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国产大模型新SOTA：蚂蚁万亿级旗舰模型赶超GPT-5

蚂蚁集团开源万亿参数旗舰大模型Ling-1T，属Ling 2.0家族。它激活比例低降低运算成本，训练有“Ling缩放定律”等方法，多项测试超主流模型，不过处理超长上下文成本较高。

清华大学吕帅团队提出FloorPlan-LLaMa模型，采用自回归生成架构与RLHF机制，解决传统平面图自动生成模型‘指标优秀但实际不可用’痛点，提升生成式平面图设计质量与实用价值。该论文被ACL录用获领域主席奖。

字节跳动Seed团队在arXiv发表论文，提出预训练模型平均（PMA）技术。该技术将模型合并引入预训练阶段，可提升性能、预测衰减阶段表现，还能解决训练问题。不过，高学习率影响和强化学习应用待研究。

本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列访谈，传神语联创始人何恩培分享医疗 AI 发展看法。他认为通用大模型微调成行业模型是伪命题，介绍了传神素问中医大模型应用，还对比中西医 AI 化差异，探讨未来发展场景与挑战。

卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。

理想汽车基座模型团队联合高校发布RubricHub数据集，解决开放式任务评价难题。该数据集可将主观评价转化为量化标准，经其训练的Qwen3 - 14B小模型在医疗基准测试中超越GPT - 5。

大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。

中关村论坛上，杨植麟、罗福莉、张鹏、夏立雪、黄超齐聚，共论agent的下一代演进。各位大咖观点硬核，如罗福莉认为中国大模型团队优势在‘算力受限下的最优解能力’，张鹏解释智谱新模型涨价原因等。

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。

卡帕西发布“大模型议会”web app，系统通过OpenRouter调起多模型开会商议，各模型答题、互评、排序，由主席模型给出统一答案。可对比模型差异，模型自评与人类主观或不同，多模型集成或成突破点。