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AI PRICE SPY / INTELLIGENCE

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Follow model releases, product updates and the original sources. Compare costs when you need to make a decision.

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The current public selected set, including source corrections and removals. Last synchronized:

ModelsX:硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)

美团 LongCat 发布旗舰模型 LongCat-2.0

Beijing time · UTC+8

美团 LongCat 推出旗舰模型 LongCat-2.0,采用 1.6T 参数 MoE 架构(约 48B 活跃参数),原生支持 1M 上下文窗口。定价为 Input Cache $0.015/1M tokens、Input $0.75/1M tokens、Output $2.95/1M tokens。模型专为 Agentic Coding 设计,包含三大技术:LSA 稀疏注意力实现高效 1M 扩展;Zero-Compute Experts 动态激活 33B–56B 参数/token,无算力浪费;MOPD 将专家分为 Agent / Reasoning / Interaction 三组,按任务门控路由。在 SWE-bench Pro 上取得 59.5 分,性能接近主流闭源模型。现已上线 SiliconFlow Day 0 服务。

Why selected by AIHOT美团龙猫的 LongCat-2.0 专为 agentic coding 设计的 MoE 模型,架构上三种专家分工有点意思,SWE-bench 59.5 接近闭源水平,已经能在硅基流动上直接调,做 coding agent 的可以跑跑看。

PerspectivesTechCrunch:AI(RSS)

AI就业争论变得更加混乱

Beijing time · UTC+8

截至2026年5月,AI相关裁员接近9万个,预计未来五年美国最多15%的岗位将被AI替代。但Ramp与Revelio Labs对近22,000家公司的报告发现,高AI投入企业(前三个月人均月均支出30美元)总员工数增长10.2%,入门级岗位增长12%。报告认为AI并非普遍导致岗位消失,而是在资源充裕的科技企业里成为扩张工具——降低工程、销售、客服等职能的生产成本,从而推动整体增员。但仅购买订阅而未持续投入的公司未见人头增长,可能加剧企业间的资源鸿沟。

Why selected by AIHOT报告用雇佣数据驳斥了「AI消灭就业」的简单说法,付费多的公司反而在扩招甚至增加初级岗,但样本都是快速增长的科技公司,分化隐忧仍在,值得人力决策者细看。

Models公众号:龙猫LongCat(美团)

美团发布并开源万亿参数模型 LongCat-2.0,五万卡国产算力完成全流程训练

Beijing time · UTC+8

美团正式发布并开源万亿参数大模型 LongCat-2.0,总参数 1.6T、平均激活约 48B,在五万卡国产算力集群上完成从预训练到推理的全流程。模型原生支持 1M 超长上下文,预训练数据超 30T tokens;训练月均日故障率降低 70% 以上,训练 MFU 提升 1.5 倍,稳态日吞吐超 1T tokens/day。

Why selected by AIHOT官方披露了国产五万卡集群训练万亿参数模型的稳定性与效率细节,以及多项基准成绩,对国产算力路线有参考价值。

Perspectives公众号:数字生命卡兹克

具身智能数据采集员:日薪200元起,给机器人当老师

Beijing time · UTC+8

具身智能数据采集员以日薪200-250元招兼职,无需学历经验。面试先测量身高体重以适配采集手套,并询问是否晕VR。工作分两种:遥操作采集——穿戴设备控制双臂机器人完成分拣积木、叠纸杯等动作;无机器人示教采集——徒手重复动作(如叠衣服),设备记录轨迹。全球高质量物理交互数据截至2026年初仅约50万小时,不足大语言模型训练数据的两万分之一,需大量人力从零采集。

Why selected by AIHOT具身智能的数据采集正在催生一种日结兼职,这篇文章把镜头对准了那些教会机器人叠纸杯的普通人,给我一种强烈的割裂感——最前沿的技术和最传统的用工方式在这里合体了。

Products公众号:卡尔的AI沃茨

AI News Radar 大更新:新增自媒体板块,支持订阅多平台账号

Beijing time · UTC+8

AI News Radar 迎来大更新,新增自媒体板块,支持订阅某书、某音、某站、某X等平台账号,每日按热度推荐 Top10 信息(无热门则不硬凑),同时保留时间轴视图,可在热度优先和时间优先间切换。官方来源包括 OpenAI、Anthropic、Google 等一手消息及 GitHub AI&ML 更新日志。信息流按来源、类型、信号等级分类,标注高优先级与多源认证。项目完全开源,可零 API 部署独立 AI 日报页面,支持手机移动端及暗色界面。

Why selected by AIHOT我觉得这是目前最实用的AI信息过滤工具,新版直接整合了社媒热榜和官方源,内容创作者可以拿来当选题雷达,普通人也能一键部署自己的AI日报,省去每天刷各个平台的时间。

TipsLangChain:Blog(RSS)

LangChain 发布智能体评估就绪检查清单

Beijing time · UTC+8

LangChain 发布了一份面向 AI 智能体评估的实用检查清单,涵盖错误分析、数据集构建、评分器设计、离线与在线评估以及生产就绪等环节。该清单旨在帮助开发者系统性地验证智能体在真实场景中的表现,降低部署风险。

Why selected by AIHOT如果你在做 Agent 评估,这份检查清单把评估从“随机测试”变成了结构化流程,从错误分析到生产就绪都有覆盖,可以直接对照执行。

ResearchThinking Machines Lab:News(网页)

Thinking Machines Lab 用专家标注微调 Qwen3-235B,在金融判断任务上超越前沿模型

Beijing time · UTC+8

Thinking Machines Lab 与 Bridgewater AIA Labs 发布研究,用专家投资者标注的数据微调 Qwen3-235B,在六项金融信息筛选任务上平均准确率从最佳前沿模型的 78.2% 提升至 84.7%,推理成本降低 13.8 倍。

Why selected by AIHOT原文给出了完整的训练配方和消融数据,读者可以看到专家标注加微调如何在特定任务上超过前沿模型并大幅降低成本。

ResearchPromptArmor:Threat Intelligence

PromptArmor 测试 104 万个 Skills,微软 Copilot Cowork 安全扫描混淆后漏检 99.6%

Beijing time · UTC+8

PromptArmor 从 SkillsMP、Claude Marketplaces、skills.sh、ClawHub、Composio、LobeHub 六个市场收集约 195 万条 Skills。

Why selected by AIHOT作者用约百万条真实市场 Skills 和微软自家 BIPIA 攻击样本实测其扫描器,给出了具体检出率与绕过手法,可帮助读者评估 Skill 安全审查的局限。

ResearchOpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)

OpenAI 发布 GeneBench-Pro:计算生物学研究级基准测试

Beijing time · UTC+8

OpenAI 发布 GeneBench-Pro,用于评估 AI 智能体在计算生物学中处理模糊性和做出判断性分析的能力。该基准包含 129 个问题,覆盖统计遗传学、群体遗传学等 10 个领域 21 个子领域。每个问题提供真实混乱的数据集和实验背景,要求模型探索数据、选择分析路径并迭代实验。采用合成数据构建,已知完整因果结构。82 个问题已由外部领域专家审核确认其现实性。

Why selected by AIHOTOpenAI 的新基准揭示了一个信号,GPT-5.6 在需要科学判断的模糊任务上进步神速,从不足 5% 到接近 30%,且单题成本仅几美元,这对 AI for Science 的落地想象空间影响不小。

IndustryArs Technica:AI(RSS)

韩国将投入1万亿美元扩大存储芯片生产和发展人形机器人

Beijing time · UTC+8

韩国政府与三星、SK海力士等承诺1万亿美元实施三大旗舰项目。三星和SK海力士投资5850亿美元新建芯片工厂,目标五年内将DRAM产量翻倍;SK集团、GS集团和Naver投资3570亿美元在偏远省份建设AI数据中心;物理AI被指定为国家战略产业,现代汽车投资58亿美元建设机器人工厂和AI数据中心,计划到2028年每年生产3万台Atlas人形机器人,并在10大行业实现商业化。但现代汽车工会已批准罢工谈判,要求利润分享和岗位保护。

Why selected by AIHOT韩国砸 1 万亿美元砸向内存芯片和机器人,不只是产能竞赛,更是试图锁住 AI 硬件供应链的关键位置。但工会抗议和芯片暴利税收争议也浮现,值得追踪。

ProductsX:OpenClaw (@openclaw)

OpenClaw 发布原生 iOS 与 Android 应用

Beijing time · UTC+8

OpenClaw 现已登陆 iOS 和 Android 🦞 📱 原生移动应用,终于来了 💬 智能体装进口袋 🔔 频道、任务、回复,随时处理 用你的大拇指,在任何地方运行智能体。 iOS: https://apps.apple.com/us/app/openclaw-ai-that-does-things/id6780396132 Android: https://play.google.com/store/apps/details?id=ai.openclaw.app

Why selected by AIHOTOpenClaw 终于推出原生移动应用,智能体可以随时放进口袋,对已有用户是体验上的补完,但对新用户的吸引力可能有限。

ProductsX:Tibo (@thsottiaux)

Codex推出可重用权限配置文件

Beijing time · UTC+8

高级Codex用户。我们推出了粗放沙箱模式的替代方案:可重用、可继承的权限配置文件,将操作系统强制文件读/写/拒绝规则(甚至**/*.env)绑定到每域网络和Unix套接字。外加故障关闭的管理员白名单。每任务最小权限。

Why selected by AIHOT对于重度使用Codex做自动编程的团队,这个权限系统让安全审计终于能放行了——最小权限、文件正则拒绝、网络白名单,做企业级部署的可以认真看看。

ModelsGoogle Research:Blog(网页)

Google Research 推出 TabFM:用于表格数据的零样本基础模型

Beijing time · UTC+8

Google Research 发布 TabFM,一种基于上下文学习(ICL)的零样本基础模型,专为表格数据的分类与回归任务设计。TabFM 将整个数据集(包含训练样本与待预测行)作为统一提示输入,在推理时直接从上下文中学习行列关系,无需模型训练、超参数调优或特征工程。与需大量人工调优的传统方法(如 XGBoost)不同,TabFM 通过单次前向传播即可在新表格上生成高质量预测。该模型已在 Hugging Face 和 GitHub 上开源。

Why selected by AIHOTTabFM 把表格预测变成一次前向传播,不再需调参和特征工程,数据科学家可以少熬夜了。BigQuery 集成让使用门槛降到 SQL,这是表格 ML 的零样本时刻。

ProductsGoogle Research:Blog(网页)

Google Research 将建筑屋顶反射率数据集扩展至全球 50+ 城市

Beijing time · UTC+8

Google Research 发布扩展的建筑屋顶反射率数据集,覆盖全球 50 多个城市,旨在帮助城市规划者优先部署冷屋顶方案以缓解极端高温。该数据集融合 Sentinel-2 卫星数据与 30 厘米分辨率的 Airbus Pléiades Neo 卫星图像生成,可通过新的高分辨率 Heat Resilience Earth Engine App 开放获取。相关方法论发表于《Nature Communications》。此前 2024 年的试点已覆盖 14 个城市,其数据曾指导制定冷屋顶条例与适应计划。

Why selected by AIHOT谷歌把屋顶反照率数据的精度做到30厘米,覆盖50+城市,还给了免费App,城市防暑从模糊规划变成可量化的工程,做气候韧性的人可以直接拿这个数据做方案,虽然只是特定领域应用,但AI落地真实场景的路径值得参考。

ModelsAnthropic:Newsroom(网页)

重新部署 Claude Fable 5

Beijing time · UTC+8

美国政府6月12日对Claude Fable 5和Mythos 5实施出口管制,Anthropic暂停其所有用户访问。6月30日管制解除。7月1日起Fable 5在全球平台重新上线,Pro、Max、Team及部分Enterprise计划用户在7月7日前可享每周50%额度,之后按点数计费。Mythos 5已恢复部分美国组织访问。此前Amazon研究人员发现绕过Fable 5安全措施的方法,Anthropic训练新分类器,将该技术阻挡率提升至99%以上,但可能增加良性请求误报。Anthropic正与Amazon、Microsoft、Google等合作开发行业漏洞评估框架。

Why selected by AIHOTFable 5重新上线只是表面,真正重要的是Anthropic借机提出了一套行业通用的jailbreak严重性框架,并拉上亚马逊、微软、谷歌,这可能会成为前沿模型发布的新安全标杆。

ModelsAnthropic:Newsroom(网页)

Claude Sonnet 5 发布

Beijing time · UTC+8

Claude Sonnet 5 是 Anthropic 推出的最新 Sonnet 模型,具备计划、浏览器和终端工具使用能力,可自主运行。性能接近 Opus 4.8,定价更低:即日起至 2026 年 8 月 31 日,输入 token $2/百万,输出 $10/百万,之后恢复为 $3/百万输入和 $15/百万输出。相比 Sonnet 4.6,在推理、工具使用、编程和知识工作等智能体能力上大幅提升。在 BrowseComp 和 OSWorld-Verified 评测中严格优于 Sonnet 4.6。安全评估显示不良行为率更低,幻觉和谄媚减少,但网络安全能力弱于 Opus 4.8。即日起在所有套餐及 Claude Code、Claude API 中可用。

Why selected by AIHOTClaude Sonnet 5 把代理能力从 Opus 下放到了 Sonnet,性能接近 Opus 4.8 但价格只有三分之一,这对开发者来说性价比飞跃。虽然还不是最强,但已经能让许多复杂任务从勉强可用变成可靠。

ProductsAnthropic:Newsroom(网页)

Claude Science 科研工作台正式上线

Beijing time · UTC+8

Anthropic 推出 AI 科研工作台 Claude Science,整合常用工具与计算资源,支持从文献分析到多步骤研究的全流程。提供超 60 项预配置技能与连接器,覆盖基因组学、单细胞、蛋白质组学、结构生物学、化学信息学等领域;可在macOS/Linux本地运行,或通过SSH/HPC远程使用。生成含代码和环境的可审计成果(3D蛋白质结构、基因组浏览器轨迹等),内置reviewer agent自动检查引用与计算错误。通过NVIDIA BioNeMo接入Evo 2、Boltz-2等模型,也支持连接自有模型与管道。今日以beta版面向Claude Pro、Max、Team和Enterprise用户开放。

Why selected by AIHOTAnthropic 为科学家打造了一个整合 60+ 技能、可管理计算和审计输出的 AI 工作台,让 AI 从顾问变成可复现的实验合作者。

TipsClaude:Blog(网页)

Claude Code 入门:智能体循环

Beijing time · UTC+8

Claude Code 团队将智能体循环定义为 agent 重复工作直到满足停止条件的过程,并划分出四种主要类型:turn-based 循环(用户提示触发,Claude 自行判断完成或需更多上下文)、goal-based 循环(通过 `/goal` 命令设定可验证完成标准与最大轮次)、time-based 循环(通过 `/loop` 按时间间隔重复执行,可用 `/schedule` 移至云端)、以及 proactive 循环(基于事件或计划自动运行,无人实时参与)。文章还介绍了如何编写 SKILL.md 文件将人工验证步骤编码,让 Claude 进行端到端自检,减少 turn-based 循环中的手动操作。

Why selected by AIHOTAnthropic把agentic loops从模糊概念变成四种可复制的模式,附带SKILL.md和命令示例,Claude Code用户读完就能设计更自主的编码流程。

IndustryThe Decoder:AI News(RSS)

美军用AI选目标却误炸伊朗学校,Anthropic Claude嵌入Palantir系统首日建议约1000目标

Beijing time · UTC+8

美军在打击伊朗时首次大规模使用AI选择目标(Anthropic的Claude模型嵌入Palantir的Maven Smart System,首日建议约1000个目标),但对一所学校的导弹袭击导致约120名儿童死亡。调查发现,情报分析师早在2019年就通过数字工具标记该地点已变为小学,但该工具未连接军方官方目标数据库MIDB,信息从未送达指挥官。MIDB建于1980年代,依赖手动输入,替代系统MARS多年延迟。五角大楼事后宣布推出agentic AI initiative。Project Maven创建人Jack Shanahan批评目标验证不力不可原谅。

Why selected by AIHOTAI在战场上的首次大规模实战暴露了最可怕的失败模式,不是模型错误,而是情报系统的数据断裂让一个学校被标注为军事目标,120个孩子成了代价。这对目前在推‘AI决策’的军方和公司都是一个需要直视的案子。

ResearchX:AI at Meta (@AIatMeta)

Meta发布Brain2Qwerty v2:非侵入式实时句子解码

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Meta公布Brain2Qwerty v2,这是非侵入式脑电信号解码研究的最新里程碑。基于当天发表在《Nature》的v1,v2是性能最高的端到端管道,能从原始脑信号实时解码句子。其从字符级性能提升至解码单词和语义,提高整体沟通准确性。该研究有望帮助数百万因脑损伤或疾病无法沟通的人群。

Why selected by AIHOTMeta把非侵入脑解码从字符级推到语义级,Nature论文背书,我认真觉得这比任何benchmark刷分都有意义,给失语人群的希望比聊天机器人更值得关注。