←搜索结果

搜索“DeepSeek”

按匹配度 · 共 1374 条结果 清除搜索

星期四

  1. The Rundown AI精选

    Z AI 确认神秘模型 Ox Alpha 即 GLM-5.3-Flash

    Z AI 确认匿名免费模型 Ox Alpha 是 GLM-5.3-Flash，并公开模型权重。该模型登顶 OpenRouter，使用量为第二名 DeepSeek 的两倍；Z AI 称免费开放期间的服务完全运行于中国制造的芯片，Artificial Analysis 给出的单任务价格为 $0.045，较同档模型低 10 倍。

    Z AI 确认匿名免费模型 Ox Alpha 是 GLM-5.3-Flash，并公开模型权重。该模型登顶 OpenRouter，使用量为第二名 DeepSeek 的两倍；Z AI 称免费开放期间的服务完全运行于中国制造的芯片，Artificial Analysis 给出的单任务价格为 $0.045，较同档模型低 10 倍。 · Z AI confirmed that the anonymous free model Ox Alpha is GLM-5.3-Flash and released its weights. The model took the No. 1 spot on OpenRouter with twice the usage of second-place DeepSeek; Z AI said the free-access period ran entirely on Chinese-made chips, while Artificial Analysis priced it at $0.045 per task, 10x lower than similar

    匹配字段摘要、正文

    #newsletter#模型发布#开源生态#AI芯片
  2. Chips and Cheese

    Hot Chips 2026：Intel 数据中心 GPU Crescent Island 详解

    Intel 在 Hot Chips 2026 上披露了数据中心 GPU Crescent Island 的细节：其 LPDDR5X 内存子系统最高支持 480 GB DRAM，是当前所有 GPU/AI 加速器中容量最高的，可单卡直接运行 Deepseek-V4 Flash，但内存带宽 Intel 表示暂不披露。该 GPU 采用 Xe3P IP，含 32 个 Xe3P 核心、32 MB L2，XMX 单元比 Xe2/Xe3 大 4 倍并新增 FP8、FP4 支持，FP64 为全速率、约 10 Teraflops。Intel 此前称今年底送样，但具体时间仍存变数。

    匹配字段摘要、正文

    #hot-signal#行业动态#数据/训练#部署/工程

星期二

  1. SemiAnalysis精选

    SemiAnalysis 实测 OpenAI 自研推理芯片 Jalapeño：每兆瓦吞吐超过 Blackwell

    SemiAnalysis 在 OpenAI 实验室用 InferenceX 实测了 OpenAI 自研推理 ASIC Jalapeño，称其在多个开源模型上的每兆瓦 token 吞吐超过 NVIDIA Blackwell，且在 DeepSeek R1 上并发 1 时达到每用户 700 tokens/s 以上，全程未使用投机解码。该芯片由 OpenAI 与 Broadcom 合作、2024 年中启动设计，2025 年 11 月完成 CoWoS 流片，采用 HBM4、单封装 15.4TB/s 带宽，架构上不做 prefill 与 decode 分离，用统一芯片池应对变化的负载比例。文章认为更公平的对手是同样使用 HBM4 的 Rubin，两者每美元输出 token 数接近，但 Jalapeño 尚未启用投机解码，量产计划从 2027 年起逐步爬坡。

    匹配字段摘要、正文

    #analysis#行业动态#端侧#部署/工程
  2. 电子技术应用

    光合组织2026智能计算应用大会：海光信息展示云边端算力体系

    光合组织2026智能计算应用大会在郑州举行，海光信息首次集中展示“云边端”完整算力体系，并坚持“CPU+DCU”双芯驱动路线。海光信息指出，AI服务器CPU与GPU配比已从1:4或1:8逐步趋近1:1，DCU软件栈已适配GLM、DeepSeek、MiniMax、Kimi等主流大模型。

    匹配字段摘要、正文

    #chinese#行业动态#Agent#数据/训练

星期一

  1. NVIDIA Developer · Generative AI

    NVIDIA Vera Rubin 与 Blackwell 在智能体 AI 每瓦性能上树立新标准

    SemiAnalysis AgentX 基准显示，NVIDIA Vera Rubin NVL72 在 AgentX DeepSeek V4-Pro 工作负载、每用户 160 tokens/s 下，每兆瓦 AI 工厂吞吐量最高达 GB300 NVL72 的 30 倍。GB300 NVL72 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上每兆瓦吞吐量最高为 H200 NVL8 的 15 倍，Kimi K3 2.8T 上最高 80 倍，每百万 tokens 成本最高低 10 倍。该基准通过回放 Claude Code 会话评估智能体编码推理，Vera Rubin NVL72 结果尚待 SemiAnalysis 审核。

    匹配字段摘要、正文

    #lab#评测/基准#Agent#部署/工程

星期日

  1. Recode China AI

    中国 AI 周报：宇树科技上市、英伟达芯片政策变化与科技巨头 AI 投入

    本周中国 AI 行业的焦点包括宇树科技上市后股价剧烈波动、科技巨头因 AI 投入承受利润压力，以及中美围绕英伟达芯片的政策变化。模型与产品方面，DeepSeek、Kimi、千问、智谱等集中更新，豆包进入特斯拉中国市场车辆，支付宝推出智能体商业平台。

    Tony Peng's avatar

    匹配字段摘要、正文

    #ai-news#现象/趋势#具身智能#多模态

星期三

  1. Hugging Face

    IBM 研究：智能体到底需要多少记忆？

    IBM 研究团队在 AppWorld 的 585 个多步任务上测试八款模型，发现智能体记忆存在三种模式：能力强的模型用完整指南集收益最大，DeepSeek-V3.2（671B MoE）任务完成率提升 9.5 个百分点；较弱模型用精选检索更有效，gpt-oss-120b（117B MoE）提升 16.1pp 且 token 只增加约 5%；已饱和的模型如 GLM-5（745B MoE）则没有可测收益。这里的记忆指 ALTK-Evolve 从智能体自身成功与失败轨迹中提炼的指南集，推理时注入上下文，不更新模型权重，因此可跨模型迁移。研究还指出生产环境中提示词缓存是主要成本杠杆，并计划训练基于结果信号的选择器、探索面向极弱模型的教师蒸馏记忆。

    匹配字段摘要、正文

    #lab#论文/研究#Agent#数据/训练

星期五

  1. Pydantic AI 官方文章

    Crusoe 成为 Pydantic AI 原生模型提供商

    Crusoe 正式成为 Pydantic AI 的原生模型提供商，用户只需使用 'crusoe:zai/GLM-5.2' 这样的字符串，即可让智能体在 Crusoe Managed Inference 上运行，开箱支持流式输出、工具调用和结构化输出。该集成新增 CrusoeProvider，将 meta-llama、deepseek-ai、qwen、google（Gemma）、moonshotai（Kimi）、zai（GLM）和 openai（gpt-oss）等模型族映射到对应的 Pydantic AI profile，无需手动配置 base_url 或 API key。Crusoe 还提供 MemoryAlloy 集群级 KV cache 与缓存输入定价，以降低智能体多轮请求的成本。

    Crusoe 正式成为 Pydantic AI 的原生模型提供商，用户只需使用 'crusoe:zai/GLM-5.2' 这样的字符串，即可让智能体在 Crusoe Managed Inference 上运行，开箱支持流式输出、工具调用和结构化输出。该集成新增 CrusoeProvider，将 meta-llama、deepseek-ai、qwen、google（Gemma）、moonshotai（Kimi）、zai（GLM）和 openai（gpt-oss）等模型族映射到对应的 Pydantic AI profile，无需手动配置 base url 或 API key。Crusoe 还提供 MemoryAlloy 集群级 KV cache 与缓存输入定价，以降低智能体多轮请求的成本。

    匹配字段摘要、正文

    #company#产品更新#Agent#部署/工程
  2. LG AI Research 官方博客

    LG AI Research 提出 Segment-based Topic Allocation：ACL 2026 论文重构主题建模

    LG AI Research 在 ACL 2026 Findings 论文中提出 Segment-based Topic Allocation（SBTA），把主题分配从整篇文档改为语义相关的文本片段，以缓解文档被单一主题污染的问题。在 SemEval-STM 基准 Laptop 域上，基于 LLaMA 和 DeepSeek 的 SBTA 在 F1、Purity、ARI、NMI 和 CH Index 上均优于 LDA、BERTopic 等传统方法。论文同时提出 Segment Intrusion 评测任务，结果显示当前前沿模型在困难设定下仍普遍低于人类水平。

    匹配字段摘要、正文

    #lab#论文/研究#数据/训练#开源生态
  3. The Next Platform

    开源、开放权重与闭源 AI 模型之争

    The Next Platform 发文讨论开源、开放权重与闭源 AI 模型之间的路线之争，并以医疗场景设问：医院影像与检测结果分析该用 OpenAI、Anthropic 的闭源模型，还是 Meta、Moonshot AI、阿里、DeepSeek、Google、Mistral 等开放权重模型，抑或 Nvidia Nemotron 3 这类完全开源模型。文章指出 Meta 在开源立场上反复，而 Nvidia 对 Nemotron 模型给出了激进宽松的开源条款。

    匹配字段摘要、正文

    #hot-signal#行业动态#开源生态#数据/训练

星期二

  1. LMSYS Blog

    LMSYS 发布 Unified Radix Cache：用一棵树统一混合模型前缀缓存

    LMSYS 发布 Unified Radix Cache，用单一 token 基数树统一混合模型的前缀缓存，把 full attention KV、sliding window attention KV 和 Mamba checkpoint 作为组件挂到同一拓扑上，HiCache 原生跨 GPU L1、Host L2 和外部 L3 分层。多轮基准中 L3 在 DeepSeek-V4-Flash 上保持约 98% 命中率、Inkling-Small 上为 96.8%；SWE-bench 轨迹上会话感知配置的 TTFT 比普通 HiRadixCache 加 LRU 低 2.9% 至 16.6%。实验性 Rust 树核心在滑动窗口负载 176 至 200 轮上 TTFT 最多降低 42%。

    匹配字段摘要、正文

    #company#开源/仓库#部署/工程#数据/训练

星期一

  1. Recode China AI

    华为昇腾芯片如何走出低谷

    华为 Fellow、半导体首席科学家廖恒在五小时访谈中回顾昇腾芯片走出低谷的历程，以及美国制裁如何推动华为研究产业链各层并转向垂直整合。文中称昇腾系列在 2025 年出货 600,000 至 700,000 颗，计划在 2026 年翻倍，950 和 960 superpod 分别计划于 2026 年和 2027 年上线；团队还通过与 DeepSeek 等 LLM 客户合作加快芯片设计优化。

    Tony Peng's avatar

    匹配字段摘要、正文

    #ai-news#大佬观点#部署/工程#数据/训练

星期日

  1. Interconnects

    最新开源模型盘点第23期：Laguna S2.1、Inkling 与 Kimi K3 展现开源模型的帕累托前沿价值

    Interconnects 发布第23期开源模型盘点，涵盖 Thinking Machines 的 Inkling、腾讯 Hy3、Poolside 的 Laguna-S-2.1 与 Laguna-XS-2.1、DeepSeek-V4-Flash-0731、月之暗面 Kimi-K3、美团 LongCat-2.0、Motif-3-Beta、Swiss AI 的 Apertus-v1.5-70B 以及 AMD 的 Instella-MoE-16B-A3B-Think。作者认为此前关于模型实验室将走向整合的预测并未成真，反而有更多公司在训练强模型并公开释出，token 需求高涨让更多机构把构建 token 机器视为价值路径。其中 Thinking Machines 的 Inkling 是 975B-A41B 多模态 MoE，支持文本、图像和音频输入，并同步发布 276B-A12B 小版本；美团 LongCat-2.0 为 1.6T 参数 MoE，完全在昇腾 910 上训练。

    匹配字段摘要、正文

    #newsletter#开源/仓库#模型发布#数据/训练

星期四

  1. LMSYS Blog

    RadixArk 与 Google 合作将完整 SGLang 功能带到 TPU

    SGLang 维护方 RadixArk 与 Google Cloud 达成合作，把 SGLang 推理框架带到 TPU 上。目前开发者可通过 SGL-JAX 在最新几代 TPU 上运行 SGLang，支持 Gemma、Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax、Grok 等模型以及 Wan、Flux 等视频图像扩散模型。今年晚些时候 RadixArk 还将推出 PyTorch 原生的 SGL-torchtpu 后端，支持 eager 执行、PyTorch 生态兼容与 MPMD，并计划让新开源模型在 TPU 与 GPU 上同日可用。

    匹配字段摘要、正文

    #company#开源/仓库#部署/工程#Google

星期二

  1. The Register

    研究：主流 AI 模型政治倾向普遍偏自由意志左翼，Grok 结果摇摆

    Unslop.run 对 16 个模型进行政治罗盘测试，包括 GPT、Claude Fable/Opus/Sonnet/Haiku、Gemini Flash、Llama 4 Maverick、Grok 4.5、DeepSeek V3、Qwen3 235B、Kimi K2、GLM 4.5 和 Mistral，每个模型跑 30 次以上。除 Grok 外，其余 15 个模型全部落在自由意志左翼象限，且跨测试结果高度一致。Grok 平均经济得分略偏左，但一半运行偏右、一半偏左，是唯一结果摇摆的模型。

    匹配字段摘要、正文

    #hot-signal#论文/研究#评测/基准#OpenAI

星期五

  1. Andrew Ng精选

    Andrew Ng 发布开源智能体 OpenWorker

    Andrew Ng 与 Rohit Prasad 发布开源智能体 OpenWorker，它不只对话，还能交付成品，例如生成文档、发送 Slack 消息或更新日历条目，可处理客户简报、整理日历、起草报告和分诊 Slack 告警，并在执行重要操作前先确认。OpenWorker 运行在 Mac 上，Windows 支持即将推出，不绑定单一模型，用户自带 API key 即可搭配 GPT 5.6 Sol、Claude Fable、Gemini 3.6、Kimi、GLM、DeepSeek、Inkling 等开源权重模型或 Ollama 本地运行，数据除经用户选择的 LLM 服务商和集成外不离开本机。

    匹配字段摘要、正文

    #analysis#开源/仓库#Agent#端侧

星期三

  1. Interconnects

    开放模型盘点：Kimi K3、Qwen 3.8、蒸馏争议与开源闭源差距

    Interconnects 播客围绕上周发布的 Kimi K3 展开开放模型季度盘点，讨论其与闭源前沿的差距、GLM 5.2 的持续作用，以及 Qwen、DeepSeek、MiniMax 等中国厂商的进展。节目还涉及蒸馏争议、美国开放模型生态、前沿与近前沿模型之分，以及针对禁令的网络安全论据。

    匹配字段摘要、正文

    #newsletter#行业动态#开源生态#Agent

星期一

  1. Recode China AI

    习近平首次出席 WAIC、Kimi K3 冲击市场与 $8.5B 存储芯片 IPO

    Recode China AI 汇总了 7 月 11 日至 18 日追踪的 334 篇报道，重点涵盖习近平首次现场出席 WAIC、月之暗面发布 Kimi K3，以及多项融资与芯片动态。Kimi K3 被称为全球最大的开放权重模型，其发布伴随美国科技股因竞争担忧而下跌。周报还提到 DeepSeek 寻求新融资、Apple Intelligence 在中国接入千问与文心一言，以及智能体和具身智能合作持续增加。

    Tony Peng's avatar

    匹配字段摘要、正文

    #ai-news#现象/趋势#Agent#具身智能

星期六

  1. Ahead of AI

    如何控制大语言模型的推理力度

    文章解释了大语言模型如何通过不同推理力度，在回答质量、token 消耗、成本和延迟之间进行权衡。其实现通常结合混合 SFT 数据、按模式调整的 RL 奖励、长度惩罚、独立专家模型或硬性 token 预算；DeepSeek V4、Nemotron 3 Ultra、Kimi K3、GLM-5、Qwen3 和 Inkling 采用了不同组合。模型规模与推理力度是两套独立控制方式，较小模型提高推理力度有时可达到与较大模型降低推理力度相近的基准成绩。

    匹配字段摘要、正文

    #newsletter#教程/实践#推理#数据/训练

星期一

  1. antirez 原创博客

    antirez：控制想法，而非代码

    Redis 作者 antirez 主张，AI 编程时代程序员应把精力放在控制软件的想法与设计上，而非逐行阅读代码。他称自己仍会审查 AI 为 Redis 生成的代码，但认为这已基本无意义，尤其自 GPT 5.5 发布、以及 Fable 和 GPT 5.6 Sol 出现之后。他用 DwarfStar 为 DeepSeek v4 和 GLM 5.2 实现推理，指出本地推理领域充满细微错误，AI 在设计严谨性与测试上远胜手写 GPU kernel。

    匹配字段摘要、正文

    #analysis#大佬观点#编码#Agent