Anthropic 宣布 Claude 已全面集成进 Xcode 26，开发者可在苹果官方 IDE 中直接使用 Claude Sonnet 4 的代码智能功能。登录 Claude 账号后，用户能获得自然语言编程助手、代码文档生成、SwiftUI 预览、内联修改等能力，加快苹果平台应用的开发流程。

来源：Anthropic Blog

今天，OpenAI正式发布GPT‑5-Codex，这是一个专门为Agent编程而优化的GPT-5版本。

GPT‑5-Codex的训练重点侧重于真实的软件工程工作，它既擅长快速的交互式会话，也能独立完成冗长复杂的任务，其代码审查能力可以在产品发布前发现关键错误。它能根据任务的复杂程度，更动态地调整其思考时间。在处理定义明确的小型请求或对话时，响应会更敏捷，而在处理大型重构等复杂任务时，它会投入更长的时间。在测试中，OpenAI发现GPT-5-Codex能够一次性独立工作超过7小时来处理大型复杂任务，它会不断迭代实现方案，修复测试错误。

GPT-5-Codex可以在任何使用Codex的地方使用，它已成为云端任务和代码审查的默认模型，开发者也可以通过Codex CLI和IDE扩展，选择它来处理本地任务。

自从OpenAI四月份首次推出Codex CLI、五月份推出Codex网页端以来，Codex已稳步发展为更高效的编程协作工具。两周前，OpenAI将Codex整合为通过你的ChatGPT账户连接的单一产品体验，让用户可以在本地环境和云端之间无缝迁移工作，而不会丢失上下文。现在，Codex可以在你进行开发的任何平台使用，包括终端或IDE、网页端、GitHub。

，OpenAI表示计划很快在API中提供GPT-5-Codex。

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2025年9月12日，通义千问团队宣布推出新一代大模型架构Qwen3-Next，并同步开源了基于该架构的系列模型。新架构旨在应对大模型发展中“上下文长度扩展”与“总参数量扩展”两大核心趋势，通过技术创新显著提升模型的训练和推理效率。

Qwen3-Next架构在前代MoE（混合专家）模型基础上进行了多项核心改进，包括引入混合注意力机制、采用高稀疏度MoE结构、优化训练稳定性，以及集成多Token预测机制以加速推理。

基于此架构，团队发布了拥有800亿总参数、但每次推理仅激活30亿参数的Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型。该模型在性能上与320亿参数的稠密模型Qwen3-32B相当甚至略优，但其训练所需的GPU算力成本不到后者的十分之一。在处理32K以上长上下文时，其推理吞吐量更是Qwen3-32B的十倍以上，实现了极高的性价比。

在Base模型基础上，团队进一步开发并开源了指令微调版Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct和思维链推理版Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking。通过攻克混合注意力与高稀疏度MoE架构在强化学习训练中的稳定性难题，新版Instruct模型的性能已与旗舰级的Qwen3-235B模型相当，并在处理256K超长上下文任务时展现出显著优势。Thinking模型在复杂推理任务上的表现同样卓越，不仅优于预训练成本更高的同类模型，还在多项基准测试中超越了闭源模型Gemini-2.5-Flash-Thinking，部分关键指标已接近旗舰级的Qwen3-235B-Thinking模型。

目前，Qwen3-Next系列模型已在Hugging Face和ModelScope平台开源，开发者亦可通过阿里云百炼平台及NVIDIA API Catalog体验其服务。

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