夜雨聆风2026/05/12
星期二 农历四月廿六
MONTHLY NEWS
本月分享
AI 江湖，天才辈出！
OpenClaw爆红全网，一度席卷AI圈，风头无两。热潮退去后，它迅速淡出视野，归于沉寂。
可平静只是短暂蛰伏，没过多久，AI江湖风云突变，各路模型与智能体扎堆登场，巨头入局、开源混战，行业内卷加剧，瞬间掀起一场你来我往、群雄逐鹿的腥风血雨......
02
04-2026
Google 发布 Gemma 4
号称单位参数量最强开源模型；Cloud Next '26 宣布 260+ 项 AI Agent 功能.。
05
04-2026
Meta 发布 Llama 4 Scout & Maverick
支持 1000 万 token 超长上下文（全球最长）；同期推出 Muse Spark 多模态模型。
07
04-2026
Anthropic 发布 Claude Mythos Preview
启动 Project Glasswing，仅向 12 家顶级科技/安全机构定向开放，用于防御性网络安全；Anthropic 同日发布 244 页系统卡。
07
04-2026
智谱 AI 发布 GLM-5.1
一度登顶开源模型 SWE-Bench Pro 榜首，持续 9 天。
16
04-2026
Anthropic 发布 Claude Opus 4.7
同日推出 Claude Design 可视化创作工具；披露 Opus 4.7 的网络安全能力仍弱于 Mythos。
17
04-2026
xAI 发布 Grok 4.3 Beta
向 SuperGrok Heavy 订阅用户开放。
20
04-2026
Moonshot AI 发布 Kimi K2.6
支持 256K 上下文，支持 300 个子代理并行运行，价格仅 $0.95/$4.00 /M token。
23
04-2026
OpenAI 发布 GPT-5.5
协助发现拉姆齐数新数学证明；价格也只有$5/$30 /M token。
24
04-2026
DeepSeek 发布 DeepSeek V4 Pro
1M 上下文，$0.14 /M token 性价比极高。
03
05-2026
独立 AI 编程大赛
Kimi K2.6 夺冠，小米 MiMo V2-Pro 亚军，GPT-5.5 第三，Claude Opus 4.7 第五
04
05-2026
Anthropic 发布 Claude Security 公测
可用于企业内，主要基于 Opus 4.7 自动扫描代码漏洞并生成修复补丁。
04
05-2026
美国国会提出 AI 数据中心建设暂停法案
指向能耗（29.6 GW）与水资源消耗问题。
05
05-2026
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash
32T token 预训练，1M 上下文，推理成本极低，可用于本地部署的最廉价模型。
答
疑
解
惑
Q1：token 是什么？
A1：大概 1 个英文单词 ≈ 1~1.5 token，1 个中文字 ≈ 1~2 token。100 万 token 大约相当于一本 70 万字的长篇小说。
Q2：$5/$30 /M token什么意思?
A2：$5 = 输入（你发给模型的文字）每 100 万 token 收取 5 美元；$30 = 输出（模型回复你的文字）每 100 万 token 收取 30 美元。
红色注释为定向开放大模型橙色注释为闭源大模型
蓝色注释为开源大模型
四大领域官方排行榜▼
SVG布局的工具条上可以设置动画各种参数同时可以设置宽高比，达到SVG层和布局内容的完美对齐
ENDING
这两个月小鱼真的很震惊，但最惊吓的就是 Anthropic 发布的最顶级大模型 Mythos。
我讲两个关于 Mythos 的 “ 恐怖故事 ” ：
第一个故事
你家有条裂缝，从 2009 年开始就有了。你住了 17 年，客人来来往往，亲戚朋友经常来你家，都没有人发现。
但 Mythos 刚进门瞄了一眼就说：“在那儿。”
然后它不只是用手指给你看，而是顺手把裂缝撬开，告诉你从哪里能掏空整栋楼的地基。
这条“裂缝”其实是 FreeBSD 操作系统里的一个 Bug，全球大量服务器都在跑它。黑客只要知道这个，就能从互联网上任意一台电脑拿到服务器的最高权限。
而这些仅仅是 Mythos 一个人找到的。
第二个故事
全球网络安全圈有一个模拟黑客对抗比赛，叫做 CTF，是用来训练顶级安全研究员的。
之前最强的 AI 参加（应该就是 opus-4.6），100 分的题 1 分都拿不到。
你知道 Mythos 考了多少分吗？它考了 73 分。这根本不是进步，简直就是降维打击。
这也是为什么 Anthropic 造出来之后不肯开源，也不肯卖了赚钱的原因，因为他们自己都被吓到了。因为就算再势力的资本家，对于这么恐怖的一个东西所带来的危害，还是会良心发现的。
不管是 Mythos 还是其他各种模型的发布，无一不意味着四、五月份是一场 AI 界的革命性巨变。
很多大模型都从量的积累到了质的飞跃。这听起来是件好事，但对于每一个 AI 领域的从业者来说，虽然门槛变得越来越低，但学习成本和学习迭代速度却会变得更快。
在 AI 洪流的冲刷下，我们更多地应该学会不只是 QA 式地对 AI 进行提问和回答，而是学会如何面对接下来一个最重大的关口——也就是已经存在的 AI Agent模式。这种模式，小鱼将会在下次推文中进一步讲解。
有学习兴趣的伙伴可以私信并与小鱼进行交流讨论。