智谱AI开源多模态推理大模型GLM-4.1V-Thinking:90亿参数,基于强化学习技术,带推理能力,多模态理解能力接近720亿的Qwen2.5-VL-72B,免费商用授权
GLM-4.1V-Thinking是智谱AI(Zhipu AI)与清华大学KEG实验室联合推出的多模态推理大模型。这款模型并非简单的版本迭代,而是通过一个以“推理为中心”的全新训练框架,旨在将多模态模型的能力从基础的视觉感知,推向更复杂的逻辑推理和问题解决层面。多模态理解能力接近720亿的Qwen2.5-VL-72B。
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GLM-4.1V-Thinking是智谱AI(Zhipu AI)与清华大学KEG实验室联合推出的多模态推理大模型。这款模型并非简单的版本迭代,而是通过一个以“推理为中心”的全新训练框架,旨在将多模态模型的能力从基础的视觉感知,推向更复杂的逻辑推理和问题解决层面。多模态理解能力接近720亿的Qwen2.5-VL-72B。
2025年2月27日,微软正式发布了其全新系列的大型语言模型——Phi-4系列。这一系列包含了三个创新性的模型:Phi-4-Mini、Phi-4-Multimodal和一款经过推理优化的Phi-4-Mini。此次发布的模型不仅在性能上展现出色,更在多模态能力与推理任务中实现了显著突破。其中,Phi-4-Multimodal是一个仅仅包含56亿参数规模的多模态大模型,但是支持文本、语音、图片的输入,十分强大。
Kiro 是一款AWS刚发布的、具有代理(agentic)能力的集成开发环境(IDE),它的目的是希望通过简化的开发者体验,帮助开发者从概念原型无缝过渡到生产级别的应用。它的核心理念是“规格驱动开发”(spec-driven development),以解决当前 AI 编程从有趣的原型到可靠的生产系统之间存在的鸿沟。
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。
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。
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。
盘古大模型是华为自研的大语言模型,基于华为的硬件和技术栈进行训练。此前一直被认为是国产技术占比很高的国产大模型。今天,华为开源了2个盘古大模型,分别是MoE架构的Pangu Pro MoE模型以及70亿参数规模的Pangu Embedded模型。
MistralAI又悄悄地上线了另一个模型,即Mistral Next。相比之前的发布预训练种子引起大家猜测的方式,本次MistralAI又把模型发布玩出了花,他们没有公布任何信息,选择直接上架LM-SYS的大模型竞技场Chat Arena,让大家直接体验对比。
昨天,Anthropic公布了一项引人注目的实验——Project Vend。他们让旗下的大模型Claude Sonnet 3.7在一个真实的办公环境中,自主经营一家小型自动化商店,为期约一个月。这个实验的目标是探索,在不久的将来,AI模型在真实经济体中自主运行任务的可行性、潜在的成功模式以及那些出人意料的失败方式。实验结果非常强大,也充满了令人深思的细节!
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。
微软发布了全新的Phi-4推理模型系列,是小型语言模型(SLM)在复杂推理能力上的一种新的尝试。本次发布包含三个不同规模和性能的推理模型,分别是Phi-4-reasoning(140亿参数)、Phi-4-reasoning-plus(增强版140亿参数)和Phi-4-Mini-Reasoning(38亿参数)。这三款模型尽管参数规模远小于当前主流大型语言模型,却在多项推理基准测试中展现出与甚至超越大型模型的能力。
Terminal-Bench是一个新兴的开源基准测试,专为评估人工智能Agent(AI Agent)在命令行终端环境中的实际操作能力而设计。它通过一系列模拟真实世界场景的复杂任务,旨在客观、可量化地衡量AI Agent在执行代码编译、服务器管理和数据处理等任务时的熟练程度与自主性。
今天,百度正式宣布开源其最新的旗舰级大模型系列——ERNIE 4.5。ERNIE 4.5系列模型当前包含2个多模态大模型,4个大语言模型及其不同变体的庞大家族,还区分了PyTorch版本和paddlepaddle版本,共23个模型,其核心采用了创新的异构多模态混合专家(MoE)架构,在提升多模态理解能力的同时,实现了文本处理性能的同步增强。每个版本的模型都开源了基座(Base)版本和后训练版本(不带Base)。
就在几个小时前,DeepSeekAI宣布官方的聊天模型从DeepSeek-V3升级到了DeepSeek-V3.1,上下文拓展至128K。虽然,官方目前没有给出这个模型的详细信息,DataLearnerAI已经搜集到很多信息供大家参考。
继Gemma系列模型发布并迅速形成超过1.6亿次下载的繁荣生态后,Google再次推出了其在端侧AI领域的重磅力作——Gemma 3n。这款模型并非一次简单的迭代,而是基于全新的移动优先(mobile-first)架构,旨在为开发者提供前所未有的设备端多模态处理能力。Gemma 3n的定位是成为一款高效、强大且灵活的开源模型,直接与设备端AI领域的其他先进模型(如Phi-4、Llama系列的小参数版本)竞争,其核心特性在于原生支持图像、音频、视频和文本输入。
在大模型的应用中,处理复杂请求往往伴随着较高的延迟和成本,尤其是当请求内容存在大量重复部分时。这种“慢请求”的问题,特别是在长提示和高频交互的场景中,显得尤为突出。为了应对这一挑战,OpenAI 最近推出了 **提示缓存(Prompt Caching)** 功能。这项新技术通过缓存模型处理过的相同前缀部分,避免了重复计算,从而大幅减少了请求的响应时间和相关成本。特别是对于包含静态内容的长提示请求,提示缓存能够显著提高效率,降低运行开销。本文将详细介绍这项功能的工作原理、支持的模型,以及如何通过合理的提示结
MiniMaxAI于2025年6月17日正式发布了其新一代大模型——MiniMax-M1。MiniMax-M1的核心亮点在于结合了混合专家(MoE)架构和创新的闪电注意力(Lightning Attention)机制。MiniMax-M1不仅原生支持高达100万Token的上下文长度,推理的tokens也支持最高80K,是当前支持的最多推理长度的大模型。此外,MiniMax-M1在计算效率上也很高,例如在生成10万Token时,其FLOPs消耗仅为DeepSeek R1的25%!
在人工智能领域,Mistral与NVIDIA的合作带来了一个引人注目的新型大模型——Mistral NeMo。这个拥有120亿参数的模型不仅性能卓越,还为AI的普及和应用创新铺平了道路。MistralAI官方博客介绍说该模型是此前开源的Mistral 7B模型的继承者,因此未来可能7B不会再继续演进了!
OpenAI 于 2025 年 2 月 27 日发布了 GPT-4.5,作为其语言模型系列的最新版本。尽管具体的技术细节因商业保密而未完全公开,基于现有信息和合理推测,DataLearner提供更具体的数据和分析,同时补充更多来自用户的评价。
2025年1月31日,OpenAI在Reddit上举办了一场AMA(Ask Me Anything)活动,参与者包括Sam Altman、Mark Chen、Kevin Weil、Srinivas Narayanan、Michelle Pokrass和Hongyu Ren。他们分享了关于模型更新、未来功能、定价策略以及OpenAI对AI和AGI(通用人工智能)的宏观愿景。以下是此次问答的关键内容,并附有相关解释。这里最重要的信息可能是Sam透露认为当前OpenAI的闭源方式可能是历史错误的一方!
大规模多学科多模态理解与推理基准(MMMU)于2023年11月推出,是一种用于评估多模态模型的复杂工具。该基准测试人工智能系统在需要大学水平学科知识和深思熟虑推理的任务上的能力。与之前的基准不同,MMMU强调跨多个领域的先进感知和推理,旨在衡量朝专家级人工智能通用智能(AGI)的进展。
今天The Information独家披露了一个令人兴奋的消息,那就是OpenAI正在开发一种Agent产品,可以通过控制用户的设备来帮助用户完成复杂的任务。
今天,Google发布Gemini 2.5 Flash Lite。这是一款专为追求极致速度、超低延迟和高性价比场景打造的轻量级模型。它的发布标志着 Google 正在将旗舰模型的先进能力(如百万级上下文、原生多模态、工具调用等)逐步下放到更轻量、更经济的模型层级。根据 DataLearnerAI 的实测,这款模型的生成速度最高可达 400 tokens/秒,即使在输入达到 18K tokens 的情况下,也依然可以维持在 160+ tokens/秒 的性能表现,令人惊喜。
智谱AI开源了一个60亿参数规模的文生图大模型CogView4-6B,支持生成的图像中加入文字,文字效果自然融入图像中,且该模型支持支持宽高范围512px至2048px内的任意尺寸图像(有限制,正文解释)。