Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 系列约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，同日还下调了 Sonnet 5.5 与订阅计划价格。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据，便于判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
#评测/基准
Latent Space精选 Simon Willison精选 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布快速低价模型 Claude Haiku 5.5，定价为 $0.10/$0.50 每百万 token，与 OpenAI 上月发布的 GPT-6 Luna 一致，超过 100,000 token 后涨至 $0.50/$2.50。
推荐理由：作者实测了 Haiku 5.5 的定价、tokenizer 变化与推理档位表现，可据此判断不同用量下的成本取舍。
Hugging Face Blog精选 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和反馈驱动的推理流程，让模型在 IOI 2026 和 IMO 2026 均达到金牌水平。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可复用其训练与推理流程。
Latent Space精选 Reflection 发布 Beam：501B 总参数 23B 激活的开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 在本月放出。
推荐理由：Reflection 发布 501B 总参数的开源 MoE Beam，并给出预训练与 RL 训练规模细节，可对照同期开源模型判断其位置。
GitHub Blog · AI & ML精选 GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布特征构建，包含 219 个 PR、覆盖 19 种语言。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评测口径，读者可据此理解 AI 审查能力的衡量方式。
Hugging Face Blog精选 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离的 MCP 工具会话检查智能体留下的后端终态和副作用，而非其生成的回答，并让每个任务重复运行 20 次。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定任务是否真正完成。
Latent Space精选 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，支持 1M 输出 token
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作与网络防御，目前仅向政府用户和 Fairwind 计划中的可信网络防御者开放。
推荐理由：汇总了 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测差异，可对照其与 Astra、Opus 5.5 的取舍。
Mistral AI精选 Mistral 发布 Agentic Search 检索层，FinanceBench 正确率提升至 86%
Mistral 发布 Agentic Search，一个让模型在多步检索循环中查找、检查和验证信息的检索层，通过 Mistral Search Toolkit 提供，并内置于 Studio 和 Vibe 的 Libraries。
推荐理由：原文给出多步检索循环的五个工具与两组基准数据，可据此判断它相对一次性 RAG 的取舍。
字节 Seed精选 字节 Seed 发布 EdgeBench 评测集，发现环境学习新 Scaling Law
字节 Seed 发布用于衡量真实世界环境学习的超长程评测集 EdgeBench，包含 134 个真实任务，横跨六大能力领域，Agent 在每个任务上可持续工作至少 12 小时。
推荐理由：字节 Seed 开源 EdgeBench 并给出环境学习曲线，读者可了解 Agent 长程学习如何被量化。
已经到底了