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~
就在刚才，DeepSeek-AI发布了其新一代自动定理证明模型 **DeepSeek-Prover-V2**。尽管官方暂未公开详细报告，但从其前代模型 **DeepSeek-Prover-V1.5** 的技术细节，以及去年底发布的通用推理模型 DeepSeek-R1 的进展来看，V2 很可能在多个关键能力上取得了实质性提升。
随着大语言模型（LLM）的发展越来越快，我们需要更好的方法来评估它们到底有多“聪明”，特别是在处理复杂数学问题的时候。AIME 2025 就是这样一个工具，它专门用来测试当前 AI 在高等数学推理方面的真实水平。
阿里巴巴刚刚开源了第三代千问大模型，Qwen3系列包含了8个不同参数规模的大模型，最大达到2350亿参数规模，最小仅6亿参数规模。本次发布的Qwen3系列是推理大模型和常规的大模型混合版本，即Qwen3可以根据输入问题的情况自动选择是否进行推理。
Gemini系列是Google的大模型品牌，2025年3月25日，Google发布了Gemini 2.5 Pro版本，这是谷歌发布的Gemini 2.5系列的第一个模型，参数规模较大，但是在多项评测结果上获得了全球最优的效果，Gemini 2.5 Pro成本比较高，时延也比较大，20天之后，谷歌又发布了Gemini 2.5 Flash模型，是性能、成本和效果的最佳均衡模型。
就在刚刚，MetaAI发布了全新一代Llama4大模型，Llama正式进入多模态和MoE架构时代。本次新发布的是Llama4中的2个模型分别是Llama4 Scout和Llama4 Maverick。这两个模型都是170亿激活参数，但是前者共16个专家，后者有128个专家，因此总的参数量分别达到了1090亿和4000亿！不过根据评测的情况看，即使是4000亿规模170亿激活的模型，也和DeepSeek V3.1（即DeepSeek V3 0324）版本差不多。
最近，Anthropic研究人员通过观察大模型内部运作机制发现了大模型内部可能存在一种与特定语言无关的内部共享区域，它可以把不同语种的输入，在同样的区域进行内部推理，并最终根据语种输出答案。这个现象让我们发现大模型本身理解语言的时候可能与人类类似，拥有高度抽象的内部表示，能够跨越多种语言统一相同的概念。
OpenAI再次发布GPT-4o更新版本，版本号为GPT-4o(2025-03-26)，本次发布的GPT-4o模型在性能、易用性和协作能力上迎来多项优化，进一步提升了模型的直觉性、创造力和任务执行能力。此次更新聚焦于 STEM 与编程问题解决、指令遵循精度以及自然交互体验，各方面评测进步明显，超过了GPT-4.5。
Qwen2.5-Omni-7B是阿里巴巴发布的一款端到端全模态大模型，支持文本、图像、音频、视频（无音频轨）的多模态输入与实时生成能力，可同步输出文本与自然语音的流式响应。目前，该模型在HuggingFace以Apache2.0协议开源，可以免费商用授权。
Gemini 2.5 Pro是Google发布的一个新一代大模型，Gemini 2.5 Pro是一个推理大模型，在数学和编程方面有了非常强大的能力，该模型最高支持200万tokens的上下文输入，非常强大！
2025年3月25日，DeepSeekAI低调开源了DeepSeek-V3-0324大模型。作为DeepSeek-V3的重要升级版本，该模型在推理能力、中文写作、前端开发以及功能调用等多个关键领域实现了显著提升。在MMLU Pro等评测上，已经成为了非推理大模型中最强的模型，部分评测结果超过GPT-4.5模型。
2025年3月21日，腾讯正式推出其全新大模型**Hunyuan-T1**，该模型基于此前发布的TurboS快速思维基座，首次采用**Hybrid-Transformer-Mamba混合专家架构（MoE）**，在推理效率、长文本处理及资源消耗优化等方面表现还不错。此外，这个新架构也使得Hunyuan-T1速度非常快，模型支持首字符1秒内响应，生成速度达60-80 token/秒，适用于实时交互场景。
2025年3月20日，OpenAI 推出了三款新模型——gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe 和 gpt-4o-mini-tts——标志着自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 领域的重要进步。这些模型基于 GPT-4o 架构，旨在为开发人员和用户提高准确性、自定义能力和可访问性，与 OpenAI 对于代理式 AI 系统的更广泛愿景一致。本文提供了对每个模型、其能力、定价、可用性和竞争环境的详细审查，确保技术和非技术受众都能全面理解。
通用人工智能（AGI）的进步需要可靠的评估基准。GPQA (Grade-Level Problems in Question Answering) Diamond 基准旨在衡量模型在需要深度推理和领域专业知识问题上的能力。该基准由纽约大学、CohereAI 及 Anthropic 的研究人员联合发布，其相关论文可在 arXiv 上查阅 (https://arxiv.org/pdf/2311.12022 )。GPQA Diamond是GPQA系列中最高质量的评测数据，包含198条结果。
欧洲大模型之光MistralAI开源了2个全新的多模态大模型，即Mistral-Small-3.1-24B基座版本和指令微调版本。这两个大模型均以Apache2.0协议开源，因此可以完全免费商用。而官方也给出了这个模型在多个评测集上的效果，高于GPT-4o-mini和Gemma 3 27B。因为其参数规模较小，推理速度可以达到每秒150个tokens，同时支持多种语言，是一个非常值得关注的小而美的多模态大模型。
研究生级别的 **Google 防查找问答基准测试**（即Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark，简称 GPQA）是大型语言模型（LLM）面临的最具挑战性的评估之一。GPQA 旨在推动人工智能能力的极限，提供一个严格的测试平台，不仅评估模型的事实记忆能力，还考察其在专业科学领域的深度推理和理解能力。本篇博文将客观介绍 GPQA，涵盖它的起源、目的、组成部分，以及领先的大型语言模型在这个高要求基准测试中的表现。