@FinanceYF5: 1/ AI 竞争的新护城河：速度 截至 2026/5/30，OpenAI 重大模型平均 51.8 天一更，Anthropic 59.8 天，Google 75.8 天。 差距不只在 benchmark，也在迭代节奏。

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摘要

截至2026年5月30日，OpenAI重大模型平均51.8天更新一次，Anthropic 59.8天，Google 75.8天，指出AI竞争不仅在于benchmark，还在于迭代速度。

1/⚡ AI 竞争的新护城河：速度 截至 2026/5/30，OpenAI 重大模型平均 51.8 天一更，Anthropic 59.8 天，Google 75.8 天。 差距不只在 benchmark，也在迭代节奏。👇 https://t.co/bce7N3QXJO
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缓存时间: 2026/07/02 22:27

1/⚡ AI 竞争的新护城河：速度

截至 2026/5/30，OpenAI 重大模型平均 51.8 天一更，Anthropic 59.8 天，Google 75.8 天。

差距不只在 benchmark，也在迭代节奏。👇 https://t.co/bce7N3QXJO

1/ AI 竞争的新护城河：速度

截至 2026/5/30，OpenAI 重大模型平均 51.8 天一更，Anthropic 59.8 天，Google 75.8 天。

差距不只在 benchmark，也在迭代节奏。

2/ 慢一次，就落后一轮

OpenAI 从 GPT-5 到 5.5，后续多是 28–56 天跳一次；Anthropic 从 Claude 4 后，也进入 42–73 天周期。

Google Gemini 间隔更大，2025 年甚至有 154 天空档，还夹着更多 preview。

3/ 速度会复利

更快发布带来更多真实使用、更密反馈、更强开发者心智，也让企业把新能力更早嵌进工作流。

前沿模型正在变成软件式连续交付。慢，正在成为新的脆弱点。Google 到 2026 年底能追上吗？

阅读原文：

给Fable 5一句话：写一个单文件HTML，做一个逼真的随风飘动的美国国旗。

它直接甩出644行代码，旗面的褶皱、光影、抖动的节奏全对了，一次成型，没有来回改。

这种效果放几年前，得找专门做粒子特效的人调半天。

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