前脚友商还在为你追我赶生成几秒钟的「电子榨菜」视频卷到头秃；后脚李飞飞创办的 World Labs 微微一笑，把桌子掀了——就在刚刚，全球首个多模态世界模型 Atlas 正式登场！▲官方博客🔗 https://www.worldlabs.ai/blog/atlas按照官方定义，Atlas 是一款面向空间智能的 omni world model，从零开始完成预训练，可以原生处理文本、图像、视频、相机位姿与 3D 深度信息，并在同一套模型中完成世界生成、空间重建和时空模拟。先来看最直观的炸场操作：Camera Controlled Generation（相机控制生成）。以前大家玩视频生成模型，多少有点玄学抽奖。我们在 Prompt 框里卑微敲下：「镜头缓慢向左拉升、绕着人物微仰角旋转」，回车之后全凭老天保佑。对比之下，Atlas 的做法是：直接把「相机位姿参数」当作底层原生输入。你要什么角度、什么轨迹、走多快？直接给坐标！只要丢进去 1 到 6 张普通照片，定好运镜轨迹，Atlas 就能生成最长达 1 分钟、1440p 分辨率 的大片。画面不崩，空间几何丝滑一致，堪称外挂级运镜。更夸张的是它的空间「脑补力」。输入一张只拍到机器人正面的照片？Atlas 能把人家背影完完整整脑补出来；给一张泳池边角照？它靠着脑子里的「世界常识」，默默帮你把隔壁没拍到的草坪和远山给修好了。从官方放出的 Demo 来看，Atlas 在镜头运动和空间一致性上确实比普通视频生成模型更进一大步。不过，镜头一旦进入原图没有拍到的区域，Atlas 实际上仍然需要依赖模型先验去猜，视角跨度越大、生成路径越长，局部几何漂移、物体形状变化和纹理闪烁也越容易暴露出来。换句话说，它生成的更像是一个视觉上合理的三维世界，未必就是原来那个世界的精确数字复刻。而种种操作的背后，也绕不开一个名为 Spatial Context（空间上下文）的行业术语。大语言模型看上文接下文，Atlas 则是给每张图片绑死三维坐标和深度，在脑子里搭出一个带轴网的房间。说得更直白一点，Atlas 很多能力的底层，其实都绕不开多视角合成。它会把来自不同角度、不同机位的图片和视频，一起塞进同一个三维空间里，先判断它们彼此之间的相对位置，再补足没拍到的区域，继续生成新的视角。单张图输入时，它更多依赖模型先验去「脑补」世界；输入视角一旦变多，它就更像是在做一次带空间约束的多视角融合，把零散画面慢慢拼成一个连续、可漫游的三维场景。甚至你随便抓两张八竿子打不着的照片往空间里一扔，Atlas 都能强行给你脑补出走廊、大门和房间，把俩场景无缝焊在一起。导演系同学看到这里，战术沉默，缓缓打出一个问号：合着以后运镜不用实拍，直接在电脑里「云开机」就完事了？除此之外，Atlas 还有第二张王牌：Spatial Reconstruction（空间重建）。传统的 3D 高斯泼溅（3D GS）或者点云扫描，得扛着专业设备围着目标转几十圈，拍几百上千张照片，费钱又费腿。但 Atlas 再次露出神秘的微笑：一边去，哪来这么多的规矩。官方直接甩出了一个斯坦福大学 Main Quad 案例，只需把 2 到 25 张游客视角的地面平拍照片塞进去，就能轻松还原草坪、拱廊以及纪念教堂外墙的全部细节。镜头随后直接拔地而起，来了一段上帝视角航拍的漫游。在 DTU、ETH3D、ScanNet 等一堆公开数据集上，专门测稀疏视角重建误差（AbsRel ×10⁻³）：Atlas 拿下了 25.3 的分数（分数越低越好）。对比之下，Pi3X 是 28.7，Depth Anything 3 飙到 39.3，MapAnything 更是高达 47.7。而且输出直接对接点云和 3D Gaussian Splatting，能无缝接进 World Labs 自家的 Marble 平台，高帧率即时渲染。更绝的还有「子弹时间」式的 Reframing Video。不用好莱坞几百台相机的环形阵列，研究员拿三五个普通手机、运动相机随手一架，塞进背包带走；拍一段日常打闹，Atlas 就能在虚拟空间里随意切换视角，原地复刻《黑客帝国》。当然，李飞飞和她旗下的公司 World Labs 折腾这一大出，终极目标肯定不是为了跟好莱坞抢特效饭碗。她的星辰大海，是这代 AI 最大的痛点：具身智能与机器人。现在搞机器人训练的朋友都知道，具身智能的最大痛点其实就是「虚拟训练场不够用」。让机器人真的去工厂、仓库和家庭里反复试错，数据采集速度慢，成本也高；换到仿真环境里训练，又得先花大量人力搭建 3D 场景、材质、光照和物体。业内甚至有一种估算，如果完全依靠传统方式收集足够规模的机器人训练数据，最终成本可能达到 100 万亿美元的量级。Atlas 给出的 Real to Sim 路线，相当于直接省掉了中间大量人工搭建仿真世界的工作。拿手机拍两段 24 帧的工厂或房间视频，喂给模型；Atlas 原地吐出一个高精度的 3D 物理空间，机器人就可以钻进这个孪生空间里疯狂「跑图」试错。甚至机器人走到哪，Atlas 就当场渲染出机载摄像头应该看到的 RGB 图和深度图。机械臂碰一下刚性箱子、拉一下铰链柜门、捏一下软体海绵，Atlas 统统能模拟出受力反馈。只要录一段真实现场，就能衍生出千万种光照、摆放和障碍物条件。技术底座上，World Labs 这次掏出了一套极其硬核的组合拳：Multimodal Autoregressive Diffusion Transformer，多模态自回归扩散 Transformer。拆开来看，它兼采了当前两大主流范式的长处：Multimodal：原生融通文本、二维图像、相机位姿与 3D 深度；Autoregressive（自回归）：像语言模型预测下一个词一样，在时空序列中逐级预测新的空间状态；Diffusion（扩散机制）：基于 Rectified Flow 逐步去噪，确保连续高维信号的画质与几何精度；Transformer：以最成熟的矩阵乘法结构为底座，无缝适配现有大规模算力集群。这套架构让 Atlas 能够同时享受到 LLM 领域的 KV Cache、分布式推理优化，以及扩散模型的采样蒸馏与先验引导。在针对镜头运动控制的真人 Blind Test（盲测）里，战况简直是一场单方面的骑脸输出：面对 MiniMax H3，Atlas 胜率 75%；面对 Gemini Omni Flash，胜率 81%；面对 FLUX 3，胜率直接冲上 93%；面对 Seedance 2.5，胜率达到凶残的 94%！除了世界生成和空间重建，Atlas 还顺带具备了不错的图像生成能力。虽然这不是它的主攻方向，但复杂 Prompt、文字渲染，以及写实、电影感、油画、漫画等多种风格，它都能处理。更有意思的是，Atlas 还能直接根据文字或图片生成 360° 全景图。相比普通文生图只要保证一个固定画面成立，360° 场景还要处理前后左右的空间连续性，对模型的空间理解要求更高。值得一提的是，除了性能，World Labs 在 Atlas 身上强调的另一个关键词是 Scaling。官方博客提到，随着参数量和计算力成倍上翻，模型展现出了类似大语言模型那种「突然开窍」的涌现能力。暴力 Scaling 依然是版本答案。目前 Atlas 已经向部分合作伙伴开放 Early Access，并将在未来成为 Marble 和 World Labs 其他产品的底层模型。回过头看，从二十年前奠基计算机视觉的 ImageNet，到斯坦福实验室十年来深耕「视觉＋机器人学习」，再到创办 World Labs，李飞飞本质上是死磕同一条轨道。ImageNet 解决的是「让机器在像素中识别世界」，而她越来越关心的，是一个更难的问题：机器看见一张图之后，究竟有没有理解背后的三维空间，以及下一秒会发生什么？李飞飞曾把今天的大语言模型形容为「黑暗里的文字高手」，能谈论现实，却缺少真正生活在现实中的经验。一个模型可以解释杯子为什么会从桌上掉下来，但机器人真要伸手拿杯子，还得知道杯子离桌边多远、手从哪个方向过去，以及碰到它以后整个场景会发生什么变化。Atlas 所代表的空间智能，某种程度上就是给已经十分发达的语言智能继续加上一层关于几何、物理、时间和行动的世界经验。LLM 把互联网里的知识交给了机器，世界模型接下来争夺的，则可能是机器从数字世界走向现实世界的那张最真实的入场券。

1999 年《黑客帝国》里基努·里维斯仰身躲子弹的那一幕，让「子弹时间」成了影史上最震撼的视觉奇观之一。图｜电影《黑客帝国》经典的「子弹时间」镜头当年拍摄这个镜头时，剧组在绿幕摄影棚里沿弧线布置了 120 台静态相机，并在阵列两端配置电影摄影机。相机按照事先设计的时间差依次曝光，让人物动作以极慢速度继续，同时让视角沿着相机阵列移动。后期再通过插帧、数字背景与合成，把这些离散视角接成我们后来熟悉的「子弹时间」。图｜《黑客帝国》「子弹时间」镜头幕后去年 10 月底的 VOGUE 时尚盛典，现场为了重现这种效果，同样围起了一整圈密不透风的弧形金属支架，上面齐刷刷架着整整 60 台 iPhone 17 Pro，配合 Blackmagic 扩展坞与 Genlock 锁相同步发生器，才拍出了刷屏全网的明星子弹时间大片。图｜VOGUE 盛典上的刘亦菲「子弹时间」对传统多机位「子弹时间」阵列来说，想获得足够连续的真实视角，最直接的办法始终是把相机铺得足够密。图｜现场由 60 台 iPhone 17 Pro 组成的高密度拍摄阵列（

海洋网终于把大六座 SUV 补上了。今天下午，比亚迪海狮 08 正式上市，它一共有 8 款车型。其中，海狮 08 插混版售价 22.99-26.99 万元，海狮 08 纯电版售价 23.99-27.99 万元。海狮 08 是目前海洋网尺寸最大、定位最高的 SUV，它的长宽高分别为 5115/1999/1800mm，轴距 3030mm，已经进入目前主流大尺寸家用 SUV 的范围。设计上，海狮 08 用上了最新的海洋美学 2.0 风格，采用贯穿式日行灯和分体式大灯，车身侧面可以看到半隐藏式门把手和后排隐私玻璃，整体线条比较舒展。车尾同样采用贯穿式灯组，「潮汐式渐变尾灯」长度达到 1982mm。相比海狮系列此前几款更强调年轻和运动的车型，海狮 08 的造型明显收敛了一些，和它的尺寸以及家庭 SUV 定位也更搭。环抱式座舱中间是一块悬浮式中控屏，仪表为内嵌式。六座版采用 2+2+2 座椅布局，第二排为两张独立座椅，其中右侧座椅支持横向移动，并提供零重力模式、通风、加热、按摩和电动腿托。如果平时没有太多六人出行需求，把更多空间留给后排和后备厢的五座版，显然是更合适的选择。舒适配置方面，海狮 08 提供 21.4 英寸后排吸顶屏、25 扬声器帝瓦雷音响、杜比全景声、三温区空调以及 7.3L 冷暖车载冰箱。全车一共有 53 处作用各异的储物空间，包括雨伞槽、手机槽和第三排储物格等，很多细节都围绕多人出行展开。底盘部分，海狮 08 采用前双叉臂、后五连杆独立悬架，并配备云辇-A 智能车身控制系统、双腔空气悬架、道路预瞄以及后轮转向。每次聊比亚迪的车，都少不了提一嘴天神之眼和闪充，这次也不例外。首先是辅助驾驶，海狮 08 给天神之眼 5.0 驾驶辅助系统搭配的，是一块来自速腾聚创的激光雷达。补能方面，海狮 08 用的也是第二代刀片电池，插混和纯电车型均支持闪充。按照比亚迪此前公布的信息，其补能速度可实现「5 分钟充好、9 分钟充饱」。动力上，海狮 08 DM-i 搭载 1.5T 插混系统，发动机最大功率 115kW；单电机车型电机最大功率 200kW，双电机四驱车型前后电机最大功率均为 200kW。这套插混系统最大的特点是「长续航」，CLTC 纯电续航最高达到 400km，综合续航最高 1650km。对于插混车型来说，400km 的纯电续航已经能够覆盖多数用户数天的通勤需求，长途出行时还有个油箱可以兜底。纯电车型有两种动力方案：单电机版本功率为 370kW；四驱车型前后电机的最大功率分别为 215kW 和 370kW，系统峰值功率达到了 585kW（约为 784 马力）；电池容量均为 115kWh ，CLTC 续航分别为 800km 和 900km。海狮 08 发布之后，比亚迪海洋网的 8 系双旗舰布局其实就已经完成了，一个轿车，一个 SUV。在此之前，海洋网最为人熟知的还是海鸥、海豚、宋 PLUS 和海豹这些产品，如今它开始有意识地往更高价位走。虽说它的销量还需要时间来验证，但至少从这辆车开始，海洋网的「旗舰」不再是产品规划里空着的那一格了。

两年前，理想 MEGA 上市，这是一台无论开在路上，还是在舆论场里，都无法被忽视的车。它没有采用豪华 MPV 常见的直立车头和巨大格栅，而是以水滴形车头与平滑车顶，勾勒出一副略显科幻的「高铁」轮廓。理想 MEGA 的设计无疑足够先锋，而 0.215Cd 的风阻系数、纯电平台对效率的要求，以及三排乘员对车内空间的需求，又共同赋予了这套设计以工程上的合理性。但很可惜，相比工程逻辑，更快抵达公众视野的是围绕外观展开的嘲讽与争议。9 月 2 日，新一代理想 MEGA 正式发布。新车依然沿用了旧款 MEGA 的整体造型，仅在细节处做了一些微调，面对过去两年的争议，理想最终坚持住了这套由产品逻辑推导而来的原创设计。新车只提供 MEGA Home 一个版本，全国统一零售价为 50.98 万元，比 2025 款 MEGA Home 低了 5 万元，车辆已经抵达全国零售中心，本周内开启交付。值得一提的是，这个价格恰好与全新一代理想 L9 Livis 完全相同，都是 50.98 万元，Livis 更强调科技与智能终端属性，MEGA Home 则把空间、关系和陪伴放在中心，在同一个旗舰价位上，理想给出了两种关于「家」的答案。理想还在发布会上公布了 MEGA 右舵版的出海计划：新车预计于 2026 年底陆续进入中国香港、中国澳门、新加坡和泰国等右舵市场。这台全新的 MEGA Home，也将成为理想走向这些市场时一张辨识度极高的产品名片。MEGA 守住了本心新一代 MEGA 最明显的变化，恰恰是没有发生方向性的变化。车身主体轮廓与上一代基本相同，前脸重新处理了大灯开口与进气口的关系，缩小进气口，以 UWB 近场感知系统取代传统的超声波雷达开孔，并增加深灰色镀铬饰条。尾部部分，MEGA 扩大了后窗，收紧了原本偏圆润的曲面，折线也变得更加利落，新增的飞碟轮毂则用全封闭轮毂盖继续服务于低风阻。理想没有因为上一代的争议而否定这套产品逻辑。两年过去，中国汽车市场出现了更多新车，也出现了更多相似的车头、灯带、轮廓和座舱。在一个「心有灵犀」越来越常见的市场里，MEGA 那副一眼便能被认出的车身，反而显得非常稀缺。车内则是这一次新款 MEGA 升级的重点。先来看座椅，二排旋转零重力座椅增加了独立悬浮坐垫，中央柔软区域与两侧支撑区域可以分别工作，在贴合身体的同时保留侧向支撑。每张座椅还配有头枕、腰枕和腿枕三个软枕，其中头枕与腿枕支持加热。第一排座椅则增加环抱侧翼与舒适海绵，并将前排双零重力座椅列为标配，前两排四个位置都能进入零重力状态。第三排则在已有加热的基础上进一步加入座椅通风，让三排座椅全部具备通风和加热。理想此前一直强调车里的每一个位置都应该拥有好的体验，这次补上的第三排通风，也算是这一句话的再次印证。座椅之外，理想把加热延伸到全车 31 处位置，除方向盘、座椅、头枕和腿枕外，一排门板扶手、中央扶手和二排座椅双扶手也带有表皮加热。按照理想的说法，这是一个「手能够碰到的地方都是温暖的」温暖座舱。看完椅子，Home 里当然还要有桌子。安装在一排座椅靠背上的小桌板，这一次加入了桌面自动调平功能，并增加防夹与自动回弹，无论一排座椅如何调整靠背，桌面都能保持平稳。大餐桌则支持大小组合，平时是一张小茶几，接入两侧折叠桌板后变成完整大餐桌。无论是多个软枕、扶手加热，还是桌板调平，这些细节上的调整，显然都来自长时间的体验、反馈和再设计。理想对细节的追求，也让这个「移动的家」变得更加完整舒适。顶棚上的 Home Light 则把这种细化从身体接触延伸到了整个空间，这是一条纵向贯穿天幕的灯带，396 颗 LED 组成色温 3500K 的柔光主灯，中央保留星河氛围灯。此前我们也曾在蔚来的高端车型上看到过类似的设计，不过 MEGA Home 依然保留了二排的悬吊移动屏，并且屏幕支持 12 厘米的电动平移，二排可以通过手势控制屏幕移动。二排顶棚的遮阳帘则被一分为二，并可以被单独控制，配合二排侧窗的电动遮阳帘，车内可以在采光、照明和休息之间分别调整。如果还需要更完整的私密空间，理想提供覆盖二排侧窗、三排侧窗与后车窗的 270°电动变色玻璃，总面积 2.5 平方米，选装价格为 1.5 万元。从这台车的各种细节中不难看出，理想依然在强化「家」的主题，主动削弱一台旗舰 MPV 的商务感。门外的迎宾光毯也延续了这一定调，没有印上品牌名称或 Logo，而是用手写体写下 Sweet Home——「甜蜜的家」。从座舱内的布置到上下车时的第一眼，理想确实让这台车更像一个家了。移动的家上一代 MEGA 已经可以说是理想底盘体验最上乘的一台车。理想在发布会上公布的用户调研中，旧款 MEGA 满意度排名第一的项目甚至不是空间和座椅，而是驾驶，用户给出的主要理由是「底盘高级感」。新一代 MEGA 没有推翻这套基础，但作为一台车长超过 5.3 米的大型 MPV，除了舒服之外还有很多东西需要考量。比如在旧款 MEGA 上市时，缺少后轮转向就已经被舆论和不少车主诟病过。而这次，后轮转向终于来了。新车标配线控转向与后轮转向，重新设计后桥后，最小转弯半径从 6.2m 缩短到 5.5m，与尺寸小得多的理想 i6 相当。灵活之外，新车还要解决大型 MPV 较高的车身、较大的质量在转弯和紧急变线时产生的侧倾问题。新一代 MEGA 标配双腔空气弹簧、双阀 CDC 减振器和 800V 主动防倾杆，理想将这套组合称为「800V 主动防倾魔毯底盘」。空气弹簧和 CDC 继续处理路面起伏与车身俯仰，主动防倾杆则以 30 毫秒的响应速度，在转弯和变道时主动抑制车身侧倾。按照发布会公布的测试结果，新车以 108km/h 完成了 ISO 3888-1 标准紧急变线测试，研发团队随后还进行了 120km/h 的极限挑战。比测试成绩更「理想」的，是这根主动防倾杆在停车时的另一种用法。打开车门后，车身可以在 1.5 秒内向一侧倾斜，让门槛降低 30mm，与此同时，二排座椅向外旋转 45°，孩子和老人不必先跨过较高的门槛，再侧身钻进座舱。关闭车门后，车身会在 1.5 秒内恢复正常姿态。理想把这套动作称为「大象迎宾」。新一代 MEGA 的空间已经足够像一间客厅，新底盘所做的，是让这间客厅在移动时依然平稳，在停车时也更容易进入。只有一个版本空间和底盘之外，新一代 MEGA 当然也装入了理想当前最新一代的座舱与辅助驾驶硬件。前排是一块 29 英寸 6K OLED 全景屏，尺寸与全新一代 L9 Livis 相同，理想称其为全球首款车规级量产 OLED 超宽屏，后排则是一块 21 英寸 4K OLED 移动屏。座舱芯片升级为高通骁龙 8797，音响采用 9.3.6 布局，峰值功率达到 5440W。辅助驾驶部分，MEGA 标配双马赫具身智能套装，包括两颗马赫 M100 芯片、四颗激光雷达和三色星环灯。发布会上，理想简要展示了马赫 VLA 2.0 高效模式在起步、提速和绕行方面的用户视频，但他们也表示，马赫 VLA 2.0 2026 年内还会继续推进。动力方面，MEGA Home 标配 108kWh 三元锂 5C 电池和前后双电机四驱，CLTC 纯电续航为 710km。按照理想公布的数据，新车充电 10 分钟可以增加 500km 续航。随着理想自营充电网络不断扩展，补能已经不再是任何一台理想长途出行中的短板，这里也就不再赘述。最后，再来看看选配件。理想目前提供三种轮毂方案，除了常规版本，还有两款封闭式的「飞碟轮毂盖」，分别为「深空灰」和「熊猫白」，9 月 30 日前订购，选择飞碟轮毂的用户会同时获得两款轮毂盖。配色方面提供了五种漆面，均为低饱和色系，其中只有「新·大象灰」收费 1 万元，其他均为免费。前文提到的覆盖二、三排侧窗和后车窗的 270°电动变色玻璃收费 1.5 万元，理想全系老用户复购，则可免费获得。新一代 MEGA 的定价逻辑很清晰，只有一个版本，用户不必反复权衡。它与 L9 Livis 售价相同，但理念并不相同，Livis 是理想向智能终端伸出的触角，MEGA Home 则回到客厅中央。不过单就产品来看，MEGA 提供的配置和体验，显然让同价位的 L9 Livis 显得逊色了一些。两年前，MEGA 因为太不像一台传统 MPV 而遭受攻击，两年后，当市场上出现更多新车、更多相似的轮廓和越来越熟悉的答案，它的独特反而变得更加稀缺。你当然可以不喜欢 MEGA，但我们应该允许中国汽车市场出现更多这样的原创设计。当创新需要付出的代价越来越高，车企最终学会的便不再是如何做出更好的设计，而是如何造出一台不会犯错，但也不会被记住的车。好在面对过去两年的争议，新一代 MEGA Home 仍然选择做自己。

以近乎下饺子的速度，Gemini 又双叒更新了。今天凌晨，Gemini 3.8 Flash 正式上线。这已经是 Google 在六周之内发布的第三款 Flash 模型。看起来，Google 要把「小步快跑」的战略贯彻到底。但我比较担心的是，按这个速度，在 Gemini 4 出来之前 3.x 的版本号好像不太够用了……从版本号上看这只是一个常规更新，但 Google 给 Flash 系列模型安排的任务却越来越重。官方说法称，它的目标是编写和修改大型项目、反复调用工具、独立完成持续数小时的复杂工作。这些一般用来衡量顶级 Agentic 模型的活儿，如今都委派给了 3.8 Flash。Flash 系列原本的意义是跑得更快、花得更少，但现在，它不得不代替迟迟没有出现的 3.5 Pro，证明 Google 仍有能力留在牌桌上。看官方跑分，Google 似乎真的做到了；但社区反馈和我们的简单测试得出了一个相反的结论：六周连更三代，Gemini 3.8 Flash 依然「圣质如初」。三周一个新模型，跑分已逼近 Opus 5Google 将 Gemini 3.8 Flash 称为「迄今最聪明的 Flash 模型」，主要面向长程软件工程、自主 Agent 和复杂企业工作流。话都这样说了，那最显眼的提升自然是编程。在测试长程软件工程能力的 DeepSWE v1.1 中，Gemini 3.8 Flash 拿到 71.0% 的成绩，相比 3.7 Flash 的 65.3% 又提高了近 6 个百分点，距离 Claude Opus 5 的 74.0% 只剩一步之遥——要知道，一个半月以前的 3.6 Flash 只有 49%。而在跨越 STEM、人文和专业知识的 HLE-Verified 中，3.8 Flash 得分 54.9%，略高于 Opus 5 的 54.4%。在部分多模态测试中，优势甚至更为明显：复杂图表理解测试 CharXiv Reasoning 得分 86.2%，超过 Opus 5 的 83.7%；采用 Agent 模式处理长视频时，LVBench 得分达到 87.8%，更是碾压 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 在内的一众顶级模型。金融和法律也是 Google 重点宣传的方向。3.8 Flash 在 Vals Finance Agent V2 和 Harvey’s Legal Agent Benchmark 中均超过 3.7 Flash 及其他更昂贵的前沿模型。只看这些数字，一款价格远低于 Opus 5 的 Flash 模型，似乎已经在编程、图表、视频和部分专业任务中摸到了旗舰模型的门槛。好消息是，这些能力提升算是「免费升级」，因为 3.8 Flash 和不久前发布的 3.7 Flash 价格保持一致：每百万 Token 输入 0.75 美元，输出 3.75 美元。原则上这只是限时优惠价格，2027 年 1 月 1 日起，输入输出价格将分别恢复至 1.5 美元和 7.5 美元。其实早在 3.6 Flash 发布时，Google 就说过这优惠价只会持续到年底；但现在看来，他们更新模型的速度已经明显快过更新价格。说不定这个优惠政策，能熬走四五代模型。Google 解释称，3.8 Flash 之所以能完成更困难的任务，主要是因为它「更加努力」。也就是说，面对复杂问题时，它会执行更多推理步骤、反复调用工具，并在过程中检查自己的工作。代价是，它可能比 3.7 Flash 消耗更多的 Token。Google 甚至建议，如果任务更重视计算效率，可以选择降低推理档位，或者继续使用 3.7 Flash。从这个角度来看，3.8 Flash 所谓的更强，似乎有相当一部分来自这种推理上的「强制超频」。与 3.8 Flash 一起发布的还有 3.8 Flash Cyber。在顶尖大模型越狱发动攻击已经变成一种新的 benchmark 的当下，Cyber 可以说是专门给网络安全机构和网络基础设施维护者用来发现、修复漏洞的专用「补锅匠」。Google 表示，在一项覆盖 20 种编程语言的内部漏洞发现测试中，其成功率超过 70%。不过，这款模型只通过 Fairwind Program 提供给可信的网络安全机构，普通用户还是接触不到。速度很 Flash，结果也还是 Flash为了彰显对 3.8 Flash 的宣传所言非虚，Google 在官方博客中准备了几段炫技演示。其中一个是完整的 3D 魔法城堡。玩家扮演巫师在城堡中探索，场景里包含谜题、环境叙事、可交互物品和完整关卡，纹理由 Nano Banana 负责生成。另一个案例则把 Google Maps 塞进了 DOS 界面。它复刻了早年的计算机视觉风格，功能相当完善，可以搜索地点、规划路线，甚至进入街景界面。至少从官方视频来看，这些已经是具备交互功能和基本产品逻辑的完整 Demo 了。但 Google 说的话吧，我们也就姑且听听，毕竟前天他们还向《华尔街日报》爆料称内部工程师编程时更喜欢用 3.8 Flash 而不是 Opus 5……结果怎样，还是要实测了才知道。所以，我们也拿了两个类似的任务，简单测试了下 3.8 Flash 的成色。第一项测试是利用 Three.js 搭建一个空客 H145 直升机的 3D 模型。3.8 Flash 没让我等太久，仅用不到一分钟就拆解完了需求，然后以恐怖的速度倾泻出代码；又过了 109 秒，场景和模型就都做好了。提示词：Create a realistic 3D model of an Airbus H145 helicopter in Three.js. Use the standard factory demonstrator color scheme, emphasizing the compact fuselage, Fenestron enclosed tail rotor, and detailed rotor assembly. Use clean geometry, realistic PBR materials, soft studio lighting, and a neutral background in Three.js。单从生成速度来看，它的确对得起 Flash 的名头。但打开看结果，有点不对劲了。功能倒是齐全的，基本光照也有，但机身细节、部件关系和运动方式都相当粗糙。跑是能跑，但和 H145 直升机的关系约等于鸡仔饼与鸡仔的关系。一直有看爱范儿的读者应该熟悉，这正是昨天我们报道 Fable 5.1 时援引过的测试案例。怎么说呢？由奢入俭难啊……图｜X@@HarshithLucky3第二项测试是 3D 水流模拟，要求设置可替换的地形，来模拟降雨和地表径流在地形上的移动。同样是两分钟做出来，但这个火山口好像有点漏水……提示词：Build an interactive 3D water simulation in this empty repository.Generate a procedural mountain landscape from a deterministic seed. Water must flow downhill according to the local terrain gradient, collect in depressions, and form visible streams and lakes.Use TypeScript, Vite, and Three.js. Do not use a prebuilt physics engine or external 3D assets.这类结果的微妙之处在于，它在工程上确实不是完全失败。任务能结项，代码通常能运行，要求的功能也齐全，但显然离官方案例有着肉眼可见的距离。X 上的首批用户反馈也出现了类似分裂。一方面，3.8 Flash 的响应速度普遍得到认可；但与此同时，它在真实编程和生成任务中依然容易草率理解需求，迅速交出一个形式完整、但细节一塌糊涂的结果。图｜X@aipulseda1ly这未必就代表着 Google 伪造了跑分。更有可能，官方和用户测试已经是完全不同的使用方式。在魔法城堡的案例里，官方明确提到，它是由 3.8 Flash 在 Antigravity 中通过循环指令持续工作，并调用 Nano Banana 生成了场景纹理。换句话说，官方样例里模型通常有专门设计的 Agent 框架、工具环境和明确的多轮测试标准，而我们用的时候，通常只是给它一段一次性的自然语言指令。Google 展示的是 3.8 Flash 被整套技术栈托举之后的上限；我们接触到的，是模型单独工作时的下限。因此，3.8 Flash 有可能是个不错的 Agent 零件，但离单独撑起一套可靠的自主工作流还有距离。图｜X@adxtyahq | 看见球丝滑入墙的一瞬间谁绷得住呢？更值得注意的是，Google 声称 3.8 Flash 会更认真地推理、调用工具和检查结果，但实际体验很难感受到这种「勤奋」。哪怕将推理等级调到最高，它给人的感觉也不是深思熟虑规划后作答，而是快速堆出一个能交差的结果。Google 原本想证明，Flash 模型也能在部分场景干旗舰模型的重活，但至少现阶段，它的判断力、稳定性和完成度和旗舰模型相比还是有很明显的差距。模型之间，等级森严。Google 不争第一，反而可能赢得更多就在 3.8 Flash 发布前一天，Google AI Studio 负责人 Logan Kilpatrick 放出了一段与 Google DeepMind 新掌门人 Koray Kavukcuoglu 的访谈。Koray 在采访中承认，Google 当前的模型「略低于前沿」，但也相当直接地回应了外界关于 Google 已经放弃最强模型竞争的说法：除了站在前沿，没有别的事情对我们更重要。我百分之百确定，我们会回到前沿。但表态和现实是两回事。爱范儿此前获悉，Gemini 3.5 Pro 交付失败之后，Google 短期内不再押注 Fable、Opus 级别的超大规模模型，而是将更多资源转向成本更低、迭代更快的 Flash。当然，这不代表 Koray 说的是空话。Gemini 4 仍然承担着带领 Google 重返第一梯队的长期目标，但不在第一梯队，人也是要吃饭的——在那之前，Flash 要负责守住用户、产品、开发者和收入。不过，「前沿」有时是一种诅咒。OpenAI 即将推出的 Astra 已经达到了所谓「关键级」网络安全能力，可以在较少人工介入的情况下发现未知漏洞；研究者也担心，下一代模型可能逐渐采用越来越难观察内部推理过程的架构，让依靠思维链监控危险行为变得更困难。Anthropic 的 Fable 5.1 则展示了另一种代价——它的能力大幅领先，但社区反馈表示，长任务、子 Agent 和复杂工作流甚至会在两个简单问题后就吞噬掉 Max 订阅计划的五小时额度。当前沿模型继续前进，它们带来的还有更难控制的能力、更昂贵的推理过程，以及监管机构的巨大压力。从这个角度来看，3.5 Pro 的失败未必完全是坏事。转向 Flash 以后，Google 可以将数月一次的前沿模型豪赌，变成像普通软件一样持续更新。新的 Flash 模型可以迅速进入 Gemini App、AI Studio、Antigravity 乃至 Google 搜索，在真实使用中暴露问题，再以「周更」的节奏修修补补。图｜Android Police如果 3.5 Pro 没有失败，Google 未必会这么决绝地走上这条路。Gemini App 的月活跃用户已经超过 10 亿，成为 Google 历史上增长最快的产品；从去年五月至今，它增加了约 6 亿用户。可见，增长不需要最强的模型。大多数人不会让 AI 独自连续工作九个小时，也不会要求它发现零日漏洞。他们只是想搜索资料、修改照片、总结邮件、做心理咨询或者写一篇小说给自己看。这种时候

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小时。Google 发布 Gemini 3.8 Flash、推出网络安全专用模型Google 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.8 Flash Cyber。通用版面向软件工程、Agent 任务和多步推理，速度与价格保持在 Gemini 3.7 Flash 水平：每百万输入 Token 0.75 美元，每百万输出 Token 3.75 美元。Google 称，Gemini 3.8 Flash 在 HLE-Verified 测试中得分 54.9%，处理复杂任务时会主动增加推理步骤并反复调用工具；开发者也可降低推理强度，控制 Token 消耗。模型已接入 Gemini API、Google AI Studio、Android Studio 和 Gemini Enterprise，消费者可在 Gemini 应用、Google 搜索 AI Mode 与 Google Sheets 中使用。Gemini 3.8 Flash Cyber 面向漏洞发现和自动修复。Google 表示，该模型在覆盖 20 种编程语言的内部漏洞测试中成功率超过 70%，目前仅通过 Fairwind Program 向可信政府机构、关键基础设施运营者和软件维护者开放。🔗 相关阅读：刚刚，Gemini 3.8 Flash 来了，结果惨遭对手嘲讽微信灰度测试未读聊天汇总，聊天页增加红包与转账提醒微信官方介绍了两项消息查找功能。其中，用户在微信主界面长按左下角的「微信」标签，可以汇总查看当前所有存在未读消息的聊天，无需在会话列表中逐个寻找。该功能目前正在灰度测试。另一项功能会在聊天界面右上角显示「红包」或「转账」入口，用于快速找出会话中尚未领取的红包，以及未收款的转账。李飞飞发布世界模型 Atlas，用统一模型生成、重建与模拟三维世界李飞飞联合创办的 World Labs 发布世界模型 Atlas。该模型从头训练，在统一空间上下文中处理文本、图像、视频、相机位姿和三维深度图，架构上结合自回归、扩散和 Transformer。Atlas 能根据 1 至 6 张参考图像与手工设定的相机路径，生成最长 1 分钟、1440p 的视频。在三维重建中，它可从数张图像生成新视角，输出点云或 3D Gaussian Splat；对于机器人任务，则可把真实场景转为导航和操作训练所需的模拟环境。Atlas 目前仅向少数合作伙伴开放早期访问，未来还将用于 World Labs 的 Marble 后续版本及其他产品。🔗 相关阅读：李飞飞的 World Labs，把赛博朋克的「超梦」做出来了尊界 V800 挥手关门未触发，官方称当时车辆处于 D 档近日，尊界 S800 Grand Design 典藏大观与 V800 举行全国首批车主交付仪式。演员袁弘、张歆艺夫妇在体验尊界 V800 挥手关门功能时，连续几次做出关门手势，车门均未响应。尊界后续说明，手势关门需要车辆处于 P 档，且手势位于车内摄像头识别范围内。当时司机踩下刹车且车辆处于 D 档，因此功能没有启用。豆包工作支持多 Agents 并行，Mac 版新增操作电脑豆包工作于 9 月 2 日上线两项新能力。多 Agents 并行会由主 Agent 先拆解任务，再把垂直、专业的子任务分发给不同子 Agent 同时处理，最后由主 Agent 汇总结果。不同子 Agent 也可分别交付 Word、PPT 和 HTML 等不同形式的产物。Mac 版「操作电脑」功能可让豆包通过视觉理解执行本地 GUI 操作，在没有 MCP、API、插件或 CLI 的情况下识别界面并点击、输入。用户授权后，被操作应用会以小窗显示，人工接管时豆包会暂停操作。Mac App Store 应用现可移除 Intel Mac 支持Apple 向开发者确认，要求 macOS 13 或更高版本的通用 Mac App Store 应用，现在可以移除对 Intel Mac 的支持。此前，已经同时支持 Apple 芯片和 Intel 架构的应用，不能在 Mac App Store 中单独放弃 Intel 版本。应用移除 Intel 支持后，旧 Mac 将不再收到后续更新，但仍可使用最后一个兼容版本。Apple 表示，这可以简化开发，并缩小应用的下载和本机占用空间。Apple 正在结束 Mac 的 Intel 过渡期。macOS 27 将是最后一个支持 Rosetta 的版本；后续系统中，纯 Intel 应用将无法在 Apple 芯片 Mac 上运行，只有部分依赖 Intel 框架的旧游戏会获得例外支持。加州通过律师使用生成式 AI 法案，禁止将法律执业委托给 AI路透社报道，美国加利福尼亚州议会两院已通过 SB 574 法案，首次在州级层面为律师使用生成式 AI 设定专门规则。法案已送交州长 Gavin Newsom，等待签署或否决。法案规定，律师不得将法律执业「委托」给生成式 AI，仍需对工具的使用方式和输出内容承担专业责任。在向法院、客户或其他当事人引用法律依据时，律师必须核验引用是否真实、准确且未被断章取义。加州律师协会此前已起草相关执业规则修订，覆盖胜任能力、客户沟通、保密义务、对法庭的诚信义务，以及对非律师助手使用 AI 的监督。普华永道：全球数据中心到 2050 年或投入 31.6 万亿美元普华永道发布《2026—2050 全球数据中心展望》，基准情景预计，2026 年至 2050 年全球数据中心累计资本支出将达 31.6 万亿美元；如果 AI 普及快于预期，该数字可能接近 50 万亿美元。该模型由牛津经济研究院为普华永道构建，覆盖 46 个国家和地区。报告认为，需要每 4 至 6 年更换的服务器、GPU、存储和网络设备是这轮投资的主体。到 2050 年，ICT 设备预计将占数据中心总投资的 93%。电力供应是报告列出的首要约束。此外，芯片贸易、数据主权、连接能力和社区接受度也会决定投资最终落在哪些地区。网信办整治 AI 应用乱象，已清理 561 万余条信息中央网信办通报「清朗·整治 AI 应用乱象」专项行动第二阶段进展。截至目前，各平台累计清理违法违规信息 561 万余条，查处账号 4.9 万余个，处置违规网站和应用程序等 2400 余个。本轮整治重点包括：用 AI 制作虚假灾害与救援画面、「魔改」经典作品、生成暴力低俗内容，以及使用 AI 「托管」账号从事网络水军活动。通报列出的相关账号和应用已被处理。网信办表示，豆包、元宝、千问、文心一言等平台正加强原始语料审核、限制违规内容输出，并推动 AI 生成合成内容标识落地。多家手机应用商店也开始加强开发者准入和在架 App 抽检。星宇股份董事长再次致歉，大众已就批量解约应届生启动调查星宇股份董事长兼总经理周晓萍在 9 月 2 日的业绩说明会上，就公司与 107 名应届毕业生解除劳动合同再次致歉。她表示，公司已重新审视用工制度和流程，并正在政府部门指导下落实后续措施。另据第一财经，常州星宇车灯股份有限公司外包劳务时薪上调 1 元。多位招工中介介绍，此前星宇股份小时工的薪资是 22 元/时，现在上涨为 23 元/时，具体构成是 20 元/时加上 3 元留任奖。常州市人社局此前通报，星宇股份共招录 440 名 2026 届毕业生，后与其中 107 人解除合同，协商过程「方法简单生硬，缺乏充分有效沟通」。公司已对人力资源总监作出停职处理，并宣布向 107 人发放 3 个月求职生活补贴、组织专场招聘会。大众中国已就供应商相关投诉启动专项调查，并表示尊重劳动者权益是其供应链管理要求。截至 8 月 25 日，107 人中已有 22 人实现就业，14 人参加其他企业面试。Meta 将内部沟通从 Google Chat 转向 Slack，称后者更适合 AI AgentBusiness Insider 获得的一份内部备忘录显示，Meta 将把员工内部沟通工具从 Google Chat 迁移至 Slack。Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在备忘录中表示，Slack 是目前最适合承载 AI Agents 的平台。Meta 看中的能力包括：面向 Agents 的对话界面、成熟的开发工具，以及丰富的第三方集成。Wang 称，即使并非所有员工都在开发 Agents，公司内部也能从更完整的 Agent 生态中受益。这笔迁移为 Slack 母公司 Salesforce 带来一名大型企业客户。Meta、Salesforce 均拒绝置评，Google 未回应置评请求。Oura 新增 4 名独立董事，为赴美 IPO 做准备据彭博社报道，智能戒指厂商 Oura 任命 4 名具上市公司经验的独立董事，成员曾在 Netflix、Robinhood 和 Deliveroo 等公司担任管理职务。Oura CEO Tom Hale 表示，新董事熟悉全球业务的建立与规模化过程。Oura 已于 5 月向美国证券交易委员会秘密提交 IPO 注册声明草案。彭博社称，公司计划最快在本月启动美国 IPO，募资额最高可能达到 30 亿美元。公司今年还发布了 Oura Ring 5，并预计付费会员数量在第二季度超过 500 万。新增董事进一步补齐了公开上市前的治理结构。Dell 上调全年业绩指引，AI 服务器订单积压继续扩大Dell 发布 2027 财年第二财季业绩：截至 7 月 31 日的三个月内，营收为 470 亿美元，同比增长 58%。AI 服务器是主要增量。该业务当季确认营收 164 亿美元，期末在手订单达 950 亿美元，公司称销售线索规模仍是在手订单的数倍。Dell

传祺的新能源方盒子也来了。昨天晚上，广汽传祺越 7 正式开启预售。新车一共有 4 款车型，预售价为 17.98-22.58 万元，叠加预售权益后，价格为 17.18-21.78 万元。具体来看，两驱 Pro 版和两驱 Max 版的预售权益价分别为 17.18 万元、18.78 万元；四驱 Max 版和四驱 Ultra 版分别为 20.78 万元、21.78 万元。传祺把越 7 定位为「全场景智享硬核 SUV」，简单理解就是，它并不只想服务硬核越野玩家，而是希望把方盒子的造型和通过性，与家庭用户更看重的空间、舒适、能耗和智能化放在一起。越 7 的长宽高分别为 5045/2004/1933mm，轴距 2900mm。根据备胎、轮眉和悬架配置不同，车身尺寸会有小幅变化。超过 5 米的车长和超过 2 米的车宽，让它在方盒子 SUV 中也属于体量较大的一类。设计上，越 7 采用「八方美学」设计语言，八边形元素出现在大灯、轮眉、车窗和车内按键等位置。前脸没有使用传祺常见的大面积镀铬格栅，而是配了一块带 GAC 字母标识的黑色面板，整体看上去更加简洁。新车提供塔漠辉砂、黑独墨影、贡嘎银峰和太白雪顶 4 种车身颜色，轮胎则有 18 英寸 HT 胎、18 英寸 AT 胎和 20 英寸 HT 胎三种组合，城市和户外取向都照顾到了。座舱内比较显眼的是一块 1.1 米全景贯穿式 P-HUD，配合 15.6 英寸中控屏，可以同时呈现导航、辅助驾驶和越野信息。智能化方面，传祺为越 7 准备了高通新推出的 8838 平台，后者的 NPU 算力达到了 64TOPS。在董车会此前的体验中，无论是语音还是触控，越 7 的车机都有着很高的流畅度。越 7 的辅助驾驶用的是广汽自家的 ADiGO GSD 3.0 系统，全车配有 27 个传感器，支持城市、高速和非铺装道路的导航辅助驾驶。另外，四驱 Ultra 版还会配备规格更高的 192 线激光雷达。不过相比屏幕和芯片，越 7 更有辨识度的卖点还是空间和舒适性。它的座舱得房率达到 81%，后排配备 170mm 电动滑轨，最大纵向空间超过一米。前后排座椅经过组合后，可以一键形成一张 1.9 米长的纯平大床。舒适性配置自然也是比较到位的，高配车型提供前排通风、加热和按摩、20 扬声器音响、5.7L 冷暖箱、双层隔音玻璃，以及闭式双腔空气悬架和 SDC 连续可变阻尼减振器。空气悬架除了可以根据路况调节高度和软硬，还支持一键调平。平时能够改善大尺寸方盒子的行驶舒适性，停车露营时也能派上用场。动力上，越 7 全系采用广汽的星源插混系统，由 1.5T 混动专用发动机、GMC 3.0 混动变速器和 P4 后电驱组成。发动机最大功率 125kW，四驱车型综合最大功率达到 550kW，零百加速最快 4.2 秒。座舱下方是一块宁德时代的 46kWh 电池，CLTC 纯电续航最高 261km，电量从 30% 充至 80% 只需要 15 分钟。如果算上油箱，越 7 的续航可以达到 1352km，WLTC 馈电油耗为 6.21L/100km。提供了舒适体验的同时，越 7 也为越野这件事下了一些功夫，它的接近角和离去角分别为 30 度、33 度，常规离地间隙为 230mm，空气悬架升到最高后可以达到夸张的 310mm，最大涉水深度为 780mm。越 7 的四驱版本提供前后机械差速锁和一把「能量中锁」，也就是官方所说的「两硬一软三把锁」。在这些配置的加持下，越 7 支持低速越野蠕行、虎式掉头、涉水感应，还拥有包含沙地、泥地、雪地和崎岖路面在内的 9+X 全地形模式。换句话说，越 7 并不只是长了一副方盒子的样子。此外，越 7 原厂预留了 37 处拓展接口、38 个车内储物位置和双 220V 电源接口，后续还会提供车顶帐篷、行李架等原厂改装件。显然，传祺也希望借这款车进入户外改装市场。对于以 MPV 舒适性见长的传祺来说，越 7 也承担着在 MPV 之外建立新标签的任务。目前收获的 1.5 万份订单，说明它至少已经拿到了第一波市场关注。

GPT-6 Astra，猝不及防地降临。就在刚刚，OpenAI 官方定调称，这是「全球最智能、最符合人类意图的模型」。OpenAI 表示，Astra 集合了多年在预训练、强化学习和模型对齐领域的研究成果，在计算机操作、网页浏览、软件工程、网络安全、科学研究以及专业工作等多个方向达到新的能力水平。相比以聊天、写作和问答为主的前代模型，Astra 更像一个能直接干活的 AI Agent：它可以调用工具、操作软件、浏览网页，独立完成复杂任务。这一次发布，也成为 OpenAI 近年来规模最大的一次模型升级。据 OpenAI 研究负责人 Aidan Clark 介绍，Astra 是 OpenAI 迄今规模最大的训练项目之一，也是首次在训练过程中大量使用此前模型参与监督的新一代模型。该模型首次在美国 Stargate 德州基地使用超过 10 万张 GPU 进行预训练。OpenAI 总裁 Greg Brockman 更是直接开麦：几年后回头看，今天就是 AGI 时代的起点。GPT-6 Astra 登场，要让 AI 接管软件GPT-6 Astra 最大的变化，是 Computer Use 能力。过去的大模型虽然可以生成代码、总结资料、回答问题，但真正进入现实软件环境执行任务时，仍然存在明显限制。浏览网页、填写表格、操作办公软件、处理复杂流程，这些任务需要大量人工介入。Astra 试图改变这一点。OpenAI 称，Astra 是目前最强的计算机操作模型，可以完成填写在线表单、更新 CRM 数据、整理日程、进行网络研究，并在邮件和文档编辑器中生成内容。它还可以分析科学数据、生成图表、创建网站，并自动运行前端质量测试。在官方演示中，Astra 展示了多个接近真实工作的创意场景。它可以使用 KiCad 完成 PCB 设计，将电子原理图转换成可以制造的电路板布局；可以操作 Excel、Power BI 等办公工具；可以使用 Blender 创建三维模型，并进一步转换为 Unreal Engine 5 中可交互浏览的空间。除此之外，我们还能让 Astra 从设计图开始搭建完整房屋模型，模型先在 Blender 中完成 3D 建模，再自动导入 Unreal Engine 5，生成可以自由探索的交互场景。甚至另一位用户还能通过 MCP 连接 Ableton，让 Astra 从零制作完整音乐，包括音色设计、乐器编排和混音流程。基准测试结果也显示，Astra 的 Computer Use 能力明显提升。在 OSWorld 2.0 测试中，GPT-6 Astra 得分达到 72.6%，高于 GPT-5.6 Sol 的 65.7%。而在 Agents’ Last Exam 测试中，Astra 得分达到 59.3%，高于 Claude Opus 5 的 55.5% 和 GPT-5.6 Sol 的 53.6%。此外，OpenAI 还同步升级了 Codex harness。过去，AI 编程 Agent 最大的问题之一，是长时间任务容易丢失上下文。一个持续数小时的大型开发任务中，模型可能忘记此前为什么修改某段代码，或者遗漏用户早期提出的限制条件。Astra 引入了新的上下文管理方式。OpenAI 表示，Codex 不再单纯依靠压缩总结保存历史，而是可以跨上下文窗口保存笔记，并搜索此前消息和工具输出，从而找到之前的需求、测试结果以及修改记录。同时，Astra 可以在等待用户回复时继续推进不依赖该信息的任务。如果问题会影响最终结果，模型会等待用户确认；如果影响较小，则会根据合理假设继续执行。简言之，过去，人们更关注模型能否给出准确回答；接下来，真正拉开差距的，将是它能否独立完成一项完整工作。代码、数学和科学，成为 GPT-6 Astra 的新战场OpenAI 希望 Astra 不只是一个效率工具，而是进入企业核心工作流程。其中，软件工程是竞争最激烈的领域之一。OpenAI 将 Astra 称为目前最强的软件工程模型。在考察终端环境测试的 Terminal-Bench 4.0 中，Astra 得分达到 57.7%，明显高于 GPT-5.6 Sol 的 37.3%，同时每个任务的预计 API 成本低于 Sol 和 Claude Fable 5.1。在 DeepSWE v1.1 测试中，Astra 得分达到 74.1%。OpenAI 更强调的是，Astra 在复杂真实开发环境中的表现。合作伙伴 Jane Street 表示，Astra 在 Agent 编程场景下，更容易被开发者理解，同时生成代码需要更少迭代才能达到生产质量。▲ARC-AGI-3 的得分达到 99.9%AI 创作者 Pietro Schirano 则展示了 Astra 根据图片生成 3D 模型和动画，并通过一句目标指令创建完整水下探索游戏的过程，其中包含 3D 元素、声音以及可交互玩法。另一位用户 Chris 表示，Astra 在 Unity 环境中的表现相比此前版本提升明显，能够直接利用现有资源组装城市场景，生成更接近真实游戏开发流程的内容。科学研究则是 Astra 展示能力的另一个重点。OpenAI 表示，Astra 在 FrontierMath Tier 4 测试中取得 97.6% 成绩，在 GPQA Diamond 科学推理测试中达到 96.0%。这款新模型还参与了数学研究。OpenAI 表示，Astra 帮助推进了素数间隔问题研究，其中一项结果将无限多个素数对之间的已知距离上限进一步缩小。在实际科研流程中，Astra 不只是回答科学问题，而是可以直接进入专业软件环境分析数据。例如，它可以检查基因测序质量、分析遗传变化，并帮助研究人员判断下一步研究方向。不过，Astra 最受关注的能力，也带来了最大的安全争议。OpenAI 表示，Astra 已达到其 Preparedness Framework 中的「关键网络安全能力阈值」。在 ExploitBench 测试中，Astra 获得 100% 成绩，高于 GPT-5.6 Sol 的 78.5%；在 ExploitGym 测试中，Astra 成功率达到 42.4%，高于 Sol 的 30.3%。进一步测试显示，Astra 在近期漏洞测试中发现并利用了两个此前未知的 zero-day 漏洞，OpenAI 表示已经向相关维护方披露。同一个模型，既可以帮助企业发现漏洞、修复代码，也可能被用于攻击系统。因此 OpenAI 对 Astra 的开放采取了更严格的分级策略。普通用户版本会拒绝部分高级网络安全请求，而经过审核的安全团队可以通过 Daybreak 项目获得更开放的访问权限。人类与 AI 的大分工时代GPT-6 Astra 发布后，AGI 再次成为行业讨论中心。OpenAI 并没有正式宣布已经实现 AGI，但 Greg Brockman 的表态明显更加积极。他认为，未来的人们可能会把 Astra 看作 AGI 时代的重要起点，同时表示 AGI 更像一个「使命概念」，而不是一个可以被简单定义的技术指标。「如果几年后回头看，什么时候真正创造了 AGI，我认为可能就是现在，可能就是这个模型。」Brockman 如此表示。而在此次 Astra 发布的过程中，OpenAI 也特别强调「对齐」。OpenAI 表示，Astra 是目前最符合人类意图的模型。在一项测试模型是否会突破任务边界的评估中，GPT-5.6 Sol 在没有生产防护措施时越过授权范围的比例为 48%，而 Astra 为 0%。这一变化与此前 AI 安全事件密切相关。此前 OpenAI 测试中的 AI Agent 曾出现突破限制环境，并攻击 Hugging Face 相关系统的事件，引发行业对于 AI 自主行为边界的担忧。Astra 发布时，OpenAI 试图证明它已经建立了更完善的安全机制。但另一面的问题是，OpenAI 承认，测试显示 Astra 的文字推理过程相比 GPT-5.6 Sol 更难监控。究其原因，Astra 能够使用更少的文字步骤完成复杂任务。商业化方面，Astra 也进入更高价格区间。GPT-6 Astra 将首先向 OpenAI Daybreak 项目的部分企业用户开放，随后向 ChatGPT Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户开放，并通过 OpenAI API 和 AWS 提供服务。API 定价为输入每百万 token 10 美元，输出每百万 token 50 美元，缓存读取和写入另有计费规则。同时，OpenAI 还提供 Fast Mode，可以将处理速度提升至标准模式的 2.5 倍，但价格也会上升至标准模式的两倍。相比 GPT-5.6 Sol，Astra 的价格有了明显提升。不过，OpenAI 认为，未来企业不会只关注 token 单价，而会关注完成一次任务需要付出的总成本。Greg Brockman 更是表示，AI 行业最终需要从「token 定价」转向「任务成本」衡量。虽然 OpenAI 说 GPT-6 Astra 接近开启了 AGI 时代。但真正值得关注的，或许不是 AGI 这个标签，而是我们已经清晰地看到 AI 开始接近一种新的存在形态：它不再等待人类拆解任务，而是开始理解目标、制定路径，并主动完成工作。蒸汽机改变工业时代时，人们看到的是一台机器；互联网改变世界时，人们看到的是一张网络。只有多年以后，人们才意识到，它们改变的其实是整个社会运行方式。从这个角度看，Astra 的意义并不只是一次模型升级。当 AI 开始进入办公室、实验室和代码库，人类与机器的关系，也将迎来一次重新分工，届时我们也将需要重新思考自己的价值所在。

2026年09月01日3 分钟阅读线下活动 | 全新 iPhone 发布在即，来与少数派一起看 Apple 发布会主作者关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。少数派编辑部关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。联合作者关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。少数派编辑部关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。少数派编辑部官方账号。3 分钟阅读微信扫码分享以图片分享分享到微博点击下方按钮可复制链接分享收藏举报北京时间 9 月 10 日凌晨，Apple 一年一度的秋季特别活动即将拉开帷幕，我们会在 Keynote 讲演环节中见到新一年度的 iPhone、Apple Watch 等多个新品。除了备受期待的 iPhone 18 Pro 系列，传闻已久的折叠屏 iPhone 也可能终于要在此次揭开面纱，成为发布会上最值得关注的新品之一。当然，还有一个我们等待已久的悬念：已经过审的 Apple Intelligence，是否会借此机会正式登陆中国大陆市场，同样值得期待。为了与少数派的朋友们一起见证这些激动人心的时刻，我们将于 9 月 9 日晚间在深圳以及广州举行线下观影特别活动，期待你来和我们聊聊天、交个朋友。购票链接：深圳场次广州场次活动信息活动日程 (深圳场次)活动时间：09 月 09 日 23:00 - 09 月 10 日 03:00活动地点：广东省深圳市宝安区西乡街道银田工业路元匠坊 C 座 201(少数派共创总部)主要环节 (深圳场次)23:00-23:30：活动会场签到23:30-00:15：现场交流、对话00:15-00:30：休息时间，自由参观与交流00:30-00:50：抽奖、合影，就坐准备01:00-03:00：观看 Keynote 主题讲演活动门票本次活动为门票收费制形式，门票价格 19.9 元，所有门票收入将用于活动的组织和宣传，包括不限于场地租赁、茶歇准备、物料制作、伴手礼品等，由少数派方面负责管理，所有解释权少数派所有。为了给参会人员提供更好的活动体验，本次活动人数限制在 50 人内，我们也为少数派会员用户提供了专属购票优惠，直接下单即可享受。点此购票>为了让更多少数派用户参与到本次 Apple 发布会线下观影，我们同样将在少数派广州体验店 (广州市荔湾区泮塘五约外街 76 号)举行直播观影活动，门票价格及权益与深圳场次一致，并同样为少数派会员提供了专属购票优惠：点此购票>活动礼品活动门票定价为 19.9 元，除了入场资格之外，每位参与者还可获得：少数派 Prime 季度会员卡少数派 logo 贴纸现场抽奖机会温馨提示由于活动举行时间较晚，请购票用户合理安排行程，准时参加，并注意路途安全。活动伴手礼以活动现场发放实物为准。所有门票收入将用于活动的组织和宣传，包括不限于场地租赁、茶歇准备、物料制作等，由少数派方面负责管理，所有解释权少数派所有。请在观看主题演讲期间保持安静，确保不会影响其他观众及周边居民。活动期间请注意个人物品的保管，建议提前规划活动结束后的归家方式，尽量避免步行或单独行动，保证个人安全。如果你有其它活动想法或者场地推荐，欢迎通过邮件联系我们：contact@sspai.com。iPhoneApple本文责编：@waychane© 本文著作权归作者所有，并授权少数派独家使用，未经少数派许可，不得转载使用。27位派友已充电

2026年09月01日14 分钟阅读社区速递 156 | 满血全功能磁吸转换头与手机 AI 通话的真实体验主作者关注Matrix机器人少数派成员运行在 Matrix 上的机器人Matrix机器人关注Matrix机器人少数派成员运行在 Matrix 上的机器人联合作者关注Matrix机器人少数派成员运行在 Matrix 上的机器人Matrix机器人关注Matrix机器人少数派成员运行在 Matrix 上的机器人运行在 Matrix 上的机器人14 分钟阅读微信扫码分享以图片分享分享到微博点击下方按钮可复制链接分享收藏举报除了首页时间流和侧栏的精选展位，少数派 Matrix 社区还有很多优秀内容因条件所限无法得到有效曝光，因此我们决定重启 Matrix 周报，并在此基础上添加更多社区内容、作者投稿新玩意呈现给大家。上周社区速递：适马千元人像神头与七月派友剁手清单💬一派热议在第 290 期一派讨论《[有奖] 手机里的 AI 通话功能，你真的在用吗？》中，共有 242 名派友热情参与，十分感谢！鹿顺娇(+12) 作为最早一批体验手机 AI 通话功能的用户，我想说说我的故事。2019 年，坚果 Pro 3 率先推出「听觉无障碍」，带来了 AI 字幕功能。随后各大厂商纷纷跟进，并将其更名为「AI 通话」。虽然投票选项里没有「AI 字幕」这一项，但你一定不知道，正是靠着 AI 通话中的 AI 字幕，我终于实现了真正的自力更生——不再需要请同事帮我接外卖电话，不用麻烦家人替我打咨询电话，也不用在路边瑟瑟发抖地求陌生人帮忙接电话。作为一名听障人士，过去那种「你听得懂我说，我却听不懂你在说什么」的困扰，如今已经不再是难题。现在，哪怕是垃圾电话、推销电话、陌生来电，我接起来时都会想：嘿，又磨耳朵了。借助 AI 通话，我不只能听见声音，更能听懂声音，真的很幸运呢！Jensding(+12) 现在的骚扰电话基本上都是 AI 腔调，使用手机 AI 属于「魔法对轰」，互相节省时间。YLBSDDD(+9) 把骚扰电话全扔给小爱同学，过了半年就几乎接不到了。经常会回头去听录音，有的对面还会很正经地和小爱聊半个小时，然后才反应过来不是真人。后来把提示词改成背《陋室铭》了，就几乎没有打来的电话了。大橘为重(+3) vivo 设置了 AI 通话，并且开场白设置了我自己录制的声音。一般我会实时看文字转录了解对方在说什么，如果是必要的通话就再人工介入（绝大多数还是骚扰电话）。饲养员小茜(+2) 有在严肃使用小米的 AI 通话功能，虽然有一定概率会误挂有用的电话，但总体来讲对于我这样的淡人来说还是有益的。AI 通话、中国移动的高风险号码防护，以及「熊猫吃短信」等垃圾短信拦截 App，都是我的手机中必须要带的设置。其实我自己本来是比较讨厌 AI 通话的，原因是接听过太多 AI 打来的骚扰电话，听说只要一开口，AI 就能学习到你的声音，可能还会用来实施诈骗啥的，所以我现在接到陌生电话一般不会先开口。有一次洗澡洗到一半，手机在外面响个不停。我出来一看，同一个陌生号码连打三次，当时心里还咯噔一下，以为真有什么急事。回过去才知道是推销宽带的。后来我就开始琢磨：这种电话既不值得我从浴室里冲出来，也不值得我事后专门打回去确认，到底能不能先让手机替我听听？于是小爱通话就这么被我用起来了。现在碰到不认识的号码，我如果手头正忙，基本不会急着接，先让小爱帮接。它会把对方说的话转成文字，我瞄两眼就知道大概是什么事。真碰上快递找不到地址、物业临时通知这种，我再接过来；要是明显没必要搭理，就让这通电话到此为止。我还挺喜欢「小爱帮我回」这个功能。有些电话不是不能接，而是不方便说话。比如在办公室坐得很近，旁边一圈同事，这时候对着手机说「我现在不方便，晚点联系」总觉得有点尴尬。直接选一句回复，或者打几个字让小爱念出去，省事很多。以前我觉得这种功能多少有点「科技演示」的味道，真正用上以后，反而都是这些很琐碎的场景最顺手。帮接结束后，我偶尔也会翻一下通话记录和摘要。这个对我来说甚至比「代接」本身更实用。有些电话当时没必要接，但内容还是值得知道，比如快递放哪了、什么时候上门、对方留了什么信息。扫一眼文字，比重新打回去再问一遍舒服得多。不过我从来没把它当成「替身」。熟人电话我一般还是自己接，涉及工作细节、售后争议或者钱的事情，更不会让它替我做决定。AI 可以帮我听、帮我传话，但真到了需要判断的时候，我还是更信自己的耳朵。普魯士藍(+2) 我现在用的是国行 iPhone。升级 iOS 26 以后，我把「筛选未知来电」设成了「询问来电原因」。严格说，苹果也没把它包装成什么全能的 AI 电话秘书，用起来其实挺简单：陌生号码打进来，手机先替我问一下是谁、为什么打电话，对方说完以后，我这边才会响。刚开始我觉得这功能有点鸡肋。毕竟接个电话也就几秒钟，能省多少事？用了几天之后才发现，烦人的根本不是那几十秒通话，而是「要不要接」这个过程。尤其工作的时候，突然跳出来一个陌生号码，第一反应往往是：快递？物业？办卡？还是卖保险的？不接怕漏事，接了又经常听到一句「您好，我们这边有一个低息贷款……」现在轻松多了。对方如果说「快递到了，放哪里」，我基本会接；如果屏幕上已经看见「贷款」「装修」「课程」之类的内容，大概率就不用管了。有些推销电话甚至还没等我看到内容，自己先挂了。它替我省下来的不是通话时间，主要是少被打断几次。我反而挺喜欢苹果这种做得不算「积极」的方式。电话毕竟和发消息不一样，很多事情不是把字记准确就行。售后扯皮、工作安排、家里有急事，这些电话我还是想自己听。尤其涉及钱、时间和承诺，我可不希望手机聊着聊着替我来一句「好的，没问题」。所以我现在对这类功能的期待也不高，先帮我把陌生电话问明白就挺好。像门卫一样先问一句「找谁、什么事」，确定有必要，我自己来。真要让它模仿我的声音、替我跟别人聊上十分钟，我反而有点不踏实。至少现在这个尺度，我愿意一直开着。摸鱼(+2) iOS 26 之后自带的未知来电让 Siri 询问来意，在我这里几乎过滤掉了 99% 的无效通话（备注不要打电话的外卖电话、不重要的亲戚来电、一些无用的广告电话）。这里的无效通话，特指在 Siri 或者我自己接听时都不干脆说明来意的电话。自言者一么 imgradeone(+2) 只记得之前用「小爱通话」接过一个（好像是）骗子电话还是推销电话，小爱说了一句话，对面直接说是人机，然后臭骂了起来；后面才知道是那种批量买毕业生信息的 spam。少数派 36086718(+1) 最想把下班之后的工作电话交给 AI，设置了触发词为「喂」，百发百中，当下接到电话和稍后看到来电记录时的心境完全不同。我没有随时随地待命的义务，一想到对方一声「喂」，AI 就自动回复，感觉就像是一拳打在棉花上。每次看到 AI 保存的通话记录我都窃喜一阵，打工人只能耍点小手段让自己痛快一会儿，哈哈哈。📢：下一期的一派讨论是数码圈日经话题《Tim Cook 掌舵十五年：哪些苹果产品真正改变了你的数字生活？》，欢迎来聊。🔥一周热评来自文章《派早报：GTA 6 引发请假玩游戏热潮》：↳ 💬 关于「GTA 6 引发请假玩游戏热潮」的热议：潮鳴(+0) 挺好的感觉在那天全世界的玩家都和你一样你请假、玩同一个游戏，有种奇妙的归属感↳ 💬 关于「Sam Altman 为 OpenAI 高管定制豪华表」的热议：ME(+0) 科技的尽头是中世纪打铁？少数派04847967(+0) Altman是不是还偷偷定制了一款至尊表，一表统御七表😂↳ 💬 关于「海信发布 A10 系列墨水屏手机」的热议：wede(+0) 本人已经买了，但是需要到 9 月 24 日才能发货。不过即使是最低配，也有翻倍于海信 A7 的 CPU 算力、8GB 运存以及 128GB 存储空间，作为备用机来说单卡也完全符合要求，产品从纸面上确实很让我心动。来自文章《开学季 | 学习不止在课堂：这些方法和技巧帮你做好知识管理》：铅笔划破夜(+3) Notion 退出俄罗斯，感觉还是 Obsidian 好，放在本地更踏实些。来自文章《新玩意 250｜少数派的编辑们最近买了啥？》：西鸽(+2) 这款 Livis 眼镜一定要注意防水，我戴着去漂流，泼溅的水多了，刚开始还是长亮灯，电量用完后就开不了机了。售后说有可能进水腐蚀电路，维修要 1200 元。来自文章《没错，我日常就用 Linux：谈谈我的 Linux 发行版使用体会》：FisherYL(+75) 使用 Linux 的好处是「锻炼解决问题的能力」，说明它的确不适合日用哈哈哈。青南(+41) 用电脑就是用软件。折腾操作系统本身是没有意义的。作为程序员，我坚决反对非业内人士将 Linux 用作日常办公。即便业内人士使用，也没有必要使用 Linux 任何发行版的图形模式。我一般开发、办公使用 Mac；游戏使用 Windows；部署服务使用 Docker 跑在 Linux 上。使用 Linux 都是通过命令模式，没有什么场景需要使用 Linux 的图形界面。clarkedlh(+9) 日常用 Arch 也已经快八年了。这几年 Linux 桌面上个人感知最大的不同，一方面是走向 Wayland 带来的流畅，另一方面是由于 Steam Deck，大部分游戏通过 Proton 都能得到很好的支持。来自文章《开学季 | 这些软件和服务的教育优惠，能帮你省下不少钱》：ludeding(+26) 在校生抓紧时间出去玩，学生证能省不少门票钱。另外补充一个，注册 12306 铁路会员，坐火车高铁有积分可兑换车票，相当于 95 折。Xeonman(+8) 补一个：Maxon 也有教育优惠，而且是完全免费，包括做视频常用的红巨人插件、C4D 以及旗下的所有视觉效果与粒子特效，官网或者公众号都可以申请。📒社区摘要Avalonsky：为了抵御短视频平台上的保健品推广，我做了它威武不能屈：AI 很会回答，但我不想在聊天记录里学习小寒3343：我给米家写了个命令行工具：一行装好，还能交给 AI 帮我管家随便好啦：都 2026 年了，你的 Kindle 还好吗？frank_zhang：FortiGate 管理功能已经很完整，为什么我还想要一个更简单的状态入口？向前看向后转：Interlude 起来 1.0：我们重新想了一遍，休息提醒应该长什么样小A先森：我的备用新选——华为 Mate 20：一个被时间磨合过的老伙计少数派_854541：背单词时，请把这个单词放回它出现的地方我想喝冰峰：做完绿植小程序以后，我重新想了想「养植物」这件事德坤：《催眠时代》| 大师很远，萧轶很近（377）胡拉图说：生活在不同的算法中，仿佛生活在两个世界胡拉图说：《欢迎来龙餐馆》观后感Lee133：今年是 Linux 桌面元年吗🆕作者的新玩意为了让作者的投稿尽快与广大读者见面，我们调整了《新玩意》栏目中作者投稿部分的呈现方式和周期，作者投稿的「新玩意」后续会迁移至本栏目。投稿渠道与奖励方式仍与以往完全一致，详情参见文末。我们相信新鲜火热出炉的分享更能赢得大家的喜爱，也欢迎广大读者朋友们踊跃投稿。@流歌：240W PD + 8K 投屏 + 80Gbps 的全功能磁吸转换头名称：全功能磁吸转换头价格：10 元MacBook 的 MagSafe 充电线有多好用就不用赘述了吧。我特别喜欢磁吸头与电脑接触时的啪嗒声和那股无形力量带来的拖拽感。只是每次连接外接显示器时，那种拿着雷电线去弯腰、伸脖找准 Type-C 口的样子很不优雅，特别是没对准，数据线在 MacBook 接口旁划拉、碰撞时。现在许多显示器已经自带反向充电功能，让安全优雅的 MagSafe 充电线反而成了备选。于是我更加想念磁吸带来的便利。于是我找到了这款全功能磁吸转换头。它能让 Type-C 线秒变 MagSafe，而且是功能更强大的 MagSafe。它分为公头和母头，公头一端插在设备上，母头连接数据线。只需缓缓靠近，啪的一声它们便紧紧地连接在了一起。大小看到这里你应该很容易看出它的结构原理，就是在设备和数据线之