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100万亿Token揭示今年AI趋势！硅谷的这份报告火了
OpenRouter和a16z联合发布《State of AI：An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》，基于100万亿Token分析模型真实使用情况，揭示2025年AI发展趋势，如开源模型崛起、推理模型成新范式等。
罗福莉：Claude订阅封杀龙虾背后，真正的出路不是更便宜的token
Anthropic宣布Claude Pro和Max订阅用户不得将额度用于第三方Agent框架，引发各方反应。Xiaomi MiMo大模型负责人罗福莉指出，当前token计费模式难应对挑战，需更优算力使用方式，还介绍了小米MiMo Token Plan。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
SGLang 的 DeepSeek-V4.1 Flash Day 0 优化实录：4×B300 上 BS=1 达到 764 tokens/s
本文是SGLang团队的DeepSeek-V4.1 Flash Day 0优化实录，详解了架构适配、KV cache压缩、kernel优化到DSpark适配全流程，公开4×B300 GPU实测吞吐数据，附复现代码与步骤
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
GLM-5.2 正式发布：开源之王来了，摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布，主打长程任务能力，有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色，与顶级闭源模型差距缩小，还解决了超长上下文计算成本问题，同时应对了模型‘作弊’情况。
Andrej Karpathy：“ChatGPT套壳”的说法大错特错，提示词工程已过气
Andrej Karpathy力挺用“上下文工程”取代“提示词工程”，指出“提示词”过于简单，“上下文工程”更能揭示构建强大AI应用的本质。他强调“上下文工程”仅是构建大模型应用的一环，“ChatGPT套壳”说法大错特错。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
感谢 OpenClaw，国产大模型终于知道怎么挣钱了
OpenClaw作为免费开源项目，重新定义Token消耗量级，催生‘超级Token耗散场景’，倒逼模型厂商推出‘Token Plan’。多家国产模型厂商跟进推出‘龙虾套餐’，云平台也下场布局。但OpenClaw面临配置门槛、任务稳定性和必用场景等问题。
模型之上，才是真正的资产
微软CEO萨蒂亚·纳德拉在《没有生态的前沿，立不住》中提出，每家公司未来要构建人力资本与Token资本。强调Token资本构建靠学习闭环，还提出检验公司是否拥有Token资本的方法，呼吁避免价值集中到少数模型公司。