中国人工智能（AI）企业深思科技（DeepSeek）正在投资机器人及机器人用AI模型开发公司，进军嵌入式机器人领域。分析认为，超越语言模型，能够在现实世界中直接判断和行动的AI将成为下一代技术竞争的核心。 据中国《科创板日报》报道，深思科技最近达成协议，主导对机器人用AI模型开发公司“WinverseAI”的种子轮投资。WinverseAI的企业价值约为4亿美元，深思科技将投资数千万美元。美团也将参与对WinverseAI的投资。 WinverseAI是由腾讯前科学家胡瀚于今年成立的公司，专注于开发能够理解周围环境并执行任务的AI模型，主要应用于类人机器人等。该公司并不直接制造机器人，而是开发相当于机器人“大脑”的智能。 此次投资是深思科技在两个月前对机器人制造商宇树科技（Unitree）投资1亿4100万人民币后的又一举措。值得注意的是，深思科技不仅投资于擅长制造机器人身体的宇树科技，还扩大了投资对象至开发机器人智能的企业。 深思科技关注机器人领域的原因在于，AI的下一场竞争可能会转向现实世界。过去，AI竞争主要集中在文字、图像理解、推理和编码等数字领域，而未来，识别实际环境并根据情况进行行动的能力将变得更加重要。 类人机器人在工业现场替代人类工作，不仅需要行走和保持平衡的技术，还需要能够识别周围物体、规划工作顺序并应对意外情况的智能。机器人用AI模型正是实现这些能力的核心技术。 深思科技通过宇树科技的硬件技术和WinverseAI的模型开发能力，能够接触到涵盖机器人身体和大脑的技术生态系统。提升AI模型的推理速度和运算效率的技术，对于机器人实时判断和移动周围环境至关重要。最终，深思科技的连续投资被解读为将AI从屏幕上的回答工具发展为能够在现实世界中直接工作的智能的布局。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在全球人工智能竞争从企业之间的技术竞赛逐渐演变为国家之间的战略较量之际，韩国正在加快引入“国家队”模式。 韩国科学技术信息通信部6日宣布，将投入4.7万亿韩元（约合人民币235亿元），研发国家主导的前沿人工智能模型，计划于明年3月正式启动。按照计划将在今年12月国会批准2027年度预算后，通过竞争性招标选定主导开发机构，中标方最早有望于明年2月敲定。 这意味着，韩国首次以国家资本直接押注大规模AI模型开发，而不再完全依赖企业自行投入。 此次计划的资金主要用于算力和训练数据建设。据韩国政府公布的方案，约3.9万亿韩元将用于采购1万张英伟达新一代人工智能芯片Vera Rubin GPU，其余约8000亿韩元用于获取训练数据。参与项目的企业或机构还需按一定比例配套私人资本，项目未来产生的收益则有望由公众共享。 与传统科研补贴不同，政府计划以股权投资方式参与项目，在分担企业早期研发风险的同时，保留分享未来商业收益的可能性。 韩国加码“主权AI”，与全球AI竞争格局变化密切相关。过去，美国企业凭借资本、人才和算力优势占据前沿大模型竞争的主导地位。近年来，DeepSeek、Kimi、月之暗面（Moonshot AI）等中国AI模型快速发展，通过开源生态和较低部署成本拓展应用空间，也为韩国提供了新的竞争参照。 从现实来看，韩国的目标并非短期内全面超越OpenAI、Google DeepMind等美国顶尖实验室，而是推动国产模型具备与中国头部开源模型竞争的能力，降低关键AI技术对海外企业的依赖。 韩国拥有三星电子、SK海力士等半导体巨头，以及Naver、LG AI Research、SK电讯和Upstage等本土AI企业。这些企业有望成为国家级前沿模型项目的潜在竞标者。 韩国此前已推进国产基础模型扶持计划，预计2027年2月通过第三阶段评审选出两支团队。政府表示，新计划将与现有项目并行，前者侧重需要更大规模算力和资本投入的前沿模型，后者则着眼于培育国产基础模型生态。 两项计划若能合理分工，有望形成互补。但如果缺乏明确边界，也可能导致资金重复投入、研发资源分散及企业重复建设。 与美国相比，韩国在科技资本规模和大型AI企业集群方面仍存在差距，国内市场规模也相对有限。不过，韩国在存储芯片、高带宽存储器（HBM）和先进制造领域拥有明显优势。 业内人士普遍认为，韩国的竞争突破口未必是开发参数规模最大的通用大模型，而是推动AI与半导体制造、汽车、造船、机器人及智能工厂深度融合。若能够开发出服务于本土优势产业的专业模型，其经济价值可能超过单纯打造聊天机器人。 不过，韩国的“AI主权”战略仍面临现实矛盾：项目强调技术自主，但核心算力设备仍高度依赖供应商英伟达。即使国产模型取得进展，底层算力的外部依赖仍难以在短期内消除。 目前，韩国项目的模型规模、性能指标、评测标准及开源路线等关键细节尚未完全明确。资金投入能否转化为国际竞争力，仍取决于人才储备、数据质量、技术路线和产业整合能力。 4.7万亿韩元能够购买算力和数据，却无法直接购买技术竞争力。如何将半导体优势、企业研发积累与国家级资源有效整合，将决定韩国能否真正实现从AI产业参与者向关键技术自主掌控者的跨越。

中国人工智能（AI）模型在全球大型语言模型（LLM）平台OpenRouter的每周Token使用量排名中占据了前五名，显示出中国AI模型在开发者生态系统中的压倒性优势。 根据OpenRouter的数据，10月5日至11日，全球AI模型处理的Token总量达到172万亿个，比前一周增长了3.61%。其中，中国AI模型的处理量为86万7400亿个，远超美国AI模型的18万9700亿个。中国模型的Token使用量较前一周激增50.96%，而美国模型则增长了17.1%。中国模型连续24周领先于美国模型。 使用量排名第一的是中国AI初创公司DeepSeek。DeepSeek的V4.1 Flash在一周内处理了41万亿个Token，较前一周增长了60%。智谱AI的GLM 5.3 Flash以12万2000亿个Token位列第二，小米的MiMo-V2.6-Flash以11万5000亿个Token排名第三。StepFun的Step 5 Preview以8万8400亿个Token排名第四，腾讯的Hy4 Preview以8万2800亿个Token排名第五。前五名中国模型处理的Token总量占整体的47.9%。 OpenRouter是一个将多个企业的AI模型连接到一个API的平台，使开发者能够选择和利用多种模型。因此，此次排名是基于通过OpenRouter实际处理的Token，反映了开发者在服务开发和工作中使用的AI模型。 尤其是中国模型使用量的增加，表明以低成本和开放模型为优势的中国AI企业正在成为海外开发者的选择。根据CNBC的报道，2月份时中国模型在OpenRouter的使用比例仅为6%至13%。 曾任商汤科技智能产业研究院院长的田峰表示：“中国模型的性能、稳定性和成本效益在市场上得到了认可。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全球人工智能(AI)霸权战争正达到顶峰。美国通过占领AI芯片市场并将其武器化，掌控了基础设施；而中国则依托海量数据提升AI效率。 根据彭博社智能(BI)等最新分析，中国最高AI模型与美国最高AI模型之间的基准分数差距已缩小至3%以内（81.1分对83.4分）。年初时这一差距为15%，上半年为9%。如果这一趋势持续下去，预计明年中国AI模型的性能将与美国相当。 数字竞争基准与经济性的关系 仅凭3%的数字并不能认为中国已完全追赶上美国。根据LiveBench的标准，分数差距仅为2.8%；而在人工智能分析智力指数(v4.3)中，美国（53.4分）与中国（44.9分）的差距仍然约为16%。美国国家标准与技术研究所(NIST)下属的CAISI专家级黑客任务的成功率显示，美国模型的成功率为71%，而中国模型仅为32%，性能差距超过两倍。 在民众的偏好投票或简单评估中，差距较小。然而，在复杂推理和网络安全攻击等高难度领域，差距依然存在。引入简单基准及各种评估后，中国仍落后于美国半年以上。值得注意的是竞争的态势：美国迈出一步时，中国则跨出五步；美国开始奔跑时，中国则全力以赴。尽管差距依然存在，但两国的距离在不断缩小。 在基础设施方面，中国也在发生重大变化。自美国实施半导体出口管制以来，中国利用已获得的NVIDIA H800等旧款芯片进行AI模型的训练。同时，中国也在进行自主开发，积极引入华为的Ascend 950 PR/DT等国产芯片。尽管计算能力不足，但通过数量弥补，成千上万的芯片结合丰富的电力投入，实现了与最新模型相当的计算能力。 在软件方面，中国也逐渐摆脱了NVIDIA的AI芯片平台CUDA。在全球AI企业中，除了NVIDIA外几乎没有替代品，而中国正在构建自己的基础设施生态系统，这在经济性上也具有优势。 中国AI迅猛发展的背景是价格破坏和开源生态的扩展。美国的GPT系列、Claude等高性能封闭模型的售价为每100万标记25至50美元，而中国的GLM-5.3（4.40美元）、DeepSeek V4.1 Flash（1.20美元）等价格则低于十分之一。考虑到AI所需的所有任务并不都需要高度计算能力，使用中国模型的结构也就成为必然。 在全球AI中介平台OpenRouter的前十名模型中，有六个是中国模型。DeepSeek的周请求市场份额达21.8%。出现了超越谷歌和OpenAI的现象。尽管有人指出中国AI产业在2030年前难以实现盈利，但通过几乎免费的补贴策略，迅速吸引了全球用户和数据。 韩国的现实，基础设施与数据均不足 美国垄断了先进半导体（NVIDIA、AMD）、超大规模计算数据中心和全球大型科技公司的资本实力等“超尖端基础设施”。尽管中国面临供给限制，但凭借14亿人口和国家主导的数据收集基础，涌现出“庞大的学习数据”和开源生态，紧追其后。 韩国在基础设施和数据这两方面都难以追赶这两大巨头。盲目参与美国数万亿韩元的GPU集群建设竞争，缺乏资本和计算资源；而与中国的大规模数据收集结构或单一大规模语言人口基础相比，绝对数据的“量”也处于劣势。在体量上与美中同台竞争，现实上是难以实现的。 那么，韩国应从何处寻找答案呢？随着AI竞争的范式从基础技术开发转向“实际应用及优化（Fine-tuning）”，韩国的竞争力有望显现。 韩国的家庭互联网接入率达到99.97%，3岁以上国民的互联网使用率为94.5%，智能手机普及率超过97%，是典型的超高信息化国家。并非仅仅是网络铺设，国民整体对智能手机和PC基础的数字服务非常熟悉。ChatGPT等生成型AI服务的使用率也在迅速上升。 制造、金融、医疗、教育、公共行政等各个行业和社会系统也都高度数字化，持续生成高质量、高密度的“现实生活民间数据”。如果说中国的数据是“量的庞大”，那么韩国的数据则是由具备精细数字素养的民众生成的“高质量优化数据”。在精确的现场测试和行业特化AI移植方面，全球鲜有能超越韩国的测试平台。 ChatGPT和Claude已经在我们的日常生活中使用。在这种情况下，国家层面推动全民免费AI服务的“大家的AI”也被认为是多余的。然而，综合我们所拥有的竞争力，情况就有所不同。韩国在民间活力的基础上，国家层面的果断准备也在同步进行。政府计划在年内向全体国民提供免费AI服务“大家的AI”，以避免AI应用差距导致经济和社会差距的扩大。内容也非常具体，包括健康、教育、金融、税务等与日常生活和产业紧密相关的福利和行政服务。 这将成为全体国民将AI作为日常工具的强大政策基础，并推动国家整体转型为一个巨大的“AI应用生态系统”。 向AI三大强国(G3)的战略跃升 韩国要成为全球AI三大强国的道路并不是模仿美中，而是最大限度地利用我们所拥有的“高质量数字基础设施”和“世界一流的用户敏捷性”。 首先要建立独立的AI模型，但不应沉迷于1对1的性能竞争，而应集中于韩国在制造、医疗、金融和公共数据方面的优势，发展“特化型AI”和“物理AI”。基于全球第一的制造能力，巩固作为“超级乙方”的地位，将硬件与定制的主权AI服务相结合。最重要的是通过国家层面的“大家的AI”政策，建立全民灵活运用AI的超高水平AI应用人口基础。 几年后，美国仍将垄断基础设施，中国也将继续通过大量数据压制竞争对手。韩国必须在庞大的基础设施和数据洪流中找到最佳路径。如果能够以独特的现场应用能力和数字接受性为武器，开拓高质量的应用生态系统，韩国将在美中霸权战争的激烈浪潮中，自信地奠定“全球AI三大强国”的基础。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

从事“独立人工智能(AI)基础模型”项目的Upstage对政府推动的前沿AI模型开发挑战表示积极态度。 Upstage代表金成勋在10月1日于首尔中区首尔广场举行的“AI开发速度调控论”研讨会后接受记者采访时表示，针对政府推动的前沿AI开发特殊目的法人(SPC)成立参与意向的问题，他表示：“我们将利用一切手段朝着目标前进。” 金代表指出，Upstage的目标是中国AI企业DeepSeek。他强调：“我们的目标是像DeepSeek一样开发‘外星技术’，朝着前沿模型迈进，超越DeepSeek是初创企业的责任。” DeepSeek以相对较少的图形处理单元(GPU)实现高性能模型而受到认可。金代表表示：“DeepSeek受到尊敬的原因在于其创造了用1位数学习模型的新技术。”他补充道：“Upstage也在专注于开发能够用更少的GPU实现更高性能的核心技术。” 他进一步指出：“前沿AI的核心不在于简单地扩大模型规模，而在于能否自主开发创新技术。”他表示：“正如高端半导体能够竞争是因为掌握了核心技术一样，AI也必须具备源技术。” 关于与DeepSeek的技术差距，他表示大约为4个月。他说：“如果以目前的速度进行技术开发，4个月左右就能达到该水平。”

‘海外投资者’（指投资海外股票的韩国个人投资者）未能从美国股市的上涨中获益。尽管去年美国股市录得两位数的涨幅，但韩国个人投资者在海外股票投资中却损失超过25万亿韩元。尽管美国股市整体表现强劲，但由于高风险股票如杠杆和反向产品的交易活跃，加之全年股指波动剧烈，导致投资者的实际收益与股指走势出现了明显的差异。 根据国民力量党议员金在燮的办公室于28日向八家主要证券公司（韩国投资、未来资产、NH投资、三星、KB、Kiwoom、信韩投资、Toss证券）提交的“个人投资者国内外股票投资现状”进行的分析，去年个人投资者的海外股票投资损益总计为-25万2059亿韩元。 2024年海外股票投资损益为16万9118亿韩元的盈利，而去年则转为25万2059亿韩元的亏损。按年度来看，2021年损失为1万4356亿韩元，2022年损失为14万0484亿韩元，2023年反弹至2万7800亿韩元，2024年再次盈利16万9118亿韩元。今年上半年则录得3万1517亿韩元的盈利，重新回到盈利状态。 投资规模持续增长。去年八家主要公司的个人海外股票交易金额为938万6104亿韩元，较2024年的540万9816亿韩元增长了73.5%。今年上半年的交易金额已达到617万3366亿韩元，接近去年全年交易额的65.8%。 美股上涨两位数…海外投资者的成绩单却截然相反 值得注意的是，去年美国股市本身表现相当强劲。标准普尔500指数从2024年底的5881.63上涨至2025年底的6845.50，涨幅为16.4%。纳斯达克综合指数从19310.79上涨至23241.99，涨幅为20.4%；道琼斯工业平均指数从42544.22上涨至48063.29，涨幅为13.0%。尽管三大主要指数均实现了两位数的上涨，个人投资者的海外股票投资损益却出现了大规模的亏损。 从年末指数来看，虽然是上涨行情，但过程并不平坦。2025年1月27日，由于中国人工智能初创公司DeepSeek的冲击，纳斯达克指数当天下跌3.1%，费城半导体指数则暴跌9.2%。英伟达的股价下跌约17%，一天内市值蒸发5930亿美元。 去年4月2日，美国总统唐纳德·特朗普宣布大规模的互征关税政策，导致美国股市再次大幅下跌。标准普尔500指数在4月8日跌至4982.77，创下当时的52周低点。与2月19日创下的历史最高点6144.15相比，跌幅达18.9%。 然而，特朗普总统在4月9日宣布对除中国以外的多个国家的互征关税延长90天，标准普尔500指数当天猛涨9.5%。纳斯达克指数也上涨12.2%，创下自2001年1月以来的最大单日涨幅。 从年度指数来看，虽然是上涨行情，但实际投资过程中却经历了几个月的剧烈波动。特别是如果短期内频繁交易追踪日收益率2~3倍的杠杆产品，买入和卖出的时机将导致年度指数涨幅与实际账户收益率之间出现巨大差异。 海外投资者交易前20名中有7个是杠杆·反向产品实际上，韩国投资者在美国股票交易中的交易记录显示出对杠杆和反向产品的高度偏好。这些产品在市场方向正确时可以获得高收益，但在波动较大的市场中，损失也会相应扩大。去年韩国证券结算所的美国股票结算记录（买入+卖出）显示，国内投资者最常交易的产品是追踪半导体指数日收益率3倍的Direxion Daily Semiconductor Bull 3X（SOXL·477亿1442万美元）。第二位是特斯拉（432亿1497万美元），第三位是追踪特斯拉日收益率2倍的Direxion Daily TSLA Bull 2X（TSLL·348亿8233万美元）。 此外，追踪纳斯达克100指数3倍的TQQQ（124亿6086万美元）排名第8，追踪英伟达2倍的NVDL（107亿5095万美元）排名第10。追踪半导体下跌3倍的SOXS（96亿5588万美元）排名第11，追踪纳斯达克100下跌3倍的SQQQ（54亿8768万美元）排名第17。追踪以太坊价格日收益率2倍的ETHU（53亿3653万美元）也进入了第19位。这些2~3倍杠杆和反向产品的买入和卖出结算额总计为1262亿8865万美元。 尽管股市上涨，但并非所有杠杆产品都遭受损失。实际上，去年结算额排名第一的SOXL年总收益率为54.87%。相反，尽管特斯拉的股票年内上涨，但追踪特斯拉日收益率2倍的TSLL却下跌了26.81%。由于追踪日收益率的产品特性，基础资产的年收益率与杠杆产品的长期表现并不一定朝同一方向和幅度移动。 反向下注产品的损失尤其严重。去年国内投资者结算额前20名中包括追踪半导体下跌3倍的SOXS和追踪纳斯达克100下跌3倍的SQQQ。尽管美国股市年内表现强劲，SOXS去年下跌了85.5%，SQQQ下跌了53.1%。如果在强势市场中频繁进行反向交易，损失可能会因交易时机的不同而累积。 金融投资业界人士表示：“无论市场方向如何，杠杆和反向产品在波动较大的区间内，收益和损失可能会因交易时机的不同而大幅变化。尤其是追踪日收益率2~3倍的产品，随着时间的推移，基础资产收益率与其之间的差距可能会越来越大，因此不能简单地认为指数上涨就意味着投资者收益也会随之增加。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

外籍游客中有70%在旅行准备过程中使用了人工智能（AI）。接近一半的游客表示，他们实际访问了AI推荐的旅游景点或餐厅。这表明，AI不仅是寻找旅游信息的工具，已经开始影响目的地和行程的决定。 根据27日在首尔中区The Plaza大酒店举行的“第二届现代韩国旅游数据研讨会”上公布的外籍游客信息搜索与行为分析结果，使用AI的受访者比例达到了69.9%。 按年龄分，20岁以下的AI使用率最高，达到83.1%，而60岁以上的使用率最低，仅为49.6%。不同国家之间的差异更为明显。沙特阿拉伯和越南的AI使用率超过90%，而日本仅为34.2%。日本游客相对更倾向于使用社交媒体和YouTube等传统信息渠道。 使用的AI服务在各国也有所不同。总体来看，使用ChatGPT的比例最高，其次是Gemini和DeepSeek。在中国，DeepSeek的使用率最高。这表明，即使加强针对来韩游客的AI营销，也需要首先了解各国主要使用的服务。 外籍游客最常向AI询问的问题是“去哪里”。推荐旅游景点和餐厅的比例为58.9%，还有关于地区推荐、区域比较、旅行行程安排和高效移动路线的问题也较多。 AI的推荐确实转化为实际旅行。45.4%的受访者表示，他们访问了AI推荐的旅游景点或餐厅，32.8%的人表示他们根据AI建议的行程进行了移动。这显示了AI在从搜索旅行地到选择行程和移动路线方面的影响力正在增强。 到达韩国后，信息搜索仍在继续。96.4%的外籍游客表示他们在旅行中再次搜索信息，所有年龄段的再搜索经历均超过90%。他们主要寻找的信息包括餐厅、咖啡馆、交通和旅游景点等。地图应用和门户搜索是主要的使用渠道。 在旅行现场更改计划的情况也不少。42.5%的受访者表示他们在韩国旅行期间有过更改行程的经历。天气、现场情况，以及在地图应用中发现的新地点或社交媒体上获取的信息都对行程变更产生了影响。 对旅游信息的满意度在旅行前后存在差异。旅行前的信息搜索和预订过程的满意度为84.6%，而到达韩国后在当地寻找信息时的满意度降至70.8%。这意味着，虽然在海外决定访问韩国的信息相对充足，但在旅行现场选择下一个目的地所需的信息相对不足。 调查还发现，回访游客有扩展到新地区的可能性。67.8%的再次访问韩国的外籍游客表示，他们访问了之前未去过的新地区，其中77.5%的人前往了首都圈以外的地区。这表明，提供连接主要旅游景点与周边地区和内容的信息，有助于扩大地方旅游。 在发布会上，有专家建议，旅游信息政策需要将重心从“吸引游客来韩国的信息”转向“帮助游客在韩国选择下一个目的地的信息”。 韩国旅游公社旅游咨询团队专家林惠敏表示：“我们需要保持信息的最新状态，以便旅行者能够在现场快速找到和比较周边的旅游景点和餐厅，并加强地区与旅游景点之间的关联信息。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国科学技术信息通信部推动的“独立人工智能（AI）基础模型（独立基础模型）”项目第二阶段评估已结束，国内AI模型的全球基准成绩单也随之公布。特别是通过追加征集加入独立基础模型的Motif Technologies（Motif）的“Motif 3”在国内模型中获得了最高分，引发了广泛关注。 根据全球AI模型分析平台Artificial Analysis（AA）发布的“智能指数（AAII）”数据，Motif的“Motif 3”得分为47分，位列AAII注册的全球大型语言模型（LLM）前十名，是国内企业开发的模型中排名最高的。 紧随其后的是Upstage的“Solar Open 2”，得分37分，SK Telecom（SKT）的“A.X K2”得分35分，LG AI研究院的“K-Exa 2.0”得分31分。在参与独立基础模型的四个模型中，第一名与第四名之间的分差为16分。 AA是一个综合分析AI模型性能、质量、成本等的评估平台。它不仅提供模型性能，还考虑实际服务引入过程中的价格、输出速度、延迟时间、上下文窗口等指标。 值得注意的是，AAII结合了数学、科学、编程等多个领域的基准结果，评估AI模型的综合能力。其特点在于综合多个评估结果，而非单一基准。然而，AAII并未单独评估韩语能力，因此在完全反映国内使用环境中的模型性能方面存在一定局限。 另一个值得关注的点是，模型规模与AAII成绩并不成正比。在参与此次独立基础模型第二阶段评估的模型中，规模最大的模型是LG AI研究院的K-Exa 2.0，拥有7500亿个（750B）参数。 SKT的A.X K2以688B参数紧随其后。而在AAII中得分最高的Motif 3则只有314B参数规模，Upstage的Solar Open 2则为250B参数。 不过，AAII的成绩并不直接等同于独立基础模型第二阶段评估的结果。此次评估由基准得分40分、专家评估35分、用户评估25分组成。特别是在此次评估中，由200名普通市民组成的评估团对四个模型进行了实际使用后的性能评估。 与全球顶尖模型的差距依然存在。在AAII中，Anthropic的“Claude Opus 5”得分63分，比Motif 3高出16分。OpenAI的“GPT-5.6 Sol”和xAI的“Grok 4.6”分别得分61分。 中国的AI模型表现也相当突出。文创AI的“Kimi K3”得分60分，仅比GPT-5.6 Sol低1分。阿里巴巴的“Q1 3.8 Max”得分58分，Z.ai的“GLM-5.2”得分53分，DeepSeek的“V4 Flash”最新模型得分52分。与国内得分最高的Motif 3相比，这些模型的得分均高出5至13分。 科学技术信息通信部预计将很快公布独立基础模型第二阶段评估结果。此次评估将决定目前参与的四个精英团队中有三个团队晋级下一阶段。

中国人工智能（AI）初创公司深思科技推出了大幅增强代理功能的V4 Pro正式版本。 根据《第一财经日报》13日的报道，深思科技于13日更新了V4 Pro的API（应用程序接口）。在复杂编码和计算机任务自动执行的代理领域，深思科技的V4 Pro在性能上接近美国Anthropic的最新AI模型Claude Fable 5，甚至在某些评估中表现优于后者。 V4 Pro在代理任务中的表现尤为引人注目。在终端环境中执行实际命令并修改文件以解决问题的“终端基准”测试中，V4 Pro获得了87.9分，仅比Claude Fable 5的88.0分低0.1分，几乎处于同一水平。 在网络安全代理评估“CyberGym”和高难度工作自动化评估“AutomationBench”中，V4 Pro也展现了强大的优势，尤其在某些评估中超越了Fable 5。 深思科技将V4 Pro设计为一个总计1.6万亿个参数、实际计算中使用的激活参数490亿个的混合专家（MoE）模型，并支持100万个令牌的超大上下文。这使得它能够一次性输入长文档或大规模代码库，并能够长时间持续工作。 在编码能力方面，深思科技的V4技术资料显示，V4 Pro在LiveCodeBench中获得93.5分，在Codeforces中获得3206分，尤其在Codeforces中超越了包括OpenAI和谷歌的一些最新模型的比较组。 V4 Pro还具备压倒性的价格竞争力。V4 Pro正式版的API价格为每100万个令牌输入3元（约630元），输出6元（1260元）。而Fable 5的输入价格为每100万个令牌10美元（约14000元），输出价格为每100万个令牌50美元（约70000元）。深思科技V4 Pro的价格仅为Fable 5的1/50。 《第一财经日报》评价称，深思科技V4 Pro展示了中国AI已不再仅仅停留在制造廉价模型的阶段。尤其是在AI从回答人类问题的“聊天机器人”竞争转向能够自主执行编码、安全和工作自动化等实际任务的“代理”竞争中，深思科技证明了中国AI代理的潜力。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

英伟达正在开发一个超过1万亿参数的超大规模开放式人工智能（AI）模型。该公司旨在追赶在开放式AI市场上处于领先地位的中国企业，同时扩大AI模型生态系统，以增加自家图形处理器（GPU）的需求。 根据8月11日（当地时间）IT专业媒体《信息时报》等的报道，英伟达正在开发的下一代模型“内莫特龙4”中，最大的模型预计将达到至少1万亿个参数。该模型的目标是与全球顶级开放式AI模型竞争。 “内莫特龙4”的规模约为6月发布的现有最大模型“内莫特龙3超版”的两倍。参数数量是衡量AI模型规模的一个重要指标。 然而，从规模来看，中国企业仍然处于领先地位。文创AI的“奇米K3”拥有2.8万亿个参数，阿里巴巴的“Q1.8-最大版”有2.4万亿个参数，DeepSeek的“V4-专业版”则有1.6万亿个参数。 参数数量多并不一定意味着性能优越。英伟达在扩大模型规模的同时，也在加强小型模型的高性能技术。 当天，英伟达还发布了参数为300亿的轻量级模型“内莫特龙3.5闪电”。该模型利用“蒸馏”技术，将大模型学习到的能力转移到小模型上，从而在较少的计算资源下实现高性能，适用于编码、安全检查和AI程序使用等场景。 英伟达在自家AI模型开发上的投资也大幅增加。通过向购买其AI芯片的云服务公司租赁AI服务器，英伟达获得了大规模计算资源。截至4月底，英伟达的多年云服务合同金额已达300亿美元（约合42万亿韩元）。 此外，英伟达还在扩大与外部AI公司的合作。与ReflectionAI、Cursor、Thinking Machines Lab、MistralAI等公司组成的“内莫特龙联盟”共享AI学习数据和技术。Naver Cloud也于6月加入了该联盟。 随着自家AI模型性能的提升，英伟达与OpenAI等主要客户及投资的初创公司之间的竞争可能性也在增加。 尽管如此，英伟达认为，开放式AI模型的增加将推动对学习和运行所需的GPU需求的增长。该公司希望超越AI半导体销售，扩大在模型和软件方面的影响力，构建以自家平台为中心的AI生态系统。 “内莫特龙4”的具体规格和发布日期尚未确定，最终学习尚未完成，预计最早将在今年晚秋完成。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。