大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

谷歌开源了其Gemma 3模型系列的新成员——Gemma 3 270M。该模型的设计理念并非追求通用性和大规模，而是专注于为定义明确的特定任务提供一个高效、紧凑的解决方案。其核心价值在于通过微调（fine-tuning）来执行专门化任务。

GPT-5 在 ChatGPT 中引入了“自动在普通/推理间切换”的机制，但模式命名、配额规则和速率限制让许多用户困惑。本文梳理不同模式的作用、是否计入推理配额、各订阅层的可用性与限制、旧模型的替换规则，并提供三步配额优化策略。特别提示：编码与大上下文任务应优先使用 GPT-5 Thinking（≈196k 上下文），而普通 Chat 模式上下文为 32k。

在衡量大语言模型（LLM）智能水平的众多方法中，除了常见的常识推理、专业领域测评外，还有一个正在兴起且极具挑战性的方向——算法问题求解。在这一领域，几乎没有哪项比赛能比 国际信息学奥林匹克（International Olympiad in Informatics，简称 IOI） 更具权威性与含金量。

智谱AI刚刚开源了新一代视觉-语言模型（Vision-Language Model, VLM）——GLM-4.5V。该模型基于其旗舰文本基础模型GLM-4.5-Air（总参数量1060亿，激活参数量120亿），延续GLM-4.1V-Thinking的技术路线，在42项公开视觉多模态基准测试中，在同规模模型中实现领先性能。GLM-4.5V面向图像、视频、文档理解以及GUI任务等常见多模态场景，采用Mixture-of-Experts（MoE）架构，并保持开源。

2024年，美国数学邀请赛（AIME）成为评估大型语言模型（LLM）数学推理能力的重要基准。AIME是一项备受尊崇的考试，包含15道题，考试时间为3小时，旨在考察美国顶尖高中生在各类数学领域的复杂问题解决能力。

在人工智能领域，随着大型语言模型（LLMs）在各类任务中的表现不断提升，评估这些模型的实际能力变得尤为重要。尤其是在软件工程领域，AI 模型是否能够准确地解决真实的编程问题，是衡量其真正应用潜力的关键。而在这方面，OpenAI 推出的 *SWE-bench Verified* 基准测试，旨在提供一个更加可靠和精确的评估工具，帮助开发者和研究者全面了解 AI 模型在处理软件工程任务时的能力。

随着大语言模型（LLM）的快速发展，它们在自然语言处理（NLP）、代码生成等领域的表现已达到前所未有的高度。然而，现有的代码评测基准（如 HumanEval）通常侧重于**自包含的、较短的代码生成任务**，而未能充分模拟真实世界的软件开发环境。为弥补这一空白，研究者提出了一种全新的评测基准——**SWE-Bench**，旨在测试 LLM 在**真实软件工程问题**中的能力。

阿里巴巴的 Qwen Code 是一款开源的命令行 AI 工具，旨在提升开发者的编程效率，特别适用于处理大型代码库和复杂的开发任务。 2025年8月9日，阿里宣布提供每天2000次的免费Qwen Code服务，应该是满足大多数开发者的日常需求了。

Grok Imagine 是一个由 xAI 开发的创新功能，集成到 Grok AI 聊天机器人中，旨在让用户能够从文本和视觉命令快速生成图像和视频。Grok Imagine最大的特点是能够生成长达 15 秒的视频，带有同步音频，使其成为 OpenAI 的 Sora 和 Google 的 Veo 3 等工具的直接竞争者。此外，它还包括一个“Spicy”模式，允许生成成人或显式内容，这一点引发了伦理和潜在误用的争议。

几个小时前，OpenAI发布了全新一代大模型GPT-5系列。本次发布的是一个全新的AI系统，而非一个单独的模型系列。GPT-5背后包含了5个不同的模型系列或者版本，分别是GPT-5-Pro、GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano和GPT-5-Chat。

Anthropic 在 Opus 4 发布不到三个月后推出 Claude Opus 4.1，宣称“可直接替换”旧版模型。更新聚焦真实世界编码、长链路代理（agentic）任务和细粒度推理，同时保持相同 API 名称结构和计费档位，方便现有应用平滑迁移。

近日，OpenAI在发布其开源模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b的同时，也推出了一种专为这些模型设计的全新消息格式——Harmony。对于希望在自有解决方案中充分利用这些开源模型的开发者而言，理解Harmony至关重要。本文将以客观的第三方视角，详细解析Harmony格式的设计理念与技术细节。

随着大型语言模型（LLM）的飞速发展，如何准确、全面地评估它们的能力成为了一个日益重要的课题。在众多评测基准中，Simple Bench 以其独特的定位脱颖而出，它专注于检验模型在日常人类推理方面的能力，而在这些方面，当前最先进的模型往往还不如普通人。本文将详细介绍 Simple Bench 评测基准，探讨其出现的背景、设计理念、评测流程以及当前主流模型的表现。

在几个小时前，OpenAI开源了两款名为gpt-oss-120b和gpt-oss-20b的大语言模型。这是自GPT-2以来，OpenAI首次推出开源权重大语言模型，这两个模型的评测效果达到了o4-mini和o3-mini的水平，而且以Apache 2.0协议开源，大家可以自由使用，包括任何形式的商用。

随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，如何科学、准确地评估其性能，特别是深度的逻辑推理和代码生成能力，已成为人工智能领域的一大挑战。传统的评测基准在面对日益强大的模型时，逐渐暴露出数据污染、难度不足、无法有效评估真实推理能力等问题。在这一背景下，一个旨在检验模型竞赛级编程水平的评测基准——Codeforces应运而生，为我们提供了一个更严苛、更接近人类程序员真实水平的竞技场。