vLLM 官方转了篇 TPU 推理生态的分析,Kimi K3、GLM-5.2、Qwen3.5 都跑在上面,做推理部署的可以看看。
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一篇关于递归自我改进的论文:他们把论文变成可执行训练环境,微调后的 Qwen 35B 在 PostTrainBench 上追平了 GLM-5.2。
NVIDIA 新一代 Vera Rubin NVL72 的跑分出来了,跑 DeepSeek V4 Pro 每兆瓦吞吐量是上一代的 5.7 倍,还刷出 906 tok/s 的单用户最快速度。
AMD MI355X 和 NVIDIA B200/B300 跑智能体工作负载的对比数据来了,DeepSeek V4 Pro 上每瓦吞吐反超 B200 最多 40%,但高负载下被拉开,想选卡部署的可以看数据。
Anthropic 把模型拆到 15 台电视盒子上跑,还测了模型自己复制自己,结果和瓶颈都讲得很细,做安全的应该看看。
Anthropic 红队真刀真枪测了 AI 蠕虫,只有 GLM-5.2 能自己传遍 8 台服务器,还买了 15 台电视盒子拆着跑模型,细节很扎实。
智谱要出 GLM-5.5 了,帖子里还解释了 GLM-5.3 全靠强化学习涨分的来龙去脉,想了解各家 RL 训练策略的可以看看。
看到Reflection Beam和Mistral Large 4都追上了GLM-5.2,中美开源模型差距可能在于蒸馏能力
Reflection AI 开源了 Beam,501B 参数 MoE,作者称推理算力只要 GLM-5.2 的三分之一,Apache 2.0 可商用,不过注意这数字只是估算。
HuggingFace和LiquidAI教你如何让模型在多个框架同时训练,小模型性能提升12%,工具调用减少31%,还不改一行框架代码。
GLM-5.3首次在控制流劫持测试中取得突破,与Claude Mythos Preview差距缩小。
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…
Adaption AI 证明 Agent 表现差往往不是模型问题,而是 Harness 设计问题。优化 Harness 能大幅提升性能,还能降低成本。
Z.ai的GLM-5.3在安全测试基准上超越专有模型,仅靠微调实现,还因能力过强暂不公开权重。
DeepLearningAI 分享 GLM-5.3 如何通过微调实现智能跃升,还意外获得了强大的网络安全能力。
DeepSeek和GLM用JIT-Agent后性能大幅超越GPT-5.6,还能动态生成智能体框架并自我进化。
Zai_org发布GLM-5.3-Flash,性价比高,性能优异,值得关注。
NVIDIA Dynamo新功能Shadow engine恢复,比冷启动快39倍,效率提升显著!
TrueFoundry出了个开源智能体工具,能让GLM-5.2成本降75%,还支持其他前沿模型,值得一试。
GLM-5.3 要上 LMArena 了,这次直接和前两代同台对比,想蹲 Z.ai 迭代幅度的话可以盯一下。
智谱用同一套基座只做后训练,就把 GLM-5.3 的编程能力拉高了五成,还能在开源项目里挖出两千多个漏洞,挺值的看。
GLM-5.3发布,743B参数靠后训练让编码和网络安全能力大涨,跟Kimi K3有来有回,开源模型爱好者可以看看。
智谱发了GLM-5.3,没重新预训练就靠后训练把安全和长程任务拔高一大截,搞智能体或代码修复的值得看看。
智谱发了GLM-5.3,编程和找漏洞都超强,开源模型里第一,比GPT-5.6还猛,但权重两周后才公开。
DeepSeek 又发新模型了,V4-Pro (Max) 在编码榜上排开源第二,比贵得多的 Opus-4.8 还强,价格只要零头。
DeepSeek V4 Pro 到底行不行?这条推文用公开数据聊了聊它为什么不够惊艳,顺便夸了 Flash 和 GLM-5.2,观点挺实在。
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…
本地跑大模型?这份DGX Spark指南从1台到4台,告诉你选哪款模型、速度多少。
Baseten工程师讲推理优化,量化误差能抵消,GLM-5.2自己优化自己,还有20-200%提速空间。
智谱新出的GLM-5.2 (Max)在前端代码测评里拿了开源第一,总分第2,把Claude Opus 4.7甩开29分。写前端的可以关注下。
阿里新模型Qwen3.8-Max代码榜排第四,1668分,输入输出token价格只要2美元和6美元,性价比很能打。
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…
华为开源 openPangu-2.0-Pro(505B/512K,昇腾训练),但 GPQA 87.9 不如 Kimi K3。
DeepSeek 把 V4-Flash 转正了,Agent 跑分超过 GLM-5.2,还适配了 Codex,想用 API 的可以试试。
OpenAI把GPT-5.6 Luna价格砍到两折,OpenRouter还能再半价,直接跟DeepSeek、GLM、Kimi抢市场了。
深度优先实验室的开源模型 dfs-large1 专攻企业代码漏洞,基于 GLM-5.2 训练,性能对标前沿模型,安全团队值得尝试。
80张游戏卡就能跑2.8T参数的Kimi K3,20 tok/s挺实用,比之前GLM-5.2快了好几倍。
团队用不同 AI 工具的话,Nexus 能让它们跑一个平台:自动选模型、控成本,还不改工作方式,省心省力。
Kimi 开源了 K3 模型,Agent Arena 直接干翻 GLM-5.2,净提升超 9%,代码和文本竞技场也是第一,值得关注。
Kimi K3 (Max) 在代码和智能体测试中双料夺冠,连 GLM-5.2 都比它低一截,开发者和研究者可以关注这个新标杆。