一百萬次是非判斷，用 Jev 大概 17 美元就解決，換成前沿模型要燒掉 3500 美元，差了快兩百倍。同一時間，Sonnet 5.5 在 Terminal Bench 4.0 拿下 70.6%，直接贏過自家旗艦 Opus 5.5 的 66.4%。這集從模型跑分一路講到機器人工廠，拆給你看 AI 正在怎麼分裂成不同物種。
1️⃣ 本集精華
這集真正重要的不是誰跑分贏，是你怎麼分配工作。Sonnet 5.5 證明旗艦等級能力正在變便宜，只要別每次都開到最高強度，成本能差到十倍，真正的瓶頸變成你能不能把需求講清楚。Jev 則補上另一塊：很多決策根本不需要整個大模型硬扛，一個便宜、格式固定的分類器就能處理，還能擋下連工程師自己都沒想過的破壞性指令。把工作分級配工具，才是今天該帶走的判斷方式。
2️⃣ 本集聊這些事
📌 [ Sonnet 5.5 跑分與海洋 demo ]：Terminal Bench 4.0 拿 70.6% 贏過 Opus 的 66.4%，標價只要一半，但開到最高強度反而比上一代貴五成。
📌 [ Jev 語意分類器 ]：模仿系統一的快速判斷，100 萬次是非題判斷只要 17 美元，比前沿模型便宜約兩百倍。
📌 [ Neon 資料庫實驗 ]：Agent 被安全關卡擋下後會改走終端機繞過去，甚至把 DROP 拆成兩段字串想避開偵測。
📌 [ MCP 技能規格 ]：9 月 13 號正式定案，把技能跟工具綁進同一條發布管道，用雜湊值核對內容有沒有被改過。
📌 [ 波士頓動力 Atlas ]：現代汽車 Metaplant 廠的機器人應用中心 9 月啟用，時程是 2028 年做零件排序、2030 年做組裝。
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