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#模型发布

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5月5日周二
4月23日周四
4月22日周三
4月16日周四
3月17日周二
  1. OpenAI News42

    OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano

    OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano,这是 GPT-5.4 更小、更快的版本,针对编码、工具调用、多模态推理以及高并发 API 和子智能体负载做了优化。

    推荐理由:OpenAI 发布 GPT-5.4 的小型版本,面向编码、工具调用与高并发子智能体负载,可据此判断轻量模型的选型方向。

3月5日周四
  1. OpenAI News60

    OpenAI 发布 GPT-5.4 前沿模型,支持 1M token 上下文

    OpenAI 发布 GPT-5.4,称其为面向专业工作能力最强且高效的前沿模型,具备领先的编码、computer use、工具检索能力和 1M token 上下文。该模型由 OpenAI 官方发布,目前仅有摘要信息。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-5.4,给出编码、computer use、工具检索与 1M 上下文等能力定位,可供评估模型选型。

3月3日周二
2月18日周三
2月12日周四
2月5日周四
  1. OpenAI News56

    OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex

    OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex,这是一款 Codex 原生的智能体,将前沿编码性能与通用推理能力结合,用于支持长周期、真实世界的技术工作。

    推荐理由:OpenAI 发布 Codex 原生智能体 GPT-5.3-Codex,读者可据此判断其编码能力与通用推理结合后的长周期任务定位。

  2. OpenAI News47

    OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡

    OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡,称其为迄今能力最强的智能体编码模型。该模型结合了 GPT-5.2-Codex 的前沿编码性能与 GPT-5.2 的推理和专业领域知识能力。

    推荐理由:OpenAI 官方系统卡给出 GPT-5.3-Codex 的能力定位,读者可据此判断它在智能体编码任务上的升级幅度。

12月18日周四
12月16日周二
  1. OpenAI News38

    OpenAI 发布评测框架,用 GPT-5 优化湿实验室分子克隆流程

    OpenAI 推出一个真实场景评测框架,用于衡量 AI 加速湿实验室生物研究的能力。该工作使用 GPT-5 优化分子克隆实验方案,同时探讨 AI 辅助实验的潜力与风险。

    推荐理由:OpenAI 用真实湿实验场景评测 GPT-5 优化分子克隆流程的能力,为判断 AI 在生物实验中的可用边界提供参照。

12月11日周四
  1. OpenAI News55

    OpenAI 发布 GPT-5.2,刷新数学与科学基准成绩

    OpenAI 发布 GPT-5.2,称其是自家在数学与科学方面最强的模型,在 GPQA Diamond 和 FrontierMath 等基准上刷新了最优结果。官方表示这些提升已转化为实际研究进展,包括解决一个开放理论问题并生成可靠的数学证明。

    推荐理由:GPT-5.2 在 GPQA Diamond 与 FrontierMath 上刷新结果,并给出解决开放理论问题、生成可靠数学证明的实例。

  2. OpenAI News62

    OpenAI 发布 GPT-5.2 前沿模型

    OpenAI 发布 GPT-5.2,称其是面向日常专业工作最先进的前沿模型,具备领先的推理、长上下文理解、编码和视觉能力。该模型可在 ChatGPT 和 OpenAI API 中使用,用于支撑更快、更可靠的智能体工作流。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-5.2,读者可据此了解其在推理、长上下文、编码与视觉上的定位及可用渠道。

11月19日周三
  1. OpenAI News40

    OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡

    OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡,说明该模型实施的安全措施。系统卡涵盖模型层缓解措施,包括针对有害任务和提示注入的专门安全训练,以及产品层缓解措施,如智能体沙箱和可配置网络访问。

    推荐理由:系统卡披露了 GPT-5.1-Codex-Max 在模型层与产品层分别采取的安全措施,可供评估其智能体沙箱与网络访问配置。

11月13日周四
  1. OpenAI News51

    OpenAI 面向开发者发布 GPT-5.1

    GPT-5.1 已在 API 中开放,带来更快的自适应推理、扩展的 prompt caching 和改进的编码表现,并新增 apply_patch 与 shell 工具。

    推荐理由:GPT-5.1 进入 API 并新增 apply_patch 与 shell 工具,开发者可据此判断是否调整现有调用与工具链。

11月12日周三
10月29日周三
  1. OpenAI News38

    OpenAI 发布 gpt-oss-safeguard 技术报告

    OpenAI 发布 gpt-oss-safeguard 技术报告,介绍 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 两个开源权重推理模型。这两个模型基于 gpt-oss 模型后训练,能够依据给定策略进行推理,从而按该策略对内容打标。报告描述了模型能力,并以底层 gpt-oss 模型为基线给出安全评测结果。

    推荐理由:OpenAI 公开 gpt-oss-safeguard 两个开源权重模型的技术报告,并给出以 gpt-oss 为基线的安全评测结果。

9月25日周四
9月15日周一
  1. OpenAI News55

    OpenAI 发布 GPT-5 系统卡增补:GPT-5-Codex

    OpenAI 发布 GPT-5 系统卡增补,公布新模型 GPT-5-Codex,这是 GPT-5 针对 Codex 中智能体编程进一步优化的版本。GPT-5-Codex 会根据任务复杂度更动态地调整思考投入,对简单对话查询或小任务快速响应,对更复杂的任务则独立工作更长时间。

    推荐理由:GPT-5 系统卡增补披露 GPT-5-Codex 按任务复杂度动态调整思考投入,可据此判断其在智能体编程场景的定位。

8月28日周四
8月22日周五
8月7日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 在 API 平台推出 GPT-5

    OpenAI 在 API 平台推出 GPT-5,提供高推理性能、面向开发者的新控制项,并在真实编码任务上取得领先结果。

    推荐理由:OpenAI 在 API 平台上线 GPT-5,开发者可据此了解新模型在推理与真实编码任务上的定位。

  2. OpenAI News58

    OpenAI 发布 GPT-5 系统卡,披露统一模型路由机制

    OpenAI 发布 GPT-5 系统卡,说明其通过统一模型路由系统实现快速与智能响应,涉及 gpt-5-main、gpt-5-thinking 以及 gpt-5-thinking-nano 等轻量版本,并针对不同任务和开发者用途做了优化。

    推荐理由:系统卡披露 GPT-5 用统一路由在 gpt-5-main、gpt-5-thinking 与轻量版本间调度,可据此判断不同任务的模型选型。

  3. OpenAI News62

    OpenAI 发布 GPT-5

    OpenAI 发布 GPT-5,称其为目前最强的 AI 系统,在智能水平上较此前所有模型有显著跃升。官方称 GPT-5 在编程、数学、写作、健康、视觉感知等方向达到当前最优表现。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-5,说明其在编程、数学、写作、健康与视觉感知等方向的能力定位,可作为模型选型的参考。

8月5日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 gpt-oss-120b 与 gpt-oss-20b 开放权重推理模型

    OpenAI 推出 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两个开放权重推理模型,采用 Apache 2.0 许可并适用其 gpt-oss 使用政策。材料仅提供摘要,未披露模型参数规模、性能指标或部署要求等细节。

    推荐理由:OpenAI 公开两个开放权重推理模型的许可与使用政策,可据此判断自部署的合规与选型空间。

  2. OpenAI News42

    OpenAI 发布其能力最强的开放权重模型

    OpenAI 发布其能力最强的开放权重模型,称这是让先进 AI 更开放、更灵活、更易获取的重要一步。OpenAI 表示,其使命是让尽可能多的人用上 AI,而 AI 的下一个前沿不只关乎能力,也关乎谁能使用它。

    推荐理由:OpenAI 发布其能力最强的开放权重模型,关注开放权重路线与模型可及性的读者可了解这一动作。

  3. OpenAI News62

    OpenAI 发布 gpt-oss-120b 与 gpt-oss-20b 开放权重模型

    OpenAI 发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两款开放权重语言模型,采用 Apache 2.0 许可。官方称这两款模型在推理任务上优于同规模开放模型,具备较强的工具调用能力,并针对消费级硬件的高效部署做了优化。

    推荐理由:OpenAI 发布两款开放权重模型,给出参数规模、Apache 2.0 许可与消费级硬件部署定位,便于评估自部署选型。