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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。
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。美团推出高性能推理大模型LongCat-Flash-Thinking;阿里开源Wan-Animate模型革新AI视频生成;字节跳动发布豆包翻译模型,支持28种语言互译;华为与浙大联合推出安全大模型DeepSeek-R1-Safe;阿里云即将发布跨模态模型Qwen3-Omni;xAI推出计算成本降低98%的Grok4Fast模型;YouTube发布多项AI创作辅助功能;IBM推出轻量级文档处理模型Granite-Docling-258M;中科院发布类脑大模型SpikingBrain实现百倍速度突破;OpenAI将推出仅限Pro用户的计算密集型新功能。
三星Galaxy Buds3FE耳机通过降噪、生态互联和标志性设计,将高端音频体验普及至更广泛用户。其增强型主动降噪技术可过滤环境噪音,超宽带通话技术确保清晰沟通。智能互联支持跨设备无缝切换,语音助手Bixby提升操作效率。刀锋设计搭配经典配色,兼顾时尚与舒适佩戴。作为三星生态重要成员,它精准匹配用户对音质、智能功能和性价比的升级需求。
本文汇总了AI领域最新动态:谷歌推出Gemini 2.5 Flash图像编辑模型,字节发布Waver 1.0视频生成工具;百度“梯子AI”提供无广告搜索;文心快码新增终端编码功能;腾讯游戏VISVISE工具集提升动画制作效率;自动驾驶配送机器人RM5进军外卖行业;DeepSeek V3.1出现字符Bug已修复;谷歌翻译升级实时同传和AI陪练;全球首现AI勒索软件PromptLock威胁网络安全;Anthropic推出Chrome浏览器AI助手Claude。
三星电子于2025年8月25日发布Galaxy Tab S10 Lite平板电脑,配备10.9英寸大屏、S Pen手写笔及多项智能功能,支持高效学习、创作与娱乐。搭载升级处理器、8000mAh电池和快充技术,确保长续航。提供星空灰、星川银、星语红三款配色,9月5日起陆续上市。
开发者分享模型选择心路历程:从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升,后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3,基于价格、上下文长度和代码能力等数据,最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型,只有“最适合”的模型,建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策,避免隐性成本。
面对琳琅满目的大模型API,开发团队常陷入选择困境。文章指出,2024年既是机遇也是挑战的时代,闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例,前者综合能力强适合多语言场景,后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求,通过实际测试验证模型表现,理性选择最适合的方案。
本文探讨大模型选型困境与解决方案。2025年全球可调用大模型超300个,但选型面临三大难题:单位混乱、定价波动快、87%团队无法量化模型价值。提出三层漏斗筛选法:1)场景刚需筛选80%选项;2)验证核心性能;3)评估边际效益。以Gemini和DeepSeek为例,前者适合常规FAQ场景年省$16,000,后者适用于金融计算场景可降低15%人工复核。建议建立动态评估体系,将3小时选型会议压缩至18分钟,错误率下降40%。核心观点:选型应从参数争论转向场景验证,通过自动化工具为工程师节省时间,聚焦提示词优化而非参数对比。
三星Galaxy S25 Edge通过系统性重构实现了轻薄与旗舰性能的完美平衡。机身仅5.8毫米厚、163克重,却搭载完整影像系统(2亿像素主摄+1200万超广角)和骁龙8 Gen4芯片,采用钛金属边框和新型散热结构确保性能稳定。AI方面集成Bixby语义识别、多任务处理等智能功能,支持端侧大模型运行。通过毫米级精密压缩工艺,在保持专业拍摄(10bit HDR视频)和AI体验的同时,重新定义了"减法设计也能成就加法体验"的旗舰标准。
本文对比分析了Kimi-K2-Turbo-Preview和Qwen3-Coder-Flash两款AI大模型在开发者选型中的表现。K2-Turbo采用MoE架构,激活参数32B,支持128K上下文,在代码调试和自动化流程方面表现突出;Qwen3-Coder为480B参数的MoE模型,原生支持256K上下文,擅长大规模代码库理解和API集成。二者在中级任务表现接近,但K2在复杂可视化任务更优,Qwen3在多轮Agent调用更稳定。建议根据需求选择:注重调试自动化选K2,需要长上下文支持选Qwen3。推荐使用AIbase模型广场进行高效选型对比。