「性能实测」共找到 2337 篇相关文章
王兴一鸣惊人!美团首个开源大模型追平DeepSeek-V3.1
美团首个开源大模型Longcat-Flash-Chat发布即引发热议。它在部分benchmark上超DeepSeek-V3.1等,编程能力也出色。技术报告透露美团对大模型的理解,还有新发现,且性能好、训练效率高。
时隔六年,OpenAI 为什么再次开源?
OpenAI发布两款开源纯文本推理模型,时隔六年再次开源。其gpt - oss - 120b性能与o4 mini相当,成本降超10倍。此次开源有战略考量,或是为构建生态、吸引企业,也反映出其对自身价值定位更清晰。
纯血国产!4B模型越级打怪,杀入万亿赛道
9月1日,Hugging Face上线星火X2.5-4B和1.7B开源端侧模型,在多指标测试中表现优异,实现“越级打怪”。该模型基于全国产算力平台训练,在断网笔记本上实测效果惊艳,使用了两项技术提升能力,适配性强。
ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束,破解多模态大模型推理对齐难题
在多模态大模型发展中,多教师知识蒸馏成提升性能关键,但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架,将模型间“漂移”转化为动态负约束,解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题,工作被 ICML 2026 接收。
全网最强万字解读:DeepSeek-V4 掀翻了谁的桌子? | GAIR live 030
文章深度解读了DeepSeek-V4,从产业、生态和架构维度拆解其效率账本。它成本低,补齐短板适配昇腾芯片,但极致省钱也有代价,如性能衰减、架构复杂等。还探讨了长上下文、MoE与稠密模型路线差异及商业化潜力。
4步生图封神,GenEval从61%狂拉到92%,全面超越GPT-4o的TDM-R1模型来了
香港科技大学唐靖团队等提出全新通用强化学习框架 TDM - R1,仅 4 步采样就让组合式生成指标 GenEval 从 61% 升至 92%,超越 GPT - 4o。它解决少步扩散模型痛点,实现多方面性能提升,为少步生图发展带来新方向。
华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。
刚刚,面壁小钢炮开源进阶版「Her」,9B模型居然有了「活人感」
2月4日,面壁开源全双工全模态大模型MiniCPM - o 4.5,在多方面达SOTA水平。它能边看边听边说,实现自主交互。实测中表现如真人,其架构和机制有创新,还适合端侧部署,或开启人机交互新时代。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈:QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)在机器人操控领域潜力大,但应对长时序或精细操作任务时性能下降,根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型,提升了机器人空间推理与操控精度。