传闻Anthropic将完成半条命3

Sam Altman 发文回应与 Anthropic 一方围绕 Euler/Navier-Stokes 证明发布的争议，称对方只有 Euler 结果、双方协调失败，并称对方以抄袭指控相威胁。

Anthropic 团队文章指出，优化 prompt cache 命中率、清除升级到前沿 Claude 模型后的提示词反模式、校准 effort 三个手段可在不牺牲性能的情况下降低成本。

GPT-6 Astra正式向所有订阅用户推送，作者实测后认为其综合能力追平Claude Fable 5，且额度100%可用。相比GPT-5.6 Sol，速度明显提升，大型系统审查从数小时缩短到约10分钟，代码扫描找出大量此前未发现的性能问题并2小时完成修复；前端3D生成和审美大幅强化，写作在白描和用词上更好但仍缺中文留白感。

GPT-6 Astra 的基准结论相互矛盾：Epoch AI 以 169 分将其排在 267 个模型之首，Artificial Analysis 给出 61 分，仅与前代 Sol 持平、落后 Claude Fable 5.1 的 66 分。

作者让 Claude Fable 5 在 Claude Code 中分三步移植其 1993 年 Amiga 游戏：34，000 行 C++ 一个晚上迁入 Godot 4，72，758 行无注释 68000 汇编先用 vasm 重建出与发售版字节一致的二进制再移植，并把 1993 原作作为第二启动项嵌入新游戏。

Artificial Analysis 发布 GPT-6 Astra 评测，其 Coding Agent Index 得分 67，约等于 Claude Opus 5 和 Fable 5，且成本不到 Fable 5 的一半；token 效率比 GPT-5.6 Sol （max） 高约 70%。

Artificial Analysis 编码智能体指数显示，Meta Muse Spark 1.3 （max） 在 Muse Code 下得 68 分，仅次于 Claude Code + Opus 5 （xhigh） 的 68 分。

Artificial Analysis 评测 Claude Fable 5.1，其在 max effort 下得 66 分登顶 Artificial Analysis Intelligence Index。

Anthropic 发布构建电商智能体的指南，总结架构、延迟与成本优化、生产运维三部分实践，涉及购物和商家两类智能体，企业客户部署后出现购物车变大和卖家运营效率提升。核心建议包括用单个智能体加技能而非子智能体、将 UI 组件做成工具、用提示词缓存实现 90-99% 命中率、在 harness 中强制安全规则，并开源参考实现 anthropics/commerce-agents。

Tom Tunguz 撰文分析前沿 AI 市场正在分化为封闭阵营，访问权而非价格成为新的稀缺资源。文中列举 Salesforce 将 Claude 设为 CRM 与 Slack 默认模型并推出 Claudeforce 合作。