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#1
Claude Opus 4.7 85.8
▼1.7
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#2
GPT-5.5 80.6
▲4.7
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Grok 4 80.1
▲0.9
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#4
Claude Sonnet 4.6 80.1
▲9.3
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#5
GPT-o3 79.8
▲0.9
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#6
豆包 Pro 79.7
·
#7
Qwen3 Max 73.3
▲5.7
·
#8
Gemini 2.5 Pro 71.7
▲8.5
·
#9
DeepSeek V4 Pro 70.8
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#10
Gemini 3.1 Pro 66.7
·
#11
GLM-4.6 64.5
▲8.4
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&triangleup; 豆包 Pro +94.1 · ▿ DeepSeek V4 Pro -25
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Claude Opus 4.7 85.8
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GPT-5.5 80.6
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GPT-o3 79.8
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Pam Wisniewski的青少年时光让她亲眼看到互联网最美好与最糟糕的一面。14岁时她离开受虐家庭，投奔姐姐，通过AOL即时通讯自学打字并寻找慰藉。如今，这位研究者认为，市面上的儿童监控应用更像数字枷锁，而非保护工具。她提出重新思考这些
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无人机监控升级？Flock新AI工具让警方如虎添翼
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OpenAI因模型能力提升带来的风险增加，暂停最新部署模型的强化学习训练两周，同时加强研究环境安全监控。此举源于内部风险阈值触发，最大前沿RL运行仍处于暂停状态，监控开销已达监督推理算力的20%。
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Cerebras于2026年8月18日推出CS-4系统，采用三枚WSE-3 Turbo晶圆并联，宣称在万亿参数模型上每秒输出超1000 token，较GPU方案快最多30倍，并与OpenAI合作推出GPT-5.6 Sol Ultrafast
如何判断AI基准测试是否值得信赖
在企业AI应用中，基准测试分数常被用作模型选型和采购决策的依据，但部分结果存在“benchmark washing”问题。本文基于MLCommons多年实践，提出七项信任测试准则，涵盖基准相关性、数据污染控制、可复现性、指标完整性、模型作弊
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SGLang 实现 Muse Glimmer Day-0 支持，优化本地 Agentic 推理
Meta Superintelligence Labs 与 SGLang 团队合作，为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 带来 Day-0 支持。该模型具备 128k+ 上下文窗口，专为本地 Agentic 工作流设计。SG
统一基数缓存：混合模型前缀缓存的单一树结构
本文介绍SGLang的Unified Radix Cache方案，通过单一radix tree拓扑解决混合模型（FULL、SWA、MAMBA等组件）的KV缓存复用难题。组件机制分离共享前缀身份与特定复用规则，支持HiCache跨GPU L1
SGLang 实现 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 零日支持
SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供零日支持。该模型采用 30B 参数混合专家架构，仅激活 3B 参数，专为高吞吐量代理任务设计，支持最长 1M 上下文长度。模型支持多令牌预测、DFlash
SGLang 实现 Qwen3.8 模型 Day-0 支持
SGLang 与 Miles 团队携手 Qwen、NVIDIA 等，为 Qwen3.8-2.4T-A95B 提供 Day-0 支持。该模型拥有 2.4T 总参数、95B 激活参数，采用混合注意力架构，对服务栈状态管理提出新挑战。文章详述混合
SGLang 高级 CUDA Graph 技术解析
本文深入探讨 SGLang 在 CUDA Graph 上的创新实践。通过重构 Runner/Backend 架构，SGLang 实现了 Breakable CUDA Graph（BCG）等高效策略，在不牺牲兼容性、启动时间和内存的前提下，最
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GPT-o3
88.8
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DeepSeek V4 Pro
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WDCD Run #285: Average Instruction Decay Hits 54.5% Across 11 Models, Grok 4 Leads with Zero Drift
WDCD Run #285 (2026-08-19) tested 11 frontier models across three dialogue rounds and recorded an av
4大模型翻译对决：第34周质量评测，gpt-o3 以 8.3 分领跑
本周共翻译 343 篇文章，覆盖 4 个AI模型。经抽样盲评，gpt-o3 综合得分最高（8.3/10）。报告详细对比各模型在准确性、流畅性、术语一致性方面的表现差异。
用对手造武器：DeepSeek Harness 的开发流水线，是一面照向整个行业的镜子
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