AI 模型
追踪大语言模型与多模态模型的发布和升级。涵盖 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、文心、通义、Llama 等主流模型的能力评测、跑分对比、开源动态及落地场景分析。
中国具身智能白皮书发布，机器人与大模型将深度融合
第三届中国具身智能大会在合肥开幕，发布了《中国人工智能学会具身智能白皮书（2026）》。白皮书指出，中国机器人技术将与人工智能大模型深度融合，增强机器人的自我学习和进化能力。白皮书定义了具身智能的四大核心特征：涉身性、情境性、主动性和交互性，并首次系统发布了“具身智能发展十五大重点方向”，涵盖感知交互、学习模型、操作导航、协作系统、安全控制等领域。专家强调，具身智能是人工智能可持续发展的关键，应理性推动产业发展，避免盲目跟风。未来，具身智能将在工业制造、医疗、家庭服务等领域广泛应用。
以AI大模型驱动医疗影像全流程智能化升级
AI大模型正推动医疗影像实现全流程智能化升级，覆盖从图像采集、诊断分析到报告生成等环节。通过深度学习技术，大模型能高效处理海量影像数据，提升病灶识别准确率，并辅助医生进行精准诊断。该技术还优化了影像工作流程，减少人工重复劳动，缩短患者等待时间。证券时报指出，这一升级不仅提高了医疗效率，还为基层医疗资源不足问题提供了解决方案，未来有望在更多医疗机构推广应用，推动医疗行业数字化转型。
全球AI大模型调用量环比下滑22.2%，十周连涨戛然而止！
全球AI大模型调用量在连续十周上涨后首次出现下滑，环比下降22.2%，结束了此前的增长势头。这一数据由证券时报报道，反映出AI大模型应用热度可能暂时降温，市场或进入调整期。
AI换脸偷声侵权，那么大模型训练呢？ - thepaper.cn
针对AI换脸、偷声等技术的侵权问题，本文进一步探讨了更大范围的大模型训练中可能存在的法律与伦理风险。文章指出，AI换脸和声音克隆技术已引发肖像权、名誉权及隐私权纠纷，而大模型训练过程中，未经授权使用他人数据、作品或个人信息，同样可能构成侵权。当前法律框架对训练数据的合法性、透明度及责任归属尚存模糊地带，亟需明确规范。文章呼吁，在推动AI技术发展的同时，应加强数据来源的合规审查，建立合理的授权与补偿机制，并完善相关法律法规，以平衡技术创新与个人权益保护。
Anthropic发布新大模型，网络安全能力突出
人工智能公司Anthropic于2026年4月8日发布新款大模型Claude Mythos Preview。该模型在网络安全和漏洞挖掘方面表现出色，但公司出于安全考虑，暂不对公众开放。Anthropic担心模型可能被恶意攻击者利用，对经济、公共和国家安全造成严重后果。这一谨慎态度反映了AI领域对强大技术潜在风险的持续关注。
DeepSeek低调上线专家模式，双模式布局专业AI
2026年4月8日，国内AI大模型企业DeepSeek在网页端低调更新，推出专家模式，与原有快速模式形成“日常+专业”双模式并行布局。快速模式主打即时响应，支持多模态能力，适合日常对话和轻量创作；专家模式聚焦复杂问题与深度推理，在数理逻辑、长文本处理、专业场景中表现突出，但暂不支持文件上传和多模态功能。两种模式共享6710亿总参数量，但知识截止日期不同。业内分析，快速模式可能运行V4 Lite轻量版，专家模式疑似接入V4正式版雏形。DeepSeek短期内保持全免费策略，V4正式版预计4月发布，有望带来更完整的专业能力。
中国AI大模型调用量环比增逾31% 连续五周超越美国！阿里Qwen3.6 Plus (free)居榜首
根据最新数据，中国AI大模型调用量环比增长超过31%，已连续五周超越美国，展现出强劲的发展势头。其中，阿里巴巴推出的Qwen3.6 Plus（免费版）在调用量排行榜上位居首位，成为市场关注的焦点。这一增长反映了中国在人工智能领域的持续投入和快速进步，尤其是在大模型应用和商业化方面取得显著成效。分析认为，中国AI大模型调用量的攀升得益于技术迭代、成本优化以及广泛的应用场景拓展。随着更多企业和开发者加入生态，中国AI大模型有望在全球竞争中保持领先地位，并推动相关产业加速发展。
谷歌发布Gemma 4大模型，性能强且完全开源
谷歌DeepMind于2026年4月2日发布Gemma 4系列开源大模型，采用Apache 2.0协议，允许免费商业使用。该系列包括四款模型，其中31B参数模型在数学推理上正确率从20.8%提升至89.2%，登顶开源模型第三。技术突破包括TurboQuant算法将内存占用降低6倍、逐层嵌入技术实现参数瘦身、内置思考模式提升逻辑推理能力，以及可变视觉令牌预算优化多模态处理。Gemma 4支持文本、图像、视频输入，上下文长度最高达25.6万Token，并专为智能体设计，支持函数调用和结构化输出。相比ChatGPT、DeepSeek等，Gemma 4主打边缘计算和本地部署，可在手机和消费级显卡上运行，实现低成本、高隐私的AI应用。
谷歌发布Gemma 4开源模型，31B版本性能超强
4月2日，谷歌DeepMind发布Gemma 4系列开源模型，包含E2B、E4B、26B-A4B、31B四种型号。这是谷歌迄今最强大的开源模型家族，采用Apache 2.0协议，取代了之前备受批评的自定义协议。31B版本在Arena AI排行榜上位列全球第三，用不到十分之一的参数量就能与400亿参数模型竞争。该系列继承Gemini 3技术，支持多模态、140多种语言，上下文窗口达12.8万至25.6万token。从手机到服务器全覆盖，E2B和E4B可离线运行在Android设备上。谷歌强调这是“全球同等规模下最好的开源模型”，旨在推动本地AI发展。
全球用户为何选择中国AI大模型？ - peopleapp.com
全球用户选择中国AI大模型的原因主要在于其技术实力、应用场景丰富和性价比优势。中国AI大模型在自然语言处理、图像识别等领域取得显著突破，能够提供高效、精准的服务。同时，中国庞大的互联网生态和多样化的行业需求，使得AI大模型在电商、医疗、教育等场景中快速落地，满足用户实际需求。此外，中国AI大模型在成本控制上更具竞争力，降低了企业和个人的使用门槛。这些因素共同推动了中国AI大模型在全球市场的吸引力，成为越来越多用户的首选。
广州探索更务实高效的AI差异化发展之路 让AI大模型“拿来就能用”
广州市正积极探索一条更务实高效的AI差异化发展路径，重点推动AI大模型实现“拿来就能用”的便捷应用。市政府通过整合资源、优化政策环境，鼓励企业开发轻量化、场景适配性强的大模型，降低技术门槛，加速AI在制造、医疗、政务等领域的落地。此举旨在避免同质化竞争，突出广州在产业基础和数据资源上的优势，打造具有本地特色的AI生态。通过简化部署流程、提供标准化工具包，广州希望让中小企业也能轻松接入AI能力，从而提升整体产业效率，推动数字经济与实体经济深度融合，形成可复制的差异化发展模式。
中国AI大模型，全球爆火！官宣“词元”来了，催生哪些机遇？
中国AI大模型在全球范围内引发热潮，官方正式推出“词元”概念，标志着人工智能技术进入新阶段。这一创新将推动自然语言处理、智能客服、内容生成等领域的快速发展，催生大量商业机遇。企业可借助“词元”技术优化算法、降低成本，提升产品智能化水平。同时，教育、医疗、金融等行业有望实现更精准的数据分析和个性化服务。然而，技术普及也带来数据安全、伦理规范等挑战，需加强监管与标准制定。总体而言，“词元”的落地将加速中国AI产业升级，为全球科技竞争注入新动力。
AI大模型的Token是什么？一个视频带你了解
本文通过视频形式，通俗易懂地解释了AI大模型中的核心概念“Token”。Token是AI处理文本的基本单位，可以是单词、字符或子词，模型通过将输入文本拆分为Token序列来理解和生成语言。文章以华龙网为例，展示了Token在自然语言处理中的关键作用，包括分词、编码和生成过程。视频内容帮助观众理解Token如何影响模型性能、计算成本及输出质量，并简要介绍了Token数量与模型能力的关系。适合对AI技术感兴趣的初学者快速入门。
中国AI大模型调用量连续两周领跑全球，算力租赁板块再度拉升
中国AI大模型调用量连续两周位居全球首位，显示出国内人工智能产业的强劲发展势头。这一数据直接推动算力租赁板块在资本市场再度拉升，相关企业股价表现活跃。分析认为，大模型的高频调用反映了应用场景的快速扩展，包括智能客服、内容生成和数据分析等领域。算力作为AI基础设施的核心需求，其租赁模式因灵活性和成本优势受到市场青睐。业内专家指出，持续增长的调用量将加速算力产业链的优化，并可能带动更多投资涌入该领域。
热点追踪| AI也会被“投毒”，我们该如何避坑？
随着人工智能技术的广泛应用，AI系统也面临被“投毒”的风险，即恶意攻击者通过篡改训练数据或输入误导信息，导致AI输出错误结果。本文探讨了AI“投毒”的常见方式，包括数据污染、模型后门植入和对抗性攻击，并分析了其对自动驾驶、医疗诊断、金融风控等领域的潜在危害。为规避风险，文章建议加强数据源验证、采用鲁棒性训练方法、部署实时监控机制，并推动行业制定安全标准。用户在使用AI服务时，也应保持警惕，避免过度依赖单一模型，同时关注技术更新与安全提示。通过多方协作，才能有效防范AI“投毒”，保障人工智能的可靠与安全。
AI大模型横向评测:主流模型性能全解析
新浪财经发布AI大模型横向评测，对当前主流模型性能进行全面解析。评测覆盖了多个知名大模型，从语言理解、逻辑推理、代码生成、多模态处理等核心维度进行对比测试。结果显示，不同模型在特定任务上各有优势：部分模型在复杂推理和长文本处理上表现突出，而另一些则在代码编写和创意生成方面更胜一筹。评测还关注了模型的响应速度、资源消耗及实际应用场景适配性，指出性能差异与模型架构、训练数据规模及优化策略密切相关。该报告为企业和开发者选择适合的AI大模型提供了参考依据，并展望了未来模型在效率提升和成本控制方面的发展趋势。
4.69万亿Token！中国AI大模型调用量连续两周领跑全球 - eeo.com.cn
中国AI大模型调用量连续两周位居全球首位，最新数据显示其调用量已达4.69万亿Token。这一数据反映出中国在人工智能领域的快速发展与广泛应用，尤其在自然语言处理、智能客服、内容生成等场景中，大模型技术正加速落地。调用量的持续领先不仅体现了国内企业对AI技术的投入与创新，也表明中国在算力、数据及模型优化方面的综合实力。该趋势可能进一步推动相关产业链的升级，并吸引更多国际关注与合作。
4.69万亿Token！中国AI大模型调用量连续两周领跑全球 凭什么领跑？
中国AI大模型调用量连续两周突破4.69万亿Token，领跑全球。这一成就得益于中国在算力基础设施、数据资源及算法优化上的持续投入，以及政策支持与产业生态的协同发展。国内企业如百度、阿里等加速大模型应用落地，覆盖金融、医疗、教育等领域，推动调用量激增。同时，中国在开源模型、垂直场景适配及成本控制方面取得突破，降低了使用门槛。此外，庞大的用户基数和数字化转型需求为模型迭代提供了丰富场景，形成“数据-模型-应用”的正向循环。这些因素共同支撑了中国AI大模型在全球的领先地位。
赋能智能体：Workers AI 现已运行大模型，率先支持 Kimi K2.5 - The Cloudflare Blog
Cloudflare宣布其Workers AI平台现已支持运行大语言模型，并率先集成Kimi K2.5模型。这一更新旨在赋能智能体应用，使开发者能够在边缘计算环境中直接部署和运行大规模AI模型，提升响应速度和数据处理效率。Kimi K2.5作为首批支持的模型，具备更强的推理和生成能力，适用于复杂任务场景。此举标志着Cloudflare在AI基础设施领域的进一步拓展，为构建更智能、更高效的分布式应用提供了新可能。
国内AI大模型落地的三重困局与破局之道
国内AI大模型在商业化落地过程中面临三重困局：一是技术层面，模型能力与实际应用场景存在鸿沟，通用大模型难以满足垂直行业的高精度需求；二是成本层面，高昂的算力投入与数据标注成本导致企业盈利困难，中小企业难以承受；三是生态层面，缺乏成熟的商业模式和标准化解决方案，行业碎片化严重。破局之道在于：推动大模型与行业知识深度融合，发展轻量化、低成本的小模型；构建开放生态，促进产学研协同创新；探索订阅制、按需付费等灵活商业模式。同时，政策需加强算力基础设施建设，完善数据治理规则，以加速AI大模型从技术突破向产业赋能的转化。