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2024年，美国数学邀请赛（AIME）成为评估大型语言模型（LLM）数学推理能力的重要基准。AIME是一项备受尊崇的考试，包含15道题，考试时间为3小时，旨在考察美国顶尖高中生在各类数学领域的复杂问题解决能力。
就在今天，X平台上的一位博主发现可以通过指令让Manus返回它的系统情况，发现ManusAI是Claude Sonnet 3.7+29个工具组成的一个大模型应用系统，也让很多人认为这就是ManusAI的全部，那么这是真的吗？本文结合ManusAI的成员提供的信息为大家介绍。
LiveCodeBench 由加州大学伯克利分校、麻省理工学院和康奈尔大学的研究人员开发，是一个先进的评测基准套件，专门用于严格评估大语言模型 (LLMs) 在代码处理方面的能力，并解决现有基准测试的局限性。通过引入实时更新的问题集和多维度评估方法，LiveCodeBench 确保对 LLM 进行公平、全面和稳健的评估。
就在几个小时前，阿里巴巴开源了最新的一个推理大模型，QwQ-32B，该模型拥有类似o1、DeepSeek R1模型那样的推理能力，但是参数仅325亿，以Apache 2.0开源协议开源，这意味着大家可以完全免费商用。
随着DeepSeek R1和OpenAI的o1、o3等推理大模型的发布，我们当前可使用的大模型种类也变多了。但是，推理大模型和普通大模型之间并不是二选一的关系，在不同的问题上二者各有优势。为了让大家更清晰理解推理大模型和普通大模型的应用场景。OpenAI官方推出了一个推理大模型最佳实践指南。描述了二者的对比。本文将总结这份推理大模型最佳实践指南。
最近，一些未公开但即将发布的内容被曝出，显示出Anthropic正在为其AI模型（Claude）推出一项名为Thinking的新功能。这一功能将极大提升AI在推理和决策时的透明度，允许用户查看AI的思考过程，并提供更长时间的推理分析，帮助用户更好地理解和验证AI的决策逻辑。
智谱AI开源了一个60亿参数规模的文生图大模型CogView4-6B，支持生成的图像中加入文字，文字效果自然融入图像中，且该模型支持支持宽高范围512px至2048px内的任意尺寸图像（有限制，正文解释）。
大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~
Cohere For AI 推出了 Aya Vision 系列，这是一组包含 80 亿（8B）和 320 亿（32B）参数的视觉语言模型（VLMs）。这些模型针对多模态AI系统中的多语言性能挑战，支持23种语言。Aya Vision 基于 Aya Expanse 语言模型，并通过引入视觉语言理解扩展了其能力。该系列模型旨在提升同时需要文本和图像理解的任务性能。
OpenAI 于 2025 年 2 月 27 日发布了 GPT-4.5，作为其语言模型系列的最新版本。尽管具体的技术细节因商业保密而未完全公开，基于现有信息和合理推测，DataLearner提供更具体的数据和分析，同时补充更多来自用户的评价。
2025年2月27日，微软正式发布了其全新系列的大型语言模型——Phi-4系列。这一系列包含了三个创新性的模型：Phi-4-Mini、Phi-4-Multimodal和一款经过推理优化的Phi-4-Mini。此次发布的模型不仅在性能上展现出色，更在多模态能力与推理任务中实现了显著突破。其中，Phi-4-Multimodal是一个仅仅包含56亿参数规模的多模态大模型，但是支持文本、语音、图片的输入，十分强大。
最近，一张截图在网络上流传，显示OpenAI安卓客户端的应用字符串文件（strings.xml）中出现了关于GPT-4.5的相关描述。这一发现引发了广泛关注，暗示OpenAI可能即将推出其最新的大型语言模型——GPT-4.5。该信息最早由开发者 @bitbor91 发现并分享，截图内容似乎来自ChatGPT安卓客户端的应用资源文件。
2025年2月25日，Anthropic发布了Claude 3.7 Sonnet大模型，该模型是业界第一个同时支持标准输出和深度推理模式的单一大模型，各项评测相比较Claude Sonnet 3.5大幅提升。特别是代码能力进一步增强。
月之暗面（Moonshot AI）是此前中国大模型企业中非常受关注的一家企业。旗下的Kimi大模型和产品因为强悍的性能、超长的上下文以及非常快速的响应引起了广泛的关注。不过，此前MoonshotAI的策略一直是闭源模型，但是产品免费。也许是受到了DeepSeek的压力，月之暗面在2025年2月23日首次开源了旗下的一个小规模参数的大语言模型Moonlight-16B。
大模型多模态评测基准MMMU（大规模多学科多模态理解和推理基准）是一项旨在评估多模态人工智能模型在复杂跨学科任务中综合能力的测试工具。