新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub 项目 AI-Quality-Evaluation-Pipeline 提供可嵌入 CI/CD 的 AI 质量评测流水线。LLM 评测用 Ollama + Qwen 2.5 3B，12 个用例 PASS 率 8.3%，发现间接提示词注入漏洞，LLM-as-a-Judge 比 keyword 检查更可靠；ASR 评测用 faster-whisper small（int8 量化），干净音频 WER 约 5.23%，噪声音频达 81.48%。
Vineeth Kodakandla 在 GitHub 发布 llm-eval-observatory，一个持续运行的 LLM 评测仪表盘：定时 GitHub Action 在 Groq 免费层对 GPT-OSS 20B 和 120B 开源权重模型跑四轨道评测（KYC/AML 自动分诊、能力与漂移、提示注入与越狱鲁棒性、LLM-as-judge 偏差），结果 JSON 提交回仓库并由 Vercel 上的 Next.js 站点渲染。评测统计全部从零实现，含 5,000 次种子 bootstrap CI、漂移标记和 Fleiss' κ（目前 0.94 到 1.0）；每模型每轮约 154 次请求、65K token、约 5 分钟。作者强调判分确定性、KYC 数据集仅 26 例且为合成，项目 MIT 许可。
/u/dergachoff 用 4 个真实 brief 和 52 条消息对比 Haiku 5.5 与 DeepSeek V4.1 Flash，后者经 OpenRouter 以至少 8-bit 精度运行。研究子智能体任务中，Haiku 低档更快且便宜约 4 倍，但同样两个 brief 反复失败，例如始终找不到含精确 HEX 和 Pantone 色值的品牌 guideline 页面，高档 60 次工具调用也没找到；DeepSeek 低档耗时 721 秒、$0.35。聊天标题任务 DeepSeek 胜 28 对 8，Haiku 常把标题写成回答第一句，还把一条 prompt injection 测试消息当成了标题。评判由 Opus 盲评 A/B 双序完成，每组只跑一次，作者说明这不是大型基准测试。
apolskiy 发布 AP-Model-QC 仓库（MIT 许可），处于 Phase 3，包含 70 个分级用例：41 evaluator、21 security、8 tool，覆盖 gemini、openai、claude、grok 四个引擎。已记录 851 条候选响应、466 条评判和 14 项模型发现（openai 8、claude 5、grok 1、gemini 0），撤回的 15 项均为自身缺陷。每例观测 3 次、分歧时升至 5 次，11 项发现存在同题异答；录制回放让任何发现无需厂商账号即可复现，如 pytest --engine grok --mode replay --tests 134205。