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Google 最新推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） 不只是一次“图像质量提升”，而是让普通用户也能借助专业级提示词，生成具备排版、构图、品牌、摄影语言的作品。 在这个版本中，最关键的能力不是模型本身，而是： 它对结构化、专业化 Prompt 的响应能力非常强。 写对提示词，效果天差地别。 本文将完全聚焦于： 怎么写提示词，才能让 Nano Banana Pro 生出最好的图。
就在刚才，谷歌推出了 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）。这是基于 Gemini 3 Pro 打造的专业级图像生成与编辑模型，相比几个月前的 Nano Banana，这次升级几乎重构了谷歌图像生成能力的上限。从文本渲染、多图一致性，到世界知识、摄影级控制和信息可视化，Nano Banana Pro 在多个维度显著拉开了与上一代、乃至整个行业同类产品的差距。
谷歌终于在2025年11月18日发布了新一代Gemini 3模型：Gemini 3.0 Pro。该模型目前在各个评测排行榜中都获得了非常优秀的结果，几乎是领先了所有的模型。而根据此前大家的匿名投票评分和早期测试，该模型的文本生成、编程、SVG生成等方面都非常优秀。谷歌官方强调，Gemini 3.0 Pro不仅在推理能力上达到了新的业界巅峰，更在理解深度、细微差别以及“思考”能力上实现了质的飞跃。
MiniMax M2发布2周后已经成为OpenRouter上模型tokens使用最多的模型之一。已经成为另一个DeepSeek现象的大模型了。然而，实际使用中，很多人反馈说模型效果并不好。而此时，官方也下场了，说当前大家使用MiniMax M2效果不好的一个很重要的原因是没有正确使用Interleaved Thinking。正确使用Interleaved thinking模式，可以让MiniMax M2模型的效果最多可以提升35%！本文我们主要简单聊聊这个Interleaved thinking。
Scale AI 于 2025 年 9 月 21 日发布了 SWE-Bench Pro，这是一个针对 AI 代理在软件工程任务上的评估基准。该基准包含 1,865 个问题，来源于 41 个活跃维护的代码仓库，聚焦企业级复杂任务。现有模型在该基准上的表现显示出显著差距，顶级模型的通过率低于 25%，而最近的榜单更新显示部分模型已超过 40%。这一发布旨在推动 AI 在长时程软件开发中的应用研究。
DeepSeek AI团队重磅推出DeepSeek-OCR，该模型不仅在文档提取上达到了行业领先水平，更通过创新的视觉压缩技术，将长上下文处理效率提升了 10 倍以上。根据测算，在A100-40G的一个GPU上，它每天可以将20万页的文档图像数据转为Markdown文本！
Anthropic正式发布最新一代入门级模型Claude Haiku 4.5。相较上一代小模型，Haiku 4.5 在编码、推理与“计算机使用/子代理编排”等关键生产力场景上实现逼近甚至局部追平 Sonnet 4，但价格更低、速度更快，定位于“面向规模化落地的高性价比主力”。
FrontierMath是一个由Epoch AI开发的基准测试套件，包含数百个原创的数学问题。这些问题由专家数学家设计和审核，覆盖现代数学的主要分支，如数论、实分析、代数几何和范畴论。每个问题通常需要相关领域研究人员投入数小时至数天的努力来解决。基准采用未发表的问题和自动化验证机制，以减少数据污染风险并确保评估可靠性。当前最先进的AI模型在该基准上的解决率低于2%，这反映出AI在处理专家级数学推理时的局限性。该基准旨在为AI系统向研究级数学能力进步提供量化指标。
就在今日，Google 正式推出 Veo 3.1 和 Veo 3.1 Fast，这两款升级版视频生成模型以付费预览形式登陆 Gemini API。Veo 3.1的核心亮点是：更丰富的原生音频（从自然对话到同步音效）、更强的电影风格理解与叙事控制、以及显著增强的图生视频（Image-to-Video）质量与一致性。
就在昨天，2025年10月7日，Google DeepMind 正式发布其最新模型——Gemini 2.5 Computer Use。该模型基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力，新增了“界面交互（UI 控制）”能力，能够在浏览器或移动端界面上像人类那样点击、输入、滚动、选择控件等操作。
Sora2 的发布再次引爆了视频生成领域。你可能已经看到过一些令人惊叹的演示视频，但当你自己上手时，生成的作品可能并不尽如人意。问题出在哪里？很可能就在你的提示词（Prompt）上。
就在今日，OpenAI正式推出了 Sora 2 ——其旗舰级视频与音频生成模型。相比2024年2月发布的初代 Sora，本次升级带来了断层级的真实感与显著增强的可控性。它不仅能更好地遵循物理规律生成视频，还首次实现了同步对话与环境音效的生成，并通过全新 iOS 应用“Sora”开放给公众使用。
智谱AI于2025年7月发布了Zread。这款产品能够利用其大模型能力，结合类似Deep Research的Agent技术，对GitHub项目进行深度解读和问答。其价值在于将强大的模型能力通过优秀的工程化设计，变成了一个真正“好用”的工具。它解决的正是那种“代码就在那里，但我就是看不懂”的尴尬，这种体验是单纯聊天机器人无法替代的。
xAI 正式发布 Grok 4 Fast —— 一款以 极致性价比与前沿性能 为核心卖点的新一代推理模型。相比前代产品，它不仅在推理准确率上几乎与旗舰模型Grok 4等持平，还凭借 40%更高的推理效率 和 高达98%的成本降低，将高质量智能推理真正带入大众用户和企业应用场景。
阿里发布了全新的语音识别大模型Qwen3-ASR-Flash，该模型是Qwen3系列模型中首个语音识别大模型，中英文语音识别错误率低于GPT-4o-transcribe和Gemini 2.5 Pro。不过，该模型目前仅通过API提供，不开源！
就在几个小时前，OpenAI 发布了全新的 GPT Realtime 大模型。这是一个 Speech-to-Speech（S2S）模型，能通过单个模型与 API完成从音频输入到音频输出的全流程，显著降低交互延迟并充分保留语音细节。 GPT Realtime 以“端到端语音理解—推理—合成”为核心路径，解决了传统“识别—推理—合成”多阶段带来的延迟与风格割裂问题。
GPT-5 在指令遵循和推理能力上比前代更强，但也因此更“敏感”：如果规则里有冲突或表述过度强硬，模型往往会卡壳或输出异常。为此，OpenAI 发布了面向开发者的 《GPT-5 for Coding》技巧小抄，其中总结了使用 GPT-5 进行编程与代码生成时最实用的六条经验。这些技巧与普通的“写作提示工程”不同，它们专门针对软件开发场景：如何写规则、怎样控制推理强度、如何避免模型“想太多”，以及怎样利用 GPT-5 的新特性把它真正驯化成可靠的结对编程伙伴。本文对这六条技巧逐条进行解释总结。
Grok Imagine 是一个由 xAI 开发的创新功能，集成到 Grok AI 聊天机器人中，旨在让用户能够从文本和视觉命令快速生成图像和视频。Grok Imagine最大的特点是能够生成长达 15 秒的视频，带有同步音频，使其成为 OpenAI 的 Sora 和 Google 的 Veo 3 等工具的直接竞争者。此外，它还包括一个“Spicy”模式，允许生成成人或显式内容，这一点引发了伦理和潜在误用的争议。
几个小时前，OpenAI发布了全新一代大模型GPT-5系列。本次发布的是一个全新的AI系统，而非一个单独的模型系列。GPT-5背后包含了5个不同的模型系列或者版本，分别是GPT-5-Pro、GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano和GPT-5-Chat。
近日，OpenAI在发布其开源模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b的同时，也推出了一种专为这些模型设计的全新消息格式——Harmony。对于希望在自有解决方案中充分利用这些开源模型的开发者而言，理解Harmony至关重要。本文将以客观的第三方视角，详细解析Harmony格式的设计理念与技术细节。
Terminal-Bench是一个新兴的开源基准测试，专为评估人工智能Agent（AI Agent）在命令行终端环境中的实际操作能力而设计。它通过一系列模拟真实世界场景的复杂任务，旨在客观、可量化地衡量AI Agent在执行代码编译、服务器管理和数据处理等任务时的熟练程度与自主性。
阿里宣布开源第三代编程大模型Qwen3-Coder-480B-A35B，该模型是Qwen3编程大模型中第一个开源的版本，同时官方还基于Google的Gemini CLI改造并开源了阿里自己的命令行编程工具Qwen Code，完全免费使用。
Kiro 是一款AWS刚发布的、具有代理（agentic）能力的集成开发环境（IDE），它的目的是希望通过简化的开发者体验，帮助开发者从概念原型无缝过渡到生产级别的应用。它的核心理念是“规格驱动开发”（spec-driven development），以解决当前 AI 编程从有趣的原型到可靠的生产系统之间存在的鸿沟。
MTEB是一个用于评估向量大模型向量化准确性的评测排行榜。它全称为Massive Text Embedding Benchmark，是一个旨在衡量文本嵌入模型在多种任务上表现的基准测试。