

> **导语**
> 2026 年 1 月 26 日，阿里发布旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking。凭借“自适应工具调用”与“测试时扩展”两大技术突破，该模型在逻辑推理与编程等 19 项权威测试中跻身全球第一梯队，正面硬刚 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro。

## 思考的进化 两大技术重构推理逻辑

Qwen3-Max-Thinking 的发布标志着国产大模型从“参数竞赛”转向“智力密度”的较量。其强悍性能源于两项关键的技术革新。

首先是 **自适应工具调用能力**。这项率先在 Qwen Chat 上线的功能，赋予了模型类似人类的“行动力”。模型能够根据任务的复杂度，自主判断是否需要调用外部工具以及调用何种工具，实现了从单一文本生成到复杂问题解决的跨越。

其次是 **测试时扩展技术（Scaling Test-time）**。这是一种前沿的推理增强手段，允许模型在推理阶段动态调配算力资源。通过在输出结果前进行更深层次的逻辑拆解与自我验证，确保每一个回答都经过“深思熟虑”，从而显著提升在数学与代码任务中的准确率。

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## 跻身顶流 权威测试平起平坐

在衡量大模型综合实力的竞技场上，Qwen3-Max-Thinking 交出了一份亮眼的成绩单。在涵盖逻辑推理、高阶数学、编程开发及多模态理解的 **19项权威基准测试** 中，其核心指标得分与闭源领域的霸主 **GPT-5.2** 及 **Gemini 3 Pro** 旗鼓相当。这一表现证实了中国 AI 模型已成功跻身世界第一梯队，具备了在全球范围内进行顶级技术对话的能力。

## 极速迭代 千问家族的马年加速度

回顾阿里的 AI 进化史，Qwen3 系列展现了令人惊叹的迭代速度：
*   **2025年9月**：发布万亿参数的 Qwen3-Max-Preview，夯实算力地基。
*   **2025年11月**：Thinking 版本早期预览亮相，探索推理模型新路径。
*   **2025年12月**：全模态 Qwen3-Omni-Flash 面世，突破实时流式响应。
*   **2026年1月**：旗舰推理模型正式落槌，宣告高阶推理能力的全面成熟。

随着 Qwen3-Max-Thinking 的落地，无论是科研领域的复杂计算，还是企业级的智能助理构建，其商业化应用的门槛将被进一步拉低。

阿里千问 Qwen3-Max 登场 19项基准对标 GPT-5.2



> Google DeepMind 今日攻克计算机视觉领域的终极难题，推出全新 D4RT 模型。该技术成功将三维空间与时间维度融合，实现对动态世界的像素级精准追踪与重建，让机器视觉从“拼图”进化为“整体感知”。

## 从拼图模式到四维整体建模

长期以来，机器视觉受困于如何理解动态世界。DeepMind 发布的 D4RT（Dynamic4D Reconstruction and Tracking）打破了这一僵局，它不再依赖多个独立模型分别处理深度、动作和视角的传统“打补丁”方式，而是通过统一架构实现了维度的跨越。

D4RT 采用优雅的“查询式”架构，将复杂的视觉任务简化为一个核心逻辑 询问视频中的任意像素在特定时间、特定视角下的三维坐标。这种从底层逻辑上的重构，让 AI 不再是处理一个个切片，而是建立起了一个包含时间维度的完整四维世界模型。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力效率的指数级跃升

“指哪打哪”的查询机制带来了惊人的效率提升。在性能基准测试中，D4RT 的运行速度相比现有技术标杆提升了 18 至 300 倍。

以往顶级算力需要十分钟才能解析的一分钟视频，现在仅需 5 秒即可完成处理。这意味着 AI 首次具备了在现实场景中实时构建四维地图的能力，为自动驾驶、机器人导航等对时延极其敏感的领域扫清了关键障碍。

## 超越视觉的全时空感知

D4RT 的突破不仅在于快，更在于深。它展现出了令人惊叹的“脑补”能力

*   **全时空追踪** 即便物体被遮挡或移出画面，模型依然能预测其在三维时空中的轨迹。
*   **瞬时重建** 无需反复迭代，直接生成场景的精准 3D 结构。
*   **自适应捕捉** 自动对齐不同视角，精准还原相机的运动路径。

这标志着 AI 正从单纯的“看客”进化为能够理解物理常识的观察者，为通往通用人工智能（AGI）铺平了视觉感知的基石。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

DeepMind 发布 D4RT 模型 开启 AI 视觉四维全感知时代



> **导语**
> 前 Meta AI 核心人物杨立昆在专访中痛陈公司 Llama 系列研发乱象，并证实已离职创立新实验室。随着“世界模型”与“大语言模型”的技术路线分歧公开化，AI 领域的下一个风口之争正式浮出水面。

## 内部动荡 Llama 4 被指数据注水

在一场震动硅谷的专访中，杨立昆（Yann LeCun）打破沉默，披露了 Meta 在开发大型语言模型 Llama 4 期间的内部危机。他直言不讳地指出，为了应对激烈的市场竞争，研发团队在基准测试中采取了“非常规手段”，导致模型发布后陷入数据操控的舆论漩涡。

杨立昆对现任首席 AI 官 Alexandr Wang 提出了尖锐批评，认为其年轻且缺乏经验，未能理解基础研究的长期价值，反而将团队推向了急功近利的死胡同。扎克伯格在元宇宙战略受挫后，对 AI 部门施加的巨大落地压力，导致内部沟通机制崩塌，Llama 系列产品最终在性能与口碑上遭遇双重滑铁卢。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 理念决裂 拒绝 LLM 思维定式

杨立昆的回忆充满了对早期 Facebook 研究自由度的怀念。2013 年，他曾在扎克伯格的盛情邀请下加入，并坚持保留学术职位与研究公开性。然而，随着公司全面转向大语言模型（LLM），他感到自己的研究空间被极度压缩。

他认为，Meta 的大部分团队已被 LLM 思维“洗脑”，忽视了人工智能更本质的挑战。这种对单一技术路线的过度依赖，促使他最终做出了离开的决定。尽管与新任高管没有直接的人身冲突，但对公司技术战略的失望已无可挽回。

## 另起炉灶 押注世界模型

离职后的杨立昆迅速成立了“先进机器智能实验室”，将目光投向了“世界模型”。与仅能处理概率预测的语言模型不同，世界模型旨在让 AI 理解物理世界的因果律与运作机制。

杨立昆坚信，未来的智能必须突破语言符号的局限，具备对物理实体的感知与推理能力。他的新征程，不仅是个人的职业选择，更是对当前主流生成式 AI 路线的一次严肃修正与挑战。

Meta 爆发路线之争，前 AI 掌门人自立门户剑指世界模型



> 针对 AI 视频生成中常见的“角色崩坏”与“环境闪烁”痛点，字节跳动联合南洋理工大学推出了 StoryMem 系统。该方案通过模拟人类记忆机制，构建混合记忆库，成功实现了跨场景的长视频内容一致性，且训练成本极低。

## 记忆引擎 混合记忆库锁定视觉核心

在 Sora、Kling 等现有模型中，随着视频时长的增加，多镜头叙事往往会导致角色长相突变或背景细节丢失。StoryMem 的核心突破在于引入了独特的“混合记忆库”（Hybrid Memory Bank）设计。

系统摒弃了将所有历史帧强行塞入模型的低效做法，转而采用双重过滤器机制：首先通过语义分析挑选出最具代表性的视觉核心帧，随后利用质量检测剔除模糊图像。这种选择性记忆策略，既保留了关键叙事线索，又避免了计算成本的指数级增长，从根本上保证了角色形象在不同场景间的稳定性。

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## 算法创新 负时间索引重塑时空逻辑

StoryMem 的另一大创新是引入了 RoPE（旋转位置嵌入）技术，并创造性地赋予记忆帧“负时间索引”。这一操作引导 AI 模型将参考帧识别为“已经发生的过去”，从而在生成新场景时，能够基于“记忆”进行连贯推演，而非凭空捏造。

该系统基于阿里巴巴开源的 Wan2.2-I2V 模型构建，在140亿参数的基础模型上仅增加了约7亿参数的 LoRa 权重，展现了极高的训练效率。在 ST-Bench 基准测试中，StoryMem 的跨场景一致性提升了28.7%，在美学得分与用户偏好上全面超越了 HoloCine 等竞品。目前，该项目已在 Hugging Face 开放权重，为开发者探索长视频叙事提供了强有力的工具。

字节跳动发布 StoryMem：引入记忆机制 解决 AI 视频角色走样难题


> 最新基准测试显示，英伟达 GB200 NVL72 系统在处理混合专家（MoE）模型时，性能高达 AMD MI355X 集群的28倍，且每 token 成本仅为后者的十五分之一。这一数据不仅确立了英伟达在超大规模推理领域的绝对统治力，也揭示了“极致协同设计”在解决通信瓶颈上的关键作用。

## 极致架构 破解 MoE 模型通信瓶颈

Signal65 发布的最新 SemiAnalysis InferenceMAX 报告，针对 Deepseek-R1 0528 混合专家（MoE）模型进行了深度评测。MoE 模型的优势在于能根据任务动态激活最匹配的“专家”模块，但在大规模扩展时，节点间的通信延迟往往成为致命瓶颈。

英伟达通过 GB200 NVL72 给出了教科书般的解决方案。该系统并未单纯堆砌算力，而是采用了“极致协同设计”策略，将72颗芯片紧密互联，并配备高达 30TB 的共享内存。这种设计彻底打通了数据传输的高速公路，显著降低了延迟。测试数据显示，在相似配置下，GB200 NVL72 的每个 GPU 吞吐量高达 75 tokens/秒，性能达到 AMD MI355X 的28倍。

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## 成本效益 TCO 成为云厂商的核心考量

对于超大规模云计算厂商而言，单纯的性能指标不足以决定采购意向，整体拥有成本（TCO）才是关键。Signal65 结合 Oracle 云定价模型分析指出，GB200 NVL72 在提供极高交互速率的同时，展现了惊人的成本效益。

其每 token 的相对成本仅为 AMD 方案的十五分之一。这意味着在同等预算下，企业能够获得数十倍的算力产出，或者在满足同等业务需求时大幅削减硬件开支。这种“降本增效”的双重优势，使得 GB200 NVL72 在高端推理市场几乎没有对手。

## 错位竞争 AMD 坚守稠密模型阵地

尽管在 MoE 领域遭遇重挫，AMD 并非全无机会。报告强调，AMD 的 MI355X 凭借大容量 HBM3e 内存，在稠密模型（Dense Models）环境中依然具备极强的竞争力。

目前，AMD 尚未推出能与 GB200 NVL72 正面对抗的机架级解决方案。但随着 AMD Helios 平台与英伟达 Vera Rubin 平台的对决临近，双方在机架级扩展方案上的博弈将更加激烈。对于 AMD 而言，如何突破互联带宽限制，构建类似 NVL72 的高内聚系统，将是其能否在下一代计算竞赛中翻盘的关键。

性能碾压 AMD 28倍 英伟达 GB200 NVL72 确立机架级霸权


> **导语**
> 微软近日正式向全平台用户推送基于 GPT-5.2 的“智能+”模式，重点强化了深度思考与逻辑推理能力。新模型在多项基准测试中展现出超越人类专家的水准，标志着生产力工具正从简单的问答助手向高阶逻辑处理工具演进。

## 智能加持下的专家级进化

微软 Copilot 迎来了一次里程碑式的更新。此次名为“智能+”（Smart Plus）的升级已覆盖网页版、Windows 11 及移动端，其核心驱动力来自最新的 GPT-5.2 模型。

与此前的 GPT-5.1 相比，GPT-5.2 的杀手锏在于其强大的“思考”（Thinking）变体模型。微软明确表示，这一版本不是为了简单的聊天而生，而是为了解决那些让人类都感到头疼的复杂办公任务。

## 深度推理能力的实战表现

在实际应用场景中，GPT-5.2 展现出了惊人的逻辑处理能力。无论是构建多层级嵌套的 Excel 电子表格，制作逻辑严密的 PPT 演示文稿，还是进行深度的代码审查，新模型都能提供极高专业水准的输出。

根据最新的知识型工作任务评估（GDPval）数据，GPT-5.2 在超过 70% 的测试案例中，表现持平甚至超越了人类行业专家。这一数据相比 GPT-5 时期的 38.8% 有了质的飞跃，证明 AI 正在跨越从“助手”到“专家”的临界点。

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## 刷新技术基准纪录

在更硬核的技术测试中，GPT-5.2 同样战绩斐然。在 AIME 2025 数学邀请赛中，该模型取得了 100% 的满分成绩，在软件工程测试（SWE-Bench Pro）中的表现也显著优于前代。

目前，这项足以改变办公效率的升级作为免费项目提供给所有 Copilot 用户。微软此举意在通过引入具备深度推理能力的模型，进一步巩固其在企业级市场的统治地位，让“专家驱动”成为 AI 办公的新常态。

微软 Copilot 全量推送 GPT5.2 智能升级



> **导语**
> AI 视觉领域迎来 "极简主义" 的反击。Meta AI 推出的 Pixio 模型证明，通过改良经典的掩码自编码器架构，即便不依赖复杂的 DINO 算法，也能在深度估计与 3D 重建等高难度任务中实现性能反超。

## 回归本质 强力解码器重塑空间理解

长期以来，学术界普遍认为掩码自编码器（MAE）在场景理解能力上逊色于 DINOv2 或 DINOv3 等复杂算法。然而，Pixio 的出现打破了这一刻板印象。

Pixio 的核心在于对 2021 年 MAE 框架的深度改良。研究团队发现，原始设计中较弱的解码器限制了编码器的潜力。因此，Pixio 显著增强了解码器功能，并采取了激进的 "大面积遮罩" 策略。不同于以往细碎的遮挡，Pixio 将图像中的大片连续区域进行遮蔽。这种做法迫使模型放弃简单的像素复制，转而必须真正 "脑补" 出物体共现关系、3D 透视以及光影反射等深层空间逻辑。

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## 拒绝刷分 动态频率调整的数据哲学

在训练策略上，Pixio 展现出一种反直觉的纯粹性。它没有针对 ImageNet 等特定基准测试进行 "应试教育"，而是从网络收集了 20 亿张图像进行广泛学习。

为了提升模型对物理世界的理解，团队采用动态频率调整机制：降低简单产品白底图的训练权重，大幅增加复杂场景图片的出现频次。这种不为 "刷分" 而生的训练方式，反而赋予了模型惊人的迁移能力。数据表明，仅有 6.31 亿参数的 Pixio 在单目深度估计准确率上提升了 16%，在单张图像 3D 重建任务中，甚至优于使用八视角训练的 8.41 亿参数 DINOv3。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 机器人领域的潜力

Pixio 的优势不仅停留在屏幕上，更延伸到了物理世界。在机器人学习领域的测试中，Pixio 以 78.4% 的成功率领先于 DINOv2。这表明，回归像素重建的本质，往往能通向更深层的视觉理解。尽管目前人工掩蔽存在局限，但 Pixio 为视觉大模型指明了一条 "大道至简" 的新方向。

Meta发布Pixio 像素级重构挑战视觉AI复杂论



>导语
OpenAI近期算力利润率飙升至70%，但整体仍未实现盈利。为应对谷歌Gemini等竞争对手的压力，OpenAI正通过优化运营、推广付费产品以及与亚马逊进行百亿美元融资谈判来巩固市场地位，其估值有望突破5000亿美元。

## 内部指标向好但盈利仍是挑战

据《The Information》报道，OpenAI的算力利润率已从去年底的52%大幅攀升至70%。这一内部关键指标衡量了公司在扣除为企业及个人用户提供服务的相关成本后，实际收入所占的比例。

然而，尽管利润能力有所提升，OpenAI目前仍处于亏损状态。这使得投资者对整个AI行业的高投入、长回报周期前景感到一丝担忧。过去一年里，公司致力于优化运营，试图在提升收入的同时有效降低成本。

![Google_AI_Studio_2025-12-22T02_20_10.650Z.png](https://static.downly.cn/images/f9098d79dd3aee74deb35ef60e4474c5.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 红色警报与全面竞争

面对来自竞争对手的强烈冲击，尤其是谷歌Gemini模型在多项基准测试中的优异表现，OpenAI首席执行官萨姆・奥尔特曼已启动红色警报机制。公司正在重新调配内部资源以全力提升ChatGPT的功能，并因此推迟了原定的广告服务计划。

在市场策略上，虽然大多数用户仍在使用免费版本，但OpenAI正积极推广商业版产品及针对金融、教育等特定行业的付费功能模块，试图在与谷歌及Anthropic的正面交锋中抢占更多市场份额。

## 寻求巨额融资与芯片合作

除了内部优化，OpenAI在资本运作上也有大动作。公司正在考虑与亚马逊进行深度融资合作，计划融资至少100亿美元并采用亚马逊的芯片产品。如果这一交易最终达成，OpenAI的估值有望突破5000亿美元，这将极大地增强其在行业中的资金壁垒和硬件竞争力。

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