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Google 悄悄推出了 Gemini 2.0 flash 的 Thinking 模型，专门为推理优化，类似与 OpenAI o1，但不同的是 Thinking 给出了完整的思考步骤和自己的选择，而且速度极快！用上个月 AI 工作坊的填数题试了试，o1 花了 40 秒还做错了，Thinking 每次只需 20 秒，而且每次都正确✨

indigo

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57,728 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

教育游戏科学技术

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

11 条评论

indigo 的头像

indigo1 年前

大家访问选择 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 即可体验！关键还是免费的 TPU 多就是好😂

Yang 的头像

Yang1 年前

Want to learn how practical AI skills and automations for your business and work? Check out our 50+ step-by-step video tutorials 100% FREE 20+ hours of Ai and Automation goodness absolutely free 🥳

Evil Morty 的头像

Evil Morty1 年前

@mranti 这个不咋行，做了道高考题，两问错了一问，o1 全能答对

Henry 的头像

Henry1 年前

可以直接在网页版上直接用2.0了

ShīnChvën ✨ 的头像

ShīnChvën ✨1 年前

AI巨龙苏醒了

空的头像

空1 年前

所在的地区不支持，需要什么节点不知道

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David1 年前

牛逼

Tom Zhi 的头像

Tom Zhi1 年前

实测了下，不太行。经典的世界杯算分问题算不对，2个问题都算不对，Sonnet和o1好歹能算对第一问。

Tom Zhi 的头像

Tom Zhi1 年前

更难的12个称球（就不问它13个球了）问题就更做不对了

daniel肥杰的头像

daniel肥杰1 年前

deepseek 的深度思考，也是对的，时间可能长些

洛神父🐱 的头像

洛神父🐱1 年前

你大爷还是你大爷，未来还是Google大爷的天下。

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来啦，OpenAI 传说中的 strawberry 终于来了 o1 通过复杂的任务推理，解决比以前的科学、编码和数学模型更难的问题。模型在物理、化学和生物学方面表现与博士生类似。一共两个模型 OpenAI o1-mini 和 o1-preview。从今天开放使用，1-preview 每周30 条，o1-mini 每周 50 条。演示视频已翻译

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歸藏(guizang.ai)

77,862 次观看 • 1 年前

GPT-5.2 实测! 美是真的美, 卡是真的卡给大家带来 GPT 5.2 thinking 和 pro 的测试结果: 说实话, 这两个模型差距并不大, 但是价格却差了11倍. 大象牙膏测试, 这个感觉退步了, 甚至不如 GPT 5, 而且粒子效果还不如国产开放权重模型. 鞭炮连锁爆炸测试, 建模和光照, 粒子效果都非常好, 但追求画质的结果就是牺牲性能, 两个模型在测试中都非常的卡, 甚至 GPT 5.2 pro 尝试使用52个纹理, 而 WebGL 2.0 规范只支持16个. 所以不但会卡而且还报错. 陀飞轮机芯测试, 这个应该是目前的 SOTA, 齿轮效果, 光照, 建模准确性都不错. python 杯子倒水测试毫无进步, 跟 GPT5 没区别总结, 新的模型还是更注重在美学上发力, web界面的风格很统一, 光影效果也是SOTA, 但是具体编程上没有看到特别大的进步, 尤其是 python. 另外, 这两个模型大概率都有 three.js 的包导入错误, 所以大型工程场景表现需要谨慎. 以及本次测试 gpt 5.2 thinking 每个测试运行6次取最好结果, 花了我3.88刀(就写了18个网页和6个python脚本), 而 gpt 5.2 pro 由于太贵了, 每个测试我只运行了一次, 就这样还花费了我7.12 刀(3个网页1个python脚本...). 所以推荐大家如果需要极致美学的场景, 可以考虑使用 gpt 5.2 thinking, 其他编程场景如果没有订阅, 还是谨慎, 毕竟太贵了. #GPT52 #GPT #OpenAI

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karminski-牙医

31,454 次观看 • 7 个月前

日常Token消耗量比较大的推友，不妨试用一下蚂蚁百灵大模型Ring-2.6-1T 。百灵大模型Ring-2.6-1T是蚂蚁集团推出的开源万亿参数量级思考模型，采用 MoE（混合专家）架构，单次推理激活约 63B 参数。它面向真实的 Agent 工作流，主打一个真能干活和性价比高！ Ring-2.6-1T 模型已经在openrouter发布了，限时免费一周，地址是我自己正在试用，感觉无论是AI Coding还是日常办公，都很不错；关键是免费使用一周和超高的性价比直接缓解了我的token慌！与其被Claude和Codex封号、限额而被搞得焦头烂额，何必不试用一下同样很能干活、而且且性价比更高的模型呢？主要是最近还是免费使用，何乐而不为？

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马识途

13,876 次观看 • 2 个月前

用 v2ex 群友发的数学题确实会让 kimi 鬼畜一般一直循环用错误的方法解题并且 kimi 生成很多车轱辘话，“让我换个思路”，“确实有点棘手”，之类，很像之前让 claude 假装思考 prompt 输出同样的题目的在 chatgpt 4o/o1 都解不了，但用 claude 3.5 sonnet 和 gemini 2.0 flash 瞬间能解决题目是👇

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kAI

22,397 次观看 • 1 年前

我一个不会编程，也不会美术的人，昨天花了两个小时用Ai做的跳伞考试模拟器，竟然跑通了，今天做了一个日本驾照考试模拟器，还在优化，感觉作为Demo己经可以试验玩法了，考虑明天下午做个直播，同时做三个游戏的优化应该没什么问题…#taptapmaker

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导演BK｜游戏行业幕后

12,717 次观看 • 5 个月前

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

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karminski-牙医

12,374 次观看 • 1 个月前

百度突然放出其文心大模型4.5和推理模型X1，并宣布完全免费😃 此前宣布的是原定于4月1号发布4.5 并免费。同时百度宣布根据基准测试多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，且其API调用价格仅为GPT4.5的1%。而且百度还发布了自己的深度推理模型X1，性能对标DeepSeek-R1，并增加多模态、多工具调用能力，也是免费使用，API调用价格约为R1的一半。文心大模型4.5的输入价格为0.004元/千tokens 文心大模型X1 的输入价格为0.002元/千tokens 简单测试了下X1 初步感觉还是不错的，思考过程非常的清晰，回答也很不错，还会帮你思考更多。

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小互

62,698 次观看 • 1 年前

Google 推出 Gemini 2.5 Computer Use 模型今年早些时候，Google 就宣布了将通过 Gemini API 为开发者带来直接操控电脑界面的 AI 能力。今天，Google 正式推出了 Gemini 2.5 Computer Use模型（Gemini 2.5 Computer Use model）。这个专门的模型基于 Gemini 2.5 Pro 强大的视觉理解与推理能力构建，可以让 AI 智能体像人类一样，直接点击、滚动、输入文字，实现与网页或应用的交互。这一技术在多个网页和移动端界面的任务基准测试中，表现超越了当前领先的同类产品，而且反应速度更快。开发者们现在就可以通过 Gemini API，在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中提前体验。

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宝玉

66,158 次观看 • 9 个月前

最近Claude Code在中推上又火了。不是Vibe Coding，而是用它来处理日常工作。一个月前我做了这期视频，分享我的AI OS搭建思路。Claude Code作为框架，Kimi K2 Thinking作为引擎，Slash Commands和Skills作为任务都载体。给大家一个参考。

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huangyihe

62,086 次观看 • 7 个月前

印度正在干一件大事。一件很安静，但可能影响深远的事。他们在从零开始，构建一个梵语大语言模型。梵语，是世界上最古老的结构化语言。这个项目，不是简单的翻译工具。更不是把古籍扫描数字化就完事了。他们要让AI真正“学会”梵语，用梵语的逻辑去思考。牵头的是一家有118年历史的梵语学院，和印度顶尖的理工学院IIT马德拉斯分校。学者和数据科学家坐到了一起。第一步，也是最难的一步，建立语料库。他们收集了超过11万份梵文文本。包括经文、孤本、还有数千份手稿。为了处理这些古老的手稿，团队自己开发了专有软件。结果惊人。 24小时内数字化了超过1000本梵语书籍。每页只有三到四个错误，准确率接近97%。梵语的语法结构极其复杂和精确。比如“Sandhi”这种连音变化规则，还有复杂的词形变化，对AI的挑战远超英语。解决这些难题，需要全新的算法和模型。这暴露了一个关键问题。当下的AI模型，本质上是基于英语世界的逻辑和数据结构建立的。而印度这个项目，试图用一种完全不同的文明底层逻辑来训练AI。这不仅仅是技术问题。这关乎一个文明的记忆，能否在机器时代被完整保留，甚至被激活。当全球科技巨头都在追求更大规模的模型、更快的算力时，印度选择了一条不同的路。深度优先，而非规模。结构优先，而非噪音。意义优先，而非模仿。这引出了一个更深层的问题。 AI的未来，是否也依赖于人类最古老的智慧？如果这个实验成功，梵语将不再仅仅是被“保存”的遗产。它将成为一种可计算的，具备严谨逻辑推理能力的工具。这是一个国家在尝试用自己的文化之根，去定义自己的科技未来。而不是被动地接受硅谷制定的标准和游戏规则。这种对自己文明的自信和投入，值得深思。当一个国家开始系统性地将自己的古典智慧与最前沿的科技结合，它的目标可能远不止是开发一个AI模型那么简单。

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墓碑科技

22,272 次观看 • 6 个月前

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

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karminski-牙医

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他说得斩钉截铁，结果被自己打脸。川普谈詹姆斯·科米：“他撒过很多谎，但这次不一样。他当时完全可以说‘不确定’或者‘记不清’，可他没有。他给出的是一个非常明确的回答，而且反复确认。但问题是他说谎了，而且被抓了个正着。” 核心问题不是他说了什么，而是他被揭穿了。

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墓碑科技

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GPT-8如果真的解开了量子引力的密码，还要什么图灵测试？物理学家David Deutsch说，语言模型就算会模仿莎士比亚，也不是AGI。但如果GPT-8能像爱因斯坦一样，给出一套完整的理论，解释量子引力，还能讲出它为什么研究，怎么推导，以及它的思路演进，那就不是模仿，而是真正的创造。他会承认，那就是AGI。不是因为它答对了题，而是因为它写出了题。 AGI不是通过测试被承认，而是通过创造新的测试被定义。

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墓碑科技

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OpenAI没选NVIDIA。 Sam Altman亲手选了AMD，用来做AI推理。他和苏姿丰一起，从头参与了MI450芯片的设计。这不是合作，这是共建。 MI450最大优势是啥？推理效率，特别是大模型低功耗推理。你以为GPU只卷训练？2024之后，比的是谁能推得更省、更快、更稳。 OpenAI已经开始在MI300X运行模型了，MI450只是更激进的延续。接下来的大模型，不一定长在N卡上。

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墓碑科技

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台湾人工智能实验室创办人杜奕瑾说，ChatGPT o1原本就提供了模型蒸馏的方法，但依照使用规范，这种模型蒸馏只能用于它自己的ChatGPT o1-mini。DeepSeek却用此蒸馏出了ChatGPT 的竞品，这违反OpenAI 的使用守则。但是否侵犯知识产权，法律上还没有明确定论。#纵深视角完整版：

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美国之音中文网

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仰望U9X在德国ATP测试场跑出了496.2KM/H的极速，成为全球最快量产车在纽北赛道6:59.157的速度成为纽北最快量产电动车然而分析数据，你会发现一个可怕的事实：仰望U9X只用了不到一半的实力人家可能只是去做技术验证的冷知识布加迪Chiron SS+从400跑到490用了40秒以上而U9X只用了约18秒就到496.22

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渡边君

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直播第二天，OpenAI推出了【强化微调(Reinforcement Fine-Tuning)】，它可以让你用极少的训练数据，为特定的复杂任务构建专家模型，微调后的o1-mini得分提高80%，反超o1正式版！特点： 1、只需几十到几千个高质量数据 2、评分机制持续优化模型表现，通过参考答案评估模型输出，支持自定义评分标准 3、增强模型在特定领域的推理能力和准确性，通用AI变专家AI 4、提供完整网页操作界面，可实时监控模型性能变化适用于编程、科学研究、金融、法律等等不同领域 #openai #openai强化微调 #模型微调

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AIGCLINK

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藏师傅第一时间测试了一下 Sora 2，这玩意太吊了不能用常规的 AI 视频模型评判标准去看待它只需要两秒的音频就可以完美克隆你的音色，而且不止可以生成英文语音，中文也行！而且模型具有世界知识，可以自主规划每个分镜，跟一个成熟的导演一样！下面是详细的测试👇：

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歸藏(guizang.ai)

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