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那个用半成品刷爆SOTA的Qwen3超大杯推理版，现在正式上线

阿里千问率先发布Qwen3-Max-Thinking正式版，刷新全球SOTA。该模型总参数超万亿，有技术创新，提升了推理性能和原生Agent能力。实测代码和工具调用能力强，还透露技术细节，中国开源模型影响力不断提升。

中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。

2026 开年，自变量机器人获字节、红杉 10 亿融资。自变量认为具身智能不是 AI 模型应用，需“生于物理世界、用于物理世界”的基础模型，其有自研成果，还开源模型组织黑客松。

OpenAI CEO 萨姆·奥特曼在贝莱德峰会上指出，从 o1 到 o3 模型，复杂推理成本降 1000 倍，2028 年末数据中心 AI 认知能力或超人类。他还拆解中美 AI 竞争，美国前沿领先，中国旧模型推理成本控制和基建推进有优势。

阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。

北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。

智谱AI发布GLM - 4.6V系列模型，是首个支持工具调用的视觉模型。作者对其进行7个场景测试，如识别鸟类、分析赶海地点等，展现出不错性能。该模型速度快、开源，有优势也有小问题，适合开发者和普通用户。

香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。

新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。

硅谷正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且成本低。节目中还探讨中美开源模型现状等。