AISpot

搜尋

找到 14 筆

NVIDIA blog● 精選10/2 00:44AI 評分86

OpenAI 上線 GPT-6 Astra Ultrafast,跑在 NVIDIA Blackwell 上

GPT-6 Astra Ultrafast 已上線,執行在 NVIDIA Blackwell GPU 上,面向 OpenAI 內部以及符合條件的 ChatGPT Work 和 Codex 使用者開放,token 生成速度最高可達 Astra Standard 模式的 8 倍。開發者今天就能通過 API 呼叫,接入方式、定價與實現細節見官方 Ultrafast 指南。更快的生成可縮短 coding agent 的編輯—測試—除錯迴圈,減少工具呼叫之間的等待時間。

releasebot: ChatGPT● 精選9/29 01:00AI 評分92

ChatGPT 上線月費 500 美元的 Pro 500,獨佔 GPT-6 Astra Ultrafast

ChatGPT 推出 Pro 500,月費 500 美元,是 Pro 系列中包含用量最高的方案,並在 ChatGPT Work 與 Codex 中提供 Astra Ultrafast。Ultrafast 是 GPT-6 Astra 的更快服務層,在模型選擇器中選用,先扣套餐內額度、用完再扣積分餘額;Pro 系列中只有 Pro 500 能用,Pro 100 與 Pro 200 即便買積分也不解鎖,上線時僅可通過網頁版 ChatGPT 訂閱。

Hacker News front page10/2 21:00AI 評分42

開源工具用 GPT-6 Astra 與 Opus 5.5 生成 LDraw 樂高模型

一位開發者發布了開源樂高 AI 生成器:一套 Python 工具、指令與文件,讓 AI agent 直接生成 LDraw 語言的樂高 CAD 模型。作者從去年 12 月開始試驗用 ChatGPT 和 Claude 寫 LDraw 程式碼,最終用 GPT-6 Astra 和 Opus 5.5 跑通,並打包成 Docker 化 Web 應用,可選 OpenAI、Claude、OpenRouter 三類提供方。

量子位10/2 08:27AI 評分58

丘成桐新論文致謝 GPT 6 Astra 與 Claude Pro

丘成桐參與的最新論文在致謝中感謝 GPT 6 Astra 與 Claude Pro,稱兩者幫助探索了部分證明思路和計算。論文證明七維空間的 28 種球面(含 27 種怪球)都能配上截面曲率嚴格為正的度量,補上了 2020 年非負曲率結果到正曲率的最後一步;該問題是丘成桐 1982 年列進自己問題清單的第二位,已懸置約 70 年。論文附帶一套 SageMath 編寫的驗證程式碼,作者宣告人工驗證與論文寫作由自己負責,結論仍待數學界接受。

Latent Space● 精選10/1 07:45AI 評分84

Gemini 4 Argon 發布,輸出上限 100 萬 token,僅限安全預覽

Google DeepMind 發布 Gemini 4 Argon,首次支援最高 100 萬 token 輸出,但目前僅在 Fairwind 計劃下對政府使用者與受信任網路安全人員開放預覽,開發者、企業與消費者開放時間未定。標準價 $4/$20 每百萬輸入/輸出 token,首推五折 $2/$10,快取輸入 95% 折扣;19 項公開基準中拿下 13 項第一。100 萬輸出靠新 API 功能 Long Decode Continuation 實現,長回覆會暫停並跨呼叫續寫;

量子位● 精選10/1 16:02AI 評分80

Google 突然發布 Gemini 4 Argon,多項榜單登頂

Google 於 2026 年 10 月 1 日發布 Gemini 4 Argon,在 DeepSWE v1.1 長期軟體工程任務得 77.9%,高於 Claude Opus 5.5 的 74.2% 和 GPT-6 Astra 的 74.1%,並以 68.90% 登頂 Vals Index。定價為每百萬輸入 Token 2 美元、輸出 Token 10 美元,優惠期單題成本比 Astra 低約四成,輸出上限達百萬 Token。

OpenAI Codex changelog● 精選9/29 01:00AI 評分88

GPT-6.1 Sol 在 Codex 與 ChatGPT Work 上線

GPT-6.1 Sol 現已在 Codex 和 ChatGPT Work 中提供,官方稱其複雜工作的表現接近 Astra,但成本低於 Astra。它適合程式碼、應用和文件類可重複、長時間執行的任務,呼叫模型名為 gpt-6.1-sol。可用性取決於你的套餐、客戶端和工作區設定,具體支援情況需查閱 Models 文件來對比與選擇模型。

Latent Space● 精選10/2 01:28AI 評分67

Latent Space 播客:MIT 的 Alex Zhang 談 RLM 與 agent swarm

Latent Space 最新一期播客請到 MIT 的 Alex Zhang,聊遞迴語言模型(RLM)、AI 寫 GPU kernel 與多智慧體 swarm。據他介紹,基於 RLM 的 harness 是首個接近解出 ARC-AGI-3 的方案,早於 OpenAI 的 Astra;他還談到 OpenAI 的 1 萬 agent、1300 億輸出 token、約合 4000 萬美元的問題求解實驗。

Simon Willison9/29 17:45AI 評分40

Photo Scrubber:本地模糊人臉並清除照片後設資料

Photo Scrubber 是一個實驗性工具,能自動識別照片中的人臉並打碼,同時按名稱所述移除後設資料,處理在本地完成。作者拍下抗議者照片後不願分享陌生人可識別的面孔,於是讓 GPT-6 Astra 做了這個工具。它使用 Google 的 MediaPipe C++ 庫,通過 @mediapipe/tasks-vision 編譯成 WebAssembly,人臉檢測採用 BlazeFace 模型。

r/LocalLLaMA top of the day10/2 20:17AI 評分52

自託管 AI 並不省錢,博主稱仍會繼續本地部署

使用者 basnijholt 在 Reddit 發帖並附上部落格文章,論證自託管 AI 並不比用 API 更省錢,但他表示自己照樣會做。他提出兩點:把 200 美元的訂閱(如 Opus 5.5、Astra)與 Qwen 3.8 27B 這類本地模型直接比價並不對等;他也不會把 200 GB 的郵件、聊天記錄和位置歷史交給 API,哪怕對方承諾零資料保留。帖子發出後引發了不少爭議。