原创AI技术博客

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。

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。

上周五，OpenAI董事会突然把Sam开除的事件已经结束，闹了好几天之后Sam回归，董事会改组。而这件事的背后导火索有许多传闻，其中最重要的一个是OpenAI可能在最近有一项重大的技术突破，被认为是Sam和董事会分歧的重要原因。而今天，国外的路透社独家消息提到OpenAI内部一个称为Q\*（Q Star）项目取得了非常重大的突破，使得部分人认为AGI很接近，进而引发了一系列事件。本文将根据目前的信息汇总介绍一下Q\*项目。

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！

本文介绍 Terminal-Bench 的设计理念，深入讲解 core、Terminal-Bench Hard 与最新 Terminal-Bench 2.0 的区别，帮助开发者选择合适的 AI 终端评测基准。

MLOps的主要目标是创建一个更有效、可重复和可靠的机器学习工作流程。现在，随着大语言模型的流行，LLMOps概念也随之提出。即如何高效地开发大模型应用，包括自动化管理升级如prompt、模型评估等。为此，吴恩达联合Google的研发人员推出了最新的大模型短课LLMOps，帮助大家学习大语言模型开发过程中的自动化测试、自动化Prompt管理等一系列实践，提高大模型应用开发的效率和质量。

OpenAI正在申请一个新商标Voice Engine，商标的覆盖范围主要是围绕语音识别、语音合成和语音生成几个方面。这暗示着OpenAI可能即将推出围绕语音引擎开发的产品或者服务，很有可能是类似Siri那样的个人助理产品。尽管这是商标申请，但是谷歌前雇员透露的信息以及上个月泄露的OpenAI正在开发的产品都似乎印证着OpenAI要做的事情：开发一个全球最强的个人助理，接管个人设备，以Jarvis那样的形式提供服务！

OpenAI在2023年3月份发布了GPT-4，10个月过去了，目前也没有任何一家产品或者模型可以打败GPT-4。但是，很多人都对2024年抱有非常好的期待，认为2024年会出现能与GPT-4竞争的大模型。包括MistralAI的CEO也说他们会在2024年发布性能媲美GPT-4的大模型。但是，Google前AI研究人员，GalileoAI的联合创始人认为2024年也不会出现这种情况。

DeciAI是一家成立于2019年的以色列企业，他们最主要的产品是深度学习平台Deci，可以让大家部署运行更快、更准确的模型。包括Adobe、HPE等都是他们的客户。在昨天，他们开源了截止目前可能是Open LLM Leader综合评分最高的大语言模型DeciLM-7B以及指令优化版本的DeciLM-7B-Instruct。最重要的是，这个模型以Apache2.0的协议开源，可以免费商用。

今日，QwenTeam 正式发布了全新一代多模态视觉语言模型 —— Qwen3-VL 系列。这是 Qwen 家族迄今为止最强大的视觉语言模型，在视觉感知、跨模态推理、长上下文理解、空间推理和智能代理交互等多个维度全面提升。旗舰开源模型 Qwen3-VL-235B-A22B 已经上线，并提供 Instruct 和 Thinking 两个版本，前者在视觉感知上全面对标并超过 Gemini 2.5 Pro，后者则在多模态推理基准上创下新纪录，成为开源阵营的最强视觉理解大模型。

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。

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。

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。

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。

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）。

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%！

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。

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。

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。

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。

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。