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Anthropic Opus 4.7
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Coinbase 通过优化模型路由和缓存将 AI 支出削减 50%
Coinbase 通过实施战略性的模型使用和基础设施方法，成功将 AI 支出减半。该公司通过默认工程师使用成本效益更高的开源模型（如 GLM 5.2 和 Kimi 2.7），同时仍允许他们在必要时选择更强大、更昂贵的模型来实现这一目标。成功的关键在于缓存、基于任务的路由以及提高对每位工程师 token 使用量的可见性，从而在不影响开发人员生产力的情况下显著降低了成本。
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AI模型在复杂基准测试中接受测试；DeepSeek 4 Pro服务器熔化
一位用户正尝试对DeepSeek 4 Pro模型进行基准测试，但其服务器正经历高负载。该基准测试涉及一项复杂的逆向工程任务，旨在创建一个用于构建Apollo GraphQL哈希的工具。到目前为止，没有开源模型成功完成该基准测试，而Anthropic的Opus 4.7和OpenAI的GPT 5.5等专有模型已显示出成功。