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OpenAI发布GPT-5-Codex：独立编码7小时，能动态调整资源，token消耗更少
OpenAI发布专用于编程的GPT-5-Codex，属GPT-5特殊版本，有即时协作和独立执行的‘双模’特长。它能动态调整资源，token消耗少，擅代码审查。文中还介绍其命名由来及编程智能体竞争情况。
神秘模型排名超 Gemma 4 31B：不跟 Qwen 硬刚，主打“快”和“省 token”
OpenRouter的Elephant模型Trending榜排名超Gemma 4 31B。它是100B参数隐身模型，主打‘智能效率’，在速度、token消耗、指令遵循等方面与其他100B级别模型对比各有优劣，代表极致轻量路线。
预训练Token消耗直接腰斩！上海AI Lab&上交大提出全新预训练任务，开源首个8.9B隐空间大模型NCP-ArchPreview
本文介绍上海AI Lab与上海交大团队联合提出全新预训练任务NCP，打破传统逐词预测教条，开源全球首个8.9B规模离散隐空间基座大模型，预训练Token消耗仅需一半，收敛速度提升近一倍，下游性能显著提升，公开全部训练资产供全球研究使用。
AI编程Token消耗降低神器：RTK（Rust Token Killer）实战指南
文章介绍RTK（Rust Token Killer），它能在CLI命令输出到LLM上下文前智能过滤压缩，节省60 - 90%Token。文中说明了其原理、特性、压缩策略，还给出安装配置步骤、实测数据及使用建议。
烧Token成KPI，8.5万Meta员工狂刷60万亿Token，争榜一大哥
硅谷兴起“tokenmaxxing”，将token使用量作为生产力基准和竞争指标。Meta超8.5万员工参与烧token竞赛，30天消耗超60万亿。国内阿里、腾讯也有相关动作，科技大佬推波助澜，Anthropic年化收入破300亿美元。
DeepSeek-V3.2被找出bug了：疯狂消耗token，答案还可能出错，研究人员：GRPO老问题没解决
DeepSeek-V3.2虽强且火爆，但被发现存在bug，即浪费token问题。研究者指出这源于GRPO算法的‘隐藏偏见’，虽修正了‘难度偏见’，但‘长度偏见’仍在，官方也承认token效率是挑战。
Altman拿Token换股权只够烧45天，20亿Token捐母校只值100块：Token真成“钱”了，谁更赚？
本文围绕AI Token展开，讲述OpenAI用Token换创业公司股权，00后捐20亿Token给母校，还探讨了“tokenmaxxing”现象及问题，指出AI行业经济账未算清，企业客户成本高，AI成管理层压迫工具。
1.8亿token，Clawdbot是这么吞掉的~
截止发文，开源AI Agent项目Clawdbot（已更名OpenClaw）超134k Star，其吞噬token特性引关注。文章从Code层面拆解高Token消耗根因，分析难以避免的问题，还给出控制Token账单的方法。
发 token 当工资？工程师不只拿现金和期权，开始按 token 分身价了
硅谷正用 token 吸引人才，国内也有类似趋势。AI 使用成本渐成人力成本关键，token 对应算力争夺，其价格上涨，大厂还想将 token 变成新价值单位，引发质疑。
大模型 Token 究竟是啥：图解大模型Token
文章详细解释大模型Token概念，指出分词器会把文字切成Token，不同分词器切分结果不同。还介绍分词器的分词方法，通过统计文字出现频率打包成Token并编号，不同模型切分结果有差异。