决策 AI 模型解读：TypeSafe Jev 对比 Fastino GLiDE、GLiNER2.5-Decide 与开源竞争者

LlamaIndex 发布 legal-kb，一个基于 Index v2（LlamaParse Platform）的法律文档知识库参考应用。采用 Retrieval Harness 模式，赋予 Agent 四个文件系统风格工具：retrieve（混合语义检索，支持 rerank 和引用）、findFiles（精确/模糊文件名搜索）、readFile（带偏移量的原始内容读取）和 grepFile（正则匹配并返回字符位置）。Agent 需先调用 findFiles 确定文件清单…

该教程分析了 Anthropic 的 1，440 个 AI 设计蛋白结合物数据集，对 10 个主流结构预测器进行基准测试。研究发现靶标身份、表达滴度和共识评分会影响实验成功率，并提供了蛋白质设计工作流中严格交叉验证的最佳实践。

Baseten 工程师参考 MetaInfer 论文，让 Claude Code（Fable 5）为 Qwen-3.6-35B-A3B（NVFP4，单张 B200）自动构建推理引擎 VibeQwen，单流解码比 vLLM 0.25.1 快 90%，首 token 从 28ms 降至 12ms，并发 32 时吞吐高 71%。

VC Tomer Tunguz 分析认为 2026 年 AI 竞争重心从技术创新转向商业模式创新。Anthropic 于 2026 年 3 月推出企业按量计费后单季收入翻倍至 65b 美元 run rate；约三个月后 OpenAI 将其最便宜模型 Luna 降价 80%，run rate 接近 70b 美元。

Anthropic 在 claude-api skill 中新增 /claude-api build-eval 和 /claude-api hillclimb 两个命令，前者在代码库内通过访谈式流程构建评测集并验证 grader，后者以一次一改动、train/test 分离并检测过拟合的方式迭代优化应用。

Opus 5.5 每输入和输出 token 比 Opus 5 便宜 20%，缓存读取便宜 60%。作者据此计算了在 Claude Code 中完成一个任务的实际成本变化，并发布了计算器，读者可从 /usage 运行自己的测算，详见 https://claude.dev/blog/what-a-task-costs-on-opus-5-5/。

Anthropic 工程师 Addy Osmani 拆解 Opus 5.5 在 Claude Code 中完成任务的成本构成：turns、缓存读取、输出 token 和模型选择四个因素决定账单。Opus 5.5 输入输出价格比 Opus 5 降 20%，缓存读取降 60%，官方估算典型任务整体运行成本低 40%；文中还给出 effort 分级、缓存命中率维护、/usage 自查等省钱做法。

Claude 团队宣布在两周内将 claude.ai 速度提升 3 倍。文章介绍他们如何用 Claude 来测量、调试和改进性能，并附上了相关提示词和方法，详见 https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/。

Artificial Analysis 称本周 MiMo-V2.6-Pro、Claude Opus 5.5、GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 的发布在 Intelligence Index 与每任务成本 Pareto 前沿上新增十一个点位，其中 GPT-6 Luna 贡献五个，Claude Opus 5.5 贡献四个。

Anthropic 在 Notes from the Field 系列中分享管理大型代码现代化项目的经验，称原本需数年的现代化可在数月或数周内完成，瓶颈从写代码转向组织动员。