Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,官方称其为迄今最便宜、最快、能力最强的小模型,平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%,定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平。
推荐理由:汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据,可据此判断小模型在智能体工作流中的成本位置。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,官方称其为迄今最便宜、最快、能力最强的小模型,平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%,定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平。
推荐理由:汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据,可据此判断小模型在智能体工作流中的成本位置。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,用蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型,在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍,在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用,并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP,同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。