OpenRouter 实测 Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 与 Haiku 5.5 该怎么选
OpenRouter 通过 11 个隐藏测试编码任务、Claude Code 修 bug 任务和 GPQA Diamond、τ-bench 等跑分，给出三档 Claude 5.5 的选型建议。
推荐理由：OpenRouter 用同一批隐藏测试实测三档 Claude 5.5 的通过率与成本，结论可迁移到日常选型决策。
#推理
OpenRouter：Announcements精选AI 评分6767
vLLM 官方博客精选AI 评分6060 vLLM 发布训练-推理逐位一致方案，DeepSeek-V4-Flash RL 训练 diff 降为 0
vLLM 官方博客发布训练-推理一致性方案：训练前向直接调用 vLLM 推理内核并改造为逐位一致，在 DeepSeek-V4-Flash 100 步 RL 训练中每步 diff 为 0，rollout 吞吐达高性能基线的 91.3%，而基线 KL 从 2e-3 升至 29.9 且奖励回落。
推荐理由：原文给出训练与推理逐位一致的完整方案和开源技能，读者可据此在新模型上复现真正的 on-policy RL。
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分7979 Kimi K3 开发者指南：Together AI 上的用法、定价与基准
Together AI 发布 Kimi K3 开发者指南，讲解如何在自家 API 上使用月之暗面 2.8 万亿参数的开源模型 K3，该模型支持 1M 上下文。
推荐理由：Together AI 直接服务该模型，指南给出推理档位、缓存和动态工具加载等实操要点，可帮助开发者控制 1M 上下文下的使用成本。
Berkeley AI Research精选AI 评分6363 研究者用 K-Search 将 CUDA kernel 优化经验迁移到 Apple Silicon 的 MLX
IBM Research 基于加州大学伯克利 Sky Lab 的 K-Search 演进式 kernel 搜索框架，为其新增 MLX 后端和结构化 CUDA 到 MLX 翻译层，把概念映射表、MLX 专有模式和可复用断言作为上下文供进化搜索使用。
推荐理由：原文给出可复现的 CUDA 到 MLX 翻译层做法与分项数据，读者可据此评估跨平台 kernel 迁移的方法是否适用。
OpenAI Developers：Blog精选AI 评分7575 OpenAI 发布 GPT-5.2 提示词指南
OpenAI 面向企业和智能体工作负载的旗舰模型 GPT-5.2 发布提示词指南，指出其在指令遵循、结构化推理、工具调用可靠性上优于 GPT-5.1，但默认 verbosity 更低且对提示词敏感。
推荐理由：官方给出 GPT-5.2 与旧模型的差异点和可直接复用的提示词模板，适合迁移或调优生产级智能体的团队参考。
已经到底了