Ollama



> **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。

![Google_AI_Studio_2026-01-27T03_25_00.823Z.png](https://static.downly.cn/images/dda4dcaa81a429b21883755c352a18ca.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 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



> 当大多数科技巨头还在大语言模型的红海中厮杀时，李飞飞已带领 World Labs 开启了“空间智能”的第二战场。一年内估值翻五倍的资本神话背后，是行业对 AI 从“理解语言”向“理解物理世界”进化的迫切押注。

## 资本热捧下的身价暴涨

在生成式 AI 的浪潮进入深水区之际，享有“AI 教母”美誉的李飞飞再次证明了其敏锐的战略眼光。据彭博社最新消息，其创办的初创公司 World Labs 正在推进一轮新的融资计划，目标筹集 5 亿美元，投后估值将高达 50 亿美元。

这距离公司成立仅过去不到一年。2024 年 4 月，World Labs 在成立之初的估值为 2 亿美元，随后迅速吸纳了 a16z、Radical Ventures 等顶级风投，以及英伟达、淡马锡和 Google 首席科学家 Jeff Dean 等行业大佬的背书，迅速跻身独角兽行列。如今身价再度翻倍，不仅是对李飞飞学术地位的致敬，更是市场对“世界模型”这一技术路线的高度认可。

![Google_AI_Studio_2026-01-26T03_04_41.675Z.png](https://static.downly.cn/images/dad2c6fae98cf34759b1cd861212efb6.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 超越语言 此时此地的世界模型

World Labs 的核心野心在于构建“大世界模型（LWM）”。李飞飞团队认为，AI 的终极形态不应止步于生成平面的图文，而必须具备理解物理世界结构、动态演化及因果关系的能力。

目前，World Labs 已推出首款 3D 世界生成模型 Marble。该模型展现了惊人的能力，能够仅凭文本或图像输入，直接生成可交互、可探索的 3D 空间，并为物理仿真和机器人模拟提供关键的“碰撞网格”数据。在战略构想中，这是通往“空间智能”的必经之路——赋予 AI 像人类一样感知和操纵三维世界的能力。这一基础设施的完善，将对 AIGC 产业产生颠覆性影响，从 3D 资产的瞬间生成到具身智能机器人的精准操控，想象空间巨大。

## 双雄并立的路线之争

值得关注的是，在通往“世界模型”的道路上，李飞飞并非独行。图灵奖得主 Yann LeCun 创立的 AMI Labs 同样以 35 亿美元的估值在资本市场寻求支持。

两者的技术路线呈现出有趣的对立 李飞飞倾向于显式、可生成的 3D 环境构建，强调视觉与物理的统一；而 LeCun 则坚持基于 JEPA（联合嵌入预测架构）的抽象认知路径，不主张直接生成像素级的世界。这场顶级大脑之间的较量，预示着 AI 的下一个十年主战场，将正式从“语言逻辑”转移到“时空智能”。

空间智能新纪元 李飞飞World Labs估值冲刺50亿美元



> **导语**
> 面对金融行业对数据准确性的苛刻要求，腾讯近日开源了评测工具 finLLM-Eval。该工具首创“无 GroundTruth”评测法，利用 AI Agent 自动进行逻辑与事实核验，准确率高达 96%，为大模型在金融领域的安全落地提供了关键的一把“标尺”。

## 填补金融评测的真空

在容错率极低的金融领域，大模型的“幻觉”问题一直是阻碍其大规模应用的核心痛点。腾讯推出的 finLLM-Eval 正是为了解决这一行业难题。作为行业内首个专门针对金融场景设计的评测工具，它不仅填补了市场空白，更为高风险场景下的 AI 应用建立了一套标准化的质量控制体系。

finLLM-Eval 的核心优势在于其高度的专业性。它包含逻辑一致性与事实准确性等多个评测模块，能够自动化输出包括千字幻觉率、错误点分布在内的详尽报告。这使得金融机构在部署大模型前，能够对其风险边界有一个清晰、量化的认知。

![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_26.414Z.png](https://static.downly.cn/images/3b7ab767eaf2c755b8e3b95be2fd88f4.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 告别繁琐人工 AgentAsJudger登场

finLLM-Eval 最大的技术突破在于引入了“AgentAsJudger”自动化评测机制。传统的金融数据评测往往依赖大量昂贵且低效的人工标注（GroundTruth），而腾讯的方案通过智能提取金融事实三要素——“标的 × 时间 × 指标”，实现了评测流程的自动化。

在这个系统中，AI Agent 扮演了裁判员的角色。它能自动提取事实点与逻辑链，并直接与内部金融数据库或相关上下文进行比对验证。实验数据显示，这一自动化流程的准确率已超过 96%。这不仅大幅降低了评测成本，更保证了评测结果的客观性与一致性。未来，随着对非金融指标核验能力的拓展，该工具工具有望成为金融科技基础设施的重要组成部分。
![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_31.408Z.png](https://static.downly.cn/images/437d322f3f4c14e40308e661cb824150.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

腾讯开源 finLLM-Eval 解锁金融AI评测新范式



> 在2026年国际消费电子展（CES）上，福特汽车通过一场硬核演讲，展示了这家百年车企转型的决心。依托谷歌云打造的深度 AI 助手与成本骤降30%的下一代 BlueCruise 系统，将成为福特在2027年反击特斯拉与 Rivian 的核心武器。

## 懂车的AI助手

福特此次发布的 AI 助手并未停留在简单的语音交互层面。基于大语言模型（LLM）构建，并由谷歌云托管，该助手拥有对车辆底层信息的深度访问权限。

这意味着它不仅能回答“我的后备箱能装多少东西”这类百科问题，更能实时读取传感器数据，向用户汇报机油寿命、胎压状态等关键指标。按计划，该功能将于2026年初率先登陆手机 App，并于2027年植入原生车机系统。福特试图通过这种深度的软硬件融合，夺回被造车新势力抢占的智能座舱话语权。

![Google_AI_Studio_2026-01-08T03_08_52.758Z.png](https://static.downly.cn/images/919584f6dfd3790e1e79023cd21b0731.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 智驾平权与无视线驾驶

在自动驾驶领域，福特打出了一张“性价比”牌。下一代 **BlueCruise** 高级驾驶辅助系统的制造成本将大幅降低30%，并将于2027年首发搭载于基于低成本平台打造的中型皮卡上。

福特的目标非常明确 将高阶智驾从“奢侈品”变为大众标配。更为激进的是，公司承诺在2028年实现真正的“无视线驾驶”，具备处理点对点自动驾驶的能力。这一时间表的提出，标志着福特正式在 L3+ 级自动驾驶领域向特斯拉 FSD 发起正面挑战。

福特CES发布智能化蓝图 AI助手与低成本智驾系统定档2027



> **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。

![Google_AI_Studio_2026-01-05T02_54_59.556Z.png](https://static.downly.cn/images/19603be37981a20f3224208c68f44847.png)
 <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



> 谷歌 DeepMind 研究员预测，2026年将成为 AI 技术的分水岭，持续学习能力将全面落地。这意味着 AI 将不再依赖静态训练数据，而是像人类一样在不断摄取新知识中自我进化，最终在2050年成为诺贝尔奖级科研的主力军。

## 技术拐点 2026年开启持续学习新纪元

持续学习（Continuous Learning）被视为 AI 通向通用智能的必经之路。谷歌 DeepMind 的最新研究指出，这一关键技术有望在2026年全面实现。不同于当前模型训练完成后即“固化”的状态，具备持续学习能力的 AI 能够在不间断运行中自主吸收新知、修正错误并优化策略。

谷歌已经在该领域取得实质性突破。在 NeurIPS 2025 大会上，团队提出的“嵌套化方法”显著提升了大语言模型的上下文处理与实时学习能力。Anthropic CEO Dario Amodei 亦对此表示认同，认为2026年将是该技术从实验室走向实用化的关键节点。届时，AI 将具备真正的“成长性”，彻底改变现有的模型迭代逻辑。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 编程终局 2030年全自动编程将成现实

持续学习技术的成熟将直接引爆编程领域的革命。目前的 Claude Code 等工具已能大幅减少人类干预，而根据预测，到2030年，全自动编程将成为常态。

届时，AI 不仅是辅助工具，更将完全取代人类程序员的角色，独立承担从需求分析到代码实现、测试部署的全流程工作。研究人员甚至探讨了“智能爆炸”的可能性——当 AI 研发实现完全自动化后，系统将以超越人类理解的速度进行自我迭代，推动社会进入超智能时代。

## 科研愿景 2050年 AI 剑指诺贝尔奖

《自然》杂志的展望为 AI 的长远未来描绘了宏伟蓝图。预计到2050年，AI 系统将彻底重塑科学研究范式，成为诺贝尔奖级发现的核心驱动力。

未来的实验室将呈现全新景象：由 AI 算法驱动的自主系统与机器人实验员全天候协作，不知疲倦地探索科学边界。这种“无人化科研”不仅将指数级提升发现速度，更可能在人类无法触及的复杂维度上取得突破。DeepMind 的预测不仅是技术路线图，更是对人类文明认知边界的一次大胆扩容。

DeepMind 重磅预测：2026年 AI 将实现持续学习与自主科研


> **导语**：为了应对代理式AI面临的日益复杂的安全挑战，OpenAI 祭出了一项激进的防御策略。通过构建一套自动化的“攻击者系统”，让AI模拟黑客手段对自家的 ChatGPT Atlas 进行无休止的压力测试，试图在恶意第三方动手之前堵死那些可能导致隐私泄露的致命漏洞。

### 代理式AI的阿喀琉斯之踵

随着AI从单纯的对话机器人进化为能够操控浏览器的“智能代理”（Agent），安全风险的维度也被无限拉大。OpenAI 的 ChatGPT Atlas 浏览器能够深度介入用户的数字化生活，如访问邮件、管理日历甚至处理文档。然而，这种便利性恰恰暴露了巨大的攻击面。

其中最令安全团队头疼的莫过于**提示注入（Prompt Injection）攻击**。这并非传统的代码漏洞，而是针对大语言模型逻辑的“思维陷阱”。

![Google_AI_Studio_2025-12-24T02_39_13.402Z.png](https://static.downly.cn/images/64b5f5898770fd50fd4c820cb8538a71.png)

<center>图源备注：图片由AI生成</center>

在这种攻击模式下，恶意的第三方指令可以伪装成普通文本潜伏在网页中。一旦 AI 代理浏览到该页面，就可能在用户毫无察觉的情况下，被诱导执行违背用户意愿的操作——比如偷偷转发一封含有商业机密的邮件，或者删除云端的关键文件。

### “红队测试”的自动化升级

为了防御这种无孔不入的威胁，OpenAI 决定不再单纯依赖人类红队测试，而是开发了一套基于强化学习的“自动化攻击者”系统。

这套系统堪称不知疲倦的数字雇佣兵，它全天候模拟真实黑客的思维模式，不断尝试攻破 Atlas 的防线。据 AIbase 获悉，这套系统具备自主进化的能力，能够发现人类测试员未曾察觉的新型攻击路径。

在一次令人心惊的内部演示中，这个 AI 攻击者成功构建了一个场景：诱导 Atlas 浏览器向公司 CEO 发送了一封辞职信。尽管 Atlas 的多层防御机制最终拦截了这一请求并向用户发出了警示，但这惊险的一幕足以证明，安全防线与攻击手段之间的博弈从未停歇。

### 永无止境的安全博弈

OpenAI 在最新报告中坦言，代理式浏览器的安全博弈是一场持久战。由于 AI 代理必须理解并执行模糊的人类指令，这种“顺从性”本质上就难以彻底免疫欺诈指令。

虽然技术手段在不断进化，但官方警示称，这类安全威胁可能永远无法被彻底“根治”。这意味着，用户在享受 AI 浏览器带来的极致效率时，必须时刻保持警惕，关注官方的实时安全响应，避免让 AI 过度接管高敏感权限。

OpenAI以毒攻毒：打造AI黑客部队全天候猎杀浏览器漏洞


> 导语
>
> 今日全球AI领域迎来多款重磅模型发布，开源社区活力迸发。法国Mistral AI推出的Mistral 3系列以超高性价比和128K长文本剑指GPT-4o，而国产模型DeepSeek V3.2则通过线性复杂度架构在推理效率上取得突破。与此同时，亚马逊云科技与谷歌分别在智能体自主编程及搜索交互体验上推陈出新，阿里通义与商汤科技也在图像生成与多模态数据效率上展示了最新成果，AI技术正加速向垂直应用与公益领域渗透。

## Mistral全新开源系列强势登场 性能对标GPT-4o且价格腰斩

法国AI独角兽Mistral AI再次搅动开源社区，正式发布了包含Mistral 3B、8B、14B以及旗舰级Mistral Large3在内的新一代模型家族。这一系列模型不仅全部采用Apache 2.0开源协议，允许商业免费使用，更在技术规格上实现了重大升级。新模型在保持极低延迟的同时，成功将上下文窗口扩展至128K，这意味着它们能够处理更长文档和更复杂的任务。值得注意的是，其定价策略极具攻击性，仅为GPT-4o的一半，旨在通过极高的性价比和不输于Llama 3.1同规格模型的性能，在全球激烈的模型竞赛中稳固其"欧洲OpenAI"的地位。

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## 国产之光DeepSeek V3.2发布 线性复杂度架构挑战推理极限

国内顶尖AI团队DeepSeek发布了V3.2版本，包含标准版与深度思考版双模型。此次更新的核心亮点在于引入了创新的"转正稀疏注意力"技术，成功实现了线性复杂度的长文本处理。这一突破极大地优化了模型在128k超长上下文场景下的运行效率，使其能够以极低的资源消耗完成百万token级别的单卡推理。在多项权威基准测试中，V3.2深度思考版表现惊艳，不仅与国际顶尖模型持平，更在特定的竞赛项目中展现出金牌水准，标志着国产开源模型再次跻身全球第一梯队。

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## 亚马逊重磅发布Nova 2模型家族 智能体Kiro实现自主编程

在re Invent 2025大会上，亚马逊不仅展示了其在模型层的实力，更在应用层抛出了杀手锏。首先是第二代自研大模型Nova 2家族的亮相，涵盖Lite、Pro、Sonic和Omni四款新品，主打极致性价比，定价仅为同类竞品的一半，并支持与谷歌云互联。更引人注目的是三款全新AI智能体的发布，其中名为Kiro的自主智能体具备惊人的持续工作能力，能够连续数天独立运行。Kiro不仅能利用编码工具自动生成运营级代码，还能在面对复杂任务时主动与用户互动确认，极大地推动了开发运维的自动化进程。

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## 谷歌搜索迎重大革新 对话模式无缝融合传统搜索

谷歌正在对其核心搜索产品进行一次大胆的尝试，测试将AI生成的摘要与类似ChatGPT的对话界面进行深度融合。这项新功能旨在打破传统搜索列表的局限，用户不仅能在搜索结果顶部直接获取由AI提炼的关键信息，还能通过自然语言与系统进行多轮对话，深入挖掘相关话题。目前该功能已在美国地区率先上线，并计划逐步推向全球市场，这标志着谷歌正加速将生成式AI体验从"实验性功能"转变为搜索的主流形态。

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## 阿里通义开源图像生成新神器 6B参数精准控制秒杀Flux

阿里巴巴通义实验室在图像生成领域再次抛出"王炸"，正式开源Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union模型。作为Z-Image生态的最新力作，该模型拥有6B参数量，在精确控制与创意生成能力上实现了显著提升，甚至在部分指标上超越了热门的Flux模型。目前该模型已在Hugging Face平台上线，并遵循Apache 2.0许可协议，这意味着开发者和企业可以免费将其用于商业项目，为设计、游戏及内容创作行业提供了强大的新工具。

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## 商汤NEO重新定义多模态 仅需十分之一数据量即可媲美顶流

商汤科技联手南洋理工大学推出了开源多模态模型NEO，该模型在架构设计上取得了重要突破。通过创新的视觉语言深层统一技术，NEO成功解决了传统多模态模型训练效率低下的痛点。数据显示，NEO仅需使用相当于同类模型1/10的数据量，就能达到顶尖的视觉感知性能。这一成果不仅大幅降低了模型训练的算力成本，也宣告了依靠堆砌数据的"拼凑式"AI时代即将终结，为高效能AI的发展指明了方向。

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## 科技向善 我国首个盲童无障碍AI伴读系统上线

科技不仅仅是冰冷的算法，更充满人文关怀。由中国盲文出版社与科技公司联合研发的"小星"——我国首个无障碍AI伴读系统正式上线。该系统搭载了大语言模型，专为视障儿童设计。孩子们可以通过手机或电脑，免费向"小星"提问关于书籍内容、生僻词义乃至故事情节的各种问题。这一创新应用极大地降低了视障群体的阅读门槛，用AI技术为盲童打开了一扇探索世界的窗口。

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每日AI资讯1203：开源模型迎来混战 Mistral与DeepSeek强势突围

Google的下一代大语言模型，超过3400亿参数

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低门槛快速定制大语言模型的引擎

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腾讯研发的大语言模型，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力

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