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腾讯云
12-20
国内的互联网巨头中腾讯在AI大模型上此前动作是比较慢的,但去年亿元年薪挖走大神姚顺雨之后,腾讯新一代大模型混元3.0就要来了,现已经在openrouter免费上线使用。 腾讯的混元3.0英文缩写为Hy3,目前以Hy3 preview的名义免费使用,也是MoE混合专家类型,有三个推理级别,上下文长度262K,速度23Token/s,不过其他信息不多。
本期AI日报聚焦行业动态:MiniMax发布首个深度自我迭代国产大模型M2.7,具备强大自主构建能力。腾讯云AI智能体QClaw接入微信小程序,强化文件互传与多模态交互。OpenAI推出高性能小模型GPT-5.4 mini与nano,专为高频低延迟场景设计。AI演员应用引热议,导演于正称其无法替代真人情感表达。Unsloth Studio发布首个本地可视化大模型微调平台,显存占用降低70%。灵光“代搭应用”服务兴起,降低AI应用开发门槛。阿里云宣布AI算力与存储产品涨价,最高涨幅34%。字节跳动发布ByteClaw工具及《安全规范》,强化大模型内网访问管控。
今日,蚂蚁集团开源发布全模态大模型 Ming-Flash-Omni 2.0。 在多项公开基准测试中,该模型在视觉语言理解、语音可控生成、图像生成与编辑等关键能力表现突出,部分指标超越 Gemini 2.5 Pro,成为开源全模态大模型性能新标杆。 Ming-Flash-Omni 2.0 也是业界首个全场景音频统一生成模型,可在同一条音轨中同时生成语音、环境音效与音乐。 用户只需用自然语言下指令,即可对音色�
京东广告、京东云与华为鲲鹏达成深度技术合作,三方将聚焦智能广告、大模型及云计算等核心领域,通过技术联合创新,重点破解高并发场景下的广告技术瓶颈,共同构建下一代高效、智能的广告技术基础设施。此次合作标志着电商营销技术生态迎来重要升级,将为品牌商家带来更卓越的营销体验与增长效能。
蚂蚁百灵团队开源高性能思考模型Ring-flash-2.0,在多项基准测试中表现优异;阿里通义7款模型登顶Hugging Face榜单,Qwen3-Omni凭借多模态能力全球第一。谷歌Veo3突破视频生成局限,可自动完成视觉任务;特斯拉推进人形机器人量产,马斯克称其为最重要产品。马斯克第六次起诉OpenAI窃取商业机密,苹果内部测试聊天机器人Veritas优化Siri,YouTube推出AI音乐主播增强互动,LiquidAI发布轻量级模型Liquid Nanos优化边缘计算。
9月23日,美团LongCat团队发布全新高效推理模型LongCat-Flash-Thinking。该模型在保持极致速度的同时,性能更强大、更专业,在逻辑、数学、代码、智能体等多个领域的推理任务中达到全球开源模型最先进水平(SOTA),部分任务性能接近闭源模型GPT5-Thinking。它增强了智能体自主调用工具能力,扩展了形式化定理证明能力,成为国内首个结合深度思考、工具调用与非形式化、形式化推理的大语言模型。在数学、代码、智能体等高复杂度任务上表现尤为突出,多项基准测试成绩领先开源及闭源顶尖模型,已在HuggingFace、Github全面开源。
百度发布超轻量级文字识别模型PP-OCRv5,仅0.07B参数却实现媲美700亿参数大模型的OCR精度。在多项测试中超越GPT-4o等通用视觉大模型,尤其在文本定位和边界框精度上表现优异。该模型支持5种文字类型识别,适用于教育、医疗、法律等多行业数字化需求,累计下载量超900万,是GitHub上唯一Star数超5万的中国OCR项目。
9月18日,华为全联接大会2025在上海开幕。会上,华为与浙江大学联合发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型。该模型在安全防护能力上表现突出,对有害言论、敏感内容等14个维度的防御成功率近100%,同时通用能力测试性能损耗控制在1%以内。双方表示将继续深化合作,推动AI安全技术与产业生态协同发展,为我国人工智能高质量发展提供支撑。
月之暗面科技有限公司宣布其Kimi K2模型更新至0905版本,带来更强的代码能力和更快的API性能。此次更新进一步提升了Kimi K2在真实编程任务中的表现,特别是在公开基准测试和实际编程任务中展现出更好的性能。 Kimi K2模型的Agentic Coding能力得到显著提升,这使得它在处理复杂的编程任务时更加高效。同时,前端编程体验也得到了升级,生成的代码不仅更加美观,而且更具实用
微云全息(NASDAQ: HOLO)针对区块链存储性能瓶颈问题,提出状态分片模型解决方案。该技术将区块链状态数据分割为多个分片,分散存储在不同节点上并行处理,有效减轻单节点存储压力。其架构分为网络层(P2P通信)、共识层(PoS算法)、存储层(主副节点协同)和应用层(开发者工具)。通过数据分片存储和并行处理,显著提升系统扩展性和读写效率。未来将持续优化该模型,推动区块链技术创新发展。