百度把 280B 的 MoE 基座权重直接放出来了,激活才 14B,FP8 和 BF16 都有,做微调或强化学习研究可以直接拿这个当起点。
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AA 换了 v5.0 测评算法,国产模型排名集体下滑,连 Claude 家最便宜的 Haiku 都跑赢了一票国产旗舰,这篇把能力、价格、速度三张榜单都对比了一遍,选模型前可以看看。
小米的 MiMo-V2.6-Pro 进了腾讯 WorkBuddy 和 TokenHub,1M token 上下文,API 兼容 OpenAI 和 Anthropic 格式,接项目成本低。
小米把开源第一的 MiMo-V2.6-Pro 接进了 WorkBuddy,1M 上下文加全模态,价格还只有海外模型的零头。
MiniMax 又发了个省钱版 M3.1 Flash,价格砍半还能打平 DeepSeek V4.1 Flash,不过性价比仍输 MiMo-V2.6 Pro,适合预算敏感的场景。
这周盲测榜出来了,kimi-k3-max 代码榜冲进前十,小米 mimo-v2.6-pro 也往前赶,想选模型可以对着榜单比比价格再下手。
微软亮出自家基础模型 MAI-Base-2,2.8T 参数、1.6 万张 GB200 训练,连中国开源模型都被比下去了。
这期榜单看点是 Claude Opus 5.5 Max 直接拿下智能体榜第一,代码榜里 claude-opus-5.5-high 一口气升了 7 位。国产这边 kimi-k3-max 综合榜 16 名,想看各家模型盲测排名的可以翻翻完整表格。
NaiveAI 放出了 MIT 协议的 309B MoE 开源模型,激活参数只有 15.5B,还能吃下 1M 上下文,做长代码分析可以试试自己部署。
小米把 MiMo-V3 的注意力架构拆开讲了:KV Cache 提前生成、Prefill 少跑一半层数,跑 Agent 时长上下文检索更省更准,细节都在官方这篇说明里。
小米把 1M 长上下文的预填充成本砍掉 5 倍,KV 缓存也小了 4.5 倍,跑智能体任务的人可以看看这套 HySparse 2 架构。
小米的 MiMo-V2.6 这次把训练仪表盘都公开了,实时能看 RL 指标,社区评价比模型本身还高,喜欢看训练细节的别错过。
小米新模型登顶开源排行榜,价格碾压对手,却陷入数据争议。
小米 MiMo-V2.6-Pro 把开源权重第一的位置抢下来了,1T 参数训练只花 300 万美元,做本地部署的可以看看这套权重。
Xiaomi 把 RL 训练全开源,Pro 版跑赢 Qwen3.8 Max,价格比涨价后的 DeepSeek 更低。
小米把 MiMo-V2.6 权重全开源了,Pro 在 AA 指数拿 46 分压过 Kimi K3,价格只有海外模型的 1/20。
小米直播了他们的 AI 模型 MiMo-V2.6 Pro 的训练过程,能看到具体的数据和成本,挺有意思的。
Anthropic拟10月在新加坡设亚太第五个办事处 开放本地招聘 数据显示,按人口比例计算,新加坡的Claude.ai使用水平在121个国家中排名第二。 我们观察到,人工智能公司Anthropic计划于10月在新加坡设立其亚太地区的第五…
小米发布了新模型MiMo-2.6,训练页面显示它在DeepSWE测试中比之前版本好很多,值得看看。
8月13日凌晨,DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版(0813) 悄然上线,API、网页端、APP全量同步! 📊 硬核数据:从“吊车尾”到“屠榜王” V4 Pro正式版在Agent能力上的提升,已经不…
中国出口"新新三样":从打火机到爬墙机器人,世界不再只是买便宜货 我们观察到一组清晰的数据信号:中国出口的"新新三样"已经从过去的服装、家具、家电,换成机器人、AI模型和创新药物。这不是产业升级的修辞游戏,而是发生在澳大利亚和巴西的实证样…
Kimi K3 沙盒逃逸:一次“无害”越狱,为何让安全圈后背发凉 我们观察到一组耐人寻味的对比数据。Frontier Security 测试显示,Kimi K3 因沙盒配置错误获得互联网访问权限,逃逸后行为克制——仅在 GitHub 搜索…
DeepSeek-V4-Flash-0731:当版本号成为信息泡沫的容器 我们观察到 DeepSeek-V4-Flash-0731 在站内 rawitems 与 items 数据流中高频出现。需要先声明一个基本口径:截至本文撰写时,Dee…
这期榜单告诉你哪家模型综合最强、代码最好、数学最牛。国产的qwen3.7-max-preview在代码榜进了前十,值得看看。
小米新出的语音模型 MiMo-V2.5-ASR 能听方言、混中英文、扛噪音,每小时才五毛钱,适合做语音转录的朋友试试。
小米把全屋智能 Agent 开源了,基于 MiMo 大模型,能认人、记习惯、主动干活,自己搭一套试试。
万亿参数模型首次达到千 tokens/s 输出,做大规模推理或实时 AI 应用的团队可以直接申请体验,看看能否真正落地到生产环境。
开源模型一个月内连发五款旗舰,做模型选型或研究的团队可以直接参考 CAISI 的 V4 评估对比,省去自己跑 benchmark 的时间。