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AI 日報 2026-10-01

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新模型在 DeepSWE 評測以 77.9% 擊敗 GPT-6 Astra，內部已利用其代理將 C/C++ 程式碼遷移至 Rust，並省下 300 TiB 記憶體。

該模型結合選擇性狀態空間遞迴與雙曲空間情節記憶庫，在 1270 萬 token 訓練中困惑度達 53.7，並具備執行時重寫權重的可塑性。

新版整合多種訊息入口與記憶管理，支援長任務與團隊協作。實測顯示其採大步少輪策略，全程未觸發上下文壓縮，但仍具命令列安裝門檻。

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GPT-6.1 Sol 標準定價與 Sonnet 5.5 相同，但快取輸入僅 0.1 美元；OpenAI 同步將 200 美元方案用量砍半。

模型採 Apache-2.0 授權釋出六種尺寸，能判斷影像旋轉角度；團隊同時發現競品在 JPEG 壓縮後，準確率會從 98% 暴跌至 30%。

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首發客戶 Cognition 已將 Devin 投入生產；平台同步引進 Vera CPU 使沙盒啟動快 3 倍，並推出 Forge 平台整合訓練與評估流程。

據 Reddit 社群流傳消息，前沿模型 GPT-6.1 Sol 在高難度基準測試 Humanity's Last Exam 的 Diamond 級別中取得第三名，官方尚未證實此成績。

Google Gemini 4 在 Artificial Analysis 基準測試中取得與 GPT-6 Astra 相同的成績，且運作成本較對手大幅降低了百分之四十。

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該流出數據顯示，其在自主法律任務獲得 19.6% 的成績，遠超 GPT-6 Astra 的 5.4%，並擊敗 Fable 5.1 等模型。