我花了266美元和四个AI模型，终于拥有了自己的平板电脑

作者开源了Leader.skill，用于将模糊需求转化为Agent可独立执行数小时以上的清晰目标任务书。该Skill基于"目标七问"方法论，强调指挥官意图与Harness（排除项）比Goal本身更重要。作者推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。

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我现在几乎不用 Claude Opus 5 了。 它说话不像正常人（尤其是中文）。太啰嗦，很少说到点子上。GPT-5.6 Sol 更好。 与此同时，GLM-5.3、GLM-5.3-Flash 和 Kimi K3 等开源模型相当不错，而且性价比高。 已经没有默认赢家了。

《华尔街日报》报道称，中国 AI 模型与美国头部模型的差距已缩小至数月，背后是清华等高校长期形成的人才网络、开源技术、人才回流及更高算力效率共同推动。智谱 AI 唐杰、月之暗面杨植麟、DeepSeek 梁文锋等研究者构成重要力量。报道还指出，DeepSeek 通过 MLA 与 MoE 技术降低算力需求，但高端芯片数量仅为 OpenAI、谷歌同行的五分之一。

我越是使用前沿模型，就越不相信存在一个模型能统治一切。 - Opus 5：最擅长用生成的 HTML 教我东西，但冗长且潦草。 - GPT-5.6 Sol：后端很强，前端较弱。 - Kimi K3 / GLM-5.2：日常编码中 90% 的场景便宜又高效，但在写内核这类 AI 研究任务上较弱。 每个实验室都在为 AGI 而训练。但今天的 LLM 仍然是专才。

Arena 平台发布第 34 周 AI 大模型盲测排名，智谱新发布的 glm-5.3-max 首次入榜即位列综合榜第 13 名（ELO 1487 分），月之暗面 kimi-k3-max 升至第 10 名，首次进入前十。代码榜中 glm-5.3-max 同样首秀即杀入前十（第 10 名，ELO 1531 分）。综合榜头部由 claude-fable-5 以 1508 分蝉联第一。

GLM-5.2（MIT开源，753B参数，约40B活跃）在AA Intelligence Index上仅比GPT-5.5低4分、比Claude Fable 5低9分，但其幻觉率仅28%，远低于GPT-5.5的86%和DeepSeek V4 Pro（1.6T参数，49B活跃）的94%。后者在AA-Omniscience基准上仅6%的问题会承认不知道。实际代码测试中，GLM-5.2用12秒和800个推理token识别出技术悖论，而DeepSeek V4 Pro耗费3分26秒和近…

GLM-5.3-Flash 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 57，远超同类模型中位数 18，支持文本和图像输入、文本输出，上下文窗口达 400k tokens。

在 Featherbench 排行榜的 17 个模型中，GLM-5.3 以 100% 的成绩领先，另有 8 个模型并列 96%。该开放权重模型击败了 Anthropic/OpenAI 的模型，且成本仅为后者的五分之一。排行榜上检查器错误还翻转了安全排名。