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~

月之暗面（Moonshot AI）是此前中国大模型企业中非常受关注的一家企业。旗下的Kimi大模型和产品因为强悍的性能、超长的上下文以及非常快速的响应引起了广泛的关注。不过，此前MoonshotAI的策略一直是闭源模型，但是产品免费。也许是受到了DeepSeek的压力，月之暗面在2025年2月23日首次开源了旗下的一个小规模参数的大语言模型Moonlight-16B。

大模型多模态评测基准MMMU（大规模多学科多模态理解和推理基准）是一项旨在评估多模态人工智能模型在复杂跨学科任务中综合能力的测试工具。

短短两年间，AI技术的进步为软件工程带来了新的可能性。然而，这些模型在真实世界的软件工程任务中究竟能发挥多大的作用？它们能否通过完成实际的软件工程任务来赚取可观的收入？为了验证大模型解决真实任务的能力和水平，OpenAI发布了一个全新的大模型评测基准SWE-Lancer来评测大模型这方面的能力。

今天马斯克旗下的xAI公司发布了最新一代大语言模型Grok3，基于20万张GPU集群训练，各方面的提升都非常明显。在主流评测上都超过了现有的大模型。

在评估大型语言模型（LLM）的数学推理能力时，MATH和MATH-500是两个备受关注的基准测试。尽管它们都旨在衡量模型的数学解题能力，但在发布者、发布目的、评测目标和对比结果等方面存在显著差异。

三个小时前，Sam Altam在推特上说明了OpenAI未来的大模型路线图。比较重磅的消息是即将在未来几周发布GPT-4.5，并且在几个月后发布GPT-5。

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。

全球知名AI基准测试机构Artificial Analysis最新发布的2025年第一季度报告揭示了一个引人注目的重要趋势：在大语言模型领域，全球正在形成中美双极主导的新格局。这份权威报告通过严谨的技术指标评测体系，首次以数据量化的方式确认了中国AI技术水平的跨越式发展，特别是在顶尖大模型的研发领域，中国已经实质性地跻身全球第一梯队。本文根据报告的主要内容，为大家总结他们的一些观点和数据。

最近，随着DeepSeek R1的火爆，推理大模型也进入大众的视野。但是，相比较此前的GPT-4o，推理大模型的区别是什么？它适合什么样的任务？推理大模型是如何训练出来的？很多人并不了解。本文将详细解释推理大模型的核心内容。

2025年2月5日，Google官方宣布Gemini 2.0 Pro版本上线，Gemini系列是谷歌最新一代大模型的品牌名称。Google最早在2024年12月中旬发布了Gemini 2.0系列的第一个模型Gemini 2.0 Flash，当时试用的人都普遍反应这个模型速度又快，结果友好，让Google摆脱了此前大模型很落后的印象。今天，Gemini 2.0 Pro上线，其能力更强。

大模型已经对很多行业产生了巨大的影响，如何准确评测大模型的能力和效果，已经成为业界亟待解决的关键问题。生成式AI模型，如大型语言模型（LLMs），能够生成高质量的文本、代码、图像等内容，但其评测却相对很困难。而此前很多较早的评测也很难区分当前最优模型的能力。 以MMLU评测为例，2023年3月份，GPT-4在MMLU获得了86.4分之后，将近2年后的2024年年底，业界最好的大模型在MMLU上得分也就90.5，提升十分有限。 为此，滑铁卢大学、多伦多大学和卡耐基梅隆大学的研究人员一起提出了MMLU P

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。

近年来，大语言模型（LLM）的能力飞速提升，但评测基准的发展却显得滞后。以广泛使用的MMLU（大规模多任务语言理解）为例，GPT-4、Claude等前沿模型已能在其90%以上的问题上取得高分。这种“评测饱和”现象导致研究者难以精准衡量模型在尖端知识领域的真实能力。为此，Safety for AI和Scale AI的研究人员推出了Humanity’s Last Exam大模型评测基准。这是一个全新的评测基准，旨在成为大模型“闭卷学术评测的终极考验”。

DeepSeekAI最近发布的几个模型，如DeepSeek V3、DeepSeek R1等引起了全球的广泛关注和讨论，特别是低成本训练出高质量模型之后，引起了很多的争论。引起了大家对OpenAI、英伟达等公司未来的质疑。然而，对于DeepSeekAI的模型为什么引起了如此广泛的关注，以及大家讨论的核心内容是什么，很多人并不是很清楚。本文基于著名的独立科技行业分析师Ben Thompson的总结，配合DataLearnerAI的分析，为大家总结DeepSeek引起的全球讨论。