「模型测试」共找到 8275 篇相关文章
谷歌开源Gemma 3 270M，性能超越Qwen 2.5同级模型
本周四，谷歌发布 Gemma 3 270M 模型，它参数小、功能强，具备指令跟踪等能力。在 IFEval 测试中表现出色，节能且适合多场景，谷歌还提供使用指南和试用途径，Gemma 系列下载量已破两亿。
让大模型多模态检索全面超越SOTA！ReCALL框架化解生成式与判别式的范式冲突｜CVPR'26
紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题，其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突，让大模型变身高效检索器，成果被CVPR 2026录用，刷新SOTA性能。
刚刚，LeCun团队开源首款代码世界模型！能像程序员一样思考的LLM来了
Meta官宣发布代码世界模型CWM，将世界模型引入代码生成任务。它基于编程和世界建模数据训练，能模拟程序执行与交互。在编程基准测试中表现不错，算是Meta的概念验证，目前可看作Demo。
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。
SOTA级的Embedding模型！F2LLM模型、数据、代码全部开源，人人可用
Embedding 模型应用广泛，但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM，含 0.6B、1.7B、4B 系列模型，仅用六百万数据微调基座，在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
不改模型也能提升推理性能？ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV
ICLR 2026投稿论文提出单token验证（OTV），是测试时扩展新机制，让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路，借助轻量内部验证器分析推理过程，实验显示其性能优于主流方法。
AI 的下一个战场：端侧模型崛起
大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。
最强协作模型？MiniMax M2.7 实测：AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布，强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness，完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平，在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
MiniCPM 4.0极速狂飙，端侧模型的比赛，结束了！
面壁智能联合清华发布MiniCPM 4.0，极限场景220倍加速。它是首个原生稀疏模型，有InfLLM v2、CPM.cu等创新，基准测试碾压对手，适配全平台，还有科研、工具调用等功能，标志端侧长文本时代到来。
LeCun世界模型：48倍规划速度，单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型，仅靠两条数学规则，让机器几小时学会物理运转逻辑，动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈，单卡训练，在多环境测试表现出色，还展现对物理法则的深刻理解。