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大模型年中报告：Anthropic 市场份额超 OpenAI，开源模型企业采用率下降

本文基于年中报告指出，当前模型API支出翻倍，企业重心转向模型推理。Anthropic市场份额超OpenAI，开源模型企业采用率下降。代码生成成热门场景，企业换模型重性能，AI支出从训练转推理。

本周二，欧洲人工智能公司 Mistral AI 发布全新大语言模型 Magistral 系列，有企业版 Magistral Medium 和 24B 参数开源版 Magistral Small。它推理强、多语言表现好，速度比竞品快 10 倍，应用于主流云平台，成本有竞争力。

大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战，67%错误源于视觉感知缺陷。为此，UIUC提出PAPO，通过隐式感知损失提升模型感知能力，无需额外标注，在多模态基准上表现优异，还解决了KL黑客问题。

香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。

近日，概念CoRT火了，它在CoT基础上加了“递归思考”，能让AI递归思考响应、生成替代方案并选最优，结合“结构化自我批判”提升推理力。不过网友质疑它是“新瓶装旧酒”。

本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。

香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须，推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突，AIA 能提升模型性能，减少数据配比问题。

现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。

2025智源大会，面壁发布MiniCPM4.0端侧模型，含8B稀疏闪电版与0.5B款。其采用InfLLM架构，实现长文本推理5倍提速、最高220倍加速，还在性能、部署等方面优化，适配多芯片与框架。

来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。