DataLearner

GPT-6.1 Terra应该是一个失败的模型，在codex中，让这个模型搜索信息录入数据，一个任务，做到一半就停止，让继续了4、5次了，依然是遗留不做完。有点垃圾啊

Tibo回复用户说ChatGPT普通的Plus订阅也会有GPT-6-Astra，可是官方目前的文案写的是GPT-6-Astra会以GPT-6 Pro的形式存在ChatGPT网页，而且100美元Pro用户限制是一周50条消息，200美元是一周200条消息，且额度和GPT-5.6 Sol Pro共享。感觉这个信息非常困惑啊，有可能普通订阅用户是用不了GPT-6 Astra的

似乎好像Claude Code、codex同时出问题了，ChatGPT网页版、都无法访问了，什么情况，这是被攻击了吗？

不管怎么说，这个模型带来的一个问题是请求参数需要增加mode这个参数，当前看很多软件适配都不是很好，比如cc switch里面就没办法支持这个参数，自定义的请求也是对所有模型生效，很可惜：datalearner.com/ai-models/pr…

GPT 5.6 Sol有一个Pro版本，不过与之前独立的模型不同，这个Pro版本是推理模式为“Pro”的GPT 5.6 Sol，模型的ID和slug完全一样，token单价也是一样，但官方说会消耗更多的模型算力。从这个角度看，是不是合理猜测为同一个模型，不同的推理模式，但不确定是一种独立训练的结果还是说多个模型合作的结果。

智谱的GLM 5.3的确是强，这两天刚发布的Terminal Bench 4.0，在原来的基础上去除了很多已经饱和的任务，主要修复了旧的任务问题。但是这个新的评测结果GLM 5.3排名第三，仅次于Fable 5（可能是安全限制？），好于GPT-5.6，的确是可以的

学习到一个Claude Code参数：单次会话的搜索上限，这个参数是7月份版本引入的，默认200，意思就是一个Agent在单次会话中最多只做200次的搜索，超过之后就不再搜索，而是告诉Agent用已有的信息来解决问题。这个参数可以手动修改，无上限，官方说为了避免Agent无休止去搜索信息，值得关注的一个细节。

单从评测数据来看，腾讯HY-4模型基本上可以接近国产模型的最佳水平了，参数量基本上和GLM 5.3差不多，7000亿总的，400亿激活，不过与GLM 5.3相比，大多数评测得分还是要低不少，但是差距是明显可见的缩小。看样子腾讯的钱花得值的，一个人的能量也是巨大啊~

ChatGPT网页版本的Deep Research有一个很久都没解决的bug，就是Markdown结果导出文件中缺少引用的内容，导致MD格式导出直接放到另一个MD编辑器会出现很多乱码一样的内容，但是导出的word/pdf里面是可以看到完整的链接的，不知道是技术上实现不了，还是忘了😅😅

不到一周，中国三大 Flash 模型齐全了：DeepSeekV4 Flash Vision Exp、GLM5.3-Flash和Qwen3.8-Flash-Next，共同方向很明确：不再只卷“大”，而是开始卷更低推理成本下的 Coding、Agent 和多模态能力。这价格、速度真的是很甜品了。对比而言，GLM 5.3 Flash效果更好，比DS便宜，Qwen还没有价格。