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拜拜Claude！阿里最强万亿模型编程秒了Opus4，实测在此

阿里推出总参数达1万亿的Qwen3 - Max - Preview （Instruct），比前一代Qwen3（235B）强四倍，发布即上线。官方测评显示它打败Claude Opus 4等对手，实测其编程能力出色，后续正式版值得期待。

英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。

DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目，该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上，将‘冗余专家’看成带容量边的图，每批解一次线性规划，实现 token 重新路由，单节点 100µs 级求解。

LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 对 2003 年提出的哥德尔模型进行新尝试，构建赫胥黎 - 哥德尔机（HGM）。它能在 SWE - Bench Lite 媲美最佳人类设计智能体，还在多基准测试中超越现有方法，展现强大迁移能力。

GPT-5.6泄露，150万Token+神级极简UI下月上线。它在前端有质变，能生成高质量UI，上下文窗口达1.5M tokens。OpenAI采取双版本策略，6月还将迎来Anthropic、Google等模型混战，模型迭代周期也在缩短。

大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。

文章探讨AI时代Token相关问题。指出其消耗大、价格贵，存储价格上涨使Token降价缺杠杆，虽模型能力提升、MFU优化可降本，但传导到C端取决于商业考量。还回顾大模型价格战，介绍本地部署及芯片创新方案。

当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。

无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。

文章给出三则Prompt。一是找行业‘老司机’俯瞰行业，设定前辈身份，强调实用指引；二是穿透语言看‘内核特质’，如剥洋葱般挖掘；三是将一句话‘画面化’，让抽象概念成感官盛宴。