Anthropic 宣布调整 Claude 免费版、Pro 版和 Max 版订阅用户的会话限制机制。虽然每周总额度保持不变，但在工作日高峰时段（太平洋时间 5:00–11:00，对应北京时间 21:00 至次日 03:00），用户的 5 小时会话配额将以更快速度消耗。
Anthropic 产品负责人 Thariq 表示 ，公司已通过效率优化抵消部分影响，但仍有约 7% 的用户会触及此前不会遇到的会话限制，尤其是 Pro 版用户。他建议用户将占用大量 token 的后台任务转移到非高峰时段运行，以延长会话限制。此举旨在应对 Claude 日益增长的需求，通过时段差异化管理平衡服务负载。
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OpenAI 宣布 为 Codex 推出插件功能，支持与 Slack、Figma、Notion、Gmail、Google Drive 等主流工具的开箱即用集成。插件可将应用集成、技能（skills）和 MCP 服务器配置打包为可安装的复用单元，覆盖代码编写前的规划、研究、协调以及后续工作流。
与此同时，OpenAI 产品负责人 Tibo 宣布 重置 Codex 所有订阅套餐的使用限额，让用户可无限制使用 Codex 构建项目，以便体验刚推出的插件功能。Tibo 表示限额重置将持续一段时间，鼓励用户充分测试新推出的插件生态。
Anthropic 产品负责人 Thariq 表示 ，公司已通过效率优化抵消部分影响，但仍有约 7% 的用户会触及此前不会遇到的会话限制，尤其是 Pro 版用户。他建议用户将占用大量 token 的后台任务转移到非高峰时段运行，以延长会话限制。此举旨在应对 Claude 日益增长的需求，通过时段差异化管理平衡服务负载。
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OpenAI 宣布 为 Codex 推出插件功能，支持与 Slack、Figma、Notion、Gmail、Google Drive 等主流工具的开箱即用集成。插件可将应用集成、技能（skills）和 MCP 服务器配置打包为可安装的复用单元，覆盖代码编写前的规划、研究、协调以及后续工作流。
与此同时，OpenAI 产品负责人 Tibo 宣布 重置 Codex 所有订阅套餐的使用限额，让用户可无限制使用 Codex 构建项目，以便体验刚推出的插件功能。Tibo 表示限额重置将持续一段时间，鼓励用户充分测试新推出的插件生态。
2026 年 3 月 4 日至 3 月 22 日期间，API 协作平台 Apifox 的公网 SaaS 版桌面客户端遭受供应链攻击。攻击者篡改了托管在 CDN 上的外部 JavaScript 文件，在合法的事件追踪代码末尾追加了约 42 KB 的恶意载荷。
恶意代码会采集机器指纹 (MAC 地址、CPU 型号、主机名等信息的 SHA-256 哈希值) 并窃取 Apifox 用户的访问令牌 (Access Token) ，随后通过 RSA-2048 加密将敏感信息发送至命令与控制 (Command and Control, C2) 服务器 apifox[.]it[.]com。C2 服务器返回经 RSA 加密的 Stage-1 加载器，动态生成随机路径的 Stage-2 攻击载荷。Stage-2 脚本通过 Node.js API 递归读取用户设备上的高敏感文件，包括：
- ~/.ssh/ 目录下的全部 SSH 密钥
- ~/.git-credentials 中的 Git 凭证
- ~/.zsh_history 和 ~/.bash_history 中的命令行历史
- ~/.kube/ 下的 Kubernetes 集群配置
- ~/.npmrc 中的 npm 注册表令牌
攻击者在入口文件中部署了精密的混淆与加密机制，但在服务端下发的实际攻击载荷中却保留了完整的中文开发注释。更关键的失误是将 RSA-2048 私钥硬编码在客户端代码中，使得安全研究人员得以解密全部 C2 通信并完整还原攻击链。
该恶意软件本质上是一个基于 eval() 的完整远程代码执行 (Remote Code Execution, RCE) 平台。C2 服务器在每次轮询 (间隔 30 分钟至 3 小时) 中均可下发完全不同的任意 JavaScript 代码。目前捕获的 Stage-2 载荷仅为前期侦察与凭据采集阶段，攻击者完全有能力根据已回传的机器指纹、Apifox 邮箱 (判断所属公司) 、SSH 密钥 (判断可达服务器) 、Kubernetes 配置 (判断集群规模) 等信息筛选高价值目标，并为其量身定制后续攻击载荷——包括但不限于独立后门植入、横向移动、源代码窃取、生产环境接管以及利用窃取的 npm 或 Git 令牌发起二次供应链投毒。
Apifox 官方已于 3 月 25 日发布紧急修复版本 2.8.19，彻底废除了在线动态加载机制，改为本地内置打包。官方强烈建议受影响用户立即升级客户端、全面轮换 SSH 密钥、吊销 Git 个人访问令牌 (Personal Access Token, PAT) 、重置 Kubernetes 集群凭证与 npm 注册表令牌，并在 hosts 文件中阻断恶意域名 apifox.it.com。私有化部署版与 SaaS Web 版用户不受此次事件影响。
Apifox 现有用户可通过以下方式观察是否被投毒事件影响：
- 检查 Electron localStorage 中是否存在 _rl_headers、_rl_mc 键
- 监控网络流量中是否有到 apifox[.]it[.]com 的历史请求流量
- 检查历史 HTTP 请求头中是否包含 af_uuid、af_os 等异常字段
(Apifox、白帽酱)
LiteLLM 仓库遭受供应链攻击
LLM 代理工具 LiteLLM 遭受名为 TeamPCP 的威胁行为者发起的供应链攻击。攻击者在 Python 软件包索引 (Python Package Index, PyPI) 发布了包含信息窃取程序的 1.82.7 和 1.82.8 恶意版本，上述版本在暴露约 3 小时后被官方隔离。
攻击者首先利用外泄的个人访问令牌 (Personal Access Token, PAT) ，在开发商 BerriAI 的 GitHub 仓库中推送了恶意的 GitHub Actions 工作流。该工作流不仅收集并加密了项目的所有环境机密，还成功窃取了用于发布软件包的凭证。随后植入的恶意程序试图在后台窃取开发者的 SSH 密钥、云服务凭证、环境变量和加密货币钱包。然而，由于恶意载荷中存在缺陷，程序在运行过程中意外触发了呈指数级衍生进程的派生炸弹 (fork bomb) ，这一异常不仅导致设备卡顿，也直接引起了开发者的警觉并使恶意程序暴露。
在安全事件曝光后，为了阻碍问题的排查与修复，攻击者调动了包含被盗帐号在内的僵尸网络，在相关 GitHub 问题报告 (Issue #24512) 下发布了约 300 条垃圾评论，试图淹没技术讨论，并一度篡改了 BerriAI 的仓库描述。截至目前，相关恶意组件已被全面下架，PyPA 也正式发布了编号为 PYSEC-2026-2 的安全公告。
（综合媒体报道）
LLM 代理工具 LiteLLM 遭受名为 TeamPCP 的威胁行为者发起的供应链攻击。攻击者在 Python 软件包索引 (Python Package Index, PyPI) 发布了包含信息窃取程序的 1.82.7 和 1.82.8 恶意版本，上述版本在暴露约 3 小时后被官方隔离。
攻击者首先利用外泄的个人访问令牌 (Personal Access Token, PAT) ，在开发商 BerriAI 的 GitHub 仓库中推送了恶意的 GitHub Actions 工作流。该工作流不仅收集并加密了项目的所有环境机密，还成功窃取了用于发布软件包的凭证。随后植入的恶意程序试图在后台窃取开发者的 SSH 密钥、云服务凭证、环境变量和加密货币钱包。然而，由于恶意载荷中存在缺陷，程序在运行过程中意外触发了呈指数级衍生进程的派生炸弹 (fork bomb) ，这一异常不仅导致设备卡顿，也直接引起了开发者的警觉并使恶意程序暴露。
在安全事件曝光后，为了阻碍问题的排查与修复，攻击者调动了包含被盗帐号在内的僵尸网络，在相关 GitHub 问题报告 (Issue #24512) 下发布了约 300 条垃圾评论，试图淹没技术讨论，并一度篡改了 BerriAI 的仓库描述。截至目前，相关恶意组件已被全面下架，PyPA 也正式发布了编号为 PYSEC-2026-2 的安全公告。
（综合媒体报道）
MiniMax 正式发布 M2.7 模型。这是 MiniMax 首个深度参与迭代自身的模型，标志着其开启了模型和组织的自我进化。
M2.7 能够自行构建复杂的智能体脚手架 (Agent Harness) ，并基于多智能体协作 (Agent Teams) 、复杂技能 (Skills) 以及工具搜索工具 (Tool Search Tool) 等能力，完成高度复杂的生产力任务。
在涵盖多种编程语言的 SWE-Pro 基准测试中，M2.7 取得了 56.22% 的正确率；在端到端项目交付测试 VIBE-Pro 和复杂工程系统测试 Terminal Bench 2 中，分别取得 55.6% 和 57.0% 的成绩。
在专业办公领域，M2.7 显著提升了对 Office 三件套 (Excel、PPT 和 Word) 的复杂编辑能力，支持多轮修改和高保真编辑。在金融领域，M2.7 可以自主阅读公司年报、交叉比对研报并构建营收预测模型。在互动娱乐场景中，凭借优秀的身份保持能力和情商，MiniMax 基于该模型构建并开源了智能体交互系统 OpenRoom，以探索人与智能体之间全新的交互方式。目前，MiniMax M2.7 已在 MiniMax Agent 与开放平台全量上线。
（MiniMax）
OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 与 GPT-5.4 nano 模型
3 月 17 日 ，OpenAI 宣布推出 GPT-5.4 mini 与 GPT-5.4 nano 模型。
GPT-5.4 mini 在代码编写、推理、多模态理解和工具调用方面较前代产品有显著提升，运行速度提高了一倍以上。在 SWE-Bench Pro 和 OSWorld-Verified 等多项基准测试中，其表现接近体积更大的 GPT-5.4 模型。该模型尤其适合需要快速响应的代码助手、处理辅助任务的子代理以及需要实时理解图像的多模态应用程序。目前，GPT-5.4 mini 提供 400k 上下文窗口，开发者可通过 API 以及 Codex 获取该模型，在 Codex 中处理简单代码任务仅消耗 GPT-5.4 配额的 30% 。普通用户也可在 ChatGPT 的 + 菜单中通过「Thinking」功能使用该模型。
GPT-5.4 nano 是该系列中体积最小、成本最低的版本，同样较 GPT-5 nano 有大幅升级。它被推荐用于分类、数据提取、排序以及处理简单辅助任务的代码子代理。该模型仅通过 API 提供。
（OpenAI）
3 月 17 日 ，OpenAI 宣布推出 GPT-5.4 mini 与 GPT-5.4 nano 模型。
GPT-5.4 mini 在代码编写、推理、多模态理解和工具调用方面较前代产品有显著提升，运行速度提高了一倍以上。在 SWE-Bench Pro 和 OSWorld-Verified 等多项基准测试中，其表现接近体积更大的 GPT-5.4 模型。该模型尤其适合需要快速响应的代码助手、处理辅助任务的子代理以及需要实时理解图像的多模态应用程序。目前，GPT-5.4 mini 提供 400k 上下文窗口，开发者可通过 API 以及 Codex 获取该模型，在 Codex 中处理简单代码任务仅消耗 GPT-5.4 配额的 30% 。普通用户也可在 ChatGPT 的 + 菜单中通过「Thinking」功能使用该模型。
GPT-5.4 nano 是该系列中体积最小、成本最低的版本，同样较 GPT-5 nano 有大幅升级。它被推荐用于分类、数据提取、排序以及处理简单辅助任务的代码子代理。该模型仅通过 API 提供。
（OpenAI）
Anthropic 宣布，Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 的 100 万词元 (Token) 上下文窗口现已正式面向所有用户开放 (GA)，此前该功能处于需要手动添加 Beta 标头的测试阶段。
此次正式发布最大的变化在于取消了长上下文溢价，按统一费率计费：Opus 4.6 为每百万词元 5 美元输入 / 25 美元输出，Sonnet 4.6 为 3 美元输入 / 15 美元输出。此外，开发者无需再添加 Beta 标头，超过 20 万词元的请求将自动生效。
除定价调整外，本次更新还将单次请求可附带的图片和 PDF 页数上限从 100 提升至 600，扩大了 6 倍。该功能已在 Claude Platform、Microsoft Azure Foundry 和 Google Cloud Vertex AI 上线。对于 Claude Code 用户，Max、Team 和 Enterprise 订阅的 Opus 4.6 会话现在可自动使用完整的 100 万词元上下文窗口，这意味着更少的上下文压缩和更完整的对话保留。
在长上下文性能方面，Opus 4.6 在 MRCR v2 基准测试中取得 78.3% 的召回准确率，Sonnet 4.6 在 GraphWalks BFS 上取得 68.4%，Anthropic 称二者均为同等上下文长度下前沿模型中的最高分。
（Anthropic）
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Google DeepMind 宣布通过 Gemini API 和 Vertex AI 推出处于公开预览阶段的 Gemini Embedding 2 模型。这是 Google 首个基于 Gemini 架构构建的全多模态嵌入模型。
该模型将文本、图像、视频、音频和文档映射到一个统一的嵌入空间中，并能捕捉超过 100 种语言的语义意图。在具体输入规格上，文本支持高达 8192 个输入词元 (Token) 的上下文；图像单次请求最多支持处理 6 张图片，支持 PNG 和 JPEG 格式；视频支持长达 120 秒的 MP4 和 MOV 格式输入；音频可原生提取并嵌入，无需转换为中间文本；此外还支持直接嵌入最多 6 页的 PDF 文档。
与此前的嵌入模型类似，Gemini Embedding 2 引入了套娃表示学习 (Matryoshka Representation Learning, MRL) 技术，可通过动态缩小维度来嵌套信息，支持从默认的 3072 维灵活缩放输出维度，官方推荐使用 3072、1536 或 768 维度以获得最高质量。
（Google Blog）
3 月 6 日，OpenAI 正式发布 GPT-5.4，并同步推出 GPT-5.4 Pro。新模型已在 ChatGPT、API 和 Codex 上线，其中 ChatGPT 端名称为 GPT-5.4 Thinking，将逐步替代 GPT-5.2 Thinking；GPT-5.2 Thinking 将在 Legacy Models 保留至 2026 年 6 月 5 日后退役。
能力上，GPT-5.4 将 GPT-5.3-Codex 的编程能力与通用推理、工具调用、原生 Computer Use 合并为单一模型，并支持更大规模的工具生态。官方称其在知识工作、浏览器与桌面操作、工具检索与多步骤任务上均有提升。核心指标包括：GDPval 83.0%（GPT-5.2 为 70.9%）、SWE-Bench Pro 57.7%（GPT-5.2 为 55.6%）、OSWorld-Verified 75.0%（GPT-5.2 为 47.3%，人类基准 72.4%）、BrowseComp 82.7%（GPT-5.4 Pro 为 89.3%）。
在办公场景中，GPT-5.4 的电子表格建模内部评测为 87.3%（GPT-5.2 为 68.4%），演示文稿盲测中有 68.0% 的对比样本被人工评审偏好。OpenAI 同日还发布了 ChatGPT for Excel add-in，并更新了 Codex/API 的 spreadsheet 与 presentation 技能。官方同时表示，GPT-5.4 在一组真实错误反馈提示词中，单条事实性错误概率较 GPT-5.2 下降 33%，整条回复含错概率下降 18%。
价格方面，API 中 gpt-5.4 定价为每百万词元 (Token) 输入 2.50 美元、输出 15 美元；gpt-5.4-pro 为输入 30 美元、输出 180 美元。
（OpenAI）
