Mercor:美国 90% 工作时长花在 AI 基准几乎未覆盖的任务上
Mercor 发布「基准地图」,把现有 AI 基准映射到 O*NET 的 923 种职业。结果显示只有 208 种职业有至少 5 条基准题目覆盖的任务,22 个职业大类中有 6 个完全没有;据此估计美国 90% 的工作时长花在几乎没有基准覆盖的任务上,覆盖也明显偏向规模最大的劳动力市场。
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新模型与版本更新、Hugging Face 热门开源模型、榜单与 API 变化
Mercor 发布「基准地图」,把现有 AI 基准映射到 O*NET 的 923 种职业。结果显示只有 208 种职业有至少 5 条基准题目覆盖的任务,22 个职业大类中有 6 个完全没有;据此估计美国 90% 的工作时长花在几乎没有基准覆盖的任务上,覆盖也明显偏向规模最大的劳动力市场。
black-forest-labs/flux-3-image-klein-comfy
Black Forest Labs 在 Hugging Face 上发布 flux-3-image-klein-comfy,是 FLUX.3 image klein 面向 ComfyUI 的单文件版本,用于图像生成与图像编辑(image-to-image)。采用 flux-kommunity-license 许可,需申请访问。
开源项目 PS5LM 让越狱的 PS5 用 llama.cpp 的 Vulkan 后端在主机 GPU 上运行 GGUF 模型,可用约 11.4GB 共享内存,并对局域网提供 OpenAI 和 Anthropic 兼容 API(Claude Code 可直接接入),还支持决策模型和图像输入。需固件 7.00 至 13.60 的已越狱 PS5。
StarSkirmish Bench 让各家旗舰模型用 1 小时编写《星际争霸:母巢之战》神族 C++ 机器人并对战。v0.2 中 GPT-6 Astra 得分最高,GPT-6.1 Sol 第二且成本约为其十分之一;Gemini 4 Argon、Claude Opus 5.5 和 Claude Fable 5.1 得分在 37 至 39 之间。面对顶级人类编写的机器人,最佳模型胜率仅 7%。
据 TechCrunch 报道,种子轮融资 5500 万美元的 Elorian 发布首个模型 Glimpse(研究预览)。它可在推理中裁剪图像区域、抽取视频帧或运行代码测量。定价为每百万输入 token 0.60 美元、输出 3 美元。Elorian 自测称其在科学图表推理和短视频描述上超过 GPT-6 Astra。
据 TechCrunch 报道,Vercel AI Gateway 数据显示,TypeSafe AI 的决策模型 Jev 上线两周内就被 35% 的付费团队使用,覆盖面接近第二名 Sonnet 5.5 的两倍。报告还显示,开源模型占网关处理 token 的 70% 以上、总花费的近 25%。
vllm-sr/d3
vLLM Semantic Router 发布 Decision 3.0 的 27B 多模态基础决策模型 d3(基于 Qwen3.8-27B,Apache-2.0)。它对文本、图像或视频输入直接回答选择、是否和打分类问题并给出每个选项的概率,不生成文本;官方称在 Jev Decision Index 0.3.2 文本榜得分 66.3 排名第一,比 Decision 2.0 高 10.4。
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个模型 Beam:501B 参数的 MoE(每 token 激活 23B),纯文本输入,上下文 1M token,Apache 2.0 许可,主打编程和智能体场景。首日支持 transformers、vLLM 和 SGLang,并附带 Rust 编写的开源 harness 以及 SFT、RL 配方。
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