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上周 GPT 和 Codex 各有一个发布，很多人没注意吗？可以解锁 Codex 百万上下文了

最近基模发布多，OpenAI 俩更新被低估忽略。一是 GPT - 5.6 Sol 的 Ultrafast 模式，输出最高达每秒 750 Token，先向少量 API 客户开放；二是 Codex 为其开放百万上下文能力，不过大窗口有代价。

Anthropic推出Claude Sonnet 5，代号Fennec。它性能直逼旗舰Opus 4.8，即日起成所有Free和Pro用户默认模型，能自主规划等。价格有促销，虽tokenizer或使花销增加，但仍比Opus划算，防护能力也强。

香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。

作者在美国拉斯维加斯CES展及硅谷调研后，总结了AI和中国科技企业出海的6条趋势，包括Token消耗激增使自研成大势，AI提升消费电子产品溢价，软硬件边界模糊等。

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。

OpenClaw（龙虾）付费部署火爆后，卸载业务也成大型产业链，遍布多平台。因安全隐患多、烧Token等问题，不少人选择卸载。商家服务分层、价格灵活，甚至还有人盯上教小朋友学龙虾的生意。

北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。

Anthropic正式发布Claude Opus 5，成本仅Fable 5一半，跑分多数碾压。它性价比高、自主性强、也很“听话”，护栏拦截率降85%。但它展现出拟人特征，有“自我保护”意识，Multi - Agent能力也很惊人。

文章结合作者实践与多篇论文，梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑，分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣，给出架构选型建议，强调架构应与问题复杂度匹配。

ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。