今日AI简报 — Gemini 3.7 Flash、GLM-5.3发布、DeepSeek调价落地

2026年8月14日


🌍 数据源B:国际AI要闻

1. 🔥 Google 发布 Gemini 3.7 Flash:Flash 系列最强「工作马」模型

8月13日上线,距 3.6 Flash 仅三周,专注编程与 Agent 工作流:FrontierCode 1.1 Main 达 43.6%(3.6 为 34.4%)、DeepSWE v1.1 65.3%(49.0%)、WebDev Arena Elo 1588(1538)、GDP.pdf 34.0%(22.0%)、AutomationBench 30.4%(17.0%)。首发价 $0.75/百万输入、$3.75/百万输出 Token——为 3.6 Flash 原价一半,优惠至年底,2027 年 1 月起恢复 $1.50/$7.50。

🔗 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-3-7-flash/

2. 🔥 智谱发布 GLM-5.3:纯后训练迭代,涌现网络攻防能力

与 5.2 同基座、全部提升来自后训练扩展:Z.ai Code Bench 相对 5.2 提升 50%,Terminal Bench 2.1 得 88.2(超 Claude Opus 4.8 的 85.0,逼近 GPT-5.6 Sol 的 88.8),Terminal Bench 3.0 与 Agents' Last Exam 均达开源模型 SOTA;官方称攻防能力「涌现」速度超预期——CyberGym 84.5 开源最佳,ExploitBench 54.4,为 5.2(24.4)的两倍多。权重将在安全评估完成后约两周开源。

🔗 https://z.ai/blog/glm-5.3

3. 🧰 DeepSeek 开源 Agent 框架 Harness(开发者预览)

「Everything is a plugin」:基于 Cordis 内核,模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、调度、UI 全部插件化,可配置替换而无需改源码;每次运行写入 append-only 会话日志(提示词、推理、工具调用、子 Agent 调度全记录),支持 Trajectory 视图回放/续跑/分叉;提供 Standard/Code/Minimal/Creator 四种运行模式,源码已放 GitHub。V4 Pro 正式版即依托 Harness 完成专项优化。

🔗 https://deepseek.com/harness/en/

4. 💰 DeepSeek 公布调价方案:峰谷定价 8 月 17 日生效

昨日已报道 V4 Pro 转正未调价,今日官方公布新 API 定价(北京时间 8 月 17 日 0 时生效):高峰时段(9:00-12:00、14:00-18:00)价格为闲时两倍;闲时 V4 Pro 缓存命中输入 0.025→0.15 元/百万 Token(+500%)、未命中输入 3→4.5 元、输出 6→13.5 元——闲时最小涨幅 50%,峰值缓存命中档相对旧价约 12 倍(社区称「最高涨价 1000%」)。

🔗 https://api-docs.deepseek.com/news/news260813/

5. 🚀 OpenAI × Cerebras 推出 GPT-5.6 Sol Ultrafast:最高 750 tokens/秒

8月13日公布:OpenAI API 新增 Ultrafast 服务档位,由 Cerebras 晶圆级芯片(44GB 片上 SRAM)驱动,首批受邀客户预览,最高 750 输出 tokens/秒且「无质量损失」;官方测试中 HLE 全部 2500 题用时 11 小时 11 分,Claude Fable 5 需 78 小时 27 分(约快 7 倍、精度相当);据 Artificial Analysis,输出速度比 Fable 5 快 11 倍、比 Opus 4.8(Fast 模式)快 5 倍。

🔗 https://www.cerebras.ai/blog/accelerating-gpt-5-6-sol-ultrafast-with-openai


📊 今日小结

领域 热点
🔥 最热 Gemini 3.7 Flash 发布(DeepSWE 65.3%、首发价减半)
🇨🇳 中国动态 智谱 GLM-5.3 发布(涌现攻防能力);DeepSeek Harness 开源 + 调价落地
💰 价格动态 DeepSeek 峰谷定价 8/17 生效,闲时最高涨 500%
基础设施 OpenAI×Cerebras GPT-5.6 Sol Ultrafast(750 tok/s)
← Back to Blog