更强有力的支持来自DeepSeek自身的基准测试和发布的检查点。，记录了单流DeepSeek-V4-Flash DSpark的工作，报告称在未进行推测解码的情况下，基准锚点温温为每秒26.33个令牌，MTP-1为39.88个令牌每秒，DSpark约为60个令牌——约为MTP-1的1.5倍，较无规格解码约为2.3倍。V4-Flash的60%到85%的数据，以及V4-Pro的57%到78%的数据，描述

Grok 4.5 是面向工程实操优化的通用大模型，训练数据集覆盖代码、理工科研、工程实操、数学计算多领域。研发团队评价其兼具强推理能力与极高运行效率。Grok 4.5 推理吞吐达 80Token / 秒，整体 Token 使用效率领先主流竞品约 2 倍。该模型在 Harvey 法律智能代理基准测试中排名第一，印证其在文书、法务类办公场景具备突出实力。说明：pass@1 代表首次尝试任务通过率；re

不少企业会搭建多模型调度架构，将用户请求分流至代码专用模型、逻辑推理模型与通用大模型，默认不同模型能够互补短板。但一项覆盖 21 家厂商、67 款前沿大模型的全新研究证实：该设想存在根本性数学缺陷，学界将其命名为。

深度求索近期将 V4-Pro 大模型定价大幅下调 75%，这本该是面向企业 AI 服务商与开发者的重磅利好消息。但现实截然相反：大量从业者发现，模型降价并不会自动拉高企业利润。背后逻辑十分清晰：虽然推理成本大幅跳水，但智能体（Agent）系统消耗 Token 的增速，远超模型单价下跌的速度。过去二十年间，软件行业始终遵循同一套经济规律：基础设施成本逐年走低，应用功能持续迭代升级。行业最初预判 AI

今天,我们正式推出 Kimi K3——我们迄今为止最强的模型。Kimi K3 是一颗**2.8T 参数**的大模型,基于自研的与架构,具备**原生视觉能力**和**1M token 上下文窗口**。它是**全球首个开源的 3T 级模型**,专为长程编码 (long-horizon coding)、知识工作和推理而设计,面向 frontier intelligence 这一目标。虽然整体性能仍落后于

Meta 官方博客的原话是:这些 agent”在整个 session 期间持续激活,而不是为单个任务 spawn 出来,这能避免重复的信息搜集”,自己推进下一步,自己挑时机回报主 agent。得到的回答是”我们现有的 Llama 模型会继续以开源形式提供”——往下一层,是 Muse Spark 1.2——Meta 把这个版本定位为 Muse Spark 1.1 的”编码专修”,在编码任务上。——那

OpenAI 宣布从 8 月 25 日开始,——覆盖 Codex 和 ChatGPT Work 这两个产品线。;Enterprise 和 Edu 用的是另一套信用系统,不受影响。我看到这条新闻的第一反应是:这不该是条新闻,因为 OpenAI 这几个月一直在做”加码 agent 能力”——把 Code Work 跟 Work 平台合并、搞 million user 庆祝、给 Plus 用户免 5h

OpenAI 宣布从 8 月 25 日开始,——覆盖 Codex 和 ChatGPT Work 这两个产品线。;Enterprise 和 Edu 用的是另一套信用系统,不受影响。我看到这条新闻的第一反应是:这不该是条新闻,因为 OpenAI 这几个月一直在做”加码 agent 能力”——把 Code Work 跟 Work 平台合并、搞 million user 庆祝、给 Plus 用户免 5h

Garbage in, garbage out” 这条 AI 时代的金科玉律,跟数据仓库时代一模一样。

Garbage in, garbage out” 这条 AI 时代的金科玉律,跟数据仓库时代一模一样。