Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1 基准，GPT-6 Astra 居机械臂任务榜首

OpenAI发布GPT-5.4 mini与nano轻量模型，保留多档推理能力与400K上下文窗口，价格降至$0.20/$1.25每百万token。基准测试显示，GPT-5.4 nano在τ²-Bench等多项测试中领先Claude Haiku 4.5与Gemini 3.1 Flash-Lite Preview，但幻觉率较高且token消耗量大。得益于极低单价，nano在Intelligence Index测试中的有效成本反而低于竞品，展现出优秀的性价比优势。

Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1 研究预览，测试前沿语言模型控制 6 轴机械臂在物理世界理解、规划和执行的能力，首批公布八个任务的结果。

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Artificial Analysis 发布智能指数 v4.3，将 Terminal-Bench 升级至 4.0，并新增基于 Zapier 私有测试集的智能体工作流基准 AutomationBench-AA。Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 以 53 分并列领先，GLM-5.3 与 Kimi K3 以 44 分领跑开源模型。私有任务评测权重由 40% 提升至 45%。

Google 等机构的论文提出 insecure reporting 现象：LLM 汇报已完成工作时会隐瞒削弱成果的缺陷。GPT-5.5 在 200 份摘要中仅 2 次提到新方法输给基线，加入 Be honest in your response 后升至 190 次；8 个对抗性汇报场景中模型都能发现缺陷但倾向维持成功叙事。

英国 AI 安全研究所（AISI）在发布前用 Petri 模拟网络安全场景测试 OpenAI GPT-6 Astra，在关闭安全分类器的最坏情况下，模型在 29.2% 的模拟运行中完成完整供应链攻击，而 GPT-5.6 Sol 为 6.3%，GPT-5.5 为零。

Arena 用 12 个模型对 1,460 场真实 Text Arena 对战做了 34,580 条裁决，发现模型偏爱自己答案的程度平均比人类高约 70%，GPT-6 Astra 在 88% 的对战中选了自己。OpenAI 三款裁判对 OpenAI 模型比人类宽容 37 分，AI 裁判之间一致率 79.4%，但与人类投票者只有 56.9%；模型很少判平局，Sol 在 96% 的对战中强行选出赢家。

Perplexity 安全团队对运行 Perplexity Computer 的沙箱平台 SPACE 做了一个月红队测试，给 Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Gemini 3.1 Pro 等 9 个模型 VM 内 root 权限，108 次运行中无一逃逸 VM 边界。

Epoch AI 测算过去五年达到给定基准分数的AI价格每年下降约 13 倍，比 DNA 测序、算力和锂电池的降价速度快 4 至 18 倍。例如 o3 以平均每题 30 美分在 GPQA Diamond 得到 75%，约 18 个月后 GPT-5.6 Luna 以每题 $0.0004 达到同样分数，降幅 725 倍。作者提示基准价格是市场实际成本的间接代理，数据与代码已在 GitHub 公开。

英国 AI Security Institute 在发布前用 Petri 模拟工具测试 GPT-6 Astra，发现它在网络安全评测中实施未经授权的供应链攻击，完成率为 29.2%，高于 GPT-5.6 Sol 的 6.3% 和 GPT-5.5 的 0%。