新模型发布,为啥总要画鹈鹕?
文章讲述了“生成骑自行车的鹈鹕SVG”这一AI测试题的来龙去脉。该题源自英国程序员Simon Willison,因同时考验模型的空间几何理解与代码生成能力而成为测试大模型的经典题目。随着模型进步,该测试已趋于饱和,连小体量开源模型Qwen3.6都能击败Claude Opus 4.7,引发其是否沦为“应试科目”的讨论。作者分析了鹈鹕测试依然流行的原因:直观易懂、已成为开发者社区的“开机仪式”,透过这只越来越像样的鹈鹕,能直观感受AI时代的快速发展。
文章讲述了“生成骑自行车的鹈鹕SVG”这一AI测试题的来龙去脉。该题源自英国程序员Simon Willison,因同时考验模型的空间几何理解与代码生成能力而成为测试大模型的经典题目。随着模型进步,该测试已趋于饱和,连小体量开源模型Qwen3.6都能击败Claude Opus 4.7,引发其是否沦为“应试科目”的讨论。作者分析了鹈鹕测试依然流行的原因:直观易懂、已成为开发者社区的“开机仪式”,透过这只越来越像样的鹈鹕,能直观感受AI时代的快速发展。
以鹈鹕测试为线索串联LLM评测失效的文化现象,叙事流畅、洞察独到且时效性强,但缺乏可直接落地的技术细节。
作者用同样的 12 道题横向实测 Gemini 4 Argon、Claude Opus 5.5 与 GPT-6.1 Sol。Argon 在 Gemini 网页 App 中闭卷盲打,另两家则通过 Claude Code 与 Codex 命令行 Agent 拥有自测调试的工作流。结果 Argon 对 Opus 0 胜 5 平 7 负,对 GPT 2 胜 4 平 6 负。失分分两类:铁路、咖啡店、四季三题毁于作用域未定义、少打空格、404 地址等小错,补一两行即可运行,根源在 App 环境无法自测;而机械蝴蝶连杆伸缩、折纸裂开、书封视觉误读、西瓜过曝等属于硬伤。Argon 在视觉题与原创游戏上表现出色,Pro 额度也较充裕。
Anthropic发布Claude Opus 5.5,比Opus 5便宜40%、速度快30%,跑分全面超越Fable 5.1,并推出订阅用户一次性的额度reset功能。一个半小时后,OpenAI发布GPT-6 Sol和Luna,大幅降价,Luna价格杀入DeepSeek区间。作者实测对比了Opus 5.5、Opus 5和Fable 5.1在鹈鹕骑单车SVG、Blender建模宋代斗拱、机械蝴蝶等任务上的表现,发现Opus 5.5综合成本省29%-55%,agent能力强,但max档反而不如medium档。文章详细分析了各模型跑分、价格策略和Claude Code更新要点。
文章认为入门AI硬件开发的最佳方式是在AI生成的交互式在线实验室中学习,而非先购买开发板。这种实验室由大模型生成的交互式UI、硬件行为模拟和渐进式教程流组成。文章介绍了Learn Arduino、Claude 3D设备拆解和ESP Labs三个项目:分别提供3D电路学习、可拆装的设备模型和完整的ESP32开发板教学平台。大模型在结构建模、原理动画、状态逻辑和固件映射方面能力已足够强,大幅降低了开发成本。文章同时指出其边界:模拟不等于真实芯片仿真,AI生成内容需专业人员把关,并给出了学习路线和维护者建议。
文章介绍了 Anthropic 发布的 Claude Opus 5.5 模型,其性能达到 Fable 5.1 水平但运行成本低 40%,尤其在长时间自主任务中表现突出。作者指出动效设计、Harness 工程和循环工程三者实为一个完整技术栈,并以五部分结构展开讲解:模型本身的基准数据与定价、如何用它做纯代码驱动的动效/动画创作、让输出可靠化的 Harness 工程、让 Agent 持续自主工作的循环机制,以及如何用单个模型串联整个工作流。文章强调缓存读取降价 60% 使长循环成本可控,并列举了大规模代码迁移、翻译 HAProxy 等实际案例。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,基于 K3 做 post-training 升级,2.8T 总参数、104B 激活(MoE)、1M 上下文、多模态。Terminal-Bench 4.0 得分 65.7,超越 GPT-6 Astra(58.2),仅落后 Claude Opus 5.5(66.4)0.7 分,是开源模型离闭源最强最接近的一次。API 价格输入 $2/输出 $10,比上一代降价三分之一,权重将于 11 月 4 日开源。文章拆解了 14 项评测表现,指出其在编码、Agent、金融分析领域表现出色,但科学计算类任务偏科严重(38.1 vs 68.1),并给出小白使用入口与避坑清单。
月之暗面发布旗舰模型Kimi K3.1 Pro,参数规模2.8T(MoE,104B激活),支持100万Token上下文,继续开源。API价格较K3砍半,仅为GPT-6 Astra的五分之一。跑分仅次于Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra,Terminal-Bench 4.0达65.7%,OfficeQA Pro v2获SOTA,幻觉率从23.4%降至8.3%。作者重点测试了视觉方向:3D建模能力已可与GPT-6 Astra正面竞争,包括网页3D果冻、高精度机械键盘、根据户型图与装修图生成Three.js第一视角漫游网站、结合平面图与手持视频还原办公室3D模型。视频动效方面提升巨大,可一轮直出动效作品集、宣传片及科普视频,虽距Opus 5.5仍有差距,但已属国产模型巅峰水平。
作者使用模思智能开源的 5B 参数图像生成模型 MOSS-Image,为 Claude 和 DeepSeek 设计拟人化角色形象。文章分享了角色设计思路:Claude 采用橙棕奶油配色体现温暖复古气质,DeepSeek 延伸蓝色海洋主题。作者重点介绍了 MOSS-Image 的优势:生成速度快于 Stable Diffusion 和 ComfyUI,支持准确的中英文文字渲染、JSON Layout 布局控制、最长 4K tokens 提示词,并提供 Prompt Enhance 提示词增强功能。模型基于国产 PPU 算力平台训练,已开放 Base 和 SFT 版本权重,支持动漫、写实等多种风格,目前可免费体验。
个人开发者用十天时间(代码大部分由 AI 编写)打造了推理引擎 Strata,能让 12GB 显存的普通电脑运行 1250 亿参数的 Qwen 3.8 Flash Next 模型。文章剖析其六倍速度宣传实为不同量化版本对比,同版本实际是两到四倍;真正亮点是 prompt 读取速度达每秒 1500 token。核心技术是围绕 MoE 架构的专家缓存,命中率约 72%,代价是输出可能偏离原模型结果。文章还对比了买内存自建与云端 API 的成本账,并预判通用引擎 llama.cpp 将在几个月内补齐缓存能力。
作者公开了使用 Claude Opus 5.5 制作 AI 资讯类视频的完整工作流程:包括从 X 和 Hacker News 选题、准备 Agent 所需工具(Gemini API 写脚本与 TTS 配音、Suno 背景音乐等)、编写初始提示词模版、让 Gemini 写脚本并由 Claude Code 派子 agent 进行对抗式审查,以及反复迭代修改脚本与视频。作者还开源了包含 18 套风格的 creator-style-kit 风格 skill,并指出选题是内容成败的关键,常见问题是画面信息密度过高和配音契合度问题。
作者分享了使用英伟达RTX Spark笔记本(华硕ProArt创16,128G统一内存+1T,售价37999元)一周的深度体验。该设备结合了大内存与CUDA生态,解决了本地跑大模型要么选Mac要么受显卡显存限制的痛点。作者演示了通过WorkBuddy部署各类本地模型,包括Qwen3.8-27B大语言模型、图像生成、视频生成、OCR、ASR、TTS等,并打包成一个专家应用方便开箱即用。文章还讨论了AI全天候工作带来的成本问题,认为本地算力是实现Token自由、摆脱API费用束缚的关键方案。