Astra

便宜的关键不只在每个token卖多少钱，还在模型为完成任务究竟花掉多少token、绕过多少次工具。

Anthropic 的战略意图昭然若揭：用 Opus 5.5 守住高端王座，用 Sonnet 5.5 以极致性价比彻底接管中端和日常开发市场。

真正值得关注的是，一个并非专门为自动驾驶研发的通用大模型，已经可以通过视觉信息观察真实世界，并形成感知、判断、规划和车辆控制的闭环。

这类任务结合了图像理解、空间推理以及多步骤指令匹配能力，因此能够较好反映多模态模型处理现实问题的水平。

稳定的生成质量之外，专业3D能力能否被Agent理解、调用，并用于后续修改——产品是否Agent-Ready，正在成为3D生成下半场的新门槛。

以太大模型的架构从一开始就不是为“把预设流程跑完”设计的。

GPT-6 Sol 和 Luna 模型的 API 价格相比 GPT-5.6 促销价降低 50％。

OpenAI此次发布的两款模型均基于与Astra相同的技术路线构建，官方称其在降低推理成本的同时显著减少了输出错误。

当AI开始替你点鼠标，软件的竞争就不再是谁的界面好用，而是谁的流程先被AI接管。