

> **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



> **导语**
> 微软 AI 硬件战略再落一子，Maia 200 推理芯片凭借台积电 3nm 工艺与单片千亿晶体管规模，将 4 比特算力推升至 Petaflops 级别。这款芯片不再单纯追求参数堆砌，而是剑指企业级 AI 大规模落地的高昂运营成本。

## 工艺跃迁 4比特算力进入 Petaflops 时代

作为 Maia 100 的迭代产品，Maia 200 在硬件规格上实现了质的飞跃。该芯片基于台积电最先进的 **3纳米制程工艺** 打造，单片集成超过 **1000亿个晶体管**，为复杂的逻辑处理构建了坚实的物理基础。

在算力表现上，Maia 200 展现了惊人的数据吞吐能力。其 **4比特精度算力** 突破 **10 petaflops** 大关，即便在 **8比特精度** 下也能维持约 **5 petaflops** 的高性能输出。相较于前代产品，这种指数级的性能提升，使其在处理大规模语言模型（LLM）的实时推理任务时更加游刃有余。

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## 战略卡位 终结推理烧钱模式

对于当下布局 AI 的企业而言，模型训练只是入场券，推理阶段的高昂持续成本才是真正的痛点。微软 Maia 200 的设计哲学正是为了解决这一“烧钱”难题。

该芯片的核心使命是 **降本增效**，通过定制化架构显著降低大型 AI 模型的运营开支（OpEx）。在互联技术上，Maia 200 采用了以太网连接方案，这种设计不仅保证了优于同类产品的性能，更支持灵活高效的 **组网策略**。通过降低集群能耗提升系统稳定性，微软试图为企业提供一种比购买通用 GPU 更具性价比的替代方案。

## Copilot 实战验证 生态对外开放

Maia 200 并非停留在实验室的概念产品，而是经过了微软内部大规模业务的实战洗礼。目前，该芯片已全面接入微软旗下的明星产品 **Copilot** 及多个核心 AI 项目。

在验证了其在复杂业务场景下的稳定性与扩展潜力后，微软选择将这一算力平台向外开放。目前，Maia 200 已面向开发者提供试用，旨在吸引顶尖技术团队加入其硬件生态，共同构建基于微软自研芯片的算力未来。

微软发布 Maia 200 芯片 意在破解 AI 推理成本困局



> **导语**
> 在休斯顿美国气象学会上，英伟达发布的 Earth-2 模型套件以 Transformer 架构取代传统物理模拟，不仅在 70 项变量上超越谷歌 DeepMind，更将原本需耗时数小时的数据同化过程压缩至分钟级，开启气象预测的“实时时代”。

## 架构革新 性能超越谷歌 GenCast

面对极端气候频发的挑战，英伟达推出的 Earth-2 Medium Range（中程预报模型）展示了 AI 介入气象领域的统治力。官方实测数据显示，该模型在涵盖风速、气压、湿度等 **70多个气象变量** 的预测精度上，全面优于谷歌 DeepMind 于 2024 年末发布的 GenCast 模型。

这一突破的核心在于底层逻辑的重构。英伟达并未沿用依赖复杂手工物理模拟的传统路径，而是采用了基于 **Atlas** 的全新架构。英伟达气候模拟总监迈克·普里查德指出，这代表气象科学正在经历一场“回归简洁”的范式转移。通过摒弃碎片化的小众 AI 架构，转向具有高度可扩展性的 **Transformer** 架构，Earth-2 能够更高效地处理海量大气数据。

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## 全生态布局 三大支柱构建防御网

Earth-2 并非单一模型，而是一个针对不同时间跨度与应用场景的完整生态系统。

首先是 **临近预报模型（Nowcasting）**，专注于未来 0 至 6 小时的极短期预测。该系统直接利用全球地球静止卫星数据进行训练，突破了传统物理模型受限于特定区域的短板，能够敏锐捕捉风暴路径及突发危险天气。

其次是 **全球数据同化模型**，这是整个套件的效率核心。传统模式下，整合气象站与气象气球数据的“初始快照”生成过程需要超级计算机满负荷运转数小时。而 Earth-2 利用 **GPU 加速**，将这一过程压缩至 **几分钟** 内完成，极大释放了计算资源。

最后是 **高分辨率与变量建模**，集成了用于生成快速高分辨率预测的 **CorrDiff** 工具，以及专门针对温度、风速等单变量进行精细化建模的 **FourCastNet3**。

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## 气象主权下放 让超算不再昂贵

长期以来，高精度的天气预报是富裕国家和科技巨头的“特权”，其背后是昂贵的超级计算机租赁成本。普里查德强调，“天气是国家安全问题，主权与天气密不可分。” Earth-2 的高能效特性显著降低了这一门槛，使发展中国家和中小型机构有能力建立自主的精准预报系统。

目前，该技术已快速进入实战部署。以色列和台湾地区的气象部门已率先采用 **CorrDiff** 技术，而 The Weather Company 与道达尔能源（Total Energies）正在评估 **Nowcasting** 在能源调度与灾害预警中的实际价值。

英伟达 Earth-2 重塑气象预测 算力重新定义气候科学



> 腾讯终于亮出了它的底牌。当全行业都在卷模型参数时，腾讯选择利用其最擅长的“社交关系链”作为 AI 落地的突破口。“元宝派”的出现，意味着 AI 将从单纯的生产力工具，演变为我们社交网络中一个活跃的“硅基好友”。

## AI 进群 社交形态的新物种

当大模型的战火从算力基座烧向应用场景，社交巨头腾讯启动了 AI 助手“元宝”的新功能内测，推出名为“元宝派”的社交新形态。这一动作标志着 AI 技术开始正式接管并重构我们的社交空间。

与传统冷冰冰的人机对话不同，“元宝派”试图在 AI 与真实社交之间搭建一座桥梁。用户可以创建专属空间，并无缝邀请微信、QQ 好友加入。在这个空间里，AI 不再是后台的数据库，而是前台的参与者——它能像朋友一样参与群聊，活跃气氛，甚至协助执行社交圈内的各类任务。这种将 AI 深度嵌入熟人社交圈的尝试，正在将“人与人”的连接，进化为“人与 AI 共同体”的全新交互模式。

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## 从模型战转向场景战

这场变革背后，折射出中国 AI 行业重心的转移 既然基础模型的同质化竞争已不可避免，那么胜负手就在于谁能找到最刚需的落地场景。

腾讯凭借微信和 QQ 积累的国民级流量土壤，拥有全球独一无二的社交数据优势。通过“元宝派”，腾讯试图证明 AI 的价值不仅在于提升效率，更在于情感连接与社交增强。这一极具野心的动作，或许能让中国 AI 力量在社交这一最具粘性的领域，找到区别于硅谷的差异化竞争路径。

## 工具还是灵魂？

当 AI 助手以“好友”的身份进入我们的私密群聊，技术革新之外，也引发了关于社交本质的思考。随着 AI 日益融入日常生活，它在社交网络中究竟应该扮演辅助工具的角色，还是会逐渐成为某种精神寄托？“元宝派”的内测，实际上是开启了一场关于未来人类社交形态的社会实验。

腾讯元宝派开启内测 AI正式入局社交圈



> 苹果终于不再固步自封。通过引入谷歌 Gemini 的云端能力，Siri 将迎来史上最彻底的智能化改造。这不仅是两大科技巨头的罕见结盟，更标志着苹果试图通过外部合作与内部重构双管齐下，以此扭转其在 AI 时代的被动局面。

## 巨头结盟 2月迎来首战

苹果的人工智能战略正在经历一场里程碑式的转折。据彭博社资深记者 Mark Gurman 披露，备受瞩目的苹果与谷歌 AI 合作即将落地 基于谷歌 Gemini 架构的新版 Siri 计划于 2 月下半月正式推向市场。

此次更新被视为苹果兑现 2024 年 WWDC 承诺的关键一步。尽管苹果一向强调自研技术，但在生成式 AI 迭代速度极快的当下，选择与谷歌结盟显然是更务实的战略选择。

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## Siri 的三大核心进化

新版 Siri 的发布，旨在彻底改变用户对这一语音助手“不够智能”的刻板印象。核心进化体现在三个维度

*   **深度语境感知** Siri 将首次获得系统级的屏幕感知能力，能够访问用户个人数据及当前屏幕内容，从而执行跨应用的复杂指令。
*   **交互能力飞跃** 依托 Gemini 强大的语言模型能力，Siri 的对话体验将向 ChatGPT 等先进竞品看齐，具备更自然的上下文理解与多轮对话能力。
*   **底层架构变革** 为了支撑庞大的算力需求，该版本的云端处理将直接运行在谷歌的基础设施之上，这是苹果服务生态的一次重大开放。

## 从内部动荡到战略定型

苹果 AI 战略的调整并非一帆风顺。此前，公司内部对外界关于其 AI 落后的批评反应激烈，高管迈克·洛克威尔甚至曾公开对负面报道表示不屑。然而，随着 AI 主管约翰·詹南德雷亚的离职以及与谷歌合作的最终敲定，苹果显然已经放弃了“闭门造车”的路线。

Mark Gurman 强调，2 月的更新仅仅是序幕。苹果正蓄势待发，准备在 6 月的全球开发者大会（WWDC）上展示更具颠覆性的 AI 整合方案，届时 iOS 系统或将迎来真正的“AI 原生”时刻。

苹果联手谷歌 Gemini重塑Siri智能体验



> 顶级开源推理引擎 vLLM 的创始团队正式走向商业化，成立新公司 Inferact 并斩获 1.5 亿美元融资。在红杉、A16Z 等顶级风投的加持下，他们意图重构 AI 基础设施，解决大模型商业化面临的算力成本与效率瓶颈。

## 资本狂热背后的技术野心

当全球目光聚焦于万亿参数大模型时，一场关于底层算力效率的变革已悄然启动。Inferact 在种子轮即获得 1.5 亿美元融资，估值飙升至 8 亿美元。这份豪华的投资人名单涵盖了 Andreessen Horowitz、光速创投、红杉资本等硅谷顶级机构，足以证明市场对“推理侧”技术突破的极度渴求。

Inferact 的核心班底源自开源界备受推崇的 vLLM 项目。该引擎凭借支撑 500 多种模型架构、适配 200 多种硬件加速器的强悍兼容性，早已成为 AI 推理领域的基石。

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## 从模型训练到极致推理的战场转移

如果说模型训练是军备竞赛的上半场，那么推理（Inference）就是决定商业生死的下半场。随着 AI 应用的普及，推理阶段的算力消耗呈指数级增长，昂贵的成本成为了制约大规模应用落地的最大阻碍。

Inferact 的战略目标非常明确 将 vLLM 推向世界领先地位，通过极致的优化打破成本枷锁。这标志着 AI 基础设施的竞争重心，已从单纯的算力堆叠转向了对效能的极致追求。开源技术与商业资本的深度结合，将为 AI 智慧流淌到每一个计算节点提供强劲的动力。

vLLM 原班人马创立 Inferact 获 1.5 亿美元融资重注推理赛道



> 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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## 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。

![Google_AI_Studio_2026-01-24T04_40_44.928Z.png](https://static.downly.cn/images/e3e07f08d3ad06670fce8f9160c5dfe7.png)
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DeepMind 发布 D4RT 模型 开启 AI 视觉四维全感知时代



> **导语**
> 在全球算力竞赛白热化的背景下，中国本土AI芯片领域再添猛将。成立仅一年的曦望（Sunrise）凭借精准的战略定位，成功斩获30亿元巨额融资，其“避实击虚”锁定推理市场的策略，为国产GPU突围提供了一条新思路。

## 资本豪华天团的重注

在AI算力自主可控的国家战略驱动下，国产GPU初创企业曦望（Sunrise）宣布完成近30亿元人民币融资，一举创下国内AI芯片早期融资规模的新纪录。这份投资名单堪称豪华，集齐了产业资本、头部VC与国家级基金三大势力。

投资方阵容显示出市场对其的高度共识：产业端有三一集团旗下华胥基金、港股上市公司范式智能以及杭州数据集团，确保了落地场景与数据支持；市场化资本则引入了IDG资本、高榕创投等顶级机构；更关键的是，诚通混改基金等国家级资本的入局，直接为曦望的技术路径与战略地位背书。

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## 避开锋芒 锁定推理芯片黄金赛道

曦望之所以能迅速崛起，关键在于其务实的战略选择：不与巨头在“训练芯片”红海中硬碰硬，而是聚焦于**AI推理专用GPU**。

随着大模型从“训练热”转向“应用热”，企业对高性价比、低功耗的推理算力需求激增。曦望的GPU架构专为Transformer类模型优化，瞄准了数据中心、边缘服务器及行业AI终端市场。这种“推理优先”的策略，在训练芯片仍被国际巨头垄断的当下，反而切中了国产替代意愿最强、应用场景最丰富的“黄金赛道”。

## 三十亿弹药的主攻方向

据悉，本轮融得的30亿元资金将主要用于三大战略方向。首先是下一代推理GPU芯片的研发，重点提升FP8/INT4等低精度计算效率；其次是构建规模化量产能力，打通从设计到封测的完整供应链；最后是软件生态的共建，包括驱动、编译器及与PyTorch等主流框架的深度适配。

曦望的快速融资标志着中国AI基础设施正从“可用”迈向“好用”的新阶段。在这场关乎算力主权的竞赛中，曦望已手握充足弹药，准备在推理市场发起全力冲刺。

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