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阿里Qwen3.7-Max发布:国产模型首次逼近GPT/Claude/Gemini顶级水准
核心看点 阿里云峰会 2026 发布全新一代旗舰模型 Qwen3.7-Max Arena 全球大模型盲测总榜超越 Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1 支持 35 小时智能体自主进化,覆盖编程智能体到视觉智能体全场景 详细解析 5 月 20 日,在 2026 阿里云峰会上,阿里巴巴正式发布了千问系列的最新旗舰模型——Qwen3.7-Max。阿里将其…
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通义千问再进化!阿里云’千问云’上线:让AI Agent学会’自主’上云
阿里云发布面向Agentic时代的新型AI服务平台“千问云”,标志着云计算范式从以算力为中心转向以智能体为中心。平台聚合150余个模型系列,包括旗舰级Qwen3.7-Max,并推出创新的”Token Plan”订阅模式,大幅降低AI应用门槛。 核心看点 范式转型:云计算从”算力中心”转向”智能体…
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阿里云千问云上线:为Agent而生的模型基础设施,480+模型全量Skill/CLI化
核心看点 阿里云在2026阿里云峰会上正式发布「千问云」,定位为”为AI Agent而生的全新服务方式” 已上架150+模型系列、480余款模型,覆盖Qwen、GLM、Kimi、DeepSeek、Wan等国内外主流模型 首创模型服务全量Skill/CLI化,Agent一句指令即可”学会”全部能力并自动调用 提供按量付费和Token…
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不卷参数卷落地!搜狐明确「理性应用」AI战略,中型科技公司如何在巨头夹缝中走出差异化路径?
在各家互联网公司都在喊”我要做大模型”的时候,搜狐走了一条不太一样的路——不自己训大模型,而是把现成的头部厂商模型拿过来用,专注做AI的实际落地。 张朝阳最近明确表态:搜狐不参与大模型的军备竞赛,而是理性应用AI技术,解决实际问题。听起来没那么性感,但仔细想想,这可能是最务实的选择。 核心看点 借力成熟模型:用头部厂商的大模型赋能内容生产,不重复造轮子 …
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通义千问“重量级”新模型5月20日阿里云峰会亮相
国产大模型又要卷起来了。 通义千问今天官宣,5月20日阿里云峰会将带来一个“重量级新朋友”。据说在全能性、模型能力、深度和广度上都有全面升级。 核心看点 通义千问新模型即将亮相,能力全面升级 国产大模型在算力迭代和应用落地再进一步 阿里云借此巩固企业级云服务与AI生态的话语权 5月20日值得关注,这可能是国内大模型今年最重磅的更新之一。
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大模型算力”水电化”:中国电信推出9.9元/月Token套餐
核心看点 中国电信推出系列试商用Token套餐,个人版最低9.9元/月 融合星辰大模型、DeepSeek V3.2、GLM5等国内主流大模型 提供”Token+连接+安全”一体化服务 标志着大模型算力从”奢侈品”走向”日用品” 详细解析 5月17日,中国电信正式推出Token套餐,分企业和个人两条线,价格直…
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MiniMax关联公司增资至40亿元,增幅300%,国产大模型资本热潮持续
国产大模型明星公司MiniMax的关联公司——上海稀宇极智科技有限公司完成增资,注册资本从10亿元飙升至40亿元,增幅高达300%。这是国产大模型赛道资本热度持续攀升的最新信号。 核心看点 MiniMax关联公司注册资本由10亿增至40亿,增幅300% 公司由香港稀宇极智有限公司全资持股 MiniMax正积极寻求A股上市机会 为什么增资这么多? 大模型是个烧钱的买卖。训练一次模…
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中国AI大模型周调用量7.9万亿Token反超美国,连续两周稳居全球首位
最新数据显示,中国AI大模型的周调用量已达到7.941万亿Token,反超美国的3.76万亿Token,连续两周位居全球第一。这个数字背后是国产大模型在应用层面的全面爆发。 核心看点 中国AI大模型周调用量7.941万亿Token,全球第一 美国周调用量3.76万亿Token,差距约2.11倍 国产大模型应用落地加速,从”跑模型”到”用模型&…
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百度文心大模型5.1正式发布:自研技术仅6%成本实现业界领先,LMArena搜索榜国内第一
核心看点 百度发布文心大模型5.1,采用自研多维弹性预训练技术,预训练成本仅为业界同规模模型的6% 在LMArena搜索榜以1223分位列国内第一、全球第四,智能体能力超越DeepSeek-V4-Pro 模型参数压缩至文心5.0的三分之一,激活参数压缩至约二分之一,基础能力全面领先 百度今天正式发布了新一代基础大模型——文心大模型5.1。这次发布的看点不止是性能提升,更在于成本…
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OpenAI推出GPT-5.5-Cyber预览版:给安全团队开{LQ}后门{RQ},专门干黑客的活
OpenAI最近推出了一个很有意思的预览版模型——GPT-5.5-Cyber,专门面向网络安全团队开放。这个模型的特别之处在于:它在安全任务上{RQ}放宽了限制{RQ},让授权的安全团队能更高效地执行漏洞识别和恶意软件分析。 为什么要{LQ}放宽限制{RQ}?这里有个行业痛点。通用版的大模型在设计时会加入很多安全机制,防止模型被用来生成恶意代码或进行网络攻击。这本身是对的,但对…
