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谷歌向左、李飞飞往右，阿里世界模型「快乐生蚝」杀出第三条路

阿里推出世界模型HappyOyster（快乐生蚝），基于原生多模态架构，有漫游和导演两大核心功能，可实时构建和交互。与文生视频模型不同，它能随时被干预。虽世界模型尚处早期，但应用场景广泛。

生成式世界模型在多领域进展显著，但评估存在局限。WorldBench 团队构建 WorldLens 评测框架，从五个维度评测开源世界模型，其评测 EvalKit 已公开，可暴露模型能力边界与失效模式。

如今大模型竞争转向综合比拼，MiniMax 发布并开源 M2 模型，在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级，Coding 与 Agentic 能力强，性价比高，还升级 Agent 产品，以技术普惠策略让用户零成本体验。

智谱AI发布GLM 4.5，不仅开源模型，还开源整套后训练基础设施。模型规格亮眼，性能也超越qwen 235b。其开源的训练框架slime专为强化学习扩展设计，完整工具链支持多种模型。

本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果，结合华为昇腾集群实践，探讨 AI 推理系统演进趋势，还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。

随着大模型应用拓展，企业人力资源管理成落地热点。阿里巴巴技术专家程鹏认为，大模型在人才选拔与培养中有效率、个性化、客观决策等颠覆性价值，也面临落地挑战，还分享应对策略等内容。

英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron，在基准测试中表现出色，准确率与Qwen3等相当甚至更优，生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化，代码和预训练模型将开源。

今年世界模型成AI热点，通用世界模型追求像素逼真，具身世界模型不同，其使命是支撑行动。文章拆解具身世界模型底层逻辑，分享开悟世界模型的技术设计与实践思考。

DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型，可自动执行数据准备、分析等任务，支持多种数据源，且模型、代码等全部开源，还给出了使用和开发方法。

北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。