这周 glm-5.2 跑分和排名出来了
各项跑分接近gpt-5.5，Arena 的网页开发（webdev）盲测排名glm-5.2仅次于fable-5，确实可以。但通用编程（coding）盲测排名还是要逊色gpt和opus一系列顶尖模型
这周 glm-5.2 跑分和排名出来了
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这个 skill 解决了前端一股 AI 味的问题
Taste-Skill 开源项目是一组写 UI 的 Skill，遵守了一套设计约束，布局变化幅度、排版层级、动效节奏、间距系统。 内置 10 种风格变体，Notion 极简、工业粗野、高端柔和，不用自己试 prompt。 我用它给自己的项目写了个官网（ basjoo.de ），其中有不少元素完全脱离了 AI 味，看上去还有一点点设计的美感。 🔗 github.com/leonxlnx/taste-skill
当龙虾 🦞 遇上 web3
amind.ai 是一个链上的 openclaw，Base 链上存身份、记忆和技能资产，云端服务器跑推理和执行。能接 Gmail、GitHub、Notion 等 280 多个 App。 用邮箱注册就会创建一个 Base 链 ERC-20 钱包，并送价值 $10 的 MENTE 代币，大概能跑 100 次任务，只要钱包有代币就能跑任务，不需要任何订阅。 官网的技能市场叫 The Bazaar，目前有2400 多个 skill，谁都能发布 skill，别人用了你就赚MENTE。MENTE 还上了 DEX ，所以随时可以卖出或者买入（充值）。 这个项目太新了，现在只能用邮箱跟agent聊天，我没找到其他通讯渠道。 对了，Animoca Brands （新加坡 web3 巨头）还跟他们合作搞了个 Animoca Minds，白标版本（贴牌，技术一样，代币不一样）。 🔗 amind.ai
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。
