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Anthropic 的 S-1、大型語言模型(LLM)減價、vLLM 工具呼叫及皮膚癌卷積神經網絡(CNN):《The Daily Diff》的四個開發者故事

一個星期一的四個開發者故事:Anthropic 提交了一份公開的 S-1 表格,報告 2026 年上半年收入為 163 億美元,淨虧損為 807 億美元,其中大部分是可轉換票據的公平價值線,價格和股份數量仍為空白;OpenAI 和 Anthropic 降低了大型語言模型(LLM)的價格,文件中包含了 Anthropic 對其減價的解釋;Ubicloud 報告稱,受約束的解碼功能將 Kimi 和 DeepSeek 在 vLLM 上的工具呼叫模式準確度從 92% 提升到 100%;一位皮膚科醫生進行了一項 200 處病變的測試,發現一個十年前的圖像網絡以 62% 對 42% 的比例擊敗了 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1,並列出了他自己的一些注意事項。

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一個星期一的四個開發者故事:Anthropic 提交了一份公開的 S-1 表格,報告 2026 年上半年收入為 163 億美元,淨虧損為 807 億美元,其中大部分是可轉換票據的公平價值線,價格和股份數量仍為空白;OpenAI 和 Anthropic 降低了大型語言模型(LLM)的價格,文件中包含了 Anthropic 對其減價的解釋;Ubicloud 報告稱,受約束的解碼功能將 Kimi 和 DeepSeek 在 vLLM 上的工具呼叫模式準確度從 92% 提升到 100%;一位皮膚科醫生進行了一項 200 處病變的測試,發現一個十年前的圖像網絡以 62% 對 42% 的比例擊敗了 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1,並列出了他自己的一些注意事項。每項聲明均歸因於其主要來源,不構成投資或醫療建議,裁決為 NEEDS REVIEW。

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本影片涵蓋的內容

  • Anthropic 的 Form S-1 已於 2026 年 10 月 26 日紐約時間上午 9 點被 SEC EDGAR 接受。這是一份初步文件:價格範圍、股份數量和幾項最新的數據仍為空白,該公司已申請在納斯達克全球精選市場上市 A 類股,股票代號為 ANT。
  • S-1 的摘要表格報告,2026 年上半年收入為 162.86 億美元(2025 年全年:45.85 億美元),計算和基礎設施費用為 89.45 億美元,營運虧損為 6.93 億美元(營運利潤率 -4%),經調整(非公認會計準則)營運收入為 16.18 億美元,其中加回了 21.85 億美元的股權薪酬及其他項目,淨虧損為 807.48 億美元。虧損中的 723.88 億美元是可轉換票據、衍生負債和 SAFEs 的公平價值變動,該文件稱這主要由公司企業估值的增加所驅動。
  • S-1 還報告了 15 億美元的 Bartz 和解費(於 2026 年 7 月獲法院批准),截至 2026 年 6 月 30 日現金及現金等價物為 1124 億美元,以及在截至 2026 年 9 月 30 日的過去三個月中,未使用 Claude Code 的 Claude Enterprise 用戶平均每月花費不到 75 美元,而使用 Claude Code 的前 5% Claude Enterprise 用戶花費約為此的 20 倍。
  • OpenAI 表示 GPT-5.6 Luna 在 2026 年 7 月 30 日降價 80%,並列出 GPT-6.1 Sol 每百萬代幣的輸入價格為 2 美元,輸出價格為 10 美元,緩存輸入價格為 0.10 美元,是 GPT-6 Astra 標準輸入和輸出價格的五分之一。Anthropic 表示 Opus 5.5 的營運成本比 Opus 5 低約 40%;其 S-1 文件稱,9 月份的降價結合了更低的價格和更高的效率,同時保持了利潤率。
  • Ubicloud(2026 年 10 月 20 日)測量到 Kimi K2.6 在 vLLM 0.28 上的工具呼叫模式準確度為 92%,意味著每 25 個工具呼叫中有 2 個失敗,在 Kimi 和 DeepSeek 模型上啟用受約束解碼(vLLM 的 tool-strict-level 標誌,vLLM 0.31)後達到 100%;vLLM 默認關閉此功能,因為用戶報告某些模型出現問題。
  • Magnus Lynch 醫生(倫敦蓋伊醫院,倫敦國王學院;2026 年 10 月 25 日)對 200 個經活組織檢查證實的病變進行了測試,包括 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和一個經過微調的 Inception v3 CNN:該 CNN 對 125 個(62%)病變給出了正確診斷,而每個聊天機器人均為 42%;在 30 個黑色素瘤中,CNN 將其中 13 個列為首選,而聊天機器人分別為 8 個和 11 個。他本人列出了注意事項,包括樣本數量少和每個聊天機器人只運行一次;這不構成醫療建議。

問題與解答

Anthropic 的 S-1 文件報告了收入和虧損的哪些內容?

Anthropic 的 Form S-1 於 2026 年 10 月 26 日獲 SEC 接受,報告 2026 年上半年收入為 162.86 億美元,而 2025 年全年為 45.85 億美元。營運虧損為 6.93 億美元,調整後的非公認會計準則營運收入為 16.18 億美元,淨虧損為 807.48 億美元。其中 723.88 億美元是可轉換票據公平價值的變動,文件稱這主要由公司估值提高所致。價格範圍和股份數量仍為空白。

觀看此部分 0:51 · U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR) · U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)

OpenAI 和 Anthropic 為何降低大型語言模型 (LLM) 的價格?GPT-6.1 Sol 的費用是多少?

OpenAI 表示,GPT-5.6 Luna 在 2026 年 7 月 30 日變得便宜了 80%,並列出 GPT-6.1 Sol 每百萬代幣的輸入價格為 2 美元,輸出價格為 10 美元,緩存輸入價格為 0.10 美元,這是 GPT-6 Astra 標準價格的五分之一。Anthropic 表示,Opus 5.5 的運行成本比 Opus 5 低約 40%,其 S-1 文件稱,計算效率使其得以在保持利潤率的同時降低價格。Max Woolf 指出,開放權重模型的競爭是一個原因。

觀看此部分 2:28 · OpenAI · OpenAI · Anthropic

在使用 vLLM 服務開放模型時,如何提高工具呼叫的準確性?

Ubicloud 測量到 Kimi K2.6 在 vLLM 0.28 上的工具呼叫模式準確度僅為 92%,因此大約每 25 個呼叫中就有 2 個失敗。開啟受約束解碼,在 vLLM 0.31 中作為 tool-strict-level 旗標提供,可阻止模型採樣破壞工具 JSON 模式的代幣,Ubicloud 在 Kimi 和 DeepSeek 模型上測量到 100% 的準確度。vLLM 預設將其關閉,因為用戶報告某些模型出現問題。

觀看此部分 3:56 · Ubicloud

一個十年前的卷積神經網絡 (CNN) 真的在皮膚癌診斷方面擊敗了 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 嗎?

在 Magnus Lynch 醫生 2026 年 10 月 25 日對 200 個經活組織檢查證實的病變進行的測試中,一個經過微調的 Inception v3 網絡對 125 個(62%)病變給出了正確診斷,而每個聊天機器人均為 42%。在黑色素瘤首選中,它在 30 個病例中得分 13 個,而聊天機器人分別為 8 個和 11 個。Lynch 指出樣本數量少、每個聊天機器人只運行一次,以及受監管的產品表現優於此基準。這是一個部落格測試,其中任何內容均不構成醫療建議。

觀看此部分 4:39 · Dr Magnus Lynch (lynchlab.net)

《The Daily Diff》對這四個故事的裁決是什麼?

《The Daily Diff》的裁決是 NEEDS REVIEW。Niko 的原因是,Anthropic 的文件表面上是虧損,但經調整後卻是盈利,還有很多空白;價格故事部分基於一位部落客的解讀;皮膚癌測試只進行了兩百個案例,而且只運行了一次。建議您自行閱讀文件,根據目前的價格頁面重新計算您的 LLM 成本預估,並在服務開放模型時檢查您的工具呼叫設定。

觀看此部分 5:54 · U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR) · Max Woolf (minimaxir.com) · Dr Magnus Lynch (lynchlab.net)

翻譯的文字記錄

從英文原文旁白翻譯。可用的音頻和字幕由 YouTube 控制。

八百億美元的虧損從何而來?

0:00 半年內十六億美元的收入聽起來像是一家印鈔票的公司。 Anthropic 自己的招股說明書列出了同期 八百億美元的淨虧損。 在這段影片中,有四個故事。 Anthropic 的 S-1 文件內容是什麼,這筆虧損從何而來? OpenAI 和 Anthropic 為何降價? 一個伺服器標誌能修復開放模型嗎? 一個十年前的圖像模型如何擊敗最新的聊天機器人,在發現

0:28 皮膚癌方面?皮膚癌研究是使用故事一中公司的工具起草的。 我會在結尾時回顧這一點。 今天是十月二十六日星期一,這是《The Daily Diff》。 招股說明書是公司在向公眾出售股票之前提交的文件。 可以將其視為整個企業的發行說明, 其中每一行都帶有律師的痕跡。 Claude 的開發公司 Anthropic 今天提交了第一份。

Anthropic 提交了什麼,哪些內容是空白的?

0:51 故事一。星期一早上九點剛過,紐約時間, Anthropic 向美國證券交易委員會提交了 Form S-1。 它指定納斯達克股票代號為 A N T。 這是一份初步文件,因此股價、股份數量和最新 季度收入仍然空白。 2023 年收入約為四千一百萬美元, 2025 年約為四十六億美元。 僅今年上半年就達一百六十億美元。

1:19 然後是虧損。 這六個月的營運虧損約為七億美元, 佔收入的百分之四。 淨虧損為八百億美元,其中七百二十億美元屬於一項, 即可轉換票據的公平價值變動。 簡而言之,隨著公司價值增加,它所欠的票據 價值也增加,會計上將其記錄為虧損。 該文件還報告調整後的營運利潤為十六億美元,

1:44 其中加回了股票薪酬和其他一些項目。 同一份文件顯示了版權費用。 2025 年 9 月,Anthropic 同意以十五億美元和解 Bartz 作者的 集體訴訟,這在費用表格中有單獨的一行。 這項和解在一年前我們的 OpenAI 盜版書籍故事中提到過。 這是針對開發者的部分。 截至九月底的三個月內, 文件顯示,未使用 Claude Code 的 Claude Enterprise

2:08 用戶平均每月花費不到七十五美元。 使用它的前百分之五用戶花費約為此的二十倍。 所有權結構很不尋常。 一個信託基金通過其自己的股份類別選舉董事會大多數成員, 而創始人擁有的一家公司持有一股特殊股份,佔百分之五十點一的投票權。 故事二。Max Woolf,以 minimaxir 的名義撰寫部落格,整理了 OpenAI 和 Anthropic 自六月以來的所有價格變動,該文章在 Hacker News 上獲得了三百八十多個讚。

OpenAI 和 Anthropic 為何降價?

2:28 Max Woolf,以 minimaxir 的名義撰寫部落格,整理了 OpenAI 和 Anthropic 自六月以來的所有價格變動,該文章在 Hacker News 上獲得了三百八十多個讚。 Max Woolf,以 minimaxir 的名義撰寫部落格,整理了 OpenAI 和 Anthropic 自六月以來的所有價格變動,該文章在 Hacker News 上獲得了三百八十多個讚。 OpenAI 自己的文章稱,7 月 30 日,GPT 5.6 Luna 的價格便宜了八成。 截至九月二十九日,OpenAI 列出 GPT 6.1 Sol 的價格為每百萬代幣 輸入兩美元,輸出十美元,是其頂級模型 Astra 價格的五分之一。 輸入兩美元,輸出十美元,是其頂級模型 Astra 價格的五分之一。 Anthropic 表示,Opus 5.5 的營運成本比 Opus 5 低約四成,這是我們在九月報導過的價格戰。

2:57 Anthropic 表示,Opus 5.5 的營運成本比 Opus 5 低約四成,這是我們在九月報導過的價格戰。 Woolf 自己的反應是降級使用。 他將 Codex 計劃的使用上限削減了五分之一, 因為現在相同的模型能用上四倍久。 他還指出,在編程代理中,緩存讀取佔了大部分的代幣費用。 Anthropic 的文件給出了自己的解釋。 它說,九月的降價結合了更低的價格和更高的效率, 而計算效率讓它得以保持利潤率。

3:23 它說,在更便宜的 Opus 4.5 之後, 季度收入增長從百分之四十八增至百分之一百三十二, 還有其他因素的幫助。 Woolf 的解釋是開放權重模型。 10 月 23 日發布的 Kimi K 3.1 Pro, 列出的價格與 GPT 6.1 Sol 相同,都是兩美元和十美元。 因此,請根據今天的價格頁面重新計算您的成本預估。 在代理工作中,緩存輸入行最為重要,OpenAI 將 Sol 的緩存輸入行

3:49 價格減半。 故事三。雲端公司 Ubicloud 發布了一個修復開放模型中工具呼叫的方案。 在 vLLM 0.28 上服務 Kimi K 2.6 時,

一個伺服器標誌能修復開放模型嗎?

4:00 只有百分之九十二的工具呼叫符合工具的模式, 這意味著每二十五個呼叫中有兩個失敗。 解決方法是受約束的解碼。 伺服器會阻止模型選擇任何會破壞工具 JSON 模式的代幣。 在 vLLM 0.31 中,它是一個名為 tool strict level 的旗標, Ubicloud 在 Kimi 和 DeepSeek 上測量到百分之百的準確度。 vLLM 預設將其關閉,因為用戶報告某些模型,例如 GLM 5.1, 出現問題。

4:33 Ubicloud 的觀點是,引擎及其設定會改變您看到的品質。 故事四。倫敦蓋伊醫院的皮膚科醫生 Magnus Lynch,

舊模型如何擊敗最新的聊天機器人?

4:39 給 GPT 6 Astra 和 Claude Fable 5.1 進行了一項測試, 涉及兩百個經活組織檢查的皮膚病變,每個病變都提供特寫照片和皮膚鏡影像。 他還對 Google 在二零一五年發布的圖像網絡 Inception v 3 進行了 約二十分鐘的微調,使用一個 GPU。 它在百分之六十二的病變上判斷正確。 每個聊天機器人則在百分之四十二的病變上判斷正確。 這些聊天機器人有偏好。 GPT 6 Astra 將七十五個病變診斷為基底細胞癌,但實際只有二十五個。

5:08 關於黑色素瘤,這是最重要的,這個小型網絡在三十個病例中, 有十三個作為首選,而聊天機器人則為八個和十一個。 Lynch 親自列出了注意事項。 兩百個案例很少,每個聊天機器人只運行一次,而該網絡只是一個基準, 受監管的產品表現會更好。 它通過 WebGPU 在手機瀏覽器中運行,不會上傳任何內容。 此處內容不構成醫療建議。 從頭開始的討論串。

5:37 Lynch 寫道,分析和初稿是使用 Anthropic 的編程工具 Claude Code 製作的, 他測試的兩個聊天機器人中,其中一個也是 Anthropic 的。 如果您寧願閱讀這些內容而不是聽我說, 每天早上,《The Daily Diff》都會免費發送到您的收件箱,網址為 the daily diff dot dev, 連結如下。因此,今天的裁決是 NEEDS REVIEW。 我會審查它,因為 Anthropic 的文件表面上是虧損,

什麼內容獲得 NEEDS REVIEW 的標章?

5:56 但經調整後卻是盈利,還有很多空白;價格故事部分基於一位部落客的解讀; 皮膚癌測試只進行了兩百個案例,而且只運行了一次。這就是今天的差異。 皮膚癌測試只進行了兩百個案例,而且只運行了一次。這就是今天的差異。 我是 Axrisi 的 Niko。 我是 Axrisi 的 Niko。 負責任地合併。

來源

  1. Anthropic, PBC Form S-1 (registration statement)U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)
  2. EDGAR filing index for accession 0001628280-26-067168U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)
  3. OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?Max Woolf (minimaxir.com)
  4. Advancing the price-performance frontier with GPT-5.6OpenAI
  5. Introducing GPT-6.1 SolOpenAI
  6. Claude Opus 5.5Anthropic
  7. Fixing Tool-Call Accuracy in vLLMUbicloud
  8. A 10-year-old CNN outperforms frontier LLMs for skin cancer diagnosisDr Magnus Lynch (lynchlab.net)
  9. Kimi K3.1 ProOpenRouter

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