智谱发布 GLM-ASR（闭源）与开源 1.5B GLM-ASR-Nano-2512：针对中文与方言场景的语音识别尝试
就在刚才，智谱推出了两个语音识别模型：闭源的 GLM-ASR 和开源的 GLM-ASR-Nano-2512。与过去他们更多关注通用大模型或多模态模型不同，这次聚焦的是语音转文字（ASR）任务，尤其面向中文语境、方言与复杂环境。以下是对这两款模型已知公开资料的整理与分析。
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大模型到底能否真正提升写代码效率？Anthropic 内部 20 万条数据首次公开大模型在真实代码工作流中的表现
大模型究竟能否真正提升工程师的编码效率？Anthropic 最近发布的一份重量级内部研究给出了少见的、基于真实工程环境的数据答案。研究覆盖 132 名工程师、53 场深度访谈，以及 20 万条 Claude Code 使用记录，展示了 AI 在软件工程中的实际作用：从生产力显著提升（人均合并 PR 数同比增长 67%）、任务空间扩张（27% 的 Claude 工作原本不会被执行），到工程师技能版图、协作方式与职业路径的深刻变化。与此同时，研究也揭示了技能萎缩、监督负担、工作流变化等新挑战。这是一份罕见的“
Ilya Sutskever访谈深度解读：关于大模型的瓶颈、人类智能的优势、模型泛化不足以及5-20年后超级智能会出现的真正问题
这篇文章基于 Dwarkesh Patel 对 SSI 创始人、前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 的长访谈，系统梳理了他对模型泛化、人类智能结构、持续学习、RL 与预训练局限、超级智能路径、对齐策略，以及 AI 未来经济与治理的整体判断。文章不仅整理了核心观点，也结合具体原文展开解读，呈现 Ilya 如何从“人类为何能泛化”这一根问题出发，重新思考下一代智能系统应当如何构建。
Tool Decathlon：大模型工具使用能力基准测试
Tool Decathlon（简称 Toolathlon）是一个针对语言代理的基准测试框架，用于评估大模型在真实环境中使用工具执行复杂任务的能力。该基准涵盖32个软件应用和604个工具，包括日常工具如 Google Calendar 和 Notion，以及专业工具如 WooCommerce、Kubernetes 和 BigQuery。它包含108个任务，每个任务平均需要约20次工具交互。该框架于2025年10月发布，旨在填补现有评测在工具多样性和长序列执行方面的空白。通过执行式评估，该基准提供可靠的性能指
复杂问题推理能力大幅提升，DeepSeekAI发布DeepSeek V3.2正式版本以及一个评测结果可以媲美Gemini 3.0 Pro的将开源模型推到极限性能的DeepSeek-V3.2-Speciale模型
几个小时前，DeepSeek 突然发布了两款全新的推理模型：DeepSeek V3.2 正式版与DeepSeek V3.2-Speciale。前者已经全面替换官方网页、App 与 API 成为新的默认模型；后者则以“临时研究 API”的方式开放，被定位为极限推理版本。
大模型能不能写 PPT？AI 办公如何真正落地？以办公小浣熊为例，看一种更自然的大模型办公方式正在出现
AI 能不能替我做报告”几乎成了办公室里出现频率最高的疑问之一。模型能力的提升有目共睹，API 的边界也在持续扩张，但回到日常，那些真正让人感到疲惫的依旧是最具体的任务：一份复盘写到深夜，一个 PPT 改了十几版，一张 Excel 来回分析到眼花。它们看似普通，却占据了知识工作中惊人比例的时间。本文主要看一下办公小浣熊这个颇具代表性的大模型应用落地思路。
AipexBase：让 AI 生成的应用真正能跑起来的国产开源AI后端底座
最近 Vibe Coding 的概念越来越热，尤其是 Gemini 3 Pro 发布后，很多人都在说：“现在做网站和 App，好像一句话就能生成。” 界面生成、交互补全、流程搭建这些事情确实越来越轻松，模型能在很短时间内产出一个“看起来完整”的应用原型。一个国产开源项目就在尝试解决这个问题，它就是 AipexBase。
Anthropic 最新 Agent 工程方案：使用双 Agent 架构让 AI 实现真正的长时自主工作
就在昨天，Anthropic 发布了一套非常重要的工程方案，专门针对这些挑战而设计：基于“Initializer Agent + Coding Agent”的双 Agent 架构。
Terminal-Bench 评测全解析：一个用于评测大模型在终端环境使用工具能力的评测基准以及Terminal 1.0与 2.0 的完整对比
本文介绍 Terminal-Bench 的设计理念，深入讲解 core、Terminal-Bench Hard 与最新 Terminal-Bench 2.0 的区别，帮助开发者选择合适的 AI 终端评测基准。
如何让Nano Banana Pro生成更好的图片？Nano Banana Pro 提示词写作官方教程
Google 最新推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） 不只是一次“图像质量提升”，而是让普通用户也能借助专业级提示词，生成具备排版、构图、品牌、摄影语言的作品。 在这个版本中，最关键的能力不是模型本身，而是： 它对结构化、专业化 Prompt 的响应能力非常强。 写对提示词，效果天差地别。 本文将完全聚焦于： 怎么写提示词，才能让 Nano Banana Pro 生出最好的图。
重磅！谷歌发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）：图像生成质量大幅提升！一次可以支持14张图片合成，5个对象保持一致！图像生成正式进入“理解驱动”阶段！
就在刚才，谷歌推出了 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）。这是基于 Gemini 3 Pro 打造的专业级图像生成与编辑模型，相比几个月前的 Nano Banana，这次升级几乎重构了谷歌图像生成能力的上限。从文本渲染、多图一致性，到世界知识、摄影级控制和信息可视化，Nano Banana Pro 在多个维度显著拉开了与上一代、乃至整个行业同类产品的差距。
GenAI 流量格局更新：ChatGPT 持续下滑、Claude 首超 Perplexity、Grok 与 DeepSeek 重新走强，Gemini 成为增长速度最快的模型
11 月 13 日，SimilarWeb 发布了最新的 GenAI 访问流量分布。从数据走势可以明显看到，大模型行业正在经历从“ChatGPT 绝对统治”向“多极竞争”的结构性转变。 一年前，ChatGPT 占据了超过 86% 的流量份额，整个行业几乎处于单中心状态。然而在过去的 12 个月里，大模型的多样化发展、不同厂商的产品升级、企业用户需求变化，都推动了新一轮的流量重分配。
IMO-Bench：谷歌发布的用于大模型数学推理的鲁棒评估基准
IMO-Bench 是 Google DeepMind 开发的一套基准测试套件，针对国际数学奥林匹克（IMO）水平的数学问题设计，用于评估大型语言模型在数学推理方面的能力。该基准包括三个子基准：AnswerBench、ProofBench 和 GradingBench，涵盖从短答案验证到完整证明生成和评分的全过程。发布于 2025 年 11 月，该基准通过专家审核的问题集，帮助模型实现 IMO 金牌级别的性能，并提供自动评分机制以支持大规模评估。
LiveBench：一种抗污染的大型语言模型基准测试
LiveBench是一个针对大型语言模型（LLM）的基准测试框架。该框架通过每月更新基于近期来源的问题集来评估模型性能。问题集涵盖数学、编码、推理、语言理解、指令遵循和数据分析等类别。LiveBench采用自动评分机制，确保评估基于客观事实而非主观判断。基准测试的总问题数量约为1000个，每月替换约1/6的问题，以维持测试的有效性。
BrowseComp：OpenAI发布的AI Agent网页浏览能力评估基准
BrowseComp是一个用于评估AI代理网页浏览能力的基准测试。它包含1266个问题，这些问题要求代理在互联网上导航以查找难以发现的信息。该基准关注代理在处理多跳事实和纠缠信息时的持久性和创造性。OpenAI于2025年4月10日发布此基准，并将其开源在GitHub仓库中。
Moonshot AI 发布 Kimi K2 Thinking：连续执行200-300次顺序工具调用，人类最后难题评测得分超过所有模型，全球第一！依然免费开源商用！
就在今日，Moonshot AI 正式推出 Kimi K2 Thinking，这款开源思考代理模型以其革命性的工具集成和长程推理能力，瞬间点燃了开发者社区的热情。Kimi K2能自主执行200-300次连续工具调用，跨越数百步推理，解决PhD级数学难题或实时网络谜题。本次发布的Kimi K2不仅仅是模型升级，更是AI Agent能力的扩展。
AI Agent工具调用token消耗太多不准确怎么办？Anthropic官方的大模型工具使用（MPC）优化：tokens消耗降低98.7%
让AI Agent通过编写代码来调用工具，而不是直接工具调用。这种方法利用了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）标准，能显著降低token消耗，同时保持系统的可扩展性。下面，我结合原文的逻辑，分享我的理解和改写版本，目的是记录这个洞察，并为后续实验提供参考。Anthropic作为领先的AI研究机构，于2024年11月推出了MCP，这是一个开放标准，旨在简化AI Agent与外部工具和数据的连接，避免传统自定义集成的碎片化问题。
你的MiniMax M2模型效果为什么不好？可能是用错了，官方建议正确使用Interleaved Thinking，模型效果最多可提升35%的效果
MiniMax M2发布2周后已经成为OpenRouter上模型tokens使用最多的模型之一。已经成为另一个DeepSeek现象的大模型了。然而，实际使用中，很多人反馈说模型效果并不好。而此时，官方也下场了，说当前大家使用MiniMax M2效果不好的一个很重要的原因是没有正确使用Interleaved Thinking。正确使用Interleaved thinking模式，可以让MiniMax M2模型的效果最多可以提升35%！本文我们主要简单聊聊这个Interleaved thinking。
IFBench：大模型指令跟随能力评测基准详解
IFBench 是一个针对大语言模型（LLM）指令跟随能力的评测基准。该基准聚焦于模型对新颖、复杂约束的泛化表现，通过 58 个可验证的单轮任务进行评估。发布于 2025 年 7 月，该基准旨在揭示模型在未见指令下的精确执行水平。目前，主流模型在该基准上的得分普遍低于 50%，显示出指令跟随的潜在局限。
MiniMaxAI开源MiniMax M2模型：Artificial Analysis评测显示综合智能得分超过Claude Opus 4.1，开源第一，全球第五。
MiniMax正式开源MiniMax M2模型，该模型定位是“Mini 模型，Max 编码与代理工作流”。最大的特点是2300亿总参数量，但是每次推理仅激活100亿，类似于10B模型。这款模型非常火爆，原因在于这么小的激活参数数量，推理速度很快，但是其评测结果非常优秀。
如何在HuggingFace上快速下载DeepSeek-OCR模型？快速下载Hugging Face 大模型的几种实用方法简介
在AI时代，Hugging Face Hub已成为开源大语言模型（LLM）和预训练模型的宝库。从Qwen到DeepSeek系列，这些模型往往体积庞大（几GB甚至上百GB），下载过程容易受网络波动影响，导致中断、重试或失败。作为一名AI从业者，你可能不止一次遇到过“下载到99%就崩”的尴尬。本文将从客观角度，基于实际使用经验，介绍四种常见下载Hugging Face大模型的方法：从基础的Git克隆，到CLI工具、Transformers库，再到国内镜像加速。每种方法都有其适用场景和优缺点，我们将逐一剖析，帮
Scale AI 发布 SWE-Bench Pro 评测：AI 软件工程代理的新基准
Scale AI 于 2025 年 9 月 21 日发布了 SWE-Bench Pro，这是一个针对 AI 代理在软件工程任务上的评估基准。该基准包含 1,865 个问题，来源于 41 个活跃维护的代码仓库，聚焦企业级复杂任务。现有模型在该基准上的表现显示出显著差距，顶级模型的通过率低于 25%，而最近的榜单更新显示部分模型已超过 40%。这一发布旨在推动 AI 在长时程软件开发中的应用研究。
DeepSeekAI开源全新的DeepSeek-OCR模型：参数规模仅30亿的MoE大模型，图像文本结构化提取成本下降十倍！准确率超过Qwen2.5-VL-7B
DeepSeek AI团队重磅推出DeepSeek-OCR，该模型不仅在文档提取上达到了行业领先水平，更通过创新的视觉压缩技术，将长上下文处理效率提升了 10 倍以上。根据测算，在A100-40G的一个GPU上，它每天可以将20万页的文档图像数据转为Markdown文本！
FrontierMath：AI大模型高级数学推理评测的新基准
FrontierMath是一个由Epoch AI开发的基准测试套件，包含数百个原创的数学问题。这些问题由专家数学家设计和审核，覆盖现代数学的主要分支，如数论、实分析、代数几何和范畴论。每个问题通常需要相关领域研究人员投入数小时至数天的努力来解决。基准采用未发表的问题和自动化验证机制，以减少数据污染风险并确保评估可靠性。当前最先进的AI模型在该基准上的解决率低于2%，这反映出AI在处理专家级数学推理时的局限性。该基准旨在为AI系统向研究级数学能力进步提供量化指标。