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y-leading speed and efficiency in AI inference”, August 25, 2026, reporting results measured on SemiAnalysis’s InferenceX suite with OpenAI engineers present, across GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B & Kimi K2.5 1T. OpenAI normalized to published package power & reports Jalapeño’s sustained draw at or below 550W against a 700W rating. Three caveats apply : the comparison is against Blackwell-generation GB200/GB300 rather than the newer Vera Rubin platform, which also uses HBM4 & began shipping to c

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视频模型的DeepSeek时刻，本质不是低价，而是物美价廉。 9月28日，快手可灵AI的Kling 4.0开启内测，把单次原生视频时长拉到了30秒，画质干到4K，同时首个“轻量版”模型Kling 4.0 Flash上线，主打出视频速度快，价格也要往下走，不过目前其API定价尚未公布。 10月8日，生数科技Vidu Q4 Preview发布，支持15张参考图、3段参考音频、同样4K直出，同时延续了以往“又好又快”的优势——他们把首发价格打到了最低0.09元每秒。 如今，内容端的需求爆发吸引了大量厂商入场，同时也倒逼行业开始卷“标准”：人物情绪够不够细腻、叙事能不能抓住人、整体质感能不能撑住成片。 原来动辄需要一个动画团队手搓几个月的视频，交给AI，它能把脚本故事完美地讲出来：一张张飞舞的日历垒起高楼，再缓缓向着主人公的方向倒塌......时间的紧迫感扑面而来。看完不由得“震惊瘫坐”了。 从7月MiniMax H3打出“地板价”开始，价格普惠的浪潮一浪高过一浪。越来越多的创作者终于有底气大量尝试用AI视频的形式完成表达。于是，从可灵到生数，成本优化成了最新一轮模型角力的关键项。 但在工业应

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会。同一类任务反复运行，芯片就可以围绕特定模型和场景优化，把每次调用的成本降下来。有机构预估，在适配的推理场景下，定制化芯片的能效比可达到通用GPU的1.5至3倍，单位算力成本降低35%以上。 眼看推理芯片成了一门好生意，想进场的大厂越来越多。腾讯7月推出紫霄2.0，主要供自家业务使用，计划年底推进十万卡部署；据报道，字节的芯片研发团队已超过千人；连模型公司DeepSeek，都被曝出在自研推理芯片。 不过，想把芯片卖给外人，先得在自己家里跑通。 国内大厂现在也已经跑通了。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖介绍，昆仑芯P800“已在百度内部得到全面验证”，承担了百度绝大部分推理任务之后，才推向外部行业。中国移动的十亿级推理型集采中，昆仑芯三个标包分别拿下70%、70%和100%的份额。 02 生成式AI热潮之前，亚马逊就为AWS布局自研芯片，原本是给云服务降本。到了AI时代，更便宜的训练和推理算力，成了它吸引外部客户的卖点，Anthropic和OpenAI先后承诺使用Trainium。今年二季度，包含Trainium和通用计算芯片Graviton的芯片业务，年化收入运行率超过2

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古可能是全球“本地电力供过于求”最显著的行政区域。截至2025年底，内蒙古风电装机超100GW，全国第一；同时还有约130GW的化石燃料发电容量。如此庞大的电力产能，本地工业负荷根本消化不掉。 内蒙不缺电，而数据中心本质上是一个“电力消纳工具”，理解了这一点，才能理解为什么乌兰察布的扩张速度远超市场预期。从华为、阿里、字节跳动、快手等互联网巨头，到备受瞩目的DeepSeek、Z.ai等AI新贵，纷纷在这片草原上圈地盖楼。 图源：高德地图 然而，算力饥渴是全球性的。随着大模型训练与推理需求呈指数级爆发，全球范围内的云巨头、科技新贵与主权基金也在极力寻找下一个“乌兰察布”。 那么，全球还有哪些地方，具备类似的组合条件？ 西班牙阿拉贡：欧洲版的最强候选之一，但缺一张牌 在欧洲这片向来以高电价、严环保和漫长行政审批著称的土地上，西班牙东北部广袤而人口稀少的阿拉贡（Aragon）地区，正像极当年的乌兰察布一样，试图上演一场欧洲版的“算力逆袭”。 长期以来，欧洲在AI基础设施建设上远落后于中美。为了打破这一僵局，阿拉贡地方政府选择直接为科技巨头“开绿灯”。他们推出了名为“PIGA”（阿拉贡公共利益

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性。 一张700W的AI加速卡，一年不停转，要吃掉约6100度电。 在北京，工业电价大约是每度0.80元；在内蒙古乌兰察布，数据中心到户电价实际在0.32—0.36元之间，本文取0.358元作为保守估算。 差价是0.442元。折算下来，单张卡一年省约2700元；一万张卡组成的集群，一年就是2700万——这还只是电费一项。 所以过去三年，阿里、华为、字节跳动、DeepSeek、Z.ai、世纪互联、ZData……一长串名字扎堆涌向了这座以马铃薯和酸奶闻名的内蒙古小城。目前乌兰察布已建成或规划的数据中心达89座，已确认算力容量15GW，被业内称为"亚洲增速最快的数据中心枢纽"。 几乎所有报道给出的解释都一样：因为这里有风、有煤、有冷气候、有便宜的地。 但这个解释对吗？ 一、为什么跑出来的是乌兰察布，不是甘肃、宁夏？ 甘肃有风电，宁夏有风光，青海有光伏——如果"有风有煤有冷"就够了，为什么跑在最前面的是乌兰察布，而不是资源禀赋同样出色的甘肃或宁夏？ 答案藏在一个很少被算力报道提及的细节里：内蒙古西部由独立运营的蒙西电网覆盖，与国内大多数地区由国家电网供电不同。 通过直接向数据中心设施供电，开发

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promoting AI innovation and development as the first priority.” The comprehensive AI Law promised in the 2023 and 2024 legislative plans was shelved in 2025, four months after the DeepSeek moment. The State Council’s AI+ Action Plan targets 70% penetration of agents and intelligent terminals by 2027 and 90% by 2030, aiming for a rapid deployment of AI across all sectors and industries. We think the Chinese government takes an open position on frontier models but tightens the applications and reg

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urn to grade them. Past calls include NVIDIA failing to acquire Arm, transformers achieving leading results beyond language, and an open-source model surpassing OpenAI’s o1, which DeepSeek-R1 subsequently did. Let’s dive into the key stories This year, agents are doing valuable work in software and science, physical AI is learning how to act in the world, and access and control are becoming more consequential. Below, I share the developments that stood out to me and what I think they mean for wh

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s over e.g., BERT variants is that there are so many modern open-weight architectures out there to adopt. Anything between the small Qwen 3 0.6B models to the latest Kimi, GLM, or DeepSeek models. (Of course, using such 1B parameter models for classification could be a bit overkill from an efficiency perspective, but hey, it’s possible.) Figure 20: On the aforementioned IMDb movie review dataset, a relatively small GPT-2 124M model gets approximately 92% accuracy; a larger and newer LLM (like a

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三方评估人员进驻企业，克拉克强调政府需要具备独立评估能力，但各方普遍质疑Anthropic此举是为了维系其本身领先垄断优势，或是明知短期内无法形成类似机制而主动“唱高调”。本质上，以Anthropic为代表的闭源前沿模型企业如果希望在这一问题上寻求多边共识，毫无疑问面临着内外部的多重信任阻力 04 中国的治理主张得到两国元首会谈呼应 会前，路透社曾放出消息称DeepSeek、月之暗面等中国模型企业预计将在会上介绍人工智能风险。但事实证明路透社援引所谓“消息人士”的消息并不灵通。 更引人关注的是中国常驻联合国代表傅聪的发言。傅大使在成员国发言阶段强调，各国应该有权根据实际需要和市场规律，自主选择AI技术、产品与服务。他反对以技术合作迫使各国选边站队，并强调科技企业接受法律监管和社会监督。在国际层面，他主张通过联合国加强跨国协作，提高发展中国家在规则制定中的代表性和发言权。 中国常驻联合国代表傅聪在安理会发言。 图片来源：联合国 这显现出中美两国的政策主张有不同侧重。克拉齐奥斯鼓励各国采用美国技术，傅聪则更强调，各国应该有权自主选择技术供应方，也应该有机会共同制定国际规则。对于发展中国家来

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前 AI 是一大段系统消息，然后也许你还有另一个大的 AI Swyx [01:02:09]：大的输出，是啊 Diogo Almeida [01:02:10]：来看看它是否真的做到了这一点。这太疯狂了吧？这，这有点疯狂。就像，它——那就是我们的斯德哥尔摩综合征，对吧？但这有点疯狂。比如，如果你想说的是，“嘿，别读这个子目录”，或者“别把任何 API 密钥传给 DeepSeek”，或者别的什么，那基本上应该能在程序层面得到保证。你永远不会有任何机器学习模型的保证，但通过把它拆解，你实际上可以——你实际上可以测量它，对吧？就像 Swyx [01:02:37]：是啊，你可以验证它确实被调用了 Diogo Almeida [01:02:39]：对，而且比如，我们的模型，我们的模型——接口本身是如此可验证。这应该让人松一口气。 Diogo Almeida [01:02:46]：就像，这，这，这，这只会带来好得多的工程实践。 Swyx [01:02:50]：是的。我想我明白了。所以过去人们不这么做的原因之一，就是他们只会去调用一个小型 LLM，对吧？ Diogo Almeida [01:02:59]

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into two categories, open-weight and open-source models. Open-weight models are the most common form, such as popular models like Meta’s Llama, Alibaba’s Qwen, Google’s Gemma, or DeepSeek’s models. These models are governed by licenses, governing documents dictating what is allowed with downstream use, and are often accompanied by inference code in libraries such as Transformers, VLLM, SGLANG, etc. Since about April 2025, Chinese AI companies have been the clear leader in open-weight models. Tr

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oracle router across all eighteen models reaches 97.6% at $1.88 a task. That is 23 points above GPT-6 Astra, at under a third of its cost. Restrict it to open-weight models only (DeepSeek V4 Flash and Pro, GLM-5.3 and GLM-5.3 Flash, Kimi K3, Qwen3.8 Max), and it still reaches 90.3% at $1.45 a task, which beats every closed model here by 16 points while spending under a quarter of what Astra does. These results make “open versus closed” a less interesting debate. The emerging race is to move fro

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escribed a split between “frontier for planning, cheap for execution.” @TheAhmadOsman summarized one stack as GPT 5.6 Sol XHigh for planning, GLM 5.3 Flash for implementation, and DeepSeek V4.1 Flash for other tasks. @kylebrussell reported an internal knowledge-base pipeline moving from Opus → Sonnet → GLM 5.2 → GLM 5.3 Flash , cutting spend by roughly two orders of magnitude since spring. Meanwhile @theo argued that in real-world coding the payoff from stronger models like Fable and Astra is no

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、滥用和社会后果，而在美国的讨论则更多地集中在人工智能失控或人类灭绝等假设性情境上。” 图像来源， Reuters 虽然中国官员忧心人工智能带来的风险，但他们也相信，在中国经济成长放缓之际，人工智能将成为提振经济的重要动力。 譬如，腾讯、阿里巴巴、百度和字节跳动等中国科技巨头的人工智能模型，正与全球主要竞争对手一较高下。一些领先模型则来自零一万物、深度求索（DeepSeek）、MiniMax、月之暗面和智谱等新创公司。 这些公司都没有回应BBC的置评请求。 刘少山博士向BBC解释，北京正力求在培育人工智能产业和管控相关风险之间取得平衡。 “这与主张停止发展人工智能是两回事，”他说。 除了国内发展需求，北京也必须考量地缘政治因素。 美国总统特朗普（Donald Trump，川普）将人工智能发展描述为一场与中国的高风险竞赛。 “我们在人工智能领域领先中国……坦白说，我希望保持这种领先地位，因为谁赢了人工智能，谁就赢了，”他曾说。 中国国家安全部长陈一新在9月发表于官方期刊的文章中，也从地缘政治的角度阐述人工智能的发展，称其为“大国战略博弈的新赛道”。 尽管呼吁放缓人工智能发展的呼声主要来自

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t provenance was intense, including from @Yuchenj UW , before @eliebakouch concluded one confusion was likely due to a router/mis-served model , not evidence of a new GLM release. DeepSeek-V4.1-Flash keeps showing up as the practical open default : It became the default in HuggingChat via @victormustar , and multiple practitioners argued it is under-evaluated relative to impact, notably @teortaxesTex . Anecdotal usage ranged from gaming optimization with Hermes Agent to self-hosted/open workflow

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Some social media users, including former CNBC anchor Deirdre Bosa, turned toward Chinese AI stars like Tangjie from Zhipu AI, Yang Zhilin from Moonshot AI, and Liang Wenfeng from DeepSeek to see how they would respond. While they are usually vocal about model achievements and benchmarks, weighing in on a global debate about slowing down progress is a different topic. Chinese AI leadership has to be careful here. That said, China’s domestic focus on security is tightening recently. Minister of S

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rts of the country.” See Thy’s full workflow Visit The Rundown University . How do you use AI? Tell us for a chance to be featured. 🧠 Smaug Flash - Abacus’ open-weight, 3x cheaper DeepSeek Flash fine-tune ⚙️ SWE-2 - Cognition’s powerful new coding model inside of Devin 🎵 Music v2.5 - ElevenLabs’ latest music AI for richer melodies, long-form songs 🤖 Muse - Meta’s new always-working personal AI agent Amazon Connect Customer - design, govern, and deploy agentic conversational AI across every custo

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eve HBM capacity pressures very effectively. This is for Kimi K3, which doesn’t take into account some of the even more extreme cache reduction techniques introduced in the latest DeepSeek v4.1 Flash model, which reduce active KVCache sizes by around 75% compared to v4 Flash. At these reduced KVCache levels, increasing concurrency to utilize all the HBM capacity is likely to mean that the workload becomes compute and network bound rather than capacity bound, therefore also diminishing the value

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27 2 分享 Avid Artifacts 的读者知道，我们不仅一直在报道模型，也报道它们的许可证，而且已经持续了相当长一段时间。曾经有一段时间，自定义许可证风靡一时，例如自定义的 Qwen2.5 72B-Instruct 许可证或 Llama 许可证。DeepSeek 曾为 DeepSeek V3 使用自定义许可证，后来 R1 将其改为 MIT，这导致许多（中国）模型厂商在 2025 年采用 MIT 或 Apache 2.0 许可证。 2026 年，开放模型比以往任何时候都更具竞争力，这带来了两个有趣的发展：西方模型厂商采用开放许可证，Google 和 Meta 都转向了 Apache 2.0。然而，处于前沿的中国模型厂商正变得越来越严格：Kimi K3 附带的许可证要求提供推理或微调服务者签订商业协议，MiniMax M3 则要求超过收入门槛的协议，并规定了禁止使用的场景。 最新的例子是智谱的 GLM-5.3，它从 MIT（GLM-5.2 及更早版本）改为自定义许可证，对推理和微调服务提供商有如下条款： 如果被许可方或其任何关联方经营模型即服务（Model as a Servic

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are the only accounts on the Hub where the heavy band carries the volume. Effectively all of MiniMax's 2026 downloads are of models above 70B, along with 88% of Moonshot's, 55% of DeepSeek's and 39% of Z.ai's. No large American account looks like this: Google, Microsoft and IBM Granite record essentially none of their 2026 downloads above 70B, and NVIDIA and Meta only 14% and 9%. The difference becomes clearer in total downloads. Moonshot’s frontier-only portfolio recorded 37M downloads over the

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