Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 系列约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，同日还下调了 Sonnet 5.5 与订阅方案价格。
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汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据，便于判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
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Latent Space 精选AI 评分80
Simon WillisonAI 评分75 OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 模型
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，官方称其结合细致的视觉推理与精确的电脑操作，写作更清晰自然，相比 GPT-5.6 Terra 有明显提升，适用于起草提案、解读技术图纸、填写表单和编辑视频等工作任务。
OpenAI 的 Ted Sanders 在 Hacker News 评论中表示，Terra 在技术沟通上可能优于 Astra 和 Sol，视觉与电脑操作能力相近但速度快得多，其他多数方面略弱。定价为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元，约为 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 的一半，约为 GPT-6 Luna 的 10 倍。
The DecoderAI 评分74 OpenAI 称 GPT-6 在 COBOL、Fortran 等遗留编程语言上表现大幅提升
OpenAI 表示其最新模型针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练代码稀缺的“低资源”语言做了改进，并构建了两个评测来衡量进展。
MultiLangBench 要求模型从零构建兼容 SQLite 的数据库引擎，在 20 种语言上，GPT-6 Astra 在最高推理强度下平均测试通过率为 87.4%，GPT-5.6 Terra 约为 38%；GPT-6 Luna 为 40.3%，略高于 GPT-5.6 Terra 的 37.9%，但成本低得多。
AWS Machine Learning BlogAI 评分22 加拿大区域可通过 Amazon Bedrock 跨区域推理访问 OpenAI GPT-6.1、GPT-6 与 GPT-5.6
加拿大区域的 Amazon Bedrock 用户现可通过跨区域推理（CRIS）访问 OpenAI GPT-6.1 Sol、GPT-6（Astra、Sol、Luna）和 GPT-5.6（Sol、Terra、Luna），源区域为 Canada (Central) 与 Canada West (Calgary)，推理在北美境内处理。这些模型支持文本与图像输入、100 万 token 上下文窗口、推理模式和工具调用，并支持提示词缓存，可通过 OpenAI Responses API、Chat Completions API 和 Amazon Bedrock Converse API 调用。
AWS Machine Learning BlogAI 评分38 在 Amazon Bedrock 上通过全球跨区域推理访问 OpenAI GPT-6 模型（泰国、马来西亚、新加坡、印尼、台湾）
Amazon Bedrock 面向泰国、马来西亚、新加坡、印尼和台湾五个 AWS 区域，通过全球跨区域推理提供 OpenAI GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 和 GPT-6 Astra。
AWS Machine Learning BlogAI 评分22 Amazon Bedrock、AgentCore 与 Strands 9 月更新盘点：GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5、Kimi K3 等上线
Amazon Bedrock 9 月新增 OpenAI 的 GPT-6 Astra、Sol、Luna 系列模型，其中 GPT-6 Astra 支持最高 100 万输入 token，Ultrafast 版本推理速度最高提升 6 倍、达 300 tokens/秒。
The Decoder同新闻AI 评分88 OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 价格减半且多项基准提升
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 输入 token 每百万 $1、输出 $5，均为 GPT-5.6 Terra 的一半，缓存输入降至每百万 $0.05。
该模型已向 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放，可在 ChatGPT Work、Codex 和 API 中使用。Artificial Analysis 称其在最高推理强度下 Intelligence Index 比 GPT-5.6 Terra 高 6 分，单任务成本 $0.40 对 $1.40；在 Terminal-Bench 4.0 上最高推理强度解决 50.3% 任务，前代为 21.5%。
同一新闻，精选展示《OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra》
Simon WillisonAI 评分26 ttok 1.0 发布：默认 tokenizer 从 GPT-4 切换至 GPT-5/GPT-6
Simon Willison 发布 ttok 1.0，将默认 tokenizer 从 GPT-4 切换为 GPT-5/GPT-6。
The DecoderAI 评分38 OpenAI 的 Ted Sanders 分享挑选合适 GPT 模型的经验法则
OpenAI 的 Ted Sanders 对 GPT-6.1 Terra 做了分类，并解释了公司如何为语言模型命名。
他表示模型性能是多维的，擅长数学的模型未必擅长讲笑话，但多数性能差距归结为一个变量：模型规模。由于模型规模、推理投入和多智能体系统是不同维度，把三者合并成单一“IQ 分数”会掩盖细节；较新的小模型也能靠更好的训练数据或架构改进超越旧的大模型。Sanders 称 GPT-6.1 Terra 在技术沟通上可能优于规模更大的 Astra，在图像处理和计算机使用上大致相当且价格低得多，但多数其他领域落后。他的选择建议是：只看质量选 Astra，对价格略敏感选 Sol，非常在意价格则选 Terra 或 Luna。
TechCrunch · AIAI 评分60 Elorian 发布首个模型 Glimpse，可在推理中裁剪图像和抽取视频帧
Elorian 发布首个模型 Glimpse，以研究预览形式提供 API 访问，聊天界面需排队等候。
该模型在推理过程中可裁剪图像区域、从视频中抽取特定帧，或运行代码测量和比较所看内容，Elorian 将这一机制称为视觉草稿空间。Glimpse 由小团队在数百块 GPU 上训练，规模远小于其对标的 frontier 系统，定价为输入每百万 token 0.60 美元、输出每百万 token 3 美元。据 Elorian 的评测，Glimpse 在科学图表推理和短视频描述任务上超过 GPT-6 Astra，其他视觉推理任务表现相当。初期目标客户为机器人公司、科研实验室和媒体创意公司，明年计划打造在各项视觉推理测试中领先的模型。
The DecoderAI 评分58 Vals 研究：中国 AI 模型政治倾向复杂，并非政府传声筒
Vals.ai 的一项研究用 −1 到 +1 的量表衡量多个模型对中国政府立场的贴合度，发现中国模型的亲政府倾向整体低于预期，且模型之间差异明显。
研究显示提示词语言影响显著，多数模型用简体中文回答时比用英文、俄文或西班牙文更亲政府，中美模型都有此现象，中国模型更明显。多数中国模型很少拒答敏感问题，而是直接采用官方立场，例如 Kimi K3 将新疆相关设施称为职业培训中心。回答格式改为是或否、把模型放进编码智能体框架或提供网页搜索权限时，亲政府得分都会下降，即使模型并未实际调用工具。研究还发现，在旅行应用国家代码翻译任务中，Qwen3.8 Max 将台湾译为 Taiwan, China。
Simon WillisonAI 评分62 Simon Willison：2026 年 10 月是 vibe coding 游戏开发的拐点
Simon Willison 认为 2026 年 10 月是 vibe coding 游戏开发的拐点，Claude Opus 5.5 在 3D 建模、音乐生成和游戏设计上有明显进步，他让模型把游戏改得更有趣，结果确实奏效。
他近几周完全不看代码，做出四款自己真正爱玩的 HTML/JavaScript 浏览器游戏：单次提示生成的找不同小游戏 Tree Appreciator、带剧情和关卡编辑器的奇幻 RPG Emberwick、已以 Apache 2.0 开源的即时战略游戏 Battle Drones，以及仍在迭代的种南瓜模拟器 Quarter Sun Cove，每个项目投入不超过四小时。
TechCrunch · AIAI 评分62 Vercel 数据：Jev 成为其采用最快的 AI 模型
Vercel 周四公布的数据显示，Typesafe AI 的决策模型 Jev 上线两周内被 35% 的付费团队使用，覆盖率为第二热门模型 Sonnet 5.5 的近两倍，成为 Vercel 平台上首两周采用最快的模型。
Jev 于 9 月 15 日限量发布，定位为在少量预设输出间做选择的轻量工具，输出受限使其比 Sonnet 等方案更便宜、更快，适合快速分类大量数据。该数据来自 Vercel 的 AI gateway，这一统一 API 服务类似 OpenRouter，但可能低估 OpenAI、Anthropic 等自建 API 的实验室用量。