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Artificial Analysis moved 60% of its Intelligence Index to private test sets. The open-weights gap went from 3 points to 12.
v5 scores:
- Claude Opus 5.5: 58
- Kimi K3.1 Pro: 46 (weights not released yet)
- Claude Haiku 5.5: 36
- DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3: 32
New coding test: FrontierCode 2.0, graded on whether a maintainer would merge the agent's change.
Do you still pick coding models by public benchmarks?
HDUX retweeted
🤣 麻了，哈利·波特可能做梦都想不到，马尔福有一天会用四川话骂他！
国产开源 ASR，方言识别SOTA 梯队。
我整了个抽象短剧。哈利和马尔福，一路旅行一路拌嘴，测试蚂蚁百灵的 Ming-3.0-asr-tiny。
18个镜头，三个 ASR 模型同场 PK：
- Ming-3.0-asr-tiny
- Qwen3-ASR-1.7B
- Whisper-large-v3
Ming表现稳定。 对白基本识别正确，七种语言听力💯，唯一的小毛病是几乎不加标点。
👉 再看官方 Benchmark，更有信心了：
15 组中国方言平均识别错误率（越低越好）：
Ming：8.42%
Qwen3-ASR-1.7B：15.30%
Qwen3-Omni-30B：16.36%
Fun-ASR 1.5：8.00%
相比 Qwen3-ASR，错误率相对降低约 45%！
湖南话、闽南话、粤语、江苏话，Ming 都拿下了这张榜单的第一。与 Fun-ASR 相比，15 组方言中有 10 组领先！
🔥 我想了一下它的实际用途。
中国这么大，南腔北调，语音识别最难的恰恰不是普通话。
客服通话、会议记录、视频字幕、AI 眼镜、车载助手……以前一遇到方言就容易抓瞎，现在连地方口音都能让 AI 来听了。
蚂蚁百灵团队真实业务和数据支撑，评测覆盖 15 组方言，方言识别的门槛越来越低了。
完全开源、MIT 许可证，还能本地部署！
👇 看看女版马尔福怎么怼哈利，谁的耳朵更灵！
😵 求教程
哈利和女版马尔福一路从霍格沃茨走到哈尔滨， 人物脸稳、场景不崩、口型还对得上。
这是怎么做出来的？坐等作者出流程。
🤣 麻了，哈利·波特可能做梦都想不到，马尔福有一天会用四川话骂他！
国产开源 ASR，方言识别SOTA 梯队。
我整了个抽象短剧。哈利和马尔福，一路旅行一路拌嘴，测试蚂蚁百灵的 Ming-3.0-asr-tiny。
18个镜头，三个 ASR 模型同场 PK：
- Ming-3.0-asr-tiny
- Qwen3-ASR-1.7B
- Whisper-large-v3
Ming表现稳定。 对白基本识别正确，七种语言听力💯，唯一的小毛病是几乎不加标点。
👉 再看官方 Benchmark，更有信心了：
15 组中国方言平均识别错误率（越低越好）：
Ming：8.42%
Qwen3-ASR-1.7B：15.30%
Qwen3-Omni-30B：16.36%
Fun-ASR 1.5：8.00%
相比 Qwen3-ASR，错误率相对降低约 45%！
湖南话、闽南话、粤语、江苏话，Ming 都拿下了这张榜单的第一。与 Fun-ASR 相比，15 组方言中有 10 组领先！
🔥 我想了一下它的实际用途。
中国这么大，南腔北调，语音识别最难的恰恰不是普通话。
客服通话、会议记录、视频字幕、AI 眼镜、车载助手……以前一遇到方言就容易抓瞎，现在连地方口音都能让 AI 来听了。
蚂蚁百灵团队真实业务和数据支撑，评测覆盖 15 组方言，方言识别的门槛越来越低了。
完全开源、MIT 许可证，还能本地部署！
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$50 is a solid pull. Quick tip: since sub usage and gifted balances don't count toward eligibility, I just run a small $1+ PAYG task first thing after 14:00 UTC to unlock the box, then switch models. Don't sit on unused days, they don't carry over.
I joined ZenMux’s Halloween event, and my reward was $50 in PAYG credits. 🎃
That’s the reward shown in my screenshot. Results vary, and these are usage credits that cannot be exchanged for cash.
The event works like this: spend at least $1 in eligible cash pay-as-you-go usage during an event day on an individual ZenMux account to unlock a mystery-box opportunity.
If you already have an AI task to work on, your eligible usage can also count toward the Halloween promotion.
And if you’ve wanted to explore different AI models without taking out a separate subscription for each one, ZenMux offers access to multiple providers through one account, with pay-as-you-go usage available. You can choose among supported text, image, and video models to suit the task, then switch when you want to try something different.
A few details before joining:
• One opportunity per individual account per event day; unused opportunities don’t carry over.
• Subscription usage, promotional credits, gifted balances, and usage paid for with rewards don’t count toward eligibility.
• Each event day resets at 14:00 UTC. The event ends October 31 at 14:00 UTC.
• Check the expiry date and usage conditions shown on your own reward.
For the event details and rules, visit the official campaign page:
[zenmux.ai/halloween](zenmux.ai/halloween)
If you’d like to join through my invitation:
[zenmux.ai/invite/UNMMLS](zenmux.ai/invite/UNMMLS)
HDUX retweeted
I joined ZenMux’s Halloween event, and my reward was $50 in PAYG credits. 🎃
That’s the reward shown in my screenshot. Results vary, and these are usage credits that cannot be exchanged for cash.
The event works like this: spend at least $1 in eligible cash pay-as-you-go usage during an event day on an individual ZenMux account to unlock a mystery-box opportunity.
If you already have an AI task to work on, your eligible usage can also count toward the Halloween promotion.
And if you’ve wanted to explore different AI models without taking out a separate subscription for each one, ZenMux offers access to multiple providers through one account, with pay-as-you-go usage available. You can choose among supported text, image, and video models to suit the task, then switch when you want to try something different.
A few details before joining:
• One opportunity per individual account per event day; unused opportunities don’t carry over.
• Subscription usage, promotional credits, gifted balances, and usage paid for with rewards don’t count toward eligibility.
• Each event day resets at 14:00 UTC. The event ends October 31 at 14:00 UTC.
• Check the expiry date and usage conditions shown on your own reward.
For the event details and rules, visit the official campaign page:
[zenmux.ai/halloween](zenmux.ai/halloween)
If you’d like to join through my invitation:
[zenmux.ai/invite/UNMMLS](zenmux.ai/invite/UNMMLS)
🤝 Paid partnership
这个“口喷需求收件箱”的思路确实省事，不过手动往 Notion 粘贴那步我不太愿意做。我一般让 ASR 先出文本，再用一个小脚本过一遍 LLM 分成待办/暂缓/边界三块，直接写成 JSON 落到本地，最后用 Notion API 同步上去，专有名词提前建个别名映射表就基本能兜住。你那段“先别动”的 prompt 具体是怎么写的，能贴出来看看吗？
有没有一种可能，出门时随口说几句产品想法，回来就有一份能交给 Coding Agent 的需求清单？
一个人 vibe coding，灵感经常来得很不是地方。吃饭、走路，突然想到首页该改一下、某个入口该挪一下。
这个时候如果打开 Notion 打字，又嫌麻烦。录进语音备忘录，回头又得重新听、重新整理。一来二去，记录灵感本身都成了个任务。
所以我想整一个“口喷需求收件箱”：想到什么先说出来，让 AI 整理成需求卡，再存进 Notion。
但这里有个坑：我自己说话都前后反复，AI 会不会把我随口说过的东西，全塞进开发清单？
我拿自己的 BBShare 小店测了一次。
录了 38 秒语音，上传到蚂蚁百灵 Ming-3.0-audio-flash 的官方网页。里面既有修改需求，也有临时改口：
刚说完商品卡片能不能再紧凑一点，我马上又说：“商品卡片先别动吧，先把订单查询做好。”
接着补充：订单号查询要支持，邮箱能不能查先看看；支付相关先别碰；订阅到期提醒以后想做，先记下来，这次不改。
说着说着，感觉自己就是那个最会改需求的甲方 😂
我给模型的要求也很明确：先忠实转录，再区分本次待办、暂缓事项、修改边界和未来灵感。没决定的事情，别替我拍板。
结果里最值得看的，就是这几处：
• 商品卡片调整被暂缓，订单查询留在本次需求里。
• 邮箱查询列为待确认，没有直接写成“支持”。
• 支付相关明确不修改。
• 订阅到期提醒被保留下来，但没有混进本次开发范围。
它还列出了关键原话和对应的判断，方便我检查有没有理解跑偏。
当然也有小问题，BBShare 被转成了“BB秀”，专有名称还是得靠人工核对。
确认之后，我把需求卡复制进 Notion。这一步目前是手动保存，没有接自动同步。原声、模型结果和归档过程，都放在下面的视频里了。
这个流程对我最有用的地方，是不用在灵感冒出来的时候，就逼自己把需求写工整。先说出来，等回到电脑前，再对着整理好的记录做决定、继续开发。
你们手机里有没有那种“当时觉得很重要，录完就再也没听过”的语音备忘录？可以拿一段试试，尤其留意：你那句“算了，这个先别做”，AI 到底有没有听进去。
在线体验：Ling Studio Chat
chat.ant-ling.com
左上角模型列表里选 Ming-3.0-audio-flash，体验音频理解与对话
API：Ling Studio 提供 Ming-3.0-asr-tiny、Ming-3.0-audio-flash、Ming-3.0-tts-0.5B 的 OpenAI 兼容接口，地址：
api.ant-ling.com/v1
调用时的模型名分别是 Ming-3.0-asr-tiny / Ming-3.0-audio-flash / Ming-3.0-tts
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有没有一种可能，出门时随口说几句产品想法，回来就有一份能交给 Coding Agent 的需求清单？
一个人 vibe coding，灵感经常来得很不是地方。吃饭、走路，突然想到首页该改一下、某个入口该挪一下。
这个时候如果打开 Notion 打字，又嫌麻烦。录进语音备忘录，回头又得重新听、重新整理。一来二去，记录灵感本身都成了个任务。
所以我想整一个“口喷需求收件箱”：想到什么先说出来，让 AI 整理成需求卡，再存进 Notion。
但这里有个坑：我自己说话都前后反复，AI 会不会把我随口说过的东西，全塞进开发清单？
我拿自己的 BBShare 小店测了一次。
录了 38 秒语音，上传到蚂蚁百灵 Ming-3.0-audio-flash 的官方网页。里面既有修改需求，也有临时改口：
刚说完商品卡片能不能再紧凑一点，我马上又说：“商品卡片先别动吧，先把订单查询做好。”
接着补充：订单号查询要支持，邮箱能不能查先看看；支付相关先别碰；订阅到期提醒以后想做，先记下来，这次不改。
说着说着，感觉自己就是那个最会改需求的甲方 😂
我给模型的要求也很明确：先忠实转录，再区分本次待办、暂缓事项、修改边界和未来灵感。没决定的事情，别替我拍板。
结果里最值得看的，就是这几处：
• 商品卡片调整被暂缓，订单查询留在本次需求里。
• 邮箱查询列为待确认，没有直接写成“支持”。
• 支付相关明确不修改。
• 订阅到期提醒被保留下来，但没有混进本次开发范围。
它还列出了关键原话和对应的判断，方便我检查有没有理解跑偏。
当然也有小问题，BBShare 被转成了“BB秀”，专有名称还是得靠人工核对。
确认之后，我把需求卡复制进 Notion。这一步目前是手动保存，没有接自动同步。原声、模型结果和归档过程，都放在下面的视频里了。
这个流程对我最有用的地方，是不用在灵感冒出来的时候，就逼自己把需求写工整。先说出来，等回到电脑前，再对着整理好的记录做决定、继续开发。
你们手机里有没有那种“当时觉得很重要，录完就再也没听过”的语音备忘录？可以拿一段试试，尤其留意：你那句“算了，这个先别做”，AI 到底有没有听进去。
在线体验：Ling Studio Chat
chat.ant-ling.com
左上角模型列表里选 Ming-3.0-audio-flash，体验音频理解与对话
API：Ling Studio 提供 Ming-3.0-asr-tiny、Ming-3.0-audio-flash、Ming-3.0-tts-0.5B 的 OpenAI 兼容接口，地址：
api.ant-ling.com/v1
调用时的模型名分别是 Ming-3.0-asr-tiny / Ming-3.0-audio-flash / Ming-3.0-tts
Google is shutting down Jules, its async coding agent, on Dec 31.
- Nov 11: last day to run sessions, then read-only
- export covers settings, env vars, scheduled tasks, memories, setup scripts, and every session's plan, log and diffs
Google's export steps say to paste a prompt into a CLI agent like Claude Code.
Your code stays in GitHub. Your agent's memory doesn't, unless you export it.
Where does your agent's memory live?
Source: jules.google/docs/changelog/…
via The Verge: theverge.com/tech/1022729/go…
A diffusion LLM with ~3B active params reports 73.6 on SWE-bench Verified.
Clover-35B-A3B drafts and refines blocks of tokens in parallel instead of one at a time. Vendor numbers on agent tasks:
- 515 tok/s on one H200 vs 365 for a same-size Qwen with DFlash2
- 680 tok/s on one GB300
Open weights, Apache 2.0. Not independently reproduced yet.
Would faster agent loops change how you use a local model?
我之前也折腾过类似的接入，Codex 里一句话装 CLI 确实省事，不过建议先把 API Key 单独放环境变量里，别写死在配置文件中，后面换机器或共享代码时省心不少。
兄弟们，最近试了下 Flatkey，感觉它的性价比在 AI 创作这块挺能打
我平时用 GPT Image 做图比较多，选工具除了看出图效果，也会看使用成本和操作是否顺手。
Flatkey 把这几件事放到了一起：官方模型、更好价格，还能直接接进 Codex，按实际用量付费。
接入也没什么门槛，安装都可以让 Codex 帮忙：
1、跟 Codex 说：“帮我安装 Flatkey CLI（@flatkey-ai/cli），并引导我完成登录。”
2、按照提示登录 Flatkey 账号。
3、再告诉它：“调用 Flatkey CLI，用 GPT Image 生成一张……”把你想要的画面、风格和文字要求接上就行。
对我来说，Flatkey 性价比高的地方，是在保留官方模型品质的同时，把使用成本和操作成本都照顾到了。日常价格至少比官方定价低 20%，又能在熟悉的 Codex 里完成创作，这个组合挺实用。
而且一套接入还能做更多事：图片用 GPT Image，视频用 Seedance，文本、图片、视频、音频都支持。100+ 官方模型，一个 API Key、一张账单，想换个模型试效果，也不用重新折腾一套流程。
如果你也经常做图、做视频，可以结合自己的用量看看。官方模型、更好价格，再加上顺手的创作流程，是我觉得 Flatkey 值得用下去的原因。
#flatkey
最后再来张生成图
HDUX retweeted
兄弟们，最近试了下 Flatkey，感觉它的性价比在 AI 创作这块挺能打
我平时用 GPT Image 做图比较多，选工具除了看出图效果，也会看使用成本和操作是否顺手。
Flatkey 把这几件事放到了一起：官方模型、更好价格，还能直接接进 Codex，按实际用量付费。
接入也没什么门槛，安装都可以让 Codex 帮忙：
1、跟 Codex 说：“帮我安装 Flatkey CLI（@flatkey-ai/cli），并引导我完成登录。”
2、按照提示登录 Flatkey 账号。
3、再告诉它：“调用 Flatkey CLI，用 GPT Image 生成一张……”把你想要的画面、风格和文字要求接上就行。
对我来说，Flatkey 性价比高的地方，是在保留官方模型品质的同时，把使用成本和操作成本都照顾到了。日常价格至少比官方定价低 20%，又能在熟悉的 Codex 里完成创作，这个组合挺实用。
而且一套接入还能做更多事：图片用 GPT Image，视频用 Seedance，文本、图片、视频、音频都支持。100+ 官方模型，一个 API Key、一张账单，想换个模型试效果，也不用重新折腾一套流程。
如果你也经常做图、做视频，可以结合自己的用量看看。官方模型、更好价格，再加上顺手的创作流程，是我觉得 Flatkey 值得用下去的原因。
#flatkey
最后再来张生成图
🤝 Paid partnership · 🤖 Made with AI