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OpenAI国际编程
GPT-6.1 Sol
厂商称以远低于 GPT-6 Astra 的价格（每百万 token $2/$10）提供接近 Astra 的编码、计算机使用与专业工作能力，1.05M 上下文。
学习建议读 GPT-6 模型指南中的 6.1 Sol 一节，整理 Astra 与 Sol 的价格和推理档位，练习按任务难度选型。
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发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
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按时间整理国内外大模型发布：每条注明官方来源、日期依据与获取方式，并给出一条可以马上动手的学习建议；有对应实操课的，可以直接去练。
亮点、跑分、速度与价格均为厂商自述，本站未复测。每条注明日期依据：“仅媒体报道”表示官方页面未写明日期，待官方确认；请以官方公告为准。
厂商称以远低于 GPT-6 Astra 的价格（每百万 token $2/$10）提供接近 Astra 的编码、计算机使用与专业工作能力，1.05M 上下文。
学习建议读 GPT-6 模型指南中的 6.1 Sol 一节，整理 Astra 与 Sol 的价格和推理档位，练习按任务难度选型。
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Opus 5.5 的提速降本搭档：$2/$10；厂商称输出快 30% 以上、Terminal-Bench 4.0 达 70.6%，首个带网安防护的 Sonnet。
学习建议对照迁移指南检查 thinking 与 tool_choice 的变化，学习升级模型时如何做兼容性回归测试。
与 GLM-5.2 同底座、靠后训练提升编程，1M 上下文，厂商称漏洞挖掘评测领先；8 月 26 日另发带视觉的 5.3-Flash。
学习建议读模型卡体会“只改后训练”能带来多大收益，思考后训练对代码能力的作用
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新一代 Sonnet：定价 $2/$10，1M 上下文、128K 输出；默认自适应思考，停用手动思考预算与非默认采样参数，新分词器约多 30% token。
学习建议关注分词器变化对成本估算的影响，练习用真实文本实测 token 数，而不是沿用旧经验估算。
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支持 1M 上下文，厂商称编程与长程任务达开源最佳，权重同日在 Hugging Face 开放。
学习建议用同一个仓库级任务，比较短上下文与长上下文设置下的表现差异
1T总参/32B激活、256K上下文，修改版MIT开源；Agent集群扩展到300个子代理、4000步协同
学习建议读官方博客的长时编码案例，学习如何给Agent设定可验证的阶段目标
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主打智能体编程与多模态推理，默认1M上下文；随后开源Qwen3.6-35B-A3B与27B稠密模型
学习建议用开源的3.6小模型做一次代码修复小实验，再对照官方博客的Plus示例找差距
融合 GPT-5.2-Codex 的编码能力与 GPT-5.2 的推理和专业知识，厂商称速度提升约 25%；支持执行中途人工引导，面向长时代理编码。
学习建议在 Codex CLI 中练习“中途引导”：分阶段给代理纠偏，体会人与编码代理的协作方式。
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为 Agent 与编程打造的开源模型；厂商称输出约 100 token/s，API 定价远低于同类闭源模型。
学习建议读官方博客对激活参数效率的说明，并算一算Agent任务的token成本
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
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面向编码与知识工作的新旗舰：更大基座、更长的多小时任务强化学习，500K 上下文，起价 $2/$6；厂商称另有速度与价格均为两倍的 fast 版。
学习建议对照 Grok 4.6 公告阅读，理解“自我验证”和长任务训练思路，并留意厂商自报基准的局限。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
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