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SGLang原生支持昇腾，新模型一键拉起无需改代码
12月20日SGLang AI金融π对收官，聚焦大模型推理效率。昇腾成SGLang原生支持后端，助DeepSeek等模型免调参运行。SGLang给出推理系统工程解法，昇腾与SGLang深度共建，性能优且全面拥抱开源。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
极简RL新范式：一半算力刷新1.5B模型推理SOTA
过去为提升中小参数量模型推理能力，开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案，在两主流1.5B模型上刷新SOTA，节省2倍算力，消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。
推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度，80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型，使推理成本降75%，内存占用为BF16模型四分之一，生成token速度提4倍，还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷，英伟达推出NVFP4提升质量。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
不止于快！美团新推理模型正在重新定义「实用主义AI」
美团发布并开源推理模型 LongCat-Flash-Thinking，它在权威测评表现突出。该模型有多项创新，能更快、更能干、更可靠。其将技术实力转化为业务服务能力，实战测试表现佳，体现美团实用主义 AI 路径。
小模型也能精确计算：WorldModel-Qwen的推理时代码执行实验
开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低，后用WASM，创建三层架构。虽结果未完美，但接近，还通过Gemini审查验证。
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。
警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。
反转！LeCun刚转发「全球最快开源推理模型」，ETH苏黎世就直接打假
上周，MBZUAI与G42等开源号称「全球最快的开源AI推理模型」K2 - Think，引发广泛关注，图灵奖得主Yann LeCun也转发相关推文。但三天后，ETH苏黎世研究员发文指出该模型存在数据污染、评估方式不合理等问题。