> **导语**
> 阿里巴巴于除夕夜开源Qwen3.5-Plus，凭借3970亿参数与底层架构革新，性能全面超越万亿参数模型，比肩Gemini 3 Pro。新模型实现原生多模态跃迁，显存占用降60%，API成本仅为竞品的1/18，并在MMLU-Pro等多项权威评测中刷新全球纪录。

## 架构革新 小参数撬动万亿级性能

2026年2月16日除夕之夜，阿里巴巴向全球开源社区送上了一份重磅“年货”——全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus。这款模型的发布标志着国产大模型在底层架构设计上取得了突破性进展。

Qwen3.5-Plus并未盲目追求参数规模的无限扩张，而是选择了更高效的MoE（混合专家）架构路线。其总参数量为3970亿，但激活参数仅为170亿。这种设计使得它能够以“四两拨千斤”之势，在性能上超越了万亿参数级别的Qwen3-Max。在实际部署中，其显存占用大幅降低了60%，而在256K超长上下文场景下的推理吞吐量更是惊人地提升了19倍。这不仅意味着算力利用率的极致优化，也为开发者大幅降低了硬件门槛。

![Generated Image February 19, 2026 - 7_52PM.png](https://static.downly.cn/images/1c3f52dd9d527724442635f627feebf1.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 原生多模态与极致性价比

与前几代依赖纯文本训练的模型不同，Qwen3.5-Plus实现了向 **原生多模态** 的代际跨越。通过基于视觉和文本混合Token的预训练机制，模型以不到40%的参数量就获取了顶尖的理解与生成性能。

在商业化落地方面，阿里打出了极具杀伤力的价格牌。其API定价为每百万Token仅0.8元，这一价格仅为同级别竞品Gemini 3 Pro的1/18。这种“性能顶格、价格地板”的策略，无疑将对全球大模型API市场造成剧烈冲击。

## 权威评测霸榜 刷新多项世界纪录

在硬核性能指标上，Qwen3.5-Plus的表现堪称“屠榜”。
* **MMLU-Pro**：得分87.8分，超越GPT-5.2。
* **GPQA**：斩获88.4分，优于Claude 4.5。
* **IFBench**：刷新历史最高纪录。

目前，该模型已全方位超越Gemini 3 Pro等国际一线竞品，并已同步接入千问多端平台。对于开发者而言，这意味着即刻起便能以极低的成本调用全球最强性能的开源模型能力。

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阿里除夕夜突发Qwen3.5 Plus 登顶全球最强开源模型并大幅降低推理成本

> **导语**
> 在全球 AI 军备竞赛进入白热化的当下，Anthropic 以一笔 300 亿美元的巨额融资再次震撼业界。这一动作不仅将其估值推高至 3800 亿美元，更标志着其与 OpenAI 的对决已从技术层面全面延伸至资本与基础设施的终极较量。

## 资本狂飙助推第一梯队冲刺

2026年2月12日，由 OpenAI 前核心成员创立的 AI 独角兽 Anthropic 正式宣布完成新一轮融资，总金额高达 **300亿美元**。这笔注资将公司的投后估值直接拉升至 **3800亿美元** 的惊人水位，使其稳居全球 AI 初创企业的第一梯队。

本轮融资的资方阵容堪称豪华，由 Coatue 和新加坡主权财富基金 **GIC** 联合领投，D. E. Shaw Ventures、Founders Fund 等顶级投资机构跟投。此外，科技巨头微软与英伟达此前承诺的资金也包含在内，显示出产业资本与金融资本对 Anthropic 技术路线的坚定看好。

![Generated Image February 14, 2026 - 11_15AM (1).png](https://static.downly.cn/images/07a4facea614bbf9e8b14ec9a85d7cc2.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 基础设施与商业化的双重布局

手握数百亿美金的“弹药”，Anthropic 明确了未来的三大战略支点，旨在将资金优势转化为技术与市场壁垒。

* **算力基建扩张**：构建足以支撑下一代超大规模模型训练的算力中心，解决算力瓶颈。
* **前沿模型迭代**：在保持“宪法级 AI”安全特性的同时，持续推高模型性能天花板。
* **企业级市场渗透**：加速技术在 B 端商业场景的落地，构建从研发到变现的闭环。

## 泡沫论调下的价值锚定

尽管近期美股市场因担忧 AI 颠覆性风险而出现波动，但头部厂商的吸金能力未减分毫。Anthropic 估值的快速拉升，本质上反映了全球资本对通用人工智能（AGI）入场券的争夺。

在竞争对手 OpenAI 开始通过广告业务寻求营收多元化的背景下，Anthropic 的巨额融资不仅抬高了技术博弈的门槛，也预示着未来的 AI 赛道将演变为极少数“千亿美金俱乐部”成员的资本与算力游戏。

Anthropic 融资300亿美元 估值飙升重塑 AGI 竞争格局

> 微软通过收购AI数据工程平台Osmos，精准切入“脏数据”治理痛点，意在打通从原始数据到智能应用的高速公路。此举标志着AI竞争已从模型层下沉至数据基建层，对Snowflake等独立数据云厂商构成了直接的战略挤压。

## 解决AI落地的最大绊脚石

在“模型为王”的喧嚣逐渐退去后，企业界痛切地发现，高质量数据才是制约AI落地的最大瓶颈。微软宣布收购初创公司Osmos，正是为了解决这一痛点。Osmos专长于利用生成式AI自动化处理异构数据源，将原本需要数周的人工数据清洗周期压缩至数小时。

企业数据往往也是“脏数据”的重灾区——格式混乱、字段缺失、语义不一致。Osmos通过智能模式识别，能够自动完成跨系统数据摄取、异常值检测及缺失值修复。这种“AI治理AI燃料”的模式，为微软的企业级客户提供了一条清洁、可靠的数据供应链。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全家桶协同与基础设施野心

收购完成后，Osmos的技术将被深度整合进微软的“数据三驾马车”：Microsoft Fabric、Azure Data Factory和Power Platform。
* **Fabric** 将获得更强的智能数据治理能力；
* **Azure Data Factory** 将实现ETL流程的AI自动化；
* **Power Platform** 则能让业务人员通过自然语言直接构建数据流。

这一整合策略清晰地表明了微软的意图：构建一个从Office 365到Dynamics，再到Azure后端的无缝数据闭环。对于金融、制造、医疗等强监管行业而言，这种端到端的合规与效率极具吸引力。

## 独立数据平台的至暗时刻？

分析人士认为，微软此举是对Snowflake、Databricks等独立数据平台的一次精准打击。虽然这些独立厂商在分析层占据优势，但在“AI原生数据工程”的自动化能力上，微软正试图通过收购建立不对称优势。

随着大模型性能差距的收敛，谁掌握了高质量、可复用的数据资产，谁就掌握了主动权。微软试图用“AI+云+生产力工具”的铁三角，筑起一道难以逾越的护城河。这场关于数据基建的战争，才刚刚拉开序幕。

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微软收购Osmos，构建“AI原生”数据护城河围剿Snowflake

> 导语
> 今日科技圈迎来多项重磅动态，硬件与模型领域皆有突破。英伟达不仅获批向中国特定客户出口高端H200芯片，其4B参数小模型更在评测中以极低成本战胜强劲对手。与此同时，OpenAI数据证实AI显著提升办公效率，智谱AI开源强力多模态模型并推行免费商用策略，Anthropic与谷歌则分别在编程自动化与电商购物体验上迈出新的一步。

## 英伟达H200芯片获批对华出口 美方将抽取25%分成

美国商务部已正式批准英伟达向中国特定客户出口H200 AI芯片。这标志着继数月前的限制后，高端GPU产品重新回归中国市场。根据最新政策，美国政府将从中收取25%的分成。此次出口许可的决定由特朗普及相关部门宣布，英伟达方面对此表示欢迎，这意味着中美在高端算力硬件的贸易上开启了新的窗口。

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## 仅需20美分 英伟达4B小模型性能反超GPT-5 Pro

在最新的ARC-AGI2评测中，英伟达推出的小模型NVARC不仅上演了“以小博大”的好戏，更在成本控制上震惊业界。该模型仅有4B参数，却以27.64%的成绩超越了GPT-5 Pro。更为惊人的是其单任务成本仅需20美分，而对手高达7美元。NVARC的成功得益于其独特的零预训练深度学习方法，证明了不依赖大规模通用数据集也能实现卓越的推理能力。

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## OpenAI内部实测 AI工具每天为员工抢回1小时

OpenAI近期公布的一项涉及9000人的内部调查结果显示，AI工具在职场中的提效作用已不容置疑。数据显示，员工平均每天能节省40至60分钟的工作时间，其中数据科学、工程、传播及会计团队受益最为明显。75%的受访员工表示，AI不仅提升了工作速度，还改善了产出质量。目前，企业付费席位已突破700万，尽管外界仍存疑虑，但数据实实在在地展示了AI的积极潜力。

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## 智谱开源GLM-4.6V系列 9B轻量版宣布免费商用

智谱AI正式发布并开源了其最新的多模态大模型GLM-4.6V系列。此次发布涵盖了106B参数的基础版和9B参数的轻量版。新系列将上下文窗口扩展至128k tokens，视觉理解能力达到行业最优水平，并原生支持Function Call功能。为了进一步降低开发者门槛，智谱下调了API价格，并宣布轻量版模型完全免费商用，目前已集成至GLM Coding Plan中。

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## Anthropic发布Claude Code 开发者在Slack即可完成全流程编码

Anthropic在Slack平台上推出了Claude Code的研究预览版，将编程辅助工具提升到了新的高度。开发者现在可以直接在对话框中委派完整的编码任务。该功能不再局限于提供简单的代码建议，而是进化为全自动化流程，覆盖了从需求理解、代码生成到同步及提交PR的各个环节，实现了从辅助建议向自动化执行的质变。

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## 谷歌Doppl上线AI购物流 浏览穿搭视频可直接下单

谷歌在其实验性应用Doppl中推出了全新的可购物发现信息流，进一步押注虚拟试衣与电商的结合。用户在浏览由AI生成的时尚穿搭视频时，如果看中某款商品，可以直接进行购买。这一功能将内容消费与电商交易无缝连接，推动了虚拟试穿技术在商业化落地上的进程，为用户提供了“所见即所得”的购物体验。

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每日AI资讯1209：英伟达H200重返中国市场 4B小模型逆袭GPT-5 Pro

> 本期AI资讯看点：Kimi开源K2 Thinking模型，在多项测试中展现出超越GPT-5的实力；Meta与Hugging Face联手推出OpenEnv，旨在统一AI代理开发环境；建筑业正迎来“造车式建房”的AI革新；Google Play和Cursor 2.0也分别发布了提升开发者效率的AI新工具；与此同时，微软AI部门CEO发文，呼吁业界停止“通用人工智能竞赛”，转向发展以人为本的超级智能。

## Kimi突然开源K2 Thinking模型 多项测试中得分超越GPT-5

Kimi团队近期突然宣布开源其最新的K2 Thinking模型，引发业界广泛关注。该模型在处理复杂任务，尤其是连续自主调用工具方面表现出色。根据官方公布的数据，K2 Thinking在HLE（Human-Like Evaluation）测试中获得了44.9%的得分，在BrowseComp基准测试中得分更是高达60.2%，这两项关键指标均优于业界顶尖的GPT-5和Claude Sonnet 4.5（Thinking）模型。

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## Meta与Hugging Face联手 OpenEnv为AI代理开发铺平道路

为了解决AI代理开发中的环境配置难题，Meta旗下的PyTorch团队与知名AI社区Hugging Face携手，共同推出了名为OpenEnv的开源项目。该项目致力于为AI代理的开发与测试创建一个统一、标准化的运行环境，简化开发者在不同项目间共享和复现环境的流程，从而推动AI代理技术的创新与协作。

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## 建筑业革命 AI与虚拟孪生引领“造车式建房”新时代

传统的建筑行业正迎来一场深刻变革，“像造汽车一样建房子”的理念正逐步成为现实。通过引入AI与虚拟孪生技术，建筑流程实现了标准化、模块化和工厂化预制，最后在现场进行装配。这种工业化的生产方式不仅显著提高了建造的效率、质量和精度，还有效降低了项目成本与环境影响，旨在彻底革新传统建造模式。

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## Google Play发布AI新工具 赋能开发者效率与增长

为了帮助移动应用开发者更好地应对市场挑战，谷歌近期在Google Play平台上发布了一系列由AI驱动的全新开发工具与激励计划。这些新工具旨在从代码编写、应用测试到市场推广等多个环节，大幅提升开发者的工作效率，并通过智能分析和优化建议，有效促进其业务的持续增长。

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## AI代码编辑器Cursor 2.0发布 用自然语言即可编程

AI驱动的代码编辑器Cursor发布了其2.0版本，新版本的核心亮点是引入了名为Composer的AI模型。这一新模型极大地增强了编辑器的上下文感知能力，允许开发者直接使用自然语言描述需求，AI即可自动编写或修改代码。这一突破性功能将编程门槛进一步降低，有望彻底改变传统的代码开发工作流。

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## 微软呼吁停止AGI竞赛 聚焦以人为本的超级智能

针对愈演愈烈的“通用人工智能（AGI）竞赛”论调，微软AI部门CEO穆斯塔法·苏莱曼近期公开发表长文表示反对。他认为，当前业界不应盲目追求超越人类的智能，而应将焦点放在开发“以人为本的超级智能”上。为此，微软已专门成立了一个新团队，致力于研究和构建能够更好地理解人类意图、符合人类价值观并增强人类能力的AI系统。

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每日AI资讯1109：Kimi开源模型性能超越GPT-5，微软呼吁停止AGI竞赛

> 科技浪潮奔涌向前，人工智能领域风起云涌。本期资讯我们将聚焦AI界的最新动态：OpenAI携开发者日重磅出击，不仅预告了GPT-5的编程能力飞跃，更将ChatGPT推向平台化，构建全新AI应用生态；国内AI力量同样不容小觑，首个羊产业大模型“苏武”横空出世，精准赋能传统行业；阿里与腾讯则在多模态与文生图领域持续发力，模型性能再攀新高；同时，AI在网络安全、视频互动乃至芯片散热等前沿领域的应用也取得了突破性进展。

## ChatGPT 不再只是聊天工具，OpenAI 开启应用平台时代
OpenAI在开发者日上投下重磅消息，宣布将通过Apps SDK将ChatGPT打造为第三方应用平台。此举意味着开发者将能直接在ChatGPT内部构建交互式应用和自主AI代理，这不仅将彻底改变用户与AI的互动方式，提升任务处理效率，更预示着一个全新AI应用生态的诞生。
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## AI “牧羊人” 上岗，首个羊产业大模型“苏武”发布
智慧农业再添新篇章。在第二十一届羊业发展大会上，西北农林科技大学陈玉林团队发布了全国首个羊产业垂直大模型 “苏武智慧养羊大模型V1.0”。该模型基于Qwen3架构自主研发，覆盖了羊产业的全品类与全链条，通过创新的算法架构，旨在以AI之力赋能传统养羊业，实现智慧养殖。
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## GPT-5 编程能力前瞻，OpenAI 推出 Codex Alpha 抢先体验
OpenAI已启动“Codex Alpha”抢先体验计划，正式邀请部分开发者在DevDay2025全面发布前，提前试用新一代的Codex模型及其强大功能。这标志着GPT-5在编程领域的巨大升级已近在眼前，开发者将有机会率先体验顶尖AI编程助手的未来形态。
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## 虚拟人不再“照本宣科”，Synthesia 3.0 推出可实时对话的视频代理
AI视频生成平台Synthesia发布了其3.0版本的重大升级，推出了革命性的“视频代理”功能。现在，平台生成的虚拟形象不再局限于播放预设脚本，而是能够与观众进行实时互动、对话、回答问题，甚至可以访问企业内部的专属信息库。这一突破极大地增强了虚拟人在企业培训和客户服务等场景中的真实感与实用性。
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## 阿里多模态模型再进化，Qwen-VL-30B-A3B挑战GPT-5-Mini
阿里巴巴在多模态领域再添力作，推出了两款拥有30亿参数的新模型Qwen3-VL-30B-A3B。新模型在数学推理、图像识别和视频处理等多个维度上均表现出卓越性能，其实力足以与GPT-5-Mini等业界顶尖模型相媲美，展示了其强大的技术竞争力。
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## 全球用户票选第一，腾讯混元图像3.0文生图能力登顶
实力无需多言，用户的选择就是最好的证明。在全球文生图模型竞技场LMArena的最新榜单中，腾讯混元图像3.0大模型凭借真实用户的投票，超越了包括顶尖闭源模型在内的26个全球竞争者，成功登顶。这一成绩有力地证明了其在实际应用中的优越性与受欢迎程度。
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## AI 化身“安全卫士”，Claude 4.5 漏洞发现能力实现飞跃
Anthropic公司的最新大型语言模型Claude Sonnet 4.5正在成为网络安全领域的一股新锐力量。该模型在软件漏洞发现率上实现了显著飞跃，达到5%，远超前代模型的2%。在CyberGym的网络安全实战测试中，Claude Sonnet 4.5展现了高效增强网络防御的强大能力，预示着AI将在未来的网络攻防战中扮演关键角色。
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## 挑战硬件边界，OpenAI 联手前苹果设计师打造颠覆性 AI 设备
OpenAI正与前苹果设计总监Jony Ive的工作室LoveFrom合作，共同打造一款颠覆性的AI硬件设备。据透露，该设备将具备主动学习能力，能像电影《她》中的AI伴侣一样，与用户进行流畅自然的对话，并无缝融入日常生活。尽管可能因计算瓶颈与隐私问题推迟发布，但其未来的产品形态可能包括无屏智能音箱、录音设备或可穿戴设备，远超现有智能音箱的体验。
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## 为AI芯片“降温”，微软测试微流控冷却技术
随着AI算力的飙升，数据中心的散热问题日益严峻。微软正在研发一种新型的微流控芯片冷却技术，旨在有效解决AI数据中心的散热难题。这项技术有望为AI基础设施的大规模部署扫清障碍，同时显著降低能源消耗，提高整体运行效率。
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每日AI资讯1007：平台化浪潮与模型能力新高度

> 今日AI界风起云涌，科技巨头纷纷亮出底牌。苹果秘密研发类ChatGPT应用，Siri即将迎来诞生以来最重大的变革；谷歌则在模型速度上再攀高峰，Gemini 2.5 Flash Lite刷新纪录。与此同时，Anthropic开启全球扩张步伐，英伟达与OpenAI的战略合作揭示了万亿市场的未来图景。而OpenAI CEO更是大胆预测，AGI可能在2030年前重塑全球就业市场。科技的浪潮正以前所未有的速度，拍打着我们每个人的未来。

## Siri重生在即 苹果秘密打造ChatGPT级AI应用

苹果公司正在低调推进一项重大革新，其AI部门正全力开发一款类似ChatGPT的iPhone原生应用，旨在对Siri进行根本性升级。据悉，新版Siri将重点测试其在处理和搜索个人数据方面的效率，例如快速精准地查找特定歌曲或邮件内容。此举的目标是彻底改变用户与Siri的交互体验，使其变得更加智能和实用，预计这一重大更新将于明年正式亮相。

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## 全球扩张提速 Anthropic国际员工规模将翻倍

为应对日益激烈的全球AI市场竞争，Anthropic公司宣布了一项雄心勃勃的扩张计划。公司计划在2025年前将全球员工总数增加一倍，其中负责应用AI的团队规模更是将扩大至目前的五倍。这一决策的背后，是其核心模型Claude在国际市场上的强劲需求，尤其是在韩国等地区，近八成使用量来自美国以外的市场，标志着Anthropic正迎来一个重要的全球发展机遇期。

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## 工业智能化加速 LTTS与西门子携手推动制造业AI转型

L&T科技服务公司(LTTS)与工业巨头西门子达成战略合作，双方将共同致力于推动智能制造与工艺工程领域的AI转型。合作聚焦于工艺工程、离散制造和工业产品三大领域，通过深度整合西门子的先进数字化技术，共同发展机器与生产线的仿真能力以及工业物联网(IIoT)解决方案。此次合作旨在全面提升行业解决方案的能力，赋能可持续发展，共同引领传统工业迈向智能化新时代。

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## 黄仁勋深度解读 英伟达与OpenAI的万亿市场棋局

英伟达CEO黄仁勋在最近的一次播客访谈中，有力地回应了市场对其巨额投资策略的疑虑。他详细阐述了公司对英特尔和OpenAI的大笔投资，并非外界所猜测的“收入循环”，而是旨在加速技术进步的战略布局。黄仁勋强调，他坚信AI是未来的发展方向，并对这一领域的长远收益充满信心，此次与OpenAI的战略合作，正是为了在未来十万亿级的市场中占据“赢家”地位。

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## 既能理解又能生成 苹果发布全能图像模型Manzano

苹果公司在图像处理领域取得新突破，发布了名为Manzano的新型图像模型。该模型的一大亮点是同时具备了强大的图像理解与生成能力，有效解决了当前许多开源模型在性能上的瓶颈问题。据研究论文显示，Manzano在效率和最终效果上已能与OpenAI和谷歌的商业级系统相媲美。尽管苹果目前尚未公开发布该模型，仅公布了研究论文和少量低分辨率示例，但已足以展示其在多模态AI领域的强大实力。

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## 速度与激情 谷歌Gemini 2.5 Flash Lite刷新专有模型纪录

谷歌在AI模型性能优化上再次取得显著进展，对其Gemini系列模型进行了更新。其中，新发布的Gemini 2.5 Flash Lite凭借其惊人的处理速度，已成为目前“最快的专有模型”。根据数据显示，该模型每秒可处理高达887个token，相较于前代产品性能提升了40%。这一成就充分展现了谷歌在提升AI模型输出速度和运行效率方面的持续投入和技术领先地位。

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## 奥尔特曼惊人预测 2030年AI或将取代四成工作岗位

OpenAI CEO萨姆・奥尔特曼对通用人工智能（AGI）的未来发展给出了一个大胆的时间表。他预测，AGI最快可能在2030年成为现实，届时预计将有30%至40%的人类工作岗位被AI取代。奥尔特曼指出，即便是像GPT-5这样的当前AI模型，也已经展现出超乎想象的智能水平。这一预测预示着未来就业格局将发生深刻而剧烈的变化，对社会结构带来深远影响。

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每日AI资讯0928：巨头逐鹿AI新战场，Siri迎史诗级更新



> 导语 9月17日凌晨，阿里巴巴震撼开源其首个深度研究AI智能体——通义DeepResearch。 这一模型在多项权威Agent评测中，凭借仅3B的激活参数规模，性能全面超越基于OpenAI o3、DeepSeek V3.1等业界顶尖模型的Agent，登顶开源Agent模型榜首。 目前，该模型的代码、框架和方案均已在多个开源社区上线。


9月17日凌晨，阿里巴巴宣布正式开源其首个深度研究Agent模型——通义DeepResearch。 这标志着阿里在AI智能体领域的开源布局再度加码。今年以来，阿里已相继开源了WebWalker、WebDancer和WebSailor等多款在检索和推理方面取得SOTA（State-of-the-art）成绩的智能体，而通义DeepResearch的加入，无疑为这一布局增添了浓墨重彩的一笔。

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## 性能卓越 登顶开源榜首

在Humanity’s Last Exam（HLE）、BrowseComp、GAIA等多个权威Agent评测基准上，通义DeepResearch的表现尤为出色。 该模型以仅3B的激活参数，其性能却超越了基于OpenAI o3、DeepSeek V3.1和Claude-4-Sonnet等旗舰级大模型的ReAct Agent（推理-行动智能体）。 这一成就使其成功登顶开源Agent模型排行榜，为深度研究Agent领域带来了“轻量化高性能”的全新可能性。

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## 技术创新 破解行业难题

深度研究是近年来AI领域的研究热点，吸引了包括谷歌、OpenAI在内的众多科技巨头投入。 然而，现有的研发方法普遍采用“单窗口、线性累加”的信息处理模式，这使得Agent在处理长周期任务时，容易出现“认知空间窒息”和“不可逆的噪声污染”，从而导致推理能力下降，难以胜任复杂的研究任务。

为攻克这些难题，阿里通义团队构建了一套创新的训练与推理方案。

### **训练阶段**
团队以Qwen3-30B-A3B模型为基础，构建了由合成数据驱动的完整训练链路，覆盖了预训练到后训练的全过程。 通过引入RL算法验证与真实训练模块，并结合异步强化学习算法和自动化数据策展流程，极大地提升了模型的迭代速度和泛化能力。

### **推理阶段**
团队设计了两种模式：ReAct模式和基于自研IterResearch的Heavy模式。 其中，ReAct模式用于精准评估模型的基础能力，而Heavy模式则通过test-time scaling策略，深度挖掘模型性能上限，确保其在长周期任务中也能保持高质量的推理水平。

## 全面开源 赋能全球开发者

目前，通义DeepResearch的模型、代码和完整方案已经全面开源，并在Github、Hugging Face以及魔搭社区同步上线。 全球的开发者和研究人员均可免费下载和使用，这为攻克长周期、高复杂度的研究任务提供了强有力的工具支撑。

**开源地址**
*   Github: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch
*   Hugging Face: https://huggingface.co/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
*   魔搭社区: https://modelscope.cn/models/iic/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B

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这一举措不仅进一步完善了阿里在AI智能体领域的开源生态，也为全球AI社区的发展注入了新的活力。

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