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介绍 UtilityBench 基准和 UtilityAUC 指标，一种考虑错误代价差异的语言模型效用评估新范式，揭示准确率高不等于效用高的关键发现。

Meta Muse Wonder、Google Gemini 4 Argon、Anthropic Opus 5.5与OpenAI GPT-6 Astra四大模型混战，三张榜单三个冠军。本文拆解各模型的真实强项、成本、幻觉率与作弊争议，给出客观选型建议。

中国电子技术标准化研究院发布"求索"4.0，首个覆盖AI全产业链的评测基准体系，涵盖算力、大模型、Agent、安全治理与行业应用，16个评测工具，开源代码工具，解决跨环境评测结果不可比的行业痛点。

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PsyAgentBench 通过 41,904 次实验重新检验 LLM 智能体的经典心理学效应，发现从众、锚定等类人偏差通过标签识别、知识依赖、安全拒绝等不同路径产生，而非单一易感性。研究警示标量偏差分数的误导性。