模型对比多家官方文档
GPT、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi 怎么选？先看五类需求
从官方模型文档整理 GPT-5.6 Sol、Grok 4.6、Gemini 3.8 Flash、DeepSeek V4 与 Kimi K3 的选型边界：编程、资料处理、视觉、联网和成本，不做没有实测依据的总分排名。
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AI API 成本对比：GPT、Grok、Gemini、DeepSeek 与 Kimi 怎么算账
用同一个假设 token 用量计算请求成本，并分清缓存、长上下文、推理输出、峰谷与促销价格。数字均附官方出处，未核验的报价留空，不混入聊天会员月费。
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长上下文对比：GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi 的 1M 窗口意味着什么
把上下文总窗口、输入上限和最大输出分开看，再与 Grok 4.6 的 500K 窗口对照。长窗口是接入容量，不是对长文档检索准确率的承诺。
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写代码选谁？GPT、Grok、Gemini、DeepSeek 与 Kimi 的工程选型
从接口和工作流看编程模型：代码生成、工具执行、多文件修复与截图反馈分别需要什么。说明 Kimi K2.7 Code 与 K3 的定位差异，并提供可复用的仓库测试清单。
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多模态对比：GPT、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi 能看什么、生成什么
看图不等于画图，读取视频不等于生成视频。按指定模型逐项核对输入与输出，单独标注 DeepSeek 视觉实验模型，以及需要另接生成工具的情况。
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联网搜索对比：Grok、GPT、Gemini 与 Kimi 的实时信息边界
比较 Web Search、X Search 和 Google Search grounding 的接入方式与证据输出，同时说明 Kimi 搜索文档的更新提示。联网能力取决于工具配置，不是模型名称本身。
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DeepSeek vs Kimi：中文知识工作、资料问答和结构化输出怎么选
以 DeepSeek V4-Flash／Pro 与 Kimi K3 为明确比较对象，梳理视觉接入、接口格式、推理行为和成本条件；中文效果采用业务样例验证，而非凭品牌下结论。
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推理模式对比：GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi 的思考档位不是同一个旋钮
对照 reasoning.effort、thinking_level 与 reasoning_effort 的取值及默认行为，解释为什么同名 high 或 max 不代表相同成本与质量，并给出公平测试方法。
行业动态OpenAI
从试点走向真实工作：企业 AI Agent 正在补齐哪四块拼图？
Agent 的竞争焦点开始从模型能力转向组织落地。共享业务上下文、可执行环境、持续评估，以及清晰的身份与权限边界，正在成为企业级 Agent 的基础设施。
实战指南Anthropic
Agent 评估不只是看最终答案：任务、轨迹与结果应该怎么测
多轮工具调用会放大误差，也让传统单轮评测失效。本文梳理任务集、试验、评分器、轨迹与最终环境状态之间的关系，帮助团队建立可持续的评估体系。
工具与协议Google Developers
MCP、A2A、UCP 到底各管什么？读懂 Agent 协议分工
工具接入、Agent 协作、交易与界面交互正在形成不同协议层。理解每一层解决的问题，比追逐缩写更重要，也能减少重复集成和后期迁移成本。
Agent 架构Anthropic
从提示词到上下文工程：Agent 如何管理有限的信息窗口
可靠 Agent 不只是写好一段提示词，而是持续选择、压缩和组织模型真正需要的信息。上下文窗口里的每一个 token，都应该服务于当前决策。
Agent 架构Anthropic
多 Agent 研究系统如何分工：从单线程搜索到并行协作
当问题无法预先拆解时，由主 Agent 动态委派子任务，再汇总证据与结论，是更自然的研究模式。关键不在 Agent 数量，而在任务边界、反馈与停止条件。
实战指南Anthropic
先做工作流，再做自主 Agent：六种经典模式与选型边界
提示链、路由、并行、编排者—执行者与评估—优化，是构建 Agent 系统时最常见的组合。复杂度只有在可衡量地改善结果时才值得增加。
安全治理Anthropic
Agent 能采取行动之后，安全边界应该如何重新设计？
浏览器、代码与企业系统里的 Agent 拥有不同风险面。最小权限、环境隔离、审批节点、可追溯记录与结果验证，需要从第一天就进入系统设计。
