2026 年十大最佳 AI 影片剪輯軟件
Manus 在 2026 年以同一段 8 分鐘素材測試 10 款 AI 影片剪輯平台,比較它們減少剪輯時間、保留創作控制權及將長片改編為短片的表現。評測涵蓋 Manus、Adobe Premiere、Veed.io、Wisecut、DaVinci Resolve、Descript、CapCut、Runway、OpusClip 和 Filmora。
Manus 在 2026 年以同一段 8 分鐘素材測試 10 款 AI 影片剪輯平台,比較它們減少剪輯時間、保留創作控制權及將長片改編為短片的表現。評測涵蓋 Manus、Adobe Premiere、Veed.io、Wisecut、DaVinci Resolve、Descript、CapCut、Runway、OpusClip 和 Filmora。
OpenAI 不再評測 SWE-bench Verified,因其日益受到污染,且無法準確衡量前沿編碼進展。分析指出,該基準的測試存在缺陷,並有訓練洩漏;OpenAI 建議採用 SWE-bench Pro。
OpenAI 分享其 AI 模型在 First Proof 數學挑戰中的證明嘗試。這些嘗試用於測試模型處理專家級問題的研究級推理能力。
OpenAI 與 Paradigm 推出 EVMbench,評測 AI 智能體偵測、修補及利用高危智能合約漏洞的能力。
作者以同一份 4 頁林肯市發展報告測試 8 款免費 PDF 轉 PPT 工具,認為 Manus 和 Gamma 較能產出可用簡報。Manus 將報告中的市場指標轉成數據圖表;Gamma 的設計風格較一致,但採用的 AI 圖像較通用。Smallpdf 和 iLovePDF 只轉換格式,Slidesgo 未使用原 PDF 內容,而 PresentationsAI 免費版無法匯出。
Manus 的文章以兩組相同提示詞比較 Manus 與 Synthesia,測試顯示 Synthesia 動態較自然,Manus 更能遵循場景細節。企業影片提示要求生成 30 秒影片,Manus 輸出 30 秒,Synthesia 則約 8 秒,兩者的動畫都有瑕疵。文章認為 Synthesia 更適合專業化身影片,Manus 則較適合重視創意自由和多步驟工作流程的用户。
Manus 以同一組 PR 案例評測 9 款 AI 代碼審查工具,涵蓋錯誤修復、重構、依賴更新和權限邊界。結果顯示,各工具在安全關鍵邏輯的風險檢測深度上差異明顯,工作流原生整合不代表分析更深入。Manus 在明確框定為安全審查的授權反轉測試中,生成了著重失敗模式、影響和補救步驟的報告,但未原生嵌入 PR 討論串作為自動審查員。
Manus 以同一提示詞測試並比較 7 款 AI 登陸頁面生成器,評估設計質素、文案、可否直接發布、免費發布及自訂能力。Manus 獲 9/10,並被評為設計質素最高;Manus、Base44 和 Simplepages AI 的免費方案均可發布。Aura 免費生成及編輯但匯出須付費,Emergent AI 和 Squarespace 的免費方案則不能發布。
Manus 團隊以相同提示詞測試並排名12款AI簡報工具,Manus AI以9/10列為最佳整體工具。評分涵蓋內容質素、匯出保真度、演講備註、設計、易用性及價格價值;測試總結指出,速度較快的工具通常內容較淺。Manus披露其產品參與比較,並稱所有工具均按相同標準及測試方法評估。
作者以四組相同提示詞測試 ChatGPT(GPT-4o)、Midjourney、Nano Banana Pro、Adobe Firefly 和 Manus,比較五款 AI 圖像生成器的表現。
一名非技術背景的內容寫作者以同一提示測試 Lovable、Replit、Bolt、Cursor 及 Manus,要求五款氛圍編碼工具製作個人作品集網站。測試中,Lovable 對初學者最友善,Manus 付費版最貼近其流行藝術設計要求;Manus 免費版出現 404 錯誤,而作者未能用 Cursor 產出網站。文章指出,工具各有適用人羣,提示須清晰具體,付費方案也可能帶來更符合創意要求的結果。
Manus 博客作者測試並比較 10 款 AI 影片生成器,採用同一提示,按提示遵循度、真實感、創意及易用性評估。作者將 Runway (Gen 4.5) 列為整體首選、Kling AI 列為真人效果首選、Synthesia 列為商業用途首選,並將 Manus 列為工作流程自動化首選。
Lovable、Replit 與 Manus 分別以提示詞生成程式碼、AI 輔助 IDE 和自主 AI Agent 建站,文中評定 Manus 為 2026 年最全面的 AI 網站建構工具。
OpenAI 推出 FrontierScience 基準測試,評估 AI 在物理、化學和生物學領域的推理能力,以衡量 AI 邁向真實科學研究的進展。
OpenAI 推出真實場景評估框架,衡量 AI 在濕實驗室加速生物研究的能力。研究使用 GPT-5 優化分子克隆方案,並探討 AI 輔助實驗的潛力與風險。
OpenAI 推出 IndQA,這是一項用於評估 AI 系統在印度語言中表現的新基準測試。IndQA 由領域專家共同構建,涵蓋 12 種語言和 10 個知識領域,測試文化理解與推理能力。
OpenAI 推出 GDPval,這項新評測衡量模型在 44 個職業中具經濟價值的真實世界任務上的表現。
OpenAI 與 Anthropic 分享首個同類聯合安全評估的結果,雙方互相測試對方的模型。評估涵蓋對齊失準、指令遵循、模型幻覺與越獄等,並呈現相關進展、挑戰及跨實驗室合作的價值。
OpenAI 推出 HealthBench,這是一項評估醫療 AI 的新基準,透過貼近現實的情境測試模型。HealthBench 吸納 250+ 名醫生的意見,旨在為醫療領域的模型表現與安全性提供共同標準。
OpenAI 推出 PaperBench,這項 benchmark 用於評估 AI 智能體複現前沿 AI 研究的能力。
OpenAI 推出 SWE-Lancer 基準測試,探問前沿 LLM 能否透過真實世界的自由接案軟件工程工作賺取 $1 million。
這項基準測試比較文字分類、文本嵌入及視覺嵌入的推理配置,估算處理 1B 筆輸入的成本與延遲。在 nvidia-L4($0.8/hr)上,三類任務每 1B 筆輸入的成本分別為 $253.82、$409.44 和 $44,496.51;測試程式碼見 https://github.com/datavistics/encoder-analysis。
推薦理由:三類實測呈現 GPU、batch size 與並行 VUs 對成本和延遲的影響,並提供可替換模型與硬件重跑的流程,供讀者估算自有配置處理 1B 筆輸入的開支。
OpenAI 推出 SimpleQA,這是一項事實性基準測試,用來衡量語言模型回答簡短、以尋求事實答案為目的之問題的能力。
Hugging Face 推出 Open FinLLM Leaderboard,評估金融大語言模型在金融任務上的表現,並以 zero-shot 測試模型在未經微調任務上的泛化能力。
OpenAI 推出 SWE-bench Verified,這是經人工驗證的 SWE-bench 子集,可更可靠地評估 AI 模型解決真實世界軟件問題的能力。
Hugging Face 介紹如何使用 TGI Benchmarking 工具,測量 Text Generation Inference(TGI)在不同 batch size 下的吞吐量與延遲,並據此調整部署設定。
Hugging Face 推出專為希伯來語 LLM 設計的開放排行榜,以語言專屬基準評估模型對希伯來語的理解與生成能力。排行榜涵蓋希伯來語問答、情感準確度、Winograd Schema Challenge 及英希互譯四項任務,採用 few-shot 提示詞;提交模型會透過 HuggingFace Inference Endpoints 部署,並由 lighteval 經 API 評估。
Open Medical-LLM Leaderboard 為醫療大語言模型提供標準化評測平台,按多種醫療任務與資料集比較表現。平台以準確率為主要指標,涵蓋 MedQA、MedMCQA、PubMedQA 及 MMLU 的醫學與生物學子集。
LiveCodeBench Leaderboard 推出,基於 UC Berkeley、MIT 和 Cornell 研究人員開發的 LiveCodeBench 基準評估程式碼大語言模型。
MTEB 是一套評估文本嵌入模型在多種任務上表現的大型基準測試,並以排行榜彙整模型成績。該基準涵蓋 56 個數據集、8 類任務及最多 112 種語言,排行榜彙整 >2000 項結果。
推薦理由:MTEB 把 56 個數據集、8 類任務納入同一排行榜,並提供自行測試及提交結果的流程,方便按具體任務比較文本嵌入模型。
OpenAI 推出 Safety Gym,這套環境與工具用於衡量強化學習智能體在訓練期間遵守安全約束的進展。
OpenAI Five 昨日以三局兩勝制擊敗一隊排名位於第 99.95 百分位的 Dota 玩家。對手是 Blitz、Cap、Fogged、Merlini 和 MoonMeander,其中四人曾職業參與 Dota;比賽有現場觀眾,直播同時有 100,000 名觀眾觀看。
推薦理由:這場三局兩勝賽呈現 OpenAI Five 對陣 99.95 百分位 Dota 玩家時的直接結果,亦交代對手中有四人曾以職業身份參與 Dota。
OpenAI Five Benchmark 對賽現已結束;公告確認比賽完結,但未列出賽果、比分或其他賽事資訊。
OpenAI 已完成 Retro Contest 首輪賽事。競賽探索能從過往經驗中泛化的算法開發,文中未列出具體賽果。
OpenAI 推出遷移學習競賽,衡量強化學習算法能否從過往經驗中泛化。