--- title: "1 ：，支持 1M 上下文，原生视觉理解，定价 3 美元 / 15 美元每百万 tokens，主打编程、知识工作和深度推理； 2 ：知识工作 GDPval-AA" topic_id: 55522414855155824 created_at: 2026-07-17T08:49:47.801+0800 source: zsxq type: topic cssclasses: zsxq-vault --- # 1 ：，支持 1M 上下文，原生视觉理解，定价 3 美元 / 15 美元每百万 tokens，主打编程、知识工作和深度推理； 2 ：知识工作 GDPval-AA - 序号：244 - 星球链接：[打开网页](https://wx.zsxq.com/group/15522451881222/topic/55522414855155824) - 附件：图片 0，音频 0，文档 0 - 音频文件：_无音频_ ## 图片 _无图片_ ## 正文 1 ：，支持 1M 上下文，原生视觉理解，定价 3 美元 / 15 美元每百万 tokens，主打编程、知识工作和深度推理； 2 ：知识工作 GDPval-AA v2 测评第 3，仅落后于 Claude Fable 5 Max + GPT-5.6 Sol Max； Agentic 知识工作基准 AA-Briefcase 第 2，仅次于 Fable 5 Max；； 3 架构创新配合训练方法与数据优化： 靠把 scaling 效率提升 2.5 倍，主打 Agentic Coding 与长程知识工作，本质是把 Agent 服务成本降低； API 层面最值得关注的是动态工具加载（system 消息内注入工具定义）和 1M 上下文的自动缓存机制； 4 在「软件工程 + 视觉理解 + 空间推理」复合任务上提升显著：，而在长线程视觉的高复杂度和高价值能力上显著达到 SOTA；支持理解大型代码库、操作终端、协调工具调用、检查运行时行为、自主从失败中恢复，适配长周期 Coding 任务，适配反编译、游戏开发、前端工程、CAD、基础设施优化等； 5 。这是第一次在超大参数全能模型的竞争中将中美 SOTA 的差距缩小到（上一次是 GLM-5.2 在编程这个特化领域中实现追赶），同时 API 价格只是 Claude Sonnet 的水平（甚至输入缓存命中定价和 GLM-5.2 齐平）。待后续技术报告发布和收集到更多的用户实测反馈后，我们将做进一步解读。K3 发布后也让我们对 GLM/DS/Qwen/MiniMax 即将带来的新模型变得更加的期待！ ## 总体总结 主题正文 1. 1 ：，支持 1M 上下文，原生视觉理解，定价 3 美元 / 15 美元每百万 tokens，主打编程、知识工作和深度推理； 2. 2 ：知识工作 GDPval-AA v2 测评第 3，仅落后于 Claude Fable 5 Max + GPT-5.6 Sol Max； 3. Agentic 知识工作基准 AA-Briefcase 第 2，仅次于 Fable 5 Max； 4. 靠把 scaling 效率提升 2.5 倍，主打 Agentic Coding 与长程知识工作，本质是把 Agent 服务成本降低； 5. API 层面最值得关注的是动态工具加载（system 消息内注入工具定义）和 1M 上下文的自动缓存机制； 6. 4 在「软件工程 + 视觉理解 + 空间推理」复合任务上提升显著：，而在长线程视觉的高复杂度和高价值能力上显著达到 SOTA； 7. 支持理解大型代码库、操作终端、协调工具调用、检查运行时行为、自主从失败中恢复，适配长周期 Coding 任务，适配反编译、游戏开发、前端工程、CAD、基础设施优化等； 8. 这是第一次在超大参数全能模型的竞争中将中美 SOTA 的差距缩小到（上一次是 GLM-5.2 在编程这个特化领域中实现追赶），同时 API 价格只是 Claude Sonnet 的水平（甚至输入缓存命中定价和 GLM-5.2 齐平）。