原创AI技术博客

上周，MoonshotAI 发布了 Kimi K2，并宣布 完全开源、允许商用。发布 24 小时内，社区即完成了 MLX 移植、4-bit 量化等后续工作。外网很多人评价说，Kimi K2是另一个DeepSeek R1时刻。本文尝试以第三方视角，把Kimi开发者公开的技术讨论、社区疑问与公开配置里的数字串成一条完整的技术决策链，解释Kimi K2背后的技术决策以及他们眼中大模型创业企业的方向。

就在刚才，智谱推出了两个语音识别模型：闭源的 GLM-ASR 和开源的 GLM-ASR-Nano-2512。与过去他们更多关注通用大模型或多模态模型不同，这次聚焦的是语音转文字（ASR）任务，尤其面向中文语境、方言与复杂环境。以下是对这两款模型已知公开资料的整理与分析。

Hunyuan大模型是腾讯训练的大模型品牌名，2022年4月份，某中文语言理解能力排行榜第一名就出现了Hunyuan模型，在2022年11月，Hunyuan大模型就有了1万亿参数的规模，即HunYuan-NLP 1T大模型（比ChatGPT还早发布）。但是最近2年，这个系列的模型几乎没有出现在公众视野上。而昨天（2025年3月10日），Hunyuan官方在X平台上宣布了旗下最新的Hunyuan Turbo S大模型，称其在多个评测基准上超越了GPT-4o的表现。

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。

就在刚刚，马斯克在推特上宣布本周会开源Grok大语言模型。xAI是马斯克在2023年3月份创办的一家大模型初创企业。因为ChatGPT过于火爆，离开OpenAI之后马斯克又再次开始推出大模型，就是这个Grok。

大模型究竟能否真正提升工程师的编码效率？Anthropic 最近发布的一份重量级内部研究给出了少见的、基于真实工程环境的数据答案。研究覆盖 132 名工程师、53 场深度访谈，以及 20 万条 Claude Code 使用记录，展示了 AI 在软件工程中的实际作用：从生产力显著提升（人均合并 PR 数同比增长 67%）、任务空间扩张（27% 的 Claude 工作原本不会被执行），到工程师技能版图、协作方式与职业路径的深刻变化。与此同时，研究也揭示了技能萎缩、监督负担、工作流变化等新挑战。这是一份罕见的“

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。

尽管各家大模型技术进展神速，但是在复杂任务的推理上，大模型目前依然较弱。在去年底，各方消息透露，OpenAI内部有一个称为Q\*的项目取得了重大的突破，可以大幅提高大模型的推理能力。但是，几个月过去了，这个当时吸引了大量讨论的项目没有任何信息。直到昨天，Reuters披露了Q\*项目的进展，这个项目已经变为Strawberry！并且距离发布时间更近了！

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。

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）。

3月16日，百度宣布推出两款新一代文心大模型——ERNIE 4.5与ERNIE X1，并提前向公众免费开放其智能对话平台“文心一言”（ERNIE Bot）。官方宣称，这两款模型的能力均超过了GPT-4o，但是价格只有GPT-4o的1%，且是DeepSeek的一半。

就在刚才，谷歌推出了 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）。这是基于 Gemini 3 Pro 打造的专业级图像生成与编辑模型，相比几个月前的 Nano Banana，这次升级几乎重构了谷歌图像生成能力的上限。从文本渲染、多图一致性，到世界知识、摄影级控制和信息可视化，Nano Banana Pro 在多个维度显著拉开了与上一代、乃至整个行业同类产品的差距。

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。

昨天，Karpathy 发布了《2025 LLM Year in Review》，对过去一年大模型领域发生的结构性变化进行了深度复盘。在这篇总结中，他不再纠结于具体的模型参数，而是将目光投向了推理范式的演进、Agent 的真实形态以及一种被称为“Vibe Coding”的新型开发模式。

ChatGPT的发展速度很快，在前面已经介绍过ChatGPT即将推出的Team订阅计划和新界面，包括对接自定义数据和自定义接口等。此外，DataLearnerAI还发现ChatGPT即将推出关联APP的能力，截图显示，目前已经测试了对接Google Drive和Microsoft 365两个。

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。

MiniMax正式开源MiniMax M2模型，该模型定位是“Mini 模型，Max 编码与代理工作流”。最大的特点是2300亿总参数量，但是每次推理仅激活100亿，类似于10B模型。这款模型非常火爆，原因在于这么小的激活参数数量，推理速度很快，但是其评测结果非常优秀。

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%！

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。

就在刚才，阿里云Qwen团队推出了两个多模态理解大模型Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B，本次发布的模型是较小参数规模的模型，可以用于消费级硬件（手机/PC）等，且都是稠密架构。