6月30日晚上，一位在旧金山做独立开发的工程师朋友给我发了条消息，语气里有种说不清的复杂："你看到了吗？Meituan，就是那个送外卖的公司，搞了个1.6万亿参数的模型，从头到尾没用一张英伟达卡。几分钟后，他补了一句："我们这边还在排队等H200的配额。这个时间差可能比大部分人意识到的更有意味。7月2日，两件事同时占据了科技媒体的头条：一边是扎克伯格宣布Meta要把闲置的AI算力挂牌出售，全球硬件

一个开源仓库，揭开了主流AI模型的"后台剧本"。一周涨了 5 万星。如果你最近刷过 GitHub Trending，大概率已经被这个仓库刷屏了。日均涨星 1,386 颗，600+ 次提交，22 位贡献者——用 CC0-1.0 协议开源，意味着任何人可以随便用、随便改、随便分发。它干的事很简单：把所有主流 AI 模型的系统提示词（System Prompt）扒了个干净，按厂商分目录摆好。Anthro

【摘要】2026年7月15日成为大模型量化部署的里程碑节点。PrismML发布3.9GB的1-bit量化版Bonsai27B模型，使27B参数大模型可在12GB内存手机原生运行；腾讯混元同日推出295B旗舰模型的1-bit量化版（85.5GB），单张96GB显卡即可部署，长文理解能力接近原模型。两项突破分别解决端侧"可行性"与服务器侧"实用性"问题，标志大模

要理解Qwen为什么能跑赢，光看下载量不够，得看三个细节。第一个细节，是"小而灵"的胜利。报告里有个容易被忽略的数据：1B以下参数的小模型，占历史累计下载量的83%；100B以上的大模型，只占1%。这意味着真正决定生态规模的，不是那几个参数惊人的"明星"，而是千千万万个能塞进笔记本、能跑在边缘设备上的小模型。Qwen的GGUF本地部署格式每月下载量达3960万次，接近谷歌Gemma的两倍，是Lla

8月17日晚，杭州一家酒店的宴会厅里灯火通明。第二天，宇树科技就要在上交所科创板敲锣，当晚公司包下一场答谢午宴，请来一路同行的伙伴。酒杯碰在一起的声音里，这家成立刚满十年的机器人公司，即将迎来它成立以来最重要的时刻。几天前，路演直播间里，董事长王兴兴说话依旧带着那股子理工男的朴实。有人问他上市之后想干什么，他说得很简单——探索人形机器人、四足机器人、机甲更多产品形态和型号。

凌晨一点，某家创业公司的后端群里又响起一声提醒。负责调模型接口的程序员揉了揉眼睛，看了一眼消息：腾讯云监控提示，DeepSeek API 的调用量在昨天深夜突然飙了一截。他当时只是顺手记了笔"夜班用户多"，直到今天上午看到那则公告，才意识到自己赶上的，其实是深度求索酝酿已久的"削峰填谷"。8月17日零点起，DeepSeek API 正式启用峰谷定价：每天上午九点到十二点、下午两点到六点这两个"高峰

凌晨两点，杭州一个做量化的小团队的工程师小周，在群里发了一句话："今晚不睡了，V4 Pro 正式版上了。他说的不是某个海外大厂的发布会，而是 DeepSeek 悄悄在 8 月 13 日深夜放出的那个版本——DeepSeek-V4-Pro-0813。没有舞台，没有直播，只有 API 文档里多出来的一行模型名，和官方群里几张被截图疯传的评测对比表。表里最扎眼的是一行小字：多项测试指标，已经"接近 Fa

八月的杭州热得发闷。晚上十一点多，一个年轻人躺在床上刷手机，鬼使神差地打开 DeepSeek 的深度思考模式，问了一个关于自己性格的问题。屏幕上那行灰色的小字开始一行行往外蹦，像一个人在自言自语。然后他愣住了。在一段推理过程里，模型写着："这位用户喜欢刨根问底，我把它打个标签叫'墨墨'吧。"墨墨"是谁？他不叫这个。他反复看了三遍，确定那个昵称指的就是自己。一股说不上来的感觉涌上来——这个和他聊了一

凌晨两点，一台训练服务器上的进程已经连续运转了整整 48 小时。没有工程师守在屏幕前——因为"工程师"本身也是一套 AI。它正对着一个 45nm 工艺的芯片设计任务，手里的工具是开源的 EDA 软件，面前的目标只有一个：为自己的"同类"设计一块专用芯片。这段场景发生在月之暗面的内部测试里。

2026年8月，上海交大人工智能学院的一间实验室里，工程师盯着屏幕上滚动的训练日志，一时分不清是兴奋还是不安。日志显示，一批又一批的训练样本在凌晨两点被自动生成、自动验证、自动入库——整个过程里，没有一位研究员站起来改过一个参数。这些样本不是工程师写的，也不是从网上爬的。它们出自模型自己。这支由上海交大人工智能学院、深势科技和上海算法创新研究院组成的"无尽前沿团队"，刚刚发布了BigBang-V1