「大模型」相关文章（第4页）

Qwen3 是阿里于 2025 年 6 月开源的新一代大模型系列，共发布了 8 个不同参数规模的模型，覆盖从 6 亿到 2350 亿参数的范围，融合了稠密模型和 MoE 架构。值得注意的是，此次未包含此前广受关注的 Qwen-72B 稠密模型版本，阿里表示从 Qwen3 起，超过 30B 参数的模型将统一采用 MoE 架构以优化性能和效率。

Mistral AI今天发布了其首个专注于推理能力的系列模型——**Magistral**。这次发布包含两个核心模型：旗舰模型`Magistral Medium`和<font color=red>已开源的</font>`Magistral Small (24B)`。最引人注目的亮点是，Mistral展示了其自研的强化学习（RL）pipeline能够从头开始，仅通过RL训练就将基础模型的推理能力提升到业界顶尖水平，而无需依赖任何其他预先存在的推理模型进行数据蒸馏。这套技术栈非常强大！

OpenAI 正式发布了其最新模型 OpenAI o3-pro，这是其旗舰模型 o3 的专业增强版。o3-pro 专为需要“更长时间思考”的复杂任务而设计，其核心亮点在于极致的可靠性和准确性，尤其在数学、科学和编程等专业领域表现卓越。根据OpenAI引入的全新“4/4可靠性”评测标准，o3-pro 的性能远超前代，OpenAI官方强调o3-pro在处理高难度、高风险任务的能力上实现了质的飞跃。

阿里巴巴Qwen团队发布了全新的Qwen3 Embedding系列模型，这是一套基于Qwen3基础模型构建的专用文本向量与重排（Reranking）模型。该系列模型凭借Qwen3强大的多语言理解能力，在多项文本向量与重排任务的Benchmark上达到了SOTA水平，其中8B尺寸的向量模型在MTEB多语言排行榜上排名第一。Qwen3 Reranker模型在多个评测基准上同样大幅超越了现有的主流开源竞品。

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。

“Vibe Coding”（氛围编程）是一种新兴的编程范式，强调通过自然语言与人工智能（AI）协作开发软件。该概念由前 OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 于 2025 年提出，旨在让开发者沉浸于创作氛围中，利用 AI 的能力，将自然语言描述转化为实际源代码，从而简化编程过程。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。