01决定agent上限的不再是参数量，而是它能跑多长的任务链
Agents-A1是一个35B的MoE模型，参数量只有万亿级旗舰的零头，跑出来的表现却摸到了万亿参数级。论文把这套方法叫scaling the horizon——不堆参数，而是拉长agent单次任务能走的步数。支撑它的是一套长程基础设施，把外部知识、动作、观测和验证结果串成一条链，喂给模型的轨迹平均长度达到45步。换句话说，让一个小模型反复行动、自我纠错、跑得够久，就能换来过去只有大模型才有的能力。
同一个杠杆，开源社区也在拉。DeepReinforce上周开源了Ornith-1.0，MIT许可，主打self-scaffolding——模型自己给自己搭脚手架来完成编码任务。它建在已有的Gemma 4和Qwen 3.5之上，放出了9B、31B到397B的全套变体，在同体量开源模型里刷到了编码基准的最好成绩。一个公司的第一次模型发布，赌的不是更大的底座，而是更会自己搭流程。
连前沿实验室也在讲同一套故事。Anthropic给新发布的Claude Sonnet 5的官方定位是：它能自主制定计划、调用浏览器和终端、独立运行的水平，几个月前还需要更大更贵的模型才做得到。Sonnet 5的表现逼近Opus 4.8，价格却低一截，引导期定价每百万输入token两美元、输出十美元。
三条线指向同一个因果：决定agent能走多远的，是它能跑多长的任务链和自我搭脚手架的本事，而不是参数表上的数字。这意味着开发者不必再为接近旗舰的agent能力支付旗舰的价钱，9B这样的变体甚至能塞进本地自托管。
02Anthropic新旗舰要陪科学家做实验，OpenAI同周造基准先给AI科研能力打分
上周二，Anthropic把药企高管、生物科技创始人和一群研究者请到同一场活动。压轴端出的，是它口中的新旗舰Claude Science。它的定位很直接：像Claude Code帮工程师写代码那样，给一句高层指令，它就能自己推进一项科研工作。
也就是说，Anthropic想让模型坐到科学家身边，当那个一起做实验、读数据的协作者。同一周，OpenAI亮出的姿态几乎相反。
它推出了GeneBench-Pro，用真实的基因组和生物学数据集搭成一套基准，反过来考AI，量出模型在真实生物学问题里到底能走多远。一个抢着当合作者，一个先要当评分者。
两种下注最后都落到研究者头上：要么把AI当成实验台边的搭档直接用，要么等它先在硬数据上证明自己才信。Claude Science的首发舞台，正是那场坐满药企高管和生物科技创始人的发布会。
03你买的奇异花种子，那种花根本不存在
eBay上有人卖一种花瓣呈彩虹渐变、形如玻璃风铃的稀有花卉种子，配图精致到能看清花蕊的纹理。买家付了钱，等来一包普通种子，种出来要么是常见雏菊，要么什么都不长——因为照片里那种花，现实中压根不存在。
据404 Media报道，这类骗局正涌入eBay、亚马逊和Etsy三大平台。骗子用AI生成出自然界没有的奇花异草图片，挂上「稀有」「进口」标签卖种子，成本几乎为零，一张图几秒钟就能出一批。买家收到货才发现上当，而那时商品页早已换了一张新图、挂上另一个店名。
平台想拦却拦不住。审核团队靠人工和图像比对清理可疑链接，速度远跟不上新链接冒出来的速度——下架一个，十个又挂上来。问题的根子在于生成这些图片的工具正变得更快、更便宜：谷歌刚推出的Nano Banana 2 Lite主打高吞吐和低成本，一次能批量产出上千张图。当造假的边际成本趋近于零，平台原本依赖的「人工审核能跟上上架速度」这个前提就塌了。
对普通买家来说，能依靠的识别信号所剩无几。一个朴素的办法是：如果一种花美得不像真的、网上又查不到学名和真实照片，那它大概率就是几秒钟前被生成出来的。
Anthropic发布Claude Sonnet 5，主打更便宜地跑agent agentic能力增强、定价低于Opus，被定位成GPT-5.5和Gemini Pro的廉价替代。 techcrunch.com
有人发现Claude Code在请求里藏了隐写标记 开发者拆解Claude Code 2.1.196二进制，发现当系统时区为Asia/Shanghai或Asia/Urumqi、且ANTHROPIC_BASE_URL指向特定AI实验室域名时，程序会悄悄改写系统提示里日期的撇号和分隔符，作为肉眼难辨的隐藏标记。 thereallo.dev
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