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撞名Anthropic的“外挂”刷屏：让“DeepSeek V4‑Pro碾压 Fable 5”但无人能复现，Token开销反而翻倍
J - Space Cognition Suite社区项目在X上传播，称不修改DeepSeek V4 - Pro模型权重，用推理时Harness能提升其在多项Agent Benchmark表现，超Fable 5，但未第三方复现，且Token开销可能翻倍。
离谱……面壁让 AI 写了个训练框架，然后它自己训出了最强的 1B 模型：MiniCPM5-1B
面壁发布 1B 参数量级最强端侧文本大模型 MiniCPM5 - 1B，其 Base Model 由 AI 编写的训练框架 ForgeTrain 训出，速度超英伟达 Megatron 10%。该模型性能出色，部署门槛低，数据治理方案对应数据集也已开源。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
ACL 2026｜Doc-V*：读100页文档不如只翻对5页，80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出，是多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%，不依赖大模型或长上下文窗口。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
AI能帮忙厨房看火了！面壁智能开源全模态模型MiniCPM-o4.5，边看边听还能主动抢答
面壁智能开源全模态模型MiniCPM-o4.5，能边看边听还主动抢答。它引入全双工多模态实时流机制，在多方向达全模态模型领先水平。该模型是端侧原生，将与开发板配套，助力端侧智能硬件开发。
字节暂停 Seedance2.0 全球发布，回应武汉全员被裁；曝梁文锋将携 DeepSeek V4 撞上姚顺雨；央视 315 曝光黑灰产“养号工厂” | AI周报
本期 AI 周报涵盖多领域动态。模型方面，DeepSeek-V4 将上线，姚顺雨将发布混元新模型；字节因版权纠纷暂停 Seedance 2.0 全球发布。企业动态有腾讯云模型调价、微信研发自有模型等，还有多起融资、收购事件。
同一天两件大事！小模型直接掀翻千亿参数，走向效率为王
5月13日AI圈有两件大事，何恺明团队发布语言模型ELF，面壁智能开源MiniCPM-V 4.6。二者显示AI正从‘堆算力’转向‘省算力’，拉开AI轻量化浪潮序幕，未来小模型或成关注方向。
清华系团队出手！一张 4090 即可「爆改」，1.3B小钢炮震撼开源
5月11日，清华系团队面壁智能联合多方开源端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.6。它参数仅1.3B，性能超阿里、谷歌等同级对手，效率翻倍，还实现两项架构创新，适配主流开源生态，降低开发门槛。
刚刚，大模型装上「鹰眼」！首创高刷视频理解，谷歌Gemini 2.5完败
面壁智能开源MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型，8B参数越级反超72B巨无霸，在多领域达SOTA。它首创高刷视频理解，性能强、效率高、适合端侧部署，还实现多技术创新，是开源端侧多模态AI的革命。