国产大模型靠开源和性价比能挑战国外AI巨头吗?全网观点大PK
25-12-04
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59. 华为昇腾宣布0Day支持DeepSeek-V3.2-Exp DeepSeek-V3.2-Exp重磅发布!华为宣布零Day支持!国产大模型牵手国产算力的背后是国产AI基建越来越成熟的适配能力!#华为 #昇腾 #DeepSeek
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60. 这不是某家企业的胜利,是我们整个民族在“科技博弈”里的翻身仗 #大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #国产芯片
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61. 把AI从“精英玩具”变成“全民工具” 让全世界都能用上便宜的AI。#大咖观察 #红衣聊AI #开源
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62. #横扫硅谷的千问杀回国内#【中国AI王炸登场!横扫硅谷的千问杀回国内】怪不得朱啸虎说能硬刚ChatGPT的国产AI出现了,在这场全球顶级竞赛中,中国正以扎实的技术实力和创新步伐,展现出独特的竞争力。全球AI双强格局已定,中美领跑,中国成为唯一能正面竞争美国AI产业的国家。 Qwen是阿里研发的大模型基座,「千问」APP作为Qwen大模型的首个消费者应用,此次直接面向大众市场,从模型能力到大众应用,中国AI生态完成关键跨越。早前Qwen大模型的卓越性能就已获国际广泛认可。在Hugging Face全球榜单中,通义旗下7款模型跻身全球前十;其中Qwen3-Max性能表现卓越,在多项权威评测中位列全球前三,被认证为全球性能最高的非推理模型,阿里开源模型Qwen早已获国际公认世界第一地位
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63. 千问APP国内正式上线,“千问恐慌”愈演愈烈,OpenAI恐怕要被反杀了 #千问APP #AI #AI助手 #开源大模型#阿里巴巴
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64. 大语言模型是不是发展到头了?
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65. 盘古大模型那个事情,其实也是个典型的饱和攻击。一个简单的开源引用,被说成了抄袭。事实上,你删掉了声明才是抄袭。但这个问题的本质并不在这,盘古开源这个东西,是让大家在昇腾算力平台跑的,并不是出来口嗨自己的算力模型厉害的。华子做事的风格就是务实和有用。如果代码确实有用,即便全部搬过来,也就等于是安卓应用变鸿蒙应用,也谈不上什么抄袭。第三就是在大模型这个领域,国内除了DS基本都是一坨的水平,而且很多还是用了DS的开源才到了这个水平。一坨抄另一坨并没有什么太大的意义。当然,开源有助于这些大模型发展,希望随着昇腾的崛起,这些大模型能早日起飞达到真正的全球领先水平。
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66. 综合能力比肩GPT5,万亿参数思考模型Ring-1T来了!#AI #国产大模型 #蚂蚁百灵 #AIGC
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67. 中国的AI模型在海外又火了,全球用户迎来更多选择#亚马逊云科技 #AmazonBedrock #生成式AI #出海 #全球化
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68. MiniMax 推出全球首个开源大规模混合架构的推理模型 MiniMax-M1,其有何技术优势?
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69. 全球开源大模型,前十五名全是中国的
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70. 大模型未来生态要想繁荣,一定是低消耗的,电能,水能,算力都要低消耗,海外模型含着金钥匙诞生的,没吃过苦。国产模型受限各种资源,从一开始就是主打一个低消耗,肯定将来是无敌的。加上全球从事AI的大部分是中国人,技术交流也非常方便,人员流动也是优势在我。最后就看落地场景,无论是工业场景,人的消费场景,都是中国市场更大,更蓬勃,中国解决方案更开放,美国的Gemini,GPT都是闭源,Meta的模型很可能未来也会闭源,就剩马斯克的Grok是开源,其实模型界开源是非常有学问的,我下一篇小作文就会写这个,开放的程度各有不同。。最终我认为,中国在大模型已经有领先的苗头了,努力吧,同志们。
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71. 阿里开源编程模型Qwen3-Coder,性能比肩全球顶级编程模型Claude4,技术亮点和体验如何?
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72. 华尔街日报:世界最好的大模型在美国,但最好的开源大模型在中国
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73. 外媒:世界开源模型前15名已被中国垄断,DeepSeek、Qwen领衔
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74. 开源大模型狂飙!盘点7月国内的开源大模型!
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75. #OpenAI重回开源意味着什么#OpenAI 重回开源:一场迟到的战略自救,还是一次 AI 霸权的重新洗牌?OpenAI 终于放下身段,时隔六年再次拥抱开源,允许开发者自由下载、微调和商用。但别急着欢呼,这并非纯粹的“技术普惠”,而是一场精明的商业博弈。 为什么 OpenAI 突然“开源”?中国 DeepSeek、智谱 GLM-4.5 等开源模型在推理、编程等任务上表现亮眼,甚至霸榜 Hugging Face,倒逼 OpenAI 不得不“开源”以维持生态影响力。 美国 AI 鼓励开放模型,而 OpenAI 若继续闭源,可能被边缘化为“AI 时代的苹果”,而非“AI 时代的 Linux”。 开放权重但不开放训练数据,既吸引开发者,又守住核心 IP,避免完全被开源浪潮吞没。 对国产开源模型有啥影响?国产模型(如 DeepSeek R1、GLM-4.5)已形成“开源四杰”格局,OpenAI 的加入不会颠覆市场,但会加剧竞争。中国模型的优势在于更宽松的开源协议,而 OpenAI 仍保留关键训练数据。GLM-4.5 在长文本、智能体任务上的表现甚至优于部分闭源模型。 OpenAI 的回归,反而可能刺激国产模型加速迭代,形成“中美开源竞速”的新局面。 新模型能力如何?接近 GPT-4 推理能力,单张 H100 GPU 即可运行,适合企业级应用。 笔记本可跑,但幻觉率较高(49%+),离商用级稳定尚有差距。仅激活部分参数,兼顾性能与效率,但对比国产模型,未必有压倒性优势。 AI 行业的未来是开源还是闭源?开源已成趋势,但不会完全取代闭源。开源推动技术民主化,适合中小企业和研究者,如 DeepSeek、Meta Llama。 大厂仍会保留最强模型(如 GPT-5),用于高利润 API 服务。 OpenAI 的“半开源”策略,或许正是未来主流——开放部分能力,但核心壁垒仍在巨头手中。 OpenAI 的开源回归,既是防守,也是进攻。它不会终结国产模型的崛起,但会让全球 AI 竞赛进入更复杂的“开放+控制”新阶段。这场游戏,才刚刚开始。
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76. 如何评价 OpenAI 8 月 6 日推出的开源模型 gpt-oss?和国产开源模型相比怎么样?
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77. 宋春雨:下一代颠覆性巨头,不会出现在大模型里
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78. Airbnb CEO公开表示其公司大量依赖 Qwen 模型,中国开源模型在硅谷是否已有取代GPT之势?
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79. 如何看待「80% 的 AI 创业公司都在用中国开源模型」的现象?
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80. 怎么看待新加坡政府宣布在东南亚语言大模型项目放弃Meta模型,采用阿里的通义千问(Qwen)开源架构?
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81. #微博发布首个开源大模型#我说微博罗伯特这么智能呢?VibeThinker-1.5B作为微博AI刚开源的大模型,它用实力证明,小模型,也能有高智商。 以前总觉得做大模型就得堆参数,现在这条路有了新可能,通过算法设计,轻巧也能强大。 结合微博AI智搜自带的实时热点和社交属性,这个模型很可能落地搜索和热点分析,走出不一样的路线。更轻快,更聪明,微博AI有点意思。
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82. 美国AI封锁令下的中国突围战:国产大模型如何绝地反击? #下一个被AI改变的会是哪里##AI底盘首获国家级认证# 笔默君的微博视频
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83. 当整个AI圈还在卷参数,觉得模型越大越聪明,微博的研发团队却换了赛道。他们没跟着堆参数,而是转头去优化模型结构和训练方法,还创新性地提出了“频谱到信号原理”(SSP)。这套方法炼出的轻量级选手,仅15亿参数就在数学测试中战胜了参数是自己几百倍的“巨人”DeepSeek R1。训练成本只花了7800美元,跟动辄烧掉几百万的大模型比,简直太有性价比了。#微博大模型可真能省钱#所以,搞AI真不一定得靠无脑堆参数,找对思路可能更重要。当然,小模型并非全面超越,复杂任务上大模型仍有优势。AI的竞赛规则正在改变,未来可能不再是大力出奇迹,而是巧劲定胜负。#微博大模型数学能力超DeepSeekR1#
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84. 【#科研速递# | 清华团队提出“密度法则”揭示大模型高效化发展内在趋势】 近日,清华大学团队与大模型开源社区OpenBMB合作,提出大模型“密度法则”概念,指出大模型的最大“能力密度”随时间呈指数级增长:2023年2月至2025年4月,大模型最大“能力密度”约每3.5个月翻一番。为了量化“能力密度”,研究团队设计了相对“能力密度”的评估框架。该研究强调密度优化是大模型发展的关键路径,源于架构、算法和数据处理的进步。研究成果以“大模型密度法则”为题,于11月20日作为封面文章,发表于《自然·机器智能》。论文链接:网页链接 (来源:计算机系)清华大学
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85. 用国产GPU训练的国产大模型来了!能耗暴降97.7%
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86. 新加坡放弃美国AI模型,改用中国开源模型#据新加坡媒体报道,11月25日,新加坡国家人工智能计划宣布了一项重大技术路线调整:在其最新发布的、旨在服务整个东南亚的旗舰大模型中,放弃了美国开源体系,转而采用中国企业的开源架构。有分析认为,这一事件在全球AI版图上投下了一颗重磅信号弹:中国开源AI模型正在从技术追赶者,变为全球信赖的“技术底座”。与此同时,中国AI风暴也刮到了美国。英国《金融时报》报道称,美国麻省理工学院的研究发现,过去一年,中国团队开发的开源AI模型下载量占比上升至17%,首次超过美国同行,在AI技术的全球应用中取得关键优势。 超维界的微博视频
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87. 开源大模型与闭源大模型的差距是在缩小还是在扩大?关键因素是什么?
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88. 刚刚,小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1,性能直追SOTA!
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89. 又一国产旗舰模型开源,海外网友:中国AI开源四巨头已成
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91. 实测阿里万亿参数大模型:开源路线跑通了吗?
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92. 经过几年的 AIGC 的发展,我们慢慢看出来了,GPU 是高价值的,闭源大模型第一名是高价值的,大模型加流量大生态也是高价值,开源大模型+云计算是中等价值,单纯开源大模型本身商业价值只能是中等到底等,开源大模型第二名之后基本就是低价值了。而各类无数据的智能体软件价值不高,因为基座大模型只要一升级,就有可能淹没价值点,只有数据+开源大模型+业务闭环+多点业务融合才有中低价值。#新媒沈阳聊ai#
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93. 前谷歌CEO:美国大模型可能保持封闭,而开源的中国模型更有未来
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95. 中国在 GPT/LLM 大模型上是否已经实现了弯道超车?
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96. DeepSeek V3.2来了,首个会"思考"的Agent模型,首个开源性能打平GPT-5的模型
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97. deepseek r1发布后的十个月,中美AI大模型之间的差距为什么拉大了?(个人使用感觉)?
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98. 超越OpenAI医疗能力全球登顶,百川发布开源大模型Baichuan-M2
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99. 蚂蚁十天连发两个万亿参数大模型,获 LeCun 点赞
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100. 手机也能跑大模型,腾讯混元推出多款小尺寸开源模型
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101. 比肩DeepSeek!美团发布首个开源大模型 总参数560B
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103. Kimi K2 Thinking模型发布并开源,该模型哪些信息值得关注?
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104. 周鸿祎再谈大模型开源VS闭源:中国大模型就是AI界的安卓系统
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105. 攻克大模型训推差异难题,蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
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107. “大模型六小虎”被曝获20亿融资,放出首个推理模型技术秘籍!
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109. 开源!强效果,高性能,严隐私?我全都要——OPPO 终端大模型实践
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112. 资深专家:GPT-5、Grok 4等前沿专有大模型会被开源大模型取代
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113. 目前,阿里千问大模型已经彻底打败了美国的Llama,成为了全球下载量超6亿,衍生模型数量超17万的世界第一开源模型。在2月份HF公布的开源模型榜单排名中,基于千问进行二次开发的衍生模型直接横扫了榜单,霸占了前十的席位。7月份,千问实现一周N连发,一个星期时间发布了多款AI大模型,结果全部登顶全球开源阵营冠军。因为技术强大,就连苹果、亚马逊、微软这些美国的巨头企业,都纷纷和阿里达成技术合作,采用阿里的AI技术。毫不客气的说,在大模型这一块,特别是开源模型上,以阿里为代表的中国AI大模型已经赢了一局。#日方称向中方提抗议#
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114. #微博发布首个开源大模型#微博竟然也在搞大模型,不对,应该是叫小模型。我觉得这次微博AI放出的 VibeThinker-1.5B 是一个很有象征意义的事件。它不只是“参数小还很聪明”,更像是在挑战“大模型崇拜”的时代信仰。过去几年,大家默认智能 = 参数量 × 算力,而微博这次用一个1.5B模型告诉我们,也许“聪明”不是靠堆料,而是靠训练理念的突破。他们提到的“频谱到信号原理”(SSP)本质上是在改变学习方式——让模型先广泛探索,再通过策略优化去“收敛”,这更像人脑的思考方式,而不是死记硬背的强化学习。当然,这也引出一个更深的问题:我们追求的是“更大的模型”,还是“更高效的智能”?如果小模型的算法效率不断提高,那么未来AI的门槛会迅速降低,中小团队也能做出强智能体,算力垄断格局就会被打破。换句话说,VibeThinker不只是一个技术成果,更像是一种“智力民主化”的信号。在我看来,参数不一定决定智能,算法才是AI的灵魂。#AI创造营##微博兴趣创作计划#
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115. 蚂蚁首个万亿参数推理大模型,开源!
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116. 直播预告:「开箱」华为盘古首个开源大模型
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117. 30 亿参数硬刚 GPT-5?通义千问开源新模型
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118. 国产大模型企业日调用超10万亿Tokens #大模型 #AI #国产大模型 #企业AI 国际权威市场调研机构沙利文发布最新《中国GenAI市场洞察:企业级大模型调用全景研究,2025》的报告显示,中国企业级大模型调用呈爆发式增长,2025年上半年日均调用量较2024年底实现363%的增长,目前超10万亿 Tokens。其中,阿里通义占比17.7%位列第一,是中国企业选择最多的大模型。沙利文报告认为,随着千问Qwen、DeepSeek等国产模型在2025年持续开源,开源模型与国际顶级闭源模型的性能差距几近抹平,预计未来超过80%的企业将采用开源大模型,预示着开源模型将驱动企业级市场的新一轮增长。
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119. 智谱GLM-4.6重磅上线:国产大模型代码能力登顶,适配寒武纪等国产芯片
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120. 中国开源AI大模型排行榜!开源AI大模型Top10出炉!
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122. 蚂蚁开源万亿模型Ling-1T:推理速度与精度双突破,国产大模型再迎重磅玩家
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123. 阿里通义千问发布Qwen3新模型,仅激活3B参数性能媲美GPT-4o
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131. 超越 GPT-5?GLM 4.6 编程实测 | AI 编程 国产 AI 大模型首次超越 GPT-5 High?智谱 GLM-4.6 在 Claude Code 中的真实测试表现! 在这期视频中,我深入测试了智谱 GLM-4.6 在 Claude Code 中的实际表现,并与 GPT-5 High 和 Codex 进行了全方位对比。从项目理解、文档生成到代码实现,智谱的表现让我惊喜连连。如果你是中文开发者,想知 道国产 AI 是否已经达到国际一流水平,或者正在选择合适的 AI 编程助手,这个测试结果绝对值得关注! 时间戳 00:00 开头 01:30 智谱 GLM-4.6 安装配置指南 - Claude Code 集成教程 03:20 项目级理解能力测试 - 智谱如何分析复杂代码架构 05:45 文档生成大比拼 - 智谱 vs GPT-5 High vs Codex 绘图对比 09:10 实战编码测试 - 播放器功能实现全过程 14:20 使用技巧总结 - 让 AI 更聪明的提问策略 16:30 终极结论 - 智谱适合什么样的开发场景 --- 🔧 关键发现: - 智谱在中文理解和文档生成方面表现突出 - 代码能力接近 Sonnet 4.0 水平 - 价格仅为 Claude Code 订阅的 1/6-1/7 - 中英文项目处理各有优势 💡 推荐使用场景: 日常开发任务 + 中文档编写 + 快速原型设计
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132. 王坚院士外滩演讲全文:AI时代,开源的内涵正在发生“革命性变化”!
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