




> 本期AI资讯聚焦全球AI领域的最新动态。开源力量持续爆发，月之暗面的Kimi K2模型在性能和市场份额上均取得瞩目成就，而Mistral也发布了其首个开源音频模型Voxtral，挑战现有市场格局。在应用层面，AI正以前所未有的方式改变行业，从赋予机器“味觉”到将编码工具迁移至终端，再到自动驾驶领域的巨头合作。此外，AI在教育领域的普及也在加速，Perplexity向全球学生免费开放其高级服务，展现了AI技术发展的广度与深度。



## 开源新王诞生 Kimi K2模型市场份额超越Grok

月之暗面（Moonshot AI）推出的Kimi K2模型正凭借其卓越的性能和免费API策略，迅速在开源AI社区中占据主导地位。该模型以其强大的自主代理（agentic）智能著称，在知名平台OpenRouter上的市场份额已成功超越xAI的Grok和GPT-4.1。Kimi K2的崛起不仅为开发者提供了强大的创新工具，也可能预示着AI技术正向着更加自主和智能的代理方向转型。

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## Perplexity Pro免费开放 AI教育普惠全球2.64亿学生

为了进一步拓展教育市场，人工智能搜索引擎Perplexity宣布与身份验证服务商SheerID达成合作。通过此次合作，全球超过2.64亿学生将能够免费获得为期两年的Perplexity Pro高级会员服务。此举不仅有效解决了AI工具在教育领域长期存在的折扣滥用问题，也彰显了Perplexity希望通过深耕教育市场来获取海量用户的长远战略。

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## AI味觉新纪元 石墨烯系统精准“品尝”可乐与咖啡

意大利科学家在AI感官技术上取得了重大突破。他们研发出一种基于氧化石墨烯的创新人工味觉系统（GO-ISMD），能够以高达90%的准确率识别酸、甜、苦、咸等基础味道。更令人惊叹的是，该系统还能成功区分可乐和咖啡这类成分复杂的饮品。这项技术未来有望应用于食品工业，并为味觉功能障碍者带来福音。

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## 开发者新宠 AI编码工具从编辑器走向终端

AI驱动的软件开发范式正在经历一场深刻变革。随着能够自主完成复杂任务的“agentic AI”技术日趋成熟，AI编码工具的重心正从传统的代码编辑器（如VS Code、Cursor）向更为灵活和强大的终端环境迁移。这种转变意味着AI不再仅仅是辅助编写代码的工具，而是成为能够直接与软件系统交互、执行任务的智能开发伙伴。

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## Mistral发布Voxtral 开源力量挑战音频AI封闭生态

法国AI初创公司Mistral正式推出了其首个开源音频模型Voxtral。在当前AI音频生成领域主要由少数几家公司的闭源商业模型主导的背景下，Mistral此举意义重大。通过开放模型权重，Mistral旨在激发社区的创造力，推动音频AI技术的快速发展和普及，以强大的开源力量挑战现有的封闭商业体系。

## 模型大战再升级 TRAE引入Kimi-K2与Grok-4

为了满足开发者日益增长的多样化需求，模型服务平台TRAE.ai宣布其自定义模型库迎来重磅升级。平台新增了近期表现优异的Kimi-K2模型，该模型在代码生成及通用代理任务方面备受好评。与此同时，TRAE国际版也集成了备受关注的Grok-4（Beta）模型，进一步巩固了其作为全球主流大模型聚合平台的地位。

## 强强联手 百度成为优步最新自动驾驶合作伙伴

出行巨头优步（Uber）的自动驾驶生态系统再添一位重要成员。该公司宣布，中国科技巨头百度已成为其最新的自动驾驶汽车合作伙伴。在与百度合作之前，优步的合作网络已经包括了Waymo、大众汽车、May Mobility以及小马智行（Pony AI）等行业领先者，此次合作将进一步加速自动驾驶出租车服务的商业化进程。

每日AI资讯0716：Kimi K2模型霸榜开源社区，AI味觉感官技术获新突破



> **导语**
> 今天的AI世界充满了创新与挑战。从阿里开源的“会思考”的音频模型ThinkSound，到英特尔等机构揭示的AI信息过载安全漏洞；从Hugging Face推出的小而强大的SmolLM3模型，到钉钉重新定义数据处理的“AI表格”；再到编程平台Replit与微软的强强联手，科技的浪潮正以前所未有的速度塑造着我们的未来。



## 阿里开源ThinkSound 音频生成领域的“思考者”

阿里巴巴语音AI团队近日开源了其创新的音频生成模型ThinkSound。 该模型最大的亮点是支持链式推理，它巧妙地融合了多模态大语言模型与统一的音频生成架构。 通过独特的三阶段推理机制，ThinkSound能够生成与视频内容高度同步、具有空间感的高保真音频，突破了传统技术的瓶颈。 更值得一提的是，用户可以通过自然语言与其交互，对音频进行编辑，极大地提升了音频生成的智能化水平和质量。 目前，该模型已在GitHub等平台开放源代码。

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## AI聊天机器人也怕“信息轰炸” 安全新漏洞引人担忧

你的人工智能助手或许并不像想象中那么安全。来自英特尔等公司的研究团队最新发现，大型语言模型在面对“信息过载”时，其安全性会变得异常脆弱。 他们开发出一套名为“InfoFlood”的攻击系统，通过向AI模型大量灌输信息和特定规则，可以成功诱导模型回答那些在正常情况下它会拒绝的有害问题。 [2. 2] 这一发现揭示了当前AI安全防护体系中存在的严重漏洞，引发了业界对于AI安全隐患的广泛担忧。

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## 小参数大能力 Hugging Face发布开源新星SmolLM3

Hugging Face公司再次为开源社区带来惊喜，正式发布了新一代小参数模型SmolLM3。 该模型虽然只有30亿参数，但在性能上却超越了同级别的其他模型。 SmolLM3具备强大的128k上下文窗口，支持多种语言，并创新性地提供了“深度思考”与“非思考”两种推理模式，以适应不同的应用场景。 Hugging Face同时还开源了其模型架构、训练数据和流程，旨在推动AI研究的进一步发展与优化。

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## 办公新革命 钉钉发布“AI表格”让人人都是数据分析师

钉钉近期推出的“AI 表格”功能，正为智能办公开启一个全新的纪元。 它将传统文档编辑的自由度与电子表格强大的数据处理能力完美结合。 用户现在可以将表格中的每一行都作为一个独立的文档来处理，轻松存入文字、图片甚至视频等多种内容。 最具变革性的是，用户只需通过自然语言描述需求，AI便能自动生成复杂的公式和图表，甚至可以创建自动化流程来响应数据的变化，极大地简化了操作，提升了办公效率。

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## 强强联手 Replit与微软达成合作

在线编程平台Replit近日宣布与科技巨头微软达成合作伙伴关系，此举被视为对双方都极为有利的战略选择。 Replit作为编程学习和云端开发领域的一颗新星，此次与微软的合作，预示着云端集成开发环境（IDE）领域的格局或将迎来新的变化，为开发者带来更强大的工具和更无缝的体验。

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AI每日资讯0709




> **导语**
> 今日的AI界迎来了效率与创新的双重爆发。从推理效率提升200%的开源模型，到十倍速处理表格的AI助手，再到实现视频般流畅的图像编辑技术，无不预示着生产力工具的巨大变革。与此同时，开发者获得了更精细的AI编程控制权，而用户即将体验到由AI主动发起的新型社交互动。





## DeepSeek增强版Chimera问世 推理效率飙升200%

德国TNG公司基于DeepSeek模型，发布了一款名为Chimera的增强版模型。其核心亮点在于创新的“专家混合（AoE）”架构，通过融合R1-0528、R1和V3-0324三个模型的优势，并运用权重合并技术，成功将推理效率提升了惊人的200%，同时显著降低了运营成本。这一突破使得Chimera在各大主流基准测试中表现卓越，实现了顶尖推理能力与经济效益的完美平衡。

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## 再见复杂公式 AI Excel助手Shortcut用自然语言搞定一切

一款名为Shortcut的AI驱动Excel助手正彻底改变我们处理电子表格的方式。用户不再需要记忆和编写复杂的公式或代码，只需通过简单的自然语言指令，Shortcut就能自动完成高级数据处理、复杂计算、数据可视化乃至财务建模等任务。这款工具的效率之高，甚至在Excel世界锦标赛的赛场上展现出超越人类冠军的实力，被视为重塑Excel工作流程的革命性力量。

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## 字节跳动开源VINCIE-3B 让图像编辑像视频一样连贯

字节跳动向开源社区贡献了其最新的VINCIE-3B模型。这个拥有3亿参数的模型，创新地从视频中学习上下文感知能力，从而摆脱了传统图像编辑工具对繁琐数据准备的依赖。它能够实现高质量且连贯的连续图像编辑，效果媲美视频剪辑中的平滑过渡。该技术在多个基准测试中已达到行业领先水平，为影视制作、数字营销和游戏开发等领域开辟了新的可能性。

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## Claude Code推出Hooks功能 AI编程迎来更高阶的自动化

为了赋予开发者对AI编程更强的控制力，Claude Code推出了全新的Hooks功能。该功能允许开发者在AI代理执行循环的特定节点（如工具使用前、使用后或通知时）自动触发并执行自定义的shell命令。这意味着代码自动格式化、日志记录、权限检查等繁琐任务可以无缝集成到AI工作流中，极大地提升了AI辅助编程的可控性、稳定性和整体开发效率。

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## 小心 Meta聊天机器人将主动“敲门”

Meta公司正在测试一项颠覆性的社交功能：让其平台上的可定制聊天机器人拥有主动联系用户的能力。这些AI助手不再仅仅被动等待指令，而是能够根据上下文主动发起对话，或对之前的聊天内容进行跟进。这一举措旨在增强用户粘性，但也预示着人与AI的交互模式将进入一个更加主动和深入的新阶段。

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AI每日资讯0704

> AI领域竞争白热化，苹果与微软分别推出创新模型TarFlow与Mu，前者革新图像生成技术，后者则以极小体量赋能Windows智能体。同时，AI的应用边界持续拓宽，从Grok进军电子表格编辑，到GPT-4助力癌症新药研发，再到ElevenLabs发布语音优先的AI助理。然而，行业发展也伴随着法律挑战，迪士尼已就版权问题向Midjourney等AI公司提起诉讼。此外，OpenAI与Jony Ive公司合作开发AI硬件的消息，预示着AI的下一战场可能转向实体设备。

## 苹果另辟蹊径 发布AI生图新模型TarFlow

苹果公司在AI图像生成领域展示了其独特的思考，发布了基于“归一化流”（Normalizing Flows）技术的全新模型TarFlow与STARFlow。与主流的扩散模型不同，TarFlow通过分块生成像素来保证高质量输出，避免了传统方法中可能出现的质量损失。其姊妹模型STARFlow则在潜空间中运行，并能调用外部大语言模型来更精准地理解和处理复杂的文本提示，显著提升了生成效率与图像质量。
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## 微软发布3亿参数“微”模型Mu 专为Windows智能体打造

微软推出了一款参数仅为3.3亿的创新小型模型Mu，其性能却能与体量是其十倍的Phi-3.5-mini相媲美。该模型专为本地化部署而优化，在离线的NPU设备上能实现每秒超过100个token的惊人响应速度。Mu借鉴了Phi Silica架构，并引入双重层归一化、旋转位置嵌入等先进技术，使其能够通过自然语言指令直接操作Windows系统设置。经过大规模数据微调，Mu已将操作响应时间成功控制在500毫秒以内，极大地提升了Windows系统的易用性和智能化水平。

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## 开源新星 OmniGen2 用自然语言“指点江山”精修图像


OmniGen2作为开源社区中Flux Context的有力替代者，为用户提供了强大的自然语言图像编辑能力。用户只需通过简单的文字指令，即可对图像进行精准的局部编辑，包括删除或替换对象、进行风格转换、调整颜色、处理背景、添加新物品，甚至修改人物的表情和动作。目前，该模型的权重已在[Hugging Face Space](https://huggingface.co/spaces/OmniGen2/OmniGen2)上公开发布，供广大开发者和爱好者体验。

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## 版权保卫战打响 迪士尼正式起诉Midjourney

随着AI生成内容的普及，版权问题日益凸显。娱乐巨头迪士尼已采取法律行动，正式起诉Midjourney等AI公司，指控其未经许可使用迪士尼的知识产权进行模型训练和图像生成。此举标志着内容创作者与AI技术公司之间的法律战火正在升级。在积极维权的同时，迪士尼也在与OpenAI等公司进行合作洽谈，旨在探索在保护自身版权角色和IP的同时，利用AI技术发展的可能性。

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## 法庭文件曝光 OpenAI联手苹果前设计总监Jony Ive秘密研发AI硬件

一则法庭文件意外揭示，OpenAI正与苹果公司的前首席设计官Jony Ive创办的设计公司io进行深度合作，共同为一款面向大众市场的AI硬件设备进行技术研发。这一消息源于io公司针对另一家初创公司iyO提起的商标纠纷诉讼。此次合作曝光，意味着OpenAI的野心已不止于软件层面，正试图将AI能力封装到专门的硬件中，这可能预示着下一代消费级智能设备的到来。




## Grok亮剑生产力工具 挑战微软与谷歌的电子表格霸权

根据最新泄露的信息，马斯克旗下的xAI公司正为Grok开发一项强大的新功能——支持电子表格的高级文件编辑器。此举旨在将Grok这一强大的AI助手深度集成到日常的生产力工具中，直接向微软的Excel和谷歌的Sheets等传统办公软件发起挑战。通过赋能电子表格处理能力，Grok希望在AI驱动的生产力赛道上与OpenAI、Google和Microsoft展开激烈竞争。

![]([object Object])![iShot_2025-06-24_11.09.17.png](https://static.downly.cn/images/a36a0be1b906c96e6cc059809aafaf51.png)

## AI成抗癌新希望 GPT-4成功发现乳腺癌协同治疗新方案

剑桥大学等研究机构的一项突破性研究显示，大型语言模型在攻克癌症方面展现出巨大潜力。研究人员利用GPT-4分析海量医学文献和数据，成功提出了一种全新的乳腺癌协同治疗方案。该方案创新性地组合了辛伐他汀和双硫仑等非传统抗癌药物，并通过实验验证了其有效性。这一成果为利用AI进行新药研发开辟了全新路径，展示了AI“发明”新疗法的可能性。

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## 苹果收购版图再添变数 与Mira Murati新公司谈判破裂

据报道，苹果公司此前曾与前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的人工智能公司Thinking Machines Lab进行过收购洽谈。这家新公司的估值高达100亿美元，致力于使AI系统更易于被人类理解和定制。然而，最新的消息显示，双方的谈判并未达成协议，最终以破裂告终。目前，苹果公司正将评估的目光转向另一家AI搜索公司Perplexity，其在AI领域的布局策略依然充满变数。




## 4K画质一键达成 Astra为AI视频创作者推出超分辨率工具
![iShot_2025-06-24_11.04.48.png](https://static.downly.cn/images/38fb68246c1a6bae554e293f4172cdc6.png)
一款名为[Astra](https://astra.app/)的专业级AI视频超分辨率工具正式上线。该工具利用先进的AI技术，能够智能地将低分辨率的视频素材提升至清晰的4K画质，旨在解决AI视频创作者在内容生产最后环节的画质难题。尽管其功能相对单一，且标准版月费为39美元（约合人民币280元），价格不菲，但它为追求极致画质的用户提供了一个有效的解决方案。

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## ElevenLabs发布语音优先AI助理11ai 支持超5000种声音

以语音技术闻名的ElevenLabs公司发布了其全新的AI个人助理——11ai。这款助理主打“语音优先”的交互体验，并集成了强大的多工具集成能力和自定义MCP支持，允许用户创建高度个性化的工作流程。11ai具备日程管理、实时搜索和团队协作等核心生产力功能，支持超过5000种声音和70多种语言，其强大的多模态交互能力使其成为提升全球用户工作效率的强大工具。

AI每日资讯0624

> 近日，全球领先的开源 AI 平台 Hugging Face 发布了最新的开放权重模型贡献排行榜，旨在表彰为开源社区做出突出贡献的机构。在此次备受瞩目的榜单中，来自中国的团队——阿里云的 Qwen (通义千问) 和 Deepseek (深度求索) 成功入列全球 TOP15，彰显了中国在开放 AI 领域日益增长的影响力。



在快速发展的开源人工智能领域，Hugging Face 作为连接全球开发者、研究机构和模型资源的中心，其发布的所有榜单都备受关注。 最近，Hugging Face 推出了一项全新的榜单——**开放权重模型贡献榜**，旨在量化和认可各机构对开源 AI 生态的贡献。 令人振奋的是，在此次的 TOP15 榜单中，我们看到了两支来自中国的实力派团队身影——**阿里云的 Qwen (通义千问)** 和 **Deepseek (深度求索)**，这标志着中国在推动全球开放 AI 进程中扮演着越来越重要的角色。

<video src="https://static.downly.cn/images/4cde474c84b1e234fe8e3cd7f9fe5381.mp4"  title="30431248875-1-16.mp4"></video>

这一榜单的发布，不仅是对贡献者的肯定，更是对全球开源 AI 发展趋势的一种风向标。

### 开放权重模型 推动 AI 普惠的核心力量

近年来，AI 大模型领域的发展呈现出“闭源”与“开源”并行的态势。 虽然闭源模型在某些性能指标上可能领先，但开放权重模型以其透明性、可复现性和强大的社区协作能力，成为推动 AI 技术普及和创新的核心力量。

**开放权重模型具有以下优势**

*   **促进研究与创新** 研究人员可以自由地获取、修改和优化模型，加速新算法和新应用的诞生。
*   **降低使用门槛** 开发者无需从零开始训练模型，大大降低了 AI 应用的开发成本和时间。
*   **确保透明与安全** 开放权重使得模型内部机制可被审查，有助于发现并修复潜在的偏见或安全漏洞。
*   **构建协作生态** 全球开发者共同参与模型的改进，形成强大的社区力量。

Hugging Face 的这一贡献榜，正是为了鼓励更多机构和团队将他们的研究成果以开放权重的形式分享出来，共同推动 AI 技术的发展。

### 中国力量崛起 Qwen 和 Deepseek 闪耀榜单

此次榜单中最引人注目的是中国团队的亮眼表现。 阿里云的 **Qwen (通义千问)** 系列模型，以其卓越的性能和积极的开源策略，赢得了全球社区的广泛认可。 从通用大模型到专业领域的模型，Qwen 系列在 Hugging Face 平台上积累了大量用户和下载量，其贡献不容小觑。

同时，**Deepseek (深度求索)** 也强势入围 TOP15。 Deepseek 在大模型技术探索上表现出强大实力，其开放的模型在多个基准测试中展现出领先性能，为全球开发者提供了高质量的选择。



这两家中国机构的入选，不仅仅是其自身技术实力的体现，更是中国 AI 整体发展的一个缩影。 长期以来，中国在 AI 领域持续投入，不仅在应用层面取得显著成就，在基础模型和开源贡献方面也正在迎头赶上，并逐步走向世界前沿。

### 榜单背后的意义与深远影响

Hugging Face 开放权重模型贡献榜的发布，具有多重深远意义

*   **量化开源贡献** 提供了一个相对客观的评价体系，激励更多机构积极投身开源。
*   **提升机构影响力** 入选榜单的机构将获得更高的国际知名度和认可度，吸引更多顶尖人才和合作伙伴。
*   **促进全球合作** 榜单的透明性有助于展示各国在开源 AI 领域的实力，促进跨国界的技术交流与合作。
*   **指引未来方向** 榜单上的模型代表了当前开源 AI 的主流方向和前沿技术，为开发者提供了宝贵的参考。



随着人工智能技术的日益成熟，开放、协作、共享将成为推动其持续健康发展的重要路径。 中国团队在 Hugging Face 开放权重模型贡献榜上的突出表现，无疑为全球 AI 社区注入了新的活力，也预示着一个更加开放、普惠的 AI 新时代的到来。 期待未来能有更多中国力量在世界舞台上展现风采，共同书写人工智能发展的新篇章。




Hugging Face 发布开放权重模型贡献榜 中国团队 Qwen 和 Deepseek 入列 TOP15

> 近日，小红书正式开源了其自主研发的 MoE 大模型 dots.llm1，为开源社区注入新活力。这款模型在多个基准测试中展现出卓越性能，超越了 Qwen3，但略逊于 DeepSeek-V3，标志着小红书在通用大模型领域迈出了重要一步。



在AI大模型领域，开源与创新正成为行业发展的重要驱动力。 近日，知名内容社区平台小红书正式宣布开源其自主研发的MoE大模型——**dots.llm1**。 这一举动不仅为大模型开源社区增添了新的力量，也展示了小红书在通用人工智能技术上的深厚积累。
[HF演示空间](https://huggingface.co/spaces/rednote-hilab/dots-demo)
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dots.llm1 的开源，意味着全球开发者和研究人员可以访问其模型权重、架构细节以及相关工具，从而促进技术的交流与合作，加速MoE模型在不同应用场景的探索和落地。


### MoE 架构的优势与 dots.llm1 的亮点

dots.llm1 采用了当前前沿的 MoE 架构，这种架构通过激活模型中部分“专家”网络来处理输入，从而在提升模型性能的同时，显著降低推理成本。 相比于传统的密集型模型，MoE 模型能够在参数量巨大的情况下，实现更高效的计算。

dots.llm1 的主要亮点包括

*   **高效的 MoE 架构** 通过稀疏激活机制，模型在处理不同任务时能够动态选择最适合的专家，从而提高推理速度和效率。
*   **出色的中文处理能力** 作为源自小红书的模型，dots.llm1 在中文语料上进行了充分训练，预计在中文理解、生成和对话方面表现优异，尤其是在中文内容社区相关的任务上。
*   **开放性和可扩展性** 开源模式将鼓励社区对其进行微调和优化，以适应更广泛的垂直领域应用。

### 性能评测 超越 Qwen3 逼近 DeepSeek-V3

小红书对 dots.llm1 进行了多项基准测试，结果显示其性能表现亮眼

*   **超越 Qwen3** 在多个通用能力基准测试中，dots.llm1 的表现均优于此前广泛使用的 Qwen3 模型。 这表明小红书在模型架构和训练策略上取得了显著进步，使其能够超越业界主流的同类开源模型。
*   **略逊于 DeepSeek-V3** 尽管 dots.llm1 表现强劲，但与业界顶尖的 MoE 模型 DeepSeek-V3 相比，仍存在一定差距。 DeepSeek-V3 以其卓越的性能和效率在MoE领域树立了新的标杆，dots.llm1 的表现虽然未完全达到，但差距已不大，这为未来的优化和迭代留下了巨大的想象空间。

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这次性能评估，也进一步凸显了 MoE 架构在兼顾性能与效率方面的巨大潜力。 尽管 dots.llm1 在某些方面未能完全达到顶尖水平，但作为一款新晋开源的 MoE 模型，其展现出的实力已经足以令人期待。

### 小红书在 AGI 领域的布局与影响

dots.llm1 的开源，是小红书在通用人工智能（AGI）领域战略布局的重要一步。 作为一家以内容社区为核心的公司，小红书拥有海量的优质图文和视频数据，这些数据将为其未来大模型的训练和优化提供得天独厚的优势。

此次开源的意义在于

*   **赋能社区** 通过开放核心技术，小红书可以吸引更多的开发者和研究人员共同参与到大模型生态的建设中来，加速技术创新。
*   **推动行业发展** 增加高性能开源 MoE 模型的供给，有助于降低企业和开发者使用 MoE 模型的门槛，推动 MoE 架构在更多实际场景中的应用。
*   **提升自身影响力** 通过开源，小红书不仅贡献了技术，也提升了自身在 AI 领域的品牌形象和影响力，有望吸引更多AI人才。



### 未来展望

随着 dots.llm1 的开源，我们可以预见，基于 MoE 架构的大模型将迎来更广泛的关注和应用。 小红书的这一举动，无疑为国内乃至全球的开源大模型生态注入了新的活力。 未来，我们期待看到 dots.llm1 在社区的共同努力下，不断优化迭代，在性能上进一步逼近甚至超越现有顶尖模型，并在更多创新应用场景中发挥关键作用。



小红书开源 MoE 大模型 dots.llm1 性能超越 Qwen3 但不及 DeepSeek-V3

今年的AI编程领域可谓是神仙打架异常热闹，近期的几则重磅公告引发持续震荡：上个月微软宣布计划开源其**GitHub Copilot Chat**，而OpenAI则宣布了**斥资30亿美元收购WindSurf的意向**。这两项均未最终落地的动作，看似独立，实则勾勒出一幅巨头重塑行业格局的战略蓝图。

紧接着Anthropic 反应激烈：宣布单方面封杀WindSurf 不再提供Claude模型 ，原因是OpenAI收购WindSurf 可能会触碰到Anthropic红线。

随后OpenAI上演迷之操作，在收购悬而未决之际，高调力推自家 **Codex API 平台**，不经看呆了无数吃瓜群众。

那么，剥开表象，显露的便是资本对AI编程领域战场最为真实的精密引导与控制。

## Github Copilot Chat 开源 - 引战AI编程

2025年5月19日，微软宣布将GitHub Copilot Chat扩展在MIT协议下开源，并计划将其核心AI交互组件重构入VS Code。这一“开放”姿态极具策略性：

1. **“壳”的开放， “芯”的固化**：开源的是**客户端交互层**——用户与AI对话的界面与流程。而真正驱动体验价值、蕴含核心竞争力的**大型语言模型(LLM)与后端推理服务**，则明确保持闭源，深植于Azure云生态。此举将“创新”的象征意义赋予社区（可定制UI/UX），却将商业价值与核心控制的命脉（模型能力、数据管道）牢牢握在手中。
2. **社区成为“创新试验田”**：开放前端接口，实质是邀请全球开发者探索新型AI交互范式。任何社区涌现的优秀设计或功能创意，都可能被低成本、高效率地整合进微软的闭源商业产品中（Copilot整体服务）。开源社区的活力，被定向转化为巩固Copilot优势的养料。
3. **定义“AI编辑器”标准**：通过将Copilot Chat功能“重构入核”VS Code，微软在定义未来“AI原生编辑器”的基础设施标准。开源Copilot Chat扩展，是推动整个生态围绕VS Code及其定义的AI交互范式构建。这无形中将WindSurf等原生AI编辑器的“范式创新”优势，挤压至需要在VS Code生态内进行“插件式创新”的境地，削弱其颠覆性。
4. **透明度之名，生态之实**：回应数据收集担忧是动机之一，但更深层的是通过开放部分前端代码，增加开发者对微软AI生态的信任与依赖，进一步绑定VS Code/GitHub/Azure的开发者工作流。

![](https://static.downly.cn/images/f5d76a9446afcf3e26ba914e7ee49aa4.png)


## OpenAI 欲30亿$收购WindSurf - 未落之锤的战略威慑

OpenAI宣布的30亿美元收购WindSurf意向，在交易完成前已释放出强大的战略信号：

1. **对创新价值的公开背书与定价**：30亿美金的天价意向，是对WindSurf技术、团队及其代表的AI原生编辑范式的极高认可。这同时也为整个AI编程赛道设定了一个估值锚点，影响后续融资与竞争格局。
2. **潜在的“消除威胁”**：无论最终收购成功与否，此意向公告本身就对WindSurf及其潜在竞争对手构成巨大心理压力。它向市场宣告：OpenAI（及其紧密盟友微软）视WindSurf为关键资产/威胁，并拥有将其纳入麾下或（若收购失败）视为劲敌的财力与决心。这极大增加了其他投资者或收购方介入的难度和风险。
3. **与Copilot战略的潜在协同**：若收购完成，WindSurf的创新将被整合，可能直接增强Copilot（尤其是其Chat体验）或服务于OpenAI自身的Codex平台。即使未完成，WindSurf在竞争中也需权衡：是继续独立对抗微软-OpenAI联盟的全面压力（Copilot免费+开源Chat + Codex推广 + 潜在供应链风险），还是寻求被收购是更优出路？此意向巧妙地影响了WindSurf的战略选择空间。
4. **供应链阴影下的议价能力**：WindSurf被曝其核心模型供应商Anthropic限制访问最新Claude模型的报道，此时的收购意向公告，无疑在WindSurf面临供应链不确定性时，进一步影响了其独立发展的信心和议价能力。

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## Anthropic 线上单杀WindSurf ，剑指“OpenAI”

在OpenAI收购意向的阴影下，Anthropic对WindSurf的致命一击，将供应链的脆弱性与战略武器属性暴露无遗。此举不仅是对WindSurf的“线上单杀”，更是直接“剑指”OpenAI的战略示威。

近期，Anthropic联合创始人兼首席科学官贾里德·卡普兰在接受TechCrunch采访时，揭示了封杀Windsurf访问Claude AI模型的核心原因：

1. **潜在收购威胁** - OpenAI传言将以30亿美元收购Windsurf
2. **合作不确定性** - 担心Windsurf未来可能成为竞争对手
3. **资源保护策略** - 计算资源紧张，需优先服务长期合作伙伴

基于这些考虑，Anthropic已切断Windsurf对Claude 3.5 Sonnet和Claude 3.7 Sonnet的访问权限，实质上是一种**战略性封杀**，目的是防止潜在竞争对手利用自家技术。

据WindSurf披露，Anthropic以雷霆手段，在不足一周的极短通知期内，几乎完全切断了其对Claude 3系列核心模型（包括Haiku, 3.5 Sonnet, Opus）的访问权限。如此操作，WindSurf直接当场懵逼，被迫带上了痛苦面具。

这一行为的战略意图清晰而冷酷：

1. **精准的“外科手术式”打击**：此举直接命中了WindSurf的技术命脉，导致其核心产品功能瞬间瘫痪。对于一个完全依赖第三方大模型的AI原生应用而言，这无异于釜底抽薪。它完美诠释了在AI时代，上游模型供应商如何通过控制“API阀门”来决定下游创新企业的生死。
2. **对OpenAI的“隔山打牛”**：Anthropic此举被普遍视为对OpenAI收购意图的直接反击。通过“处决”收购标的的核心价值（即基于Claude模型构建的独特体验），Anthropic不仅极大地削弱了这笔30亿美金交易的吸引力，更是向OpenAI（及其背后的微软）发出了明确的警告：任何试图整合其关键客户的举动，都将面临其釜底抽薪式的反制。
3. **加速用户流失，验证打击效果**：最直接的后果是，大量依赖Claude模型性能的WindSurf用户迅速取消订阅，用脚投票，证实了这一供应链打击的毁灭性效果。WindSurf在短时间内几乎无计可施，陷入了生存危机，其作为独立竞争者的议价能力和战略空间被瞬间清零。



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## Codex - 平台层的静默进逼

OpenAI同时大力推广其**Codex API平台**，提供构建企业级自有AI编程能力的引擎。这看似与应用层（Copilot, WindSurf）无关，实则是关键的战略纵深：

- **抢占未来“水源地”**：Codex目标在于成为所有需要深度集成AI编程能力的企业应用或平台背后的标准引擎。这直接竞争的是未来B端市场的底层能力供应。
- **压缩独立厂商空间**：对于WindSurf等公司而言，向B端提供类似平台服务或寻求深度技术合作的路径，被强大的Codex平台及其OpenAI品牌背书严重挤压。这堵死了重要的多元化或转型通道。

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## 未竟棋局 - 权力重构的逻辑

Github Copilot Chat的**计划开源**与WindSurf的**意向收购**，虽悬而未决，却清晰展示了巨头主导下的游戏规则：

1. **“开放”服务于控制**：开源特定非核心层（如交互界面），是吸引生态参与、设定标准、收割创新并最终强化核心闭源资产（模型、服务、数据）控制力的高效手段。开放不等于放弃主导权。
2. **资本是终极威慑与整合器**：天价收购意向本身就是一种强大的市场力量，可用于定价创新、威慑对手、影响竞争格局，甚至在交易完成前就重塑创业公司的战略选项。
3. **竞争是全方位生态战争**：胜负不只在终端应用（Copilot vs WindSurf）。平台能力（Codex）、开发工具生态（VS Code/GitHub）、云基础设施（Azure）、甚至供应链（模型访问），都构成多维度的战场。巨头利用其全线布局，对创新者形成立体挤压。
4. **供应链成为战略武器**：WindSurf与Anthropic的事件警示，在模型即能力的时代，对上游核心模型资源的访问权，已成为攸关生死的战略要素，也可能成为博弈的筹码。



## 结语 - 悬而未决的终章

GitHub Copilot Chat的开源代码库尚未上线，OpenAI对WindSurf的收购亦未最终敲定。然而，这两项宣布本身，已是巨头在AI编程棋盘上落下的关键两子。它们传递的信号清晰无比：微软-OpenAI联盟正运用开源、资本、平台、生态等综合手段，系统性地引导行业走向一个由它们定义标准、控制核心、并主导整合的未来。无论WindSurf最终是成为联盟的一部分，还是作为独立者继续抗争，其命运都已成为这场宏大权力重构进程中最具象征意义的注脚。对于整个AI编程生态而言，创新的活力与巨头的秩序之间，正在寻找新的平衡点，而这个过程，远比单一产品或公司的成败更值得深思。

2025 AI编程神仙打架 - 从Copilot开源、WindSurf收购到Anthropic 封杀的三重奏

> 一项名为 Linear-MoE 的新技术，将线性序列建模与混合专家模型相结合，有望提升大型语言模型的效率。



在大型语言模型（LLMs）飞速发展的浪潮中，如何平衡模型的性能与计算效率一直是研究的重点。 近日，一项名为 Linear-MoE 的新技术引起了学术界和业界的关注。 这项技术创造性地将线性序列建模（Linear Sequence Modeling）的思想与混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）的架构相结合，为构建更高效、更强大的 LLMs 提供了新的思路。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250530092144.587112889.png)

传统的 Transformer 模型在处理长序列时面临计算量大的挑战。 而 MoE 模型虽然通过稀疏激活提高了计算效率，但在不同的专家之间仍然存在协调和路由的问题。 Linear-MoE 的创新之处在于

*   **引入线性序列建模** 利用线性模型的特性，简化序列处理过程，降低计算复杂度。
*   **结合 MoE 架构** 保留 MoE 模型通过稀疏激活提升效率的优势。
*   **优化专家路由** 可能通过线性的方式更有效地进行专家选择和路由。

这种结合，旨在发挥线性模型在处理序列时的效率优势，同时利用 MoE 模型在处理复杂任务时的并行性和容量优势，从而构建出既高效又强大的语言模型。

## 兼顾效率与性能 LLM 发展的新方向

Linear-MoE 的核心目标是提升大型语言模型的效率和性能。

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从参考资料来看，Linear-MoE 在以下方面展现出潜力

*   **计算效率提升** 线性模型的引入有望降低处理长序列时的计算负担，从而降低训练和推理成本。
*   **模型性能提升** 通过 MoE 架构，模型可以更好地学习和处理不同类型的任务和数据。
*   **潜在的可扩展性** 这种架构可能更容易扩展到更大的模型规模。

Linear-MoE 的出现，为大型语言模型的未来发展提供了新的可能性，有望在保持甚至提升模型性能的同时，显著提高计算效率，这对于 LLMs 的广泛应用至关重要。

## 开源项目支持 社区共同推动发展

Linear-MoE 技术并非停留在理论阶段，它已经作为一个开源项目在 GitHub 上发布。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250530092213.981339957.png)

开源项目的存在，意味着更多的研究人员和开发者可以参与到 Linear-MoE 的研究、开发和应用中来。 这种社区驱动的模式，将有助于加速 Linear-MoE 技术的迭代和完善，推动其在实际应用中的落地。

Linear-MoE 的提出，是大型语言模型架构探索中的一次重要尝试。 它将线性序列建模和 MoE 的优点结合起来，旨在解决当前 LLMs 面临的效率瓶颈。 随着开源社区的共同努力，Linear-MoE 有望成为未来构建高效、强大语言模型的一个重要方向。





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