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境卖家与广告代理商，打开B端收入通道。 但问题同样明显，爱诗科技要面对Meta、Google的平台监督，也要与Marpipe、Creatify等原生工具争夺份额。在整条价值链中，PixVerse的地位低于短剧领域，一旦广告效果不佳，商家首先削减的是素材生产预算。 最核心的风险来自于技术变革。工具层的技术迭代，很难甩开模型进化一个身位。今天的差异化功能，下一代模型发布后可能变成标配。 独立平台能在某个环节领先一个版本周期，却很难在字节同时握有模型、工作台、流量、激励的组合下，守住第二个。 本文来自微信公众号“数智奔流”，作者：白笈，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+143 好文章，需要你的鼓励数智奔流特邀作者8收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章PS、PR被AI重做了，摄影后期软件要变天了？苦熬三年的刘庆峰，“孤勇者”等待翻盘Kling 4.0发布，可灵AI的估值凭什么反超母体快手？Anthropic

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谁敢真正放慢脚步？这正是典型的“囚徒困境”。 当前，AI领域尚未形成绝对领先的技术壁垒。谁率先踩下刹车，谁就可能让出下一轮技术竞争的主动权。虽然大家都看得见风险，但没人愿意成为第一个停下来的人。 那么，AI到底该不该放缓？该放缓的，从来不是技术进步，而是缺乏约束的“裸奔”。 一个容易被忽略的细节是，OpenAI承认这批数学成果中，仍有部分证明未经严格检验。试想，连数学这种最讲究对错、最容易验证的领域，都开始流行“先发布、后检查”，那么对于直接进入医疗、金融等高敏感的AI行业，又如何赢得公众信任？ 答案不能只是依赖企业自律，而应当把“刹车”装进制度中。 首先，独立第三方安全评估，应当成为前沿模型上线前的必要步骤。其次，全球应探索建立可核查的协调机制，尽可能降低“单方面放缓”带来的竞争压力。最关键的是，要明确大模型发布者的验证义务和追责责任，坚持“谁开发谁验证，谁发布谁负责”。 722篇数学成果表明，AI在部分领域的发展，正在超越人类的运算极限。 越是在这样的关键节点，越不能把技术发展与安全治理对立起来。我们不是要求AI放缓进步，而是要确保每一次进步都在人类可以理解、验证和约束的范围之内。

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j Handa [00:19:25]：是的 Vibhu [00:19:25]：和 Ari 聊到的。你现在可以用 Computer Use 智能体来构建了。你有什么想强调的，API 方面的变化，并稍微介绍一下你自己和你的工作？ Nikunj Handa [00:19:34]：是的，当然。我叫 Nikunj。我领导 API 团队的产品。在这里大约三年了。一直在做模型发布。我觉得这就像，一直是我在 OpenAI 期间的一件，持续的事情。而且，每有一个新模型，我们都会，基本上，和后训练团队、研究团队紧密合作，弄清楚它有什么新东西。然后我们，把这些能力在 API 中暴露出来。所以，这基本上就是概括的说法。而如果你看看 GPT-6 所有的新东西，我们发布的酷炫新能力，首先是，异步函数调用。所以你在，比如 Codex 和 Dots 以及所有东西里看到的很多情况是，工具调用耗时太长，你不必，在工具运行的时候暂停模型的执行。所以你可以，发起一个工具调用，继续运行，继续推理，然后再回来查看。所以我们发布了异步工具调用。我们发布了，比如，回合中引导，所以现在你可以，在模型推理过程中，中途注入消息。这样当你的

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2:53]：是的 Swyx [00:32:53]：他说，“这是我们要做的事。” Diogo Almeida [00:32:54]：但我确实做了。是的。我把官方功劳归给你。 Swyx [00:32:56]：哦，谢谢。谢谢，谢谢。 Diogo Almeida [00:32:56]：是的。 Swyx [00:32:56]：谢谢。但就像，你本该告诉我你，你还要做这次模型发布，因为你，就像，你告诉了我，你只告诉了我一半的故事，然后另一半，你当时还没有那个 doom demo。 Diogo Almeida [00:33:08]：没错。 Swyx [00:33:08]：你当时没有任何数字可以给我。 Diogo Almeida [00:33:10]：没错。 Swyx [00:33:10]：我当时就想，“什么？” Diogo Almeida [00:33:11]：嗯，问题在于我不相信基准测试。 Swyx [00:33:13]：正是。 Diogo Almeida [00:33:14]：对吧？ Swyx [00:33:14]：正是。 Diogo Almeida [00:33:14]：所以就像，这是你需要去感

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的开放和封闭替代方案的世界里。 Motif-Technologies 的 Motif-3：Motif 是少数隐藏的瑰宝之一，与其他模型相比，它在资源非常有限的情况下展示了模型训练方面的创新。Motif-3 附带 MIT 许可证，并且在其规模下取得了令人印象深刻的分数。考虑到 Motif 2.6B（我们在 2025 年报道过）和 Motif-2-12.7B 的模型发布轨迹，这些改进令人印象深刻。 dots-studio 的 dots3-note-prev：中国的 Instagram——小红书（RedNote/Xiaohongshu）也在更加认真地对待模型训练，尽管他们并非新手，早在 2025 年就发布过模型。dots3 还能使用内部测试框架以满分赢得 IMO 2026。我们预计他们将在不久的将来带来更多成果。 Qwen 的 Qwen3.8-Flash-Next：这是 Qwen 模型在架构方面下一版本的预览：125B-A6B，带有 51B n-gram embeddings。它使用了 GDN 和 Qwen Sparse Attention。与 Qwen3-Next-80B-A3B-Inst

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emini 的众多评测之一，但那是另一个话题了。有一个在社区中评价褒贬不一的基准测试（尤其是在真正的设计师群体中）——Design Arena 甚至显示 GLM-5.2 击败了 Claude Fable 本身——那个最近被封禁的炒作机器！ 在 AI 评论界和研究界中，我尊重的几乎所有人都在亲自使用后称赞了这款模型。社区中如此集中的讨论焦点，此前只有一次在开源模型发布时如此明显——DeepSeek R1。这不是我轻易做出的比较，而当我将 Kimi K2 的发布比作“DeepSeek 时刻”时，GLM-5.2 已经远远超过了那一次。Kimi K2 令人印象深刻之处在于，开源模型性能的大幅进步似乎可以来自中国的任何地方。而 GLM-5.2 所迈出的这一步，更像是 AI 进步的一扇单向门。 Anthropic 凭借 Claude Code 创下的创纪录营收增速，很大程度上是由其作为最佳模型、以及唯一真正能做到这一点的模型所驱动的。GLM-5.2 是众多（即将到来的）开源权重模型中第一个提供可信替代方案的。这一类比非常清晰，就像当年 DeepSeek R1 表明，资源远为匮乏的开源权重实验室也能

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