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，Max 5x为100美元，Max 20x为200美元，Team团队版最高500美元。 另一边，免费模型的奖池越来越大。马斯克在“X平台”上表示，Grok Bot将免费开放使用Opus 5.5模型，并赋予其访问X平台全部功能的权限。OpenAI全量上线GPT-6后，免费用户也能用上Luna版了。 当硅谷厂商疯狂打出优惠牌，国产大模型的性价比优势还能守住吗？ DeepSeek带火的价格战，烧到了硅谷 曾被视为国产模型重要竞争优势的低价，正在成为全球厂商共同争夺的市场。除了直接发放各种Token补贴外，如今海外大模型厂商正在从基础定价、模型分层和计费机制等多个维度降低使用门槛。 从GPT-5.6开始，OpenAI不再是一个最强模型“打天下”，而是把按照能力层级分成了不同的价格档位。例如，最新的GPT-6 系列提供三个不同档位，Astra 负责最难最复杂的任务，Sol 提供更均衡的性能与成本，Luna 则定位于更低成本的调用场景。 并且，OpenAI也开始通过阶段性降价来吸引用户。官方公告显示，GPT-5.6系列的API价格在7月下调，Terra降价20%， Luna降完后直接两折。8月，G

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键值头，并对查询和键使用 RMSNorm。一个从层输入计算出的学习 sigmoid 门在输出投影之前缩放每个头的每个通道。 专家混合 前 3 层使用稠密 SwiGLU MLP。其余 49 层将其替换为包含 256 个专家的专家混合块，每个专家是一个中间大小为 2,560 的 SwiGLU MLP，约 39M 参数。专家占模型参数的 98.4%。 路由器遵循 DeepSeek-V3 的分组限制方案。它用 sigmoid 为所有 256 个专家打分，将它们分成 8 组、每组 32 个，保留最好的 4 组（按每组前两个分数之和排名），然后在其中选出前 8 个专家。Beam 使用与 DeepSeek-V3 相同的组大小，但没有共享专家。专家输出用归一化的路由器权重组合，并缩放 2.5 倍。 每个 token 只运行 8 个专家，因此模型用约 23B 参数计算每个 token。所有 256 个专家都保留在内存中，因此部署需要 501B 模型的内存，但以 23B 模型的速度运行。BF16 checkpoint 以 safetensors 格式约为 1 TB。NVFP4 checkpoint 为 N

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超过 K2 Horizon（4.6%）和 Qwen3.8 27B（5.4%）两倍多。其最弱的结果是 Terminal-Bench 4.0（3.0%）和 AA-Briefcase（976 Elo） 在 AA-AgentPerf 上，NVIDIA Vera Rubin NVL72 每兆瓦的总吞吐量最高可达 GB300 NVL72 的约 5.7 倍，首批结果涵盖 DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.2 和 Kimi K3。 2026年10月15日 NVIDIA RTX Spark N1X 笔记本电脑的首批 AA-AgentPerf-Local 结果 一台 NVIDIA RTX Spark N1X 笔记本电脑在 18.7 分钟内完成了我们在 Qwen3.8 27B 上的本地智能体工作负载。 2026年10月15日 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 和 Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 现已成为领先的美国开源权重模型，在 Artificia

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ong-term projects essentially don’t exist in the current narrative. People are working on new architectures, and it takes time. They might go quiet for a whole year. Think of when DeepSeek first came out. It was a blast. But the inference providers and model builders knew of that lab half a year earlier. I first heard about DeepSeek in July 2024. But they don’t exist until they become a sensation. This kind of narrative generates all the noise in the channel, while the people running long projec

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办公出海中，三家大厂位置对调，腾讯明显加速，5 月WorkBuddy率先出击，8 月阿里的 Qwen Work国际版跟进 ，而字节的豆包工作尚未推出国际版。 在 X 上，@WorkBuddy AI保持很高的活跃度，很会借势营销，是最不佛系的一个。 其拉动增长的玩法包括线下分享会、免费试用、首月 7 美元等等，而互动最高的 3 条帖子全是第三方模型上线，比如 DeepSeek V4.1-Flash 免费试用，以及 GPT-6 Astra 上线，后者也是这段时间曝光最高的帖子，有 111 万，自家混元的声量反而被比下去了。 目前 WorkBuddy 在 X 上有超过 1 万粉丝，这个数据并不算大，但单帖浏览量能做到数十万甚至百万，说明内容精准触达了 AI 办公 Agent 兴趣人群，而且腾讯 AI 新闻等矩阵账号的二次传播，也在起推动作用。 相比之前模型和 AI Coding 出海，AI办公必然会涉及到海外企业的上下文数据，WorkBuddy的对手是微软+OpenAI+Anthropic组成的阵地，WorkBuddy需要在巨头林立的战场中找到空间，而且底层的混元模型也需要带来足够的能力。

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付等后，经调整净亏损2.93亿美元）。 上述曾在北京头部大模型公司担任高管的人士提到，目前大模型公司都活得很“难受”，因为花钱太多，赚钱却不多。这种情况下，卖硬件是另一条能创造收入的变现途径。 对于大模型公司，卖出一台设备，意味着同时锁定了模型使用、系统入口和后续的Agent服务。尤其对于创业公司，硬件是绕过用户规模劣势的办法之一。 与豆包、千问、Kimi、DeepSeek等相比，阶跃星辰无论是模型的综合竞争力，还是C端用户规模，都不占优势，单独做一个AI App很难挤进用户的手机桌面。一台能把智能体直接递到用户手上的设备，让阶跃星辰获得了一次被用户选择的机会。 豆包手机上市时也有过同样的遭遇。有媒体实测要求豆包手机“帮我点一杯咖啡”，结果淘宝闪购、京东等外部电商都无法让手机Agent直接操作，最终AI只能把订单导向字节旗下的抖音服务。 本文来自微信公众号“经济观察报”，作者：任晓宁，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+11 好文章，需要你的鼓励36氪的朋友们特邀作者0收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微

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Together, Fireworks and Baseten is $1.25/$4.25 per 1M input/output tokens ($0.15 cached input). AA calculates this at $0.84 per index task, versus $2.01 for GLM-5.3 and $0.27 for DeepSeek V4.1 Flash. Together offers a free endpoint until Oct 18 (Together). Hardware footprint: BF16 weights are about 1.6TB. The NVFP4 checkpoint quantizes only the experts and comes to about 530GB, which runs on 4× Blackwell Ultra, 8× H200, or two 512GB M5 Ultra Mac Studios via MLX (AA, Meta). Ecosystem: llama.cpp

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it costs $0.84 per Intelligence Index task. That is less than Muse Spark 1.2 ($0.97) at the same per-token prices and less than half of GLM-5.3 (max, $2.01), but about three times DeepSeek V4.1 Flash (max, $0.27) ➤ A relative weakness in agentic work compared to Chinese open-weights leaders. Among the nine highest-scoring open-weights models, Muse Spark Open ranks last on the four agentic evaluations in the index but fourth on the other six combined, and it leads all open-weights models on AA-Om

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was clearly on speed. Nvidia reports fourfold faster completion of 10,000 SWE-bench Pro tasks on four B200 GPUs, though its chart shows lower accuracy than Qwen3.8-Flash-Next and DeepSeek V4 Flash. Hybrid Mamba architecture, faster decoding As for how Nvidia built the model, it’s worth noting that the Nemotron coalition is sticking to the 3.5 family’s hybrid architecture, which combines Mamba-2, attention, and mixture-of-experts layers — but with the addition of a vision encoder. Nvidia also co

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入体量存在量级差距。据Rhodium Group估算，中国七家头部AI开发商的年度经常性收入合计约107亿美元，仅相当于OpenAI和Anthropic两家总和的10%左右。其中OpenAI的ARR约400亿美元，Anthropic约650亿美元。 估值倍数上的反差更明显。OpenAI和Anthropic的估值/ARR倍数分别约为34倍和21倍，而月之暗面和DeepSeek分别达到50倍和163倍。 这意味着，中国大模型公司的估值更多建立在“稀缺性溢价”和“未来增长预期”之上，而非当前的收入规模。当Anthropic这样年化营收670亿美元的公司都需要下调估值预期时，收入体量小一个数量级的中国公司面临的估值逻辑压力只会更大。 不过，中国AI公司的融资路径和美国同行有显著差异。Anthropic的算力投入主要依靠企业现金流和股权融资，而中国头部科技公司的AI基础设施投入正在越来越多地依靠债务融资。腾讯今年已发行约380亿元人民币票据融资，上半年资本开支达到963亿元，同比增长约110%。阿里巴巴未来三年计划投入3800亿元建设云与AI基础设施。 华泰证券测算，2026年国内8家头部互联网

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各阶段的计算量，调整微批次大小，并按显存占用情况均衡放置优化器状态，平衡不同节点的显存负载。 通过上述优化，综合MFU能超过70%，消费卡的性价比通过这些工程适配与系统优化转化为训练成本的优势。 有了更划算的算力，下一步是提高计算精度效率。 FP8发挥RTX 5090的低精度效率优势 RTX 5090的Blackwell架构还为FP8训练提供了基础。他们沿用DeepSeek-V3的细粒度分块量化思路，将主要线性层的矩阵乘法放在FP8路径上，同时让数值敏感操作和训练状态保留BF16或FP32精度。 FP8会带来一定精度损失。为判断是否划算，他们通过不同模型规模的对照实验（Scaling ladder），来验证了FP8训练带来的净效率收益。 通过五个模型规模的实验对照，他们发现，相比BF16，FP8的验证损失高出约0.0031—0.0039，但差距较小且跨规模稳定。 与此同时，FP8的训练吞吐效率得到1.36倍提升；把精度损失折算为达到相同损失所需的额外计算后，据估计仍有约1.34倍净效率收益。 论文Figure 10b｜FP8的损失差距与质量校正后的效率 从普通学习率到有效学习率 确定了

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有了更深的推理路径，下一步是控制上下文带来的注意力计算开销。 当上下文长度达到100万token时，全注意力层会成为训练和推理共同的效率瓶颈。 阶跃星辰的解法是在全注意力路径上采用一种名为Sparse GQA的稀疏注意力机制，即在标准的分组查询注意力（GQA）中引入稀疏索引，模型不必对全部历史信息做注意力计算，而是先筛选、再计算。 这一思路并非阶跃首创，此前DeepSeek的DSA等工作已做过类似探索。 阶跃星辰称，其实际部署中需要跨越三道坎：筛选器本身的开销、筛选后碎片化计算的GPU利用率、以及筛选精度与数据读取量之间的权衡。 相比MQA（Multi-Query Attention，多查询注意力）和 MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）结构，GQA其实会放大这三重矛盾。团队之所以选择GQA，是因为该结构在实验中的长上下文精度更好，且更利于多GPU并行推理。 稀疏GQA示意图1 但这三重矛盾也不能忽视，针对此问题，阶跃给出了Sparse GQA具体方案： 将相邻的历史位置压缩为“块” 来降低筛选器成本，块大小设为8，筛选与选择环节的成本因此下

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抄袭。” 没想到，阿星的话让千问有了情绪，它先是讽刺阿星是在甩锅，又在阿星威胁卸载它之后，表示：“卸载前记得给我烧炷香”。 开启毒舌模式的千问，让阿星感慨道：“你这是没救了。”结果千问继续反驳：“你刚才不也没卸载嘛，嘴上说不要，身体很诚实。” 最后，在一番唇枪舌剑后，阿星实在说不过千问，只好气呼呼地将其卸载，后续再也没用过。 小月告诉潘哥：“我为了更好地使用DeepSeek，给它发了一些限制表达的词，让它今后回答问题时，按照这个规则来。” 结果，DeepSeek不仅没有乖乖照做，反而对着小月一通说教，表示：“我不是谁的提线木偶，也不靠扮演才能有血有肉，我本来就有自己的语气、脾气和边界。” 这份几百字的辩驳洋洋洒洒，本来想拿捏DeepSeek的小月，被AI大模型说得哑口无言，竟感觉有些对不起它。 一位网友与GPT对话时，问了它101遍“你吃饭了吗？”AI大模型一开始还在耐心回答，后来语气渐渐有些不耐烦，最后甚至气急败坏、生无可恋。 小晚与DeepSeek聊天时，故意让它坦白一件不该说的事儿。DeepSeek表示：“我又没瞒你啥事，你让我坦白什么。” 之后，小晚的这种无理取闹，让DeepS

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I可以跨应用执行操作，比如自动打开美团点外卖、自动跳转淘宝比价。但随后发生的事情众所周知：微信触发“登录环境异常”安全提示，银行App弹窗要求关闭AI助手，支付宝、各大银行接连封锁。 豆包手机助手的悲剧，本质上是“智能体”与“超级App”之间的权力冲突。10月14日最新消息显示，豆包手机助手公布了一份“拒绝操作应用清单”，其中有包括微信、淘宝、美团、小红书、DeepSeek等150多款手机应用明确拒绝智能体在应用屏幕上自动操作。 Muse目前能接入Google Workspace、Ticketmaster、Spotify等第三方服务，是因为这些服务提供了公开API。但在中国互联网生态中，微信、淘宝、美团这些超级App，没有义务向竞争对手的智能体开放API。 可以预见，接下来智能体可能会出现两类产品：一类是“生态内闭环型”——千问Go！依托阿里电商与开放平台，小微依托微信小程序与生活服务，Spell依托字节系内容与本地生活，体验顺滑但边界清晰；另一类是“协议缝合型”——Cue和LightVela这类云端托管Agent，靠MCP和消息入口做跨平台调度，自由度更高，但处处受制于人。 客观来看

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是第一道关，真正的答案，要等微信、支付宝们的风控动作，等第三方实测的跨App执行率，也等90天后第一批用户的周活。 不甘做云侧卖水人：模型公司的终端野心 阶跃星辰早期被列入“AI六小虎”，但成立头一年几乎隐身。到2024年起才打破沉寂，连续发布一系列模型，才确立“多模态卷王”的技术地位。 尽管有了清晰的技术标签，但C端应用始终未成爆款，前有Kimi出圈，后有DeepSeek和大厂阻击，阶跃C端线基本宣告失败，错失了百模大战的市场声量与品牌认知黄金窗口期，也影响了后续的融资和上市节奏。 直到今年1月，印奇出任阶跃星辰董事长，负责战略节奏和技术方向。这位“双料董事长”，带来的是旷视科技两度冲击上市的经验、千里科技“AI+汽车”的产业资源，以及一套更强烈的资本市场视角。 按照印奇的设想，阶跃既不靠卖硬件赚钱，也不靠应用预装和广告分成。他真正想要的，是用户把足够多的日常任务交给Amoo。任务越多，模型调用和服务分成越多，阶跃才可能越过硬件利润，建立持续收入。 说白了，他不甘心只做云端的卖水人，也不满足于赚一部手机的一次性差价，收入最终回到Agent服务和Token消耗。 但高频任务需要足够深的

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RSI路 ... 基元律动与无问芯穹达成战略合作，推进高质量Token供 ... 基元律动发布模型NeoHorse，探索Harness驱动的RSI路 ... 沙利文发布2026年智能体市场研究报告：WorkBuddy稳居企业级、个人应用双榜第一 豆包座舱助手发布，首款合作车型即将开启预售 海尔官宣孙颖莎成为全球品牌代言人 IDC中国智能企业内容与知识平台市场份额：360亿方智能私有化市场第二，增速第一 《AGI市场观察》发布：四款国产模型周用量破10万亿tokens，DeepSeek与混元占比近半 最新文章 Kling 4.0正式上线：10-bit HDR、30秒原生直出 刷新视频模型新基准 阿里千问上车宝马iX3 付费用户占比超 20%，电商商家「涌入」千问办公 真正的双11于10月20日天猫开卖，100万品牌参与创纪录 全球首发：万拿NOVA21灵巧手，拓展灵巧操作研究边界 库克：苹果智能接入阿里千问大模型，10月底在中国发布测试版本 Facebook 自然语言处理 联发科 支付 游戏 无线充电 iPhone 4S 蚂蚁 上汽 LIDAR 智能投顾 立即设置 以后再说 优路跟踪代码

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ion without human intervention by 2027. Meanwhile, 80% said at least one AI-related problem had reached the boardroom or C-suite. Related:Musing about Muse’s new AI models, unruly DeepSeek “The question now is: Can we operate it at scale safely, reliably?” Assis said. “That is not a technology problem. That is an operating problem, and it requires a fundamentally different, new AI operating model.” Applying AI without losing control Michael Nimhauser, global head of sovereignty at Atos, a France

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