OpenAI GPT-6 Sol Codex 系统提示词泄露，包含近 30 万字内部指令
据爆料者 @elder_plinius 称，OpenAI 的代码模型 GPT-6 Sol Codex 的系统提示词已泄露，包含约 29.4 万字符的完整指令和工具定义。
推荐理由：原文详细描述了泄露的系统提示词内容，包括反废话训练、自主工作流和工具链，为理解工业级代码智能体的设计提供了具体参考。
#编码
IT之家精选AI 评分6767
雷锋网精选AI 评分6464 阶跃星辰发布 Step 5 Preview 模型，进入全球开源前二
阶跃星辰发布 Step 5 Preview 模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上获得 44 分，位列全球开源前二，支持 1M 上下文窗口和 600B 参数规模。
推荐理由：Step 5 Preview 在 AA 榜单进入全球开源前二，且在长程 Agent 任务中表现出稳定执行能力，为国产模型在复杂工程场景中的应用提供了新样本。
InfoQ · AI/ML精选AI 评分6666 CodeScene 发布智能体重构 30 万行 C 代码的案例研究
CodeScene 发布了一项案例研究，其中编码智能体在三周内以约 4000 美元的成本，重构了一个 30 万行的 C 语言代码库（《街头霸王 III：三度冲击》）。
推荐理由：原文提供了详细的案例方法、成本数据和行业讨论，读者可以评估智能体大规模重构代码的实际可行性与局限。
Together AI精选AI 评分6565 GLM-5.3 与 Claude Fable 5 在 DeepSWE 上的对比：成本、编码能力与路由策略
Together AI 在 DeepSWE 基准上对比 GLM-5.3 与 Claude Fable 5，两者首试准确率分别为 69.0% 和 69.7%，差距在误差范围内。
推荐理由：在 DeepSWE 基准上，GLM-5.3 与 Claude Fable 5 在首试准确率接近，但前者成本更低、多轮表现更优，且在多数编程语言和任务领域胜出，为开发者提供明确的性价比选择。
Together AI精选AI 评分6565 GLM-5.3 与 GPT-5.6 Sol 在 DeepSWE 上的成本、编码与路由策略对比
Together AI 在 113 项 DeepSWE 任务上对比了 GLM-5.3 (max) 与 GPT-5.6 Sol (max)。GPT-5.6 Sol 在单次尝试准确率（pass@1 72.7% vs 69.0%）、可靠性和速度上保持领先，但每次尝试成本（$8.37）是 GLM-5.3（$3.99）的两倍多。
推荐理由：原文通过详尽的基准测试和成本分析，为开发者提供了在不同编程语言和任务类型下选择或组合使用这两个模型的决策依据。
Together AI精选AI 评分7272 Together AI 评测：DeepSeek V4 Pro 0813 与 Claude Fable 5 在 DeepSWE 上的成本与性能对比
Together AI 在软件工程基准 DeepSWE 上对比了 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Claude Fable 5。Claude Fable 5 单次尝试准确率更高（69.7% vs 62.8%），但成本是前者的 90 倍（每次尝试 $21.63 vs $0.24）。
推荐理由：原文通过详细的成本、准确率和任务类型对比，为开发者选择模型提供了具体的决策依据。
Together AI精选AI 评分6262 Together AI 发布多 GPU 内核生成基准 ParallelKernelBench，前沿模型表现不佳
Together AI 发布多 GPU 内核生成基准 ParallelKernelBench，用于评估大模型编写跨 GPU 通信 CUDA 内核的能力。在 87 个真实代码问题中，表现最佳的 GPT-5.5 在单次尝试下仅正确解决 28 个问题，其中仅 22 个快于 PyTorch + NCCL 基线。研究揭示了模型在协调 GPU 间通信、数据分区和选择最优传输机制方面存在根本性困难。
Together AI精选AI 评分5757 Together AI 评测：Kimi K2.7 Code 与 Claude Fable 5 生成落地页的成本与质量对比
Together AI 对比了 Kimi K2.7 Code 与 Claude Fable 5 生成 12 个落地页的成本和质量。实验显示，Kimi K2.7 Code 的平均成本比 Fable 5 低约 94%，在结合定制设计灵感 MCP 服务器后，其输出质量与 Fable 5 相近。所有生成的页面、成本细目和 GPT-5.5 的评分结果都发布在 OVSC 网站上。
推荐理由：原文通过具体实验和成本对比，展示了开源模型在特定工作流中结合定制化工具的实际效益。
Amazon Science精选AI 评分6363 Amazon Science 发布论文：弥合智能体系统中的意图与执行差距
Amazon Science 发布论文《Dissecting model behavior through agent trajectories》，提出智能体性能瓶颈在于模型意图与执行之间的差距，即意图-执行间隙。
推荐理由：原文系统分析了智能体系统中模型意图与执行之间的差距，并提出可复用的轻量级框架SSA，读者可据此理解如何设计更鲁棒的智能体执行系统。
已经到底了