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主战场是agentic coding和长文本:Terminal-Bench2.0上82.7%,碾压Opus4.7的69.4%;1M token context window让长文本检索(MRCR v2)从GPT-5.4的36.6%跳到74.0%,Opus4.7只有32.2%。GDPval(覆盖44个职业的知识工作基准)84.9%。但SWE-Bench Pro(代码修复)只有58.6%,Opus4.7拿了64.3%——不是所有维度都赢。,ThinkingAI的几位高管已经运转起小型的AI组织,从「人到人」转向「人-Agent-Agent-人」:Agent像组织的血管一样快速流通,向人输出结果,而人则要不断迭代自己的认知,向组织注入源源不断的idea。,这两款产品背后的逻辑是一致的:当注意力成稀缺资源,与其担心好内容被淹没,不如把它变成一个能长期占据用户时间的数字空间。作品的生命周期被拉长——从“看完即走”,变成了“住下来、玩起来、留下来”,对于创作者而言意味着IP的价值可以通过用户的持续参与和共创,释放出更长尾的收益曲线。,SWE-Bench Pro(编码):GPT-5.5不及Opus4.7。@deedydas指出OpenAI刻意没在发布材料里报这个成绩——"trying really hard to bury the lede."
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