强度让模型多“想”一会儿。 ◦ 开发者 MVP 配置： 务必测试 Effort 参数。设为 Medium 档位，性能持平 Sonnet 4.5，但 Output Token 消耗狂降 76%；设为 High 则能解决模糊需求，性能超越 Sonnet 4.5 约 4.3%。 🔹 SWE-bench 霸榜实战：超越人类直觉 准确率 80.9%（击败 GPT-5.1-Codex-Max）。实测中它最大的进化是「工程直觉」：不再需要保姆级 Prompt，能像 Senior 工程师一样在代码重构中自动处理歧义、权衡取舍。 🔹 计算机操作（Computer Use）升级 新增 Zoom Action（缩放操作），解决了上一代看不清密集 UI 和小字体的痛点。对于做自动化测试或 RPA 的朋友，现在可以精确识别复杂界面元素了。 🔗 官方日志：https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5 #ClaudeOpus #AI工作流 #降本增效 #LLM开发 #编程效率
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
