> 大模型生态正从云端巨头垄断向边缘设备下沉，这款本地应用的落地不仅是降低延迟，更是对高昂API调用费用的底层革命。

## 解构本地化架构 边缘算力的暴力美学

在过去的一年里，开发者们被云端巨头构建的算力壁垒压得喘不过气。每一次代码补全、每一次文本生成，都伴随着不可见的数据回传与 API 计费。而 OpenClaw 登陆 HuggingFace 本地应用的动作，犹如在封闭的云端高墙上凿出了一个透光的裂口。

从技术极客的视角来看，OpenClaw 的核心架构创新在于它极其优雅地解决了消费级硬件上的显存调度瓶颈。它没有盲目追求千亿参数的庞大体量，而是通过极致的权重量化与注意力机制裁剪，将一个具备完整逻辑推理能力的模型塞进了普通开发者唾手可得的本地环境中。这是一种属于边缘算力的暴力美学。过去，我们认为只有在硅谷那些发热如熔炉的 GPU 集群里才能涌现的智能，现在正在通过精妙的张量运算优化，流畅地运行在个人终端上。它解决了云端调用时无法容忍的网络延迟抖动问题，让“即时反馈”成为了真正的物理现实。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 告别计费陷阱 开发者生态的二次解放

对于下游开发者生态而言，这场本地化部署的涟漪效应是颠覆性的。长久以来，开发者在构建 AI 应用时，始终处于一种“给算力地主打工”的尴尬境地。应用的日活越高，意味着 API 账单越厚，这种荒谬的商业模型直接扼杀了无数充满创意的独立开发项目。

OpenClaw 的本地化彻底斩断了这条剥削链条。当你将模型权重物理性地下载到本地磁盘时，Token 计费的达摩克利斯之剑便不复存在。这就好比将按滴收费的自来水管，直接换成了一口属于自己的水井。开发者可以肆无忌惮地进行高频度的试错、微调与大规模的批处理任务，而不必在每次敲击回车前心惊肉跳地计算成本。这种算力自由，正在酝酿一场自下而上的开源应用大爆发。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 算力涟漪效应 重塑微调与端侧推理的边界

本地应用的崛起，并不意味着云端大模型的消亡，而是宣告了 AI 算力分层时代的正式到来。

技术演进预判　未来的 AI 工作流将被精细切割。需要海量世界知识与复杂多步推理的任务，依然会留存在云端超级大脑；而涉及个人隐私数据、高频交互以及垂直场景的专业任务，将被全面下放至端侧。OpenClaw 的成功跑通，将逼迫 HuggingFace 上的其他模型加速轻量化转型。我们很快会看到一个高度繁荣的本地 Agent 路由网络，它们不仅能在本地独立运作，还能在遇到算力瓶颈时无缝向云端发起异步请求。这种“云边端协同”的新架构，才是下一代 AI 基础设施的真正终局。

OpenClaw登陆HuggingFace 本地化部署切断云端算力依赖

> 英伟达最新开源的 Nemotron-Labs-TwoTower 模型通过读写解耦架构，成功将文本生成速度提升 2.42 倍且画质与逻辑保留率高达 98.7%。这一突破彻底终结了传统大模型“挤牙膏”式的推理困境，标志着生成式 AI 底层架构从串行向并行的关键跃迁。

## 告别挤牙膏式的文本输出

在过去很长一段时间里，大语言模型的推理过程就像是老式打字机，只能在一个时间维度上逐个预测下一个词汇（Token）。这种被称为“自回归”的机制虽然保证了上下文逻辑的严密性，但也带来了致命的技术痛点　算力利用率极低且生成等待时间漫长。当你输入一段复杂的提示词时，庞大的计算集群往往只能处于一种“走走停停”的低效状态，等待上一个词生成完毕才能启动下一次计算。

业界此前尝试过文本扩散模型，试图让大模型像画画一样“一次性”铺满所有文字然后逐步清晰。但这种做法往往导致模型在双向纠错与单向理解之间产生严重冲突，最终的代价是其常识认知能力的大幅倒退。英伟达此次推出的离散文本扩散架构 Nemotron-Labs-TwoTower，正是为了在不牺牲认知能力的前提下，彻底斩断逐字生成的算力枷锁。

![12.jpg](https://static.downly.cn/images/bd53d7402299839a785e66cf74291ace.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 解剖双塔 读写分离的架构创新

英伟达交出的答卷是优雅而极客的“双塔解耦”设计。可以将其通俗地理解为大脑的分工合作　左脑专门负责理解，右脑专门负责动笔。

在这个总计 60B 参数的双塔架构中，第一座塔是“只读上下文塔”。英伟达直接冻结了一个已经预训练好的自回归大模型权重，这座塔的唯一任务就是全盘吸收并理解用户的输入，保留完整的推理与常识能力。第二座塔则是单独训练的“去噪写字塔”。这座塔不需要从头去学习人类世界的复杂逻辑，而是通过层级别的交叉注意力机制，源源不断地从第一座塔中读取上下文信息，专注于在全局范围内同时生成所有目标文本。

这种将庞大复杂任务物理隔离的架构创新，使得模型无需再兼顾理解与生成的矛盾。最重要的是，该模型直接复用了现有的骨干网预训练权重，避免了从零开始训练的巨大算力开销，是一次极具性价比的底层重构。

![13.jpg](https://static.downly.cn/images/265f5780e3e932c76220f1adc55417cb.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 对下游生态的涟漪效应

2.42 倍的提速不仅是一个跑分数据，更是下游开发者生态的红利。对于极度依赖实时交互的 AI Agent 或是需要超长文本瞬间输出的复杂业务场景而言，推理延迟的减半意味着交互体验的质变。

更关键的是，英伟达选择将这一模型权重在 Huggingface 平台全面开源。在各大云巨头纷纷筑起闭源高墙的今天，这一举动无疑是在为开源社区递送弹药。当开发者可以直接利用这套双塔骨干网微调自己的垂直大模型时，过去因推理速度慢而无法落地的端侧应用、高频交易分析以及实时代码生成等场景，都将迎来真正的爆发。大模型架构的进化正在从拼参数规模，正式转向拼算力转化效率的新阶段。

英伟达双塔架构开源 破解大模型逐字生成的算力瓶颈

> **导语**
> 上海人工智能实验室开源全球最大科学多模态模型，基于MoE架构实现万亿参数与极致算力效率平衡，在AI4S领域确立国际领先地位，并全面开放SAGE架构技术链路。

## 科学计算领域的参数里程碑

全球开源 AI 社区近日迎来了一次重量级的技术刷新。上海人工智能实验室正式发布并开源了 **Intern-S1-Pro**，这是一款参数量达到万亿级别（1T）的科学多模态大模型。

该模型的发布不仅打破了开源社区的参数规模纪录，更标志着国产 AI 在 **AI for Science (AI4S)** 这一前沿赛道上取得了战略性突破。在综合学科评测中，Intern-S1-Pro 展现出了令人惊叹的专业能力，其复杂数理逻辑推理水平已达到奥林匹克竞赛金牌标准。在真实的科研场景下，它能够作为高水平的智能体辅助科学家进行实验设计与数据分析，其实力已稳居全球开源模型的第一梯队。

![Google_AI_Studio_2026-02-05T02_39_23.699Z.png](https://static.downly.cn/images/a85a54b0f905d1efb66a6bc31955bce4.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 混合专家架构与物理直觉

在庞大的参数规模之下，Intern-S1-Pro 的技术内核同样精妙。研发团队采用了先进的 **混合专家架构（MoE）**，虽然总参数量高达1万亿，但通过高效的动态路由机制，模型在处理每一次具体任务时，仅需激活 **220亿（22B）** 参数。这种设计极大地降低了推理成本，实现了超大规模模型在算力效率上的最优解。

为了让 AI 真正理解科学规律，团队还引入了创新的“通专融合”技术架构 SAGE。通过引入傅里叶位置编码并重构时序编码器，模型仿佛拥有了“物理直觉”，能够统一理解从微观粒子信号到宏观物理现象的复杂规律。这一技术突破攻克了超大 MoE 模型训练中常见的稳定性难题，证明了国产团队在底层算法架构上的原创能力。

## 全链路自主可控的生态底座

Intern-S1-Pro 的意义远超模型本身，它是一次从原创架构到国产算力基座的完整技术验证。目前，该模型已在 GitHub 和 HuggingFace 等主流平台全面开源，并提供在线体验服务。

这一举措为全球科研机构和开发者提供了一个开放、共享的高性能基础设施。通过降低顶级科学模型的获取门槛，上海人工智能实验室正在加速构建一个基于国产技术的科研 AI 生态，为未来的科学发现提供源源不断的智能动力。

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国产开源新高地：万亿参数Intern-S1-Pro发布，数理推理对标奥赛金牌

> 阶跃星辰推出的 Step3.5Flash 模型专为 Agent 场景设计，凭借 350TPS 的极致推理速度和稀疏 MoE 架构，在保持低成本的同时实现了比肩闭源大模型的性能，旨在成为开发者构建智能体的首选“大脑”。

## 为Agent而生的速度怪兽

阶跃星辰（Stepfun）近日正式发布了其最新一代开源基座模型——**Step3.5Flash**。这款模型的定位异常清晰：做一个更聪明、更稳定且成本可控的“Agent 大脑”。

在智能体（Agent）的应用场景中，响应速度往往决定了用户体验的生死。Step3.5Flash 在这方面交出了惊人的答卷：其推理速度最高可达 **350 TPS**（Tokens Per Second）。这意味着它能在眨眼间生成大段高质量文本，尤其在需要频繁交互的代码编写和即时问答任务中，这种低延迟带来的体验提升是质的飞跃。

![Google_AI_Studio_2026-02-02T03_04_31.656Z.png](https://static.downly.cn/images/a9cde5dd6c845b821608a83fd1b65294.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 稀疏MoE架构与技术创新

Step3.5Flash 的高性能并非单纯堆砌算力，而是源于架构层面的创新。

* **稀疏 MoE 架构** 模型总参数量达到 1960 亿，但在每次推理时，通过混合专家（Mixture of Experts）技术，仅激活约 110 亿参数。这种设计在保证了千亿参数级模型“智商”的同时，大幅降低了计算负载。
* **MTP-3 技术** 引入了多 Token 预测技术，一次预测 3 个 Token，直接将生成效率翻倍。
* **长文本优化** 结合滑动窗口与全局注意力机制，模型支持 256K 超长上下文，能够精准捕捉复杂任务中的关键信息，非常适合处理长链条的逻辑任务。

## 多场景实测与部署

在实际应用中，Step3.5Flash 展现了强大的**端云协同**能力。它不仅能像“云端大脑”一样将模糊的用户需求拆解为具体的搜索与抓取任务，还能在不依赖外部工具的情况下，独立完成等差数列求和等复杂数学运算。在编程领域，它甚至能仅凭一段描述，自动编写出基于 WebGL 2.0 的可视化平台代码。

目前，该模型已在 GitHub、HuggingFace 和 OpenRouter 上线。为了方便开发者，阶跃星辰专门优化了其在 NVIDIA DGX 和 Apple M4 Max 等个人工作站上的运行性能，进一步降低了高性能 Agent 的开发门槛。与此同时，下一代 Step4 模型的训练也已启动。

阶跃星辰发布Step3.5Flash 打造350TPS极速智能体大脑

> 导语：今日AI界风起云涌，从微软明确AI伦理界限，承诺不涉足情色内容，到国内中科大与字节跳动联手推出分钟级长视频生成模型MoGA，实现技术新突破。同时，Kimi、蚂蚁集团和百度分别在开发者服务、多模态应用及OCR技术上取得显著进展，而EA与Stability AI的合作则预示着AI将深度赋能游戏产业的未来。

## 微软AI划清伦理红线，公开承诺不开发情色AI

微软AI业务的首席执行官苏莱曼近日明确表示，公司将不会涉足情色类AI服务的开发。这一声明是在OpenAI调整其相关政策之后发布的，凸显了微软在生成式AI领域的伦理立场，表现出其在技术发展中对社会责任的审慎和担当，致力于将AI服务严格限定在非情色应用范畴。

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## Kimi专为开发者打造会员服务，编程效率再升级

Kimi公司为其编程工具“Kimi For Coding”推出了全新的增值会员计划，旨在为广大开发者提供更卓越的开发体验。该计划集成了Kimi CLI、Claude Code、RooCode等多种高效工具与服务，致力于大幅提升编程效率和代码生成速度。会员将享有每5小时100至500次的请求额度，且系统响应速度高达每秒100个Tokens，为编码工作注入强劲动力。

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## 国产AI视频生成迎突破，中科大与字节联合发布MoGA模型

中国科学技术大学与字节跳动联合团队近日发布了一款名为MoGA的端到端长视频生成模型，标志着国产AI视频生成技术取得了重大突破。该模型能够一键生成长达一分钟、分辨率为480p、帧率为24fps的高质量短片，并且创新性地支持多镜头语言的自动切换。MoGA的核心优势在于其全新的注意力机制，为长视频内容的流畅生成与叙事逻辑提供了有力支撑。

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## 蚂蚁集团入局多模态，AGI相机“灵光”开启内测

蚂蚁集团旗下全新的多模态应用“灵光”已正式启动内部测试。用户可通过手机号或支付宝账号登录体验。该应用的最大亮点是其内置的“AGI相机”功能，它能够利用手机镜头实时理解和识别现实世界中的物体与场景，并支持“即拍即问”的智能交互方式。此举展现了蚂蚁集团在多模态AI应用领域的探索与布局。

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## 百度飞桨新模型登顶全球OCR榜单

百度飞桨（PaddlePaddle）团队最新发布的PaddleOCR-VL视觉语言模型，在全球权威的OCR（光学字符识别）评测基准OmniDocBench V1.5中，以92.56的高分成功登顶，超越了包括DeepSeek-OCR在内的多个强大竞争对手。该模型以其0.9B的参数规模实现了卓越性能，并且在知名开源社区Huggingface的趋势榜上连续五日霸榜第一，彰显了其强大的技术实力与广泛的社区影响力。

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## EA联手Stability AI，探索AI在游戏开发中的无限可能

全球知名游戏开发商EA（Electronic Arts）宣布与人工智能公司Stability AI达成战略合作，计划将Stable Diffusion等先进的AI技术深度整合到游戏开发流程中。双方将共同研发适用于游戏制作的AI模型与工具，旨在重塑内容创作流程，加快开发迭代速度，并拓展创意边界。EA强调，此次合作中AI将作为提升效率、优化工作流的辅助工具，其核心目的并非取代人类设计师的创造力。

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每日AI资讯1025：国产长视频模型实现突破，多家巨头发布AI新应用与新规



> 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。

阿里再放“王炸” 开源通义DeepResearch







> 本期AI资讯聚焦多项突破性进展：通义灵码免费开放顶尖编程模型Qwen3-Coder；Claude与Canva联手，实现文本到视觉设计的无缝转换；Trickle发布Magic Canvas，开启零代码AI应用共创时代；讯飞星火X1则在翻译与推理能力上实现重大飞跃。

## 顶尖编程模型免费开放 通义灵码上线Qwen3-Coder
阿里通义灵码宣布，其全新的Qwen3-Coder模型已正式上线并向所有用户免费开放。该模型在知名的HuggingFace开源社区中表现卓越，登顶排行榜首。现在，开发者可以在AI IDE、VSCode以及Jetbrains等主流开发环境中，无限制地体验这款高效的编程辅助工具。此次开放不仅展示了其强大的技术实力，也赢得了全球开发者的广泛关注和认可。

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## AI创意再升级 Claude集成Canva实现文本一键生图
人工智能公司Anthropic旗下的AI服务Claude，现已深度集成全球知名设计平台Canva。用户只需上传文本内容，Claude便能智能分析并将其转化为符合品牌风格的专业级视觉设计。这一创新功能极大地简化了从文字到图形的创作流程，有效降低了设计门槛，无论是个人还是企业，都能借此轻松提升品牌形象，标志着AI在创意设计领域的应用迈出了重要一步。

![image.png](https://static.downly.cn/images/e947b64f8d566293bd18ee9bb9e6e864.png)

## 颠覆未来开发 Trickle发布零代码AI共创画布
Trickle公司震撼发布了全球首款生成式AI画布——Magic Canvas。它开创性地提供了一个人与AI协同创作的可视化共享空间，让用户无需编写任何代码，即可快速构建生产级的网站和应用程序。Magic Canvas支持实时可视化开发、多场景应用，并革新了版本控制与上下文管理方式，有望开启一个人人皆可开发的“开发民主化”新时代。

![image.png](https://static.downly.cn/images/a6b5d711dc0f9e556035b2af3e5acfa3.png)

## 翻译推理能力跃升 讯飞星火X1迎来重磅升级
科大讯飞对其星火X1深度推理大模型进行了重要升级。新版模型在翻译、逻辑推理、文本生成及数学解题等综合能力上均有显著提升，尤其在翻译质量、减少AI幻觉以及编程辅助方面表现突出，其性能已能与国际顶尖模型相媲美。此外，通过先进的流式语音合成技术，语音翻译的体验也变得更加流畅自然。目前，该模型已在多个行业中为企业提供技术支持，有效提升了研发效率。

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每日AI资讯0727：Qwen3-Coder免费开放、Claude携手Canva、零代码AI应用构建、讯飞星火X1升级





> 导语 本期AI资讯聚焦全球科技巨头的最新动态。谷歌与OpenAI在国际数学奥林匹克竞赛中双双斩获金牌，展现了AI强大的推理能力，也引爆了激烈竞争。同时，阿里通义千问发布重磅开源模型，将长文本处理能力推向新高度；ChatGPT用户需求持续井喷，日均提问量高达25亿条；而Grok则在探索新的商业模式，力图通过新模型实现盈利。

## AI数学奥赛巅峰对决 谷歌与OpenAI双双摘金

谷歌DeepMind与OpenAI的人工智能模型在2025年国际数学奥林匹克（IMO）竞赛中均取得了金牌成绩，这标志着AI在处理复杂推理和解决顶级科学问题上取得了历史性突破。谷歌的Gemini高级版以全自然语言方式解题，展现了其强大的端到端推理能力。然而，这场胜利并非一团和气，两家公司在成绩宣布的时机与方式上展开了激烈“气氛”对决，凸显了AI领域王座之争的白热化。

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## 阿里通义千问再进化 Qwen3模型开源发布

阿里通义千问发布了其最新的旗舰模型Qwen3，进一步巩固了其在AI领域的地位。新模型大幅提升了长文本处理能力，支持高达256K的上下文窗口，这意味着它能更高效地处理海量信息和执行复杂任务。目前，该模型已在魔搭社区和HuggingFace等主流开源平台上线，旨在推动AI技术的普及与应用创新。

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## ChatGPT热度不减 日均处理25亿次用户请求

ChatGPT的全球热度持续飙升，其日均接收的用户提问量已从去年12月的10亿条激增至25亿条。这一惊人的增长速度不仅证明了AI产品的广泛普及，也反映出用户日益增长的依赖和需求。这预示着以ChatGPT为代表的生成式AI正以前所未有的深度和广度，改变着人们的日常生活与工作方式。
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## Grok新模式探索盈利 Grok 4成收入关键

Grok通过其AI伴侣功能成功吸引了大量下载，但其盈利的关键正转向最新的Grok 4模型。报告指出，新的订阅服务和功能更强大的Grok 4的推出，正有效地将用户转化为付费客户。即便付费用户的增长比例不大，也足以大幅提升其在iOS等平台的收入，为其商业化道路找到了清晰的方向。

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