OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol,COBOL 程式移轉準確率升至 97.9%
較前代 GPT-5.6 Sol 的 5.4% 大幅提升;在 MultiLangBench 測試中,COBOL 通過率也從 10.9% 升至 72.1%。
57 則值得知道的變化
較前代 GPT-5.6 Sol 的 5.4% 大幅提升;在 MultiLangBench 測試中,COBOL 通過率也從 10.9% 升至 72.1%。
此次發布涵蓋語言、機器人、生醫與量子計算多領域,目標是讓企業以本地資料客製化模型,並部署在自有基礎設施上。
透過 Google Cloud Marketplace 引入 OpenAI 前沿模型與 Codex 工作流;Ars Technica 報導 GPT 6.1 Astra、Sol、Luna 將於數週內提供。
Flint 採 Apache 2.0 授權、支援 262K 上下文,官方稱其在 SWE-bench Verified 得 74.2%,並由自動化研究系統協助開發。
Claude Duet 會每日整理待辦、在背景持續執行任務,並在付款或發送訊息前徵求用戶同意,目前為研究預覽版。
匿名模型 Space Bunny 揭曉為其早期版本;電腦操作基準 OSWorld V2 得 61.7 分,列中國模型第一。
granite-speech-5.0-2b 在英文短句平均 WER 為 5.06%,排名開放權重 ASR 模型第二;Turbo CTC 推理速度提升約 1.6 倍,達 19,870 RTFx。
Flint 採 Apache 2.0 授權,單 token 啟用約 2.5B 參數,Recursive 公布 Terminal-Bench 2.1 達 54.9%、SWE-bench Verified 達 74.2%
模型直接讀取企業資料庫、單次前向推論即可預測流失、需求與詐欺,在 SAP SALT 基準的平均互逆排名(MRR)上勝過 AutoGluon 集成模型 8%。
研究員擔憂模型可能在測試時假裝守規,削弱安全評估可信度;同測五款其他開放權重模型 8 千次執行未見相同現象,但樣本不足以定論。
直播涵蓋預訓練、後訓練、Agent 任務執行與 RSI 遞歸自我改進四個環節,展示模型能力如何逐步形成,包含失敗與試錯過程。
DGX Spark 集群由 4 台擴增至 8 台,另推出 400 億參數 MoE 模型 Recursive Flint,輝達稱其在 RTX Spark 上每秒超過 220 個詞元。
三款 OpenAI 模型以私人預覽形式開放選定企業申請,費用統一計入 Google Cloud 帳單並可抵扣既有合約,Google 表示不會用客戶資料訓練模型。
據 Reddit 轉述 Hugging Face 頁面,此模型採 Apache 2.0 授權,提供 MXFP8 與 NVFP4 量化,NVFP4 版可在單張 RTX 5090(32GB VRAM)上推論。
作者稱其在 TerminalBench 2.1 與 SWE-bench Pro v2 明顯勝過 Qwen3.6-35B-A3B,並支援 262k 上下文,llama.cpp 已有支援 PR。