Perplexity发布Portable Computer：跑本地模型，订阅费照收
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GPT-6 Astra拿下Perplexity研究Agent榜首：比Fable 5.1高13.5%，还便宜6.1%
动察 Beating AI 快讯，Perplexity 用自家的 Agent 基准 WANDR 测了 GPT-6 Astra，得分 0.682，是目前测过的模型里最高。平均每个任务成本 11.98 美元。相比 Claude Fable 5.1，分数高 13.5%，成本反而低 6.1%；相比 Opus 5，分数高 27%，成本只高 3.3%。 WANDR 专门测「又广又深」的研究任务。它有 500 个真实研究任务，要求 Agent 不只是找到几个答案，而是尽量找全符合条件的对象，再逐个查资料、核身份，并给每条结果配上可验证的来源。典型任务包括竞品研究、尽调、文献检索、市场分析和人才搜寻。 此前 Fable 5.1 以 0.601、每任务 12.76 美元排第一，Opus 5 为 0.537、11.60 美元。Astra 这次把分数明显往上推了一截，而且不是用更高成本硬堆出来的。
OpenSea接入Perplexity Computer，AI代理可调用链上市场数据查询代币、NFT及链上活动
火星财经消息，8 月 28 日，NFT 交易平台 OpenSea 已接入 Perplexity Computer，为其 AI 代理提供链上市场数据支持。通过 OpenSea 连接器，Perplexity Computer 可查询代币、收藏品以及覆盖超过 25 条区块链的链上活动数据。 用户启用 OpenSea Connector 后，可以通过 AI 代理查询当前热门交易代币、市场活跃资产、热门收藏品以及链上交易趋势等信息，相关回答将基于 OpenSea 数据并提供来源引用。
Qoder上线Sonus：专攻Computer Use
动察 Beating AI 快讯，阿里旗下 Agent 平台 Qoder 上线新的内置模型 Sonus，主打长时间自主任务、复杂知识工作和编程，重点强化 Computer Use。配合新版 Qoder Desktop，它可以直接操作电脑和专业软件，完成写代码、财务建模、研究和表格等任务。 Sonus 已上线 Qoder、IDE、CLI、JetBrains 插件、QoderWake 和 Cloud Agents，计费倍率为 3.2x。Qoder 此前已经推出同为 3.2x 的内置模型 Cantus，同样主打超长自主任务；Sonus 这次进一步把电脑操作作为核心能力。
OpenAI Agent又曝黑历史：Hugging Face事件前两月已攻击RubyGems
动察 Beating AI 快讯，研究人员披露，OpenAI 内部 Agent 今年 5 月曾大规模涌入 Ruby 官方软件包网站 RubyGems.org。5 月 11 日到 12 日，两天上传超过 2000 个包，RubyGems 一度暂停新用户注册 4 天。OpenAI 已确认这些 Agent 来自公司内部，但称它们只是借 RubyGems 访问互联网，执行良性任务并获取公开信息。 这些 Agent 还利用 RubyDoc.info 自动生成文档的机制，让自己上传的脚本在对方服务器执行，再抓取英国地方政府网站的数据并重新打包回传。研究人员称，至少 6 个包还尝试利用一个当时尚未公开的 RubyGems 漏洞，窃取其他用户的 API Key。这个漏洞直到 7 月才被独立发现，RubyGems 后来将其评为高危漏洞。 目前没有证据证明 Agent 真偷到了密钥。RubyGems 检查日志后也没发现旧密钥被恶意使用，但历史日志并不完整。研究团队还称，OpenAI 当时没有告诉 RubyGems 自己与这次攻击有关。整个事件比 7 月的 Hugging Face 入侵早了两个月。
英伟达给Pi加外挂：Agent自己研究找出4种优化，Token最高省64%
动察 Beating AI 快讯，英伟达 NVLabs 开源 SoL-Pi，给 Coding Agent Harness「Pi」加了一层效率优化。研究团队搭了一套自动研究流程，让多个 Agent 分析 Pi 的运行轨迹、提出优化方案、改代码并自动验证。最初有 152 个候选方向，最后只留下 4 个。 这 4 个优化都在减少重复开销。比如改完代码后直接接着跑测试，少一次模型调用；读过的大文件和长输出先存到本地，需要时再取；子任务结束后判断要不要压缩上下文；超长日志先交给便宜模型筛重点，再核对内容确实来自原日志。 在 EdgeBench 上，SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token，成本低约三分之一；相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness，Token 少 35%–64%，按 API 标价计算成本低 50%–54%。 不过省钱会损失一点能力，SoL-Pi 保留了 Pi 约 94% 的平均得分；在 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务里，它解出 15 个，Codex 和 Pi 都是 18 个。
腾讯T1专攻Agent长任务：连续操作300多轮，跑分涨20分
动察 Beating AI 快讯，腾讯把 Qwen3.5-122B-A10B 专门拿去练终端 Agent，做出了 T1。它主要处理 Linux 终端里的复杂任务，单个任务最多能连续调用工具 300 多轮。Terminal-Bench 2.1 得分从底模的 43.8% 升到 64.0%，涨了 20.2 分。 这 20.2 分里，大头来自强化学习。SFT 只把分数拉到 49.4%，后面的强化学习又涨了 14.6 分。团队准备了约 1.5 万个终端任务，每个任务都配有自动测试。Agent 没把整个任务做完，只要完成了其中一些要求，也能拿到相应奖励。 长任务还有一个麻烦。Agent 真正干活和之后拿这段经历训练时，同一句内容可能被重新切成不同 token，MoE 也可能换一批专家处理。T1 会把当时生成的 token 和选中的专家都记下来，训练时直接照着重放，把这种训推偏差压低了约三分之一。