【新智元导读】LLM不会规划，大推理模型o1可以吗?ASU团队最新研究发现，o1-preview推理规划能力是所有模型之最，但仍未触及天花板。关键是，推理强，成本超高。LLM依然不会规划，LRM可以吗?OpenAI声称，草莓o1已经突破了自回归LLM常规限制，成为一种新型的「大推理模型」（LRM）
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小米创始人雷军今早在社交平台发文强调，玄戒O1最高主频达到3.9GHz，这一数据足以证明小米芯片团队具备相当强的研发设计实力。为了更直观地体现玄戒O1的实力，将其与同样采用Cortex - X925超大核的天玑9400进行对比，天玑9400的频率仅为3.626GHz。
近日，小米玄戒O1自研芯片发布后引起不少争议，甚至引来了不少网友攻击，称其不是自研而是Arm定制。 对此，小米官方已经正式回应：这完全是谣言，玄戒O1不是向Arm定制的，研发过程中，也没有采用Arm CSS服务。 雷军今早发文还强调：玄戒O1最高主频3.9GHz，这足以说明我们芯片团队已经具备相当强的研发设计实力。”
小米集团卢伟冰5月28日表示，小米手机正加速向高端市场进军。他指出，当前"国补"政策对市场带动作用有限，但高端市场结构正在发生变化。2023年小米手机出货量达1.7亿台，2024年目标1.8亿台。卢伟冰强调，优化产品结构比单纯追求销量更重要，并提出四大战略方向：1）坚定不移走高端化路线；2）坚持使用小米品牌做高端；3）优先发展手机和汽车业务；4）先聚焦中国市场再拓展海外。数据显示，小米在4000-6000元价位段市占率达17%-18%，但在6000元以上高端市场仅占5%左右，下一步将向超高端市场突破。
小米5月22日发布三款自研芯片：玄戒O1、玄戒T1和4G基带。搭载玄戒O1的小米15S Pro起售价5499元，雷军解释定价较高是因3nm芯片每代研发投入约10亿美元，若仅售100万台，单芯片研发成本就超1000美元。雷军强调已做好长期投入准备，计划至少投资十年、500亿元，稳步推进芯片研发。他表示行业格局终将改变，后来者仍有赶超机会，小米将坚持自主研发不动摇。
小米将于5月22日发布搭载自研3nm旗舰芯片"玄戒O1"的两款新品：小米15S Pro和小米平板7 Ultra。小米15S Pro延续15 Pro设计，配备6.73英寸2K LTPO屏幕、6100mAh电池、90W快充，搭载Summilux三摄系统，支持8K视频拍摄。小米平板7 Ultra采用14英寸刘海屏，支持120W闪充，有望成为小米史上最强平板。两款产品均采用超窄边框设计，标志着小米自研芯片进入3nm时代。
小米创始人雷军宣布公司历时4年多、投入135亿元研发的大芯片项目取得突破，首款手机SoC芯片已实现量产。雷军表示，芯片研发是科技公司必须攀登的高峰，2021年重启芯片业务时就制定了长期规划：至少十年500亿投入，采用最新工艺打造旗舰级产品。虽然小米在芯片领域已走过11年，但相比同行仍需追赶。雷军强调芯片是突破硬核科技的核心赛道，呼吁给予更多耐心和支持。
据悉，玄戒O1基于台积电第二代3nm工艺打造，集成了高达190亿个晶体管，其CPU采用10核心设计。 包括23.9GHz超大核 23.4GHz大核 4x1.9GHz中核 21.8GHz小核，对比骁龙核天玑来看，玄戒O1在堆料上非常足，但并没有跟进全大核的趋势，仍然保留了两颗小核。
小米玄戒O1芯片正式发布，采用第二代3nm工艺，晶体管数量达190亿，性能与苹果A18系列相当，跻身全球SoC第一梯队。雷军透露，小米2021年决定造车时同步重启芯片研发，四年多来累计投入超135亿元，研发团队超2500人，今年预计再投60亿元。他强调，只有坚持高端旗舰SoC研发才能真正掌握先进技术，支持高端化战略。小米计划至少十年投入500亿，稳扎稳打推进芯片业务。此次发�
小米15S Pro将于5月22日正式发布，作为小米15周年旗舰机型。该机将首发搭载玄戒O1 3nm旗舰处理器，采用台积电第二代3nm工艺，10核CPU架构（1超大核+4大核+2中核+3小核）和Immortalis-G925 GPU，跑分表现强劲。外观延续15 Pro设计，配备2K全等深四微曲屏、后置三摄和6000mAh以上大电池。特别之处在于包装明显加长，可能包含15周年纪念品。此外，UWB技术回归，可深度联动小米SU7/YU7系列汽车实现精准解锁功能。这款机型将成为小米冲击高端市场的重要产品，直接对标高通骁龙8 Gen3至尊版。
小米集团在端午节为员工准备了特别福利，包括15元餐券和定制粽子。其中特制粽子以"O1"造型呈现，呼应小米15S Pro首发搭载的玄戒O1芯片。该芯片采用十核四丛集CPU架构，配备16核Immortalis-G925 GPU，支持主流游戏满帧运行。同时集成6核低功耗NPU，配合小米第三代端侧模型，在低功耗场景下实现更强AI处理能力，并对100多种AI算子进行芯片硬化加速，全面提升AI计算效率。
