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最近几个月影像ai模型确实进步不小，这条为使LibLibAI2.0创作的短片—Action用到多个比较新的模型能力。完成度比上半年是好了不少。

汗青 HQ

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Anya Rossi• Live Now

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沐阳

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最近在测试国产大模型的能力，豆包最新的模型已经接近了 Opus-4.6 的水平，解决了了一个比较复杂的更新功能。体感上看，接近claude-opus-4-6 ，只能说是接近4.6的版本，我觉得还有点差距，不过我已经很好了，已经基本上可以以工作了，相比Claude Opus 价格便宜实太多了。国内用户下载trace 使用以下是我个人测试的情况

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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

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随着技术的发展，现在模型上架已经不是很难的事了，难的是怎么把流量分得让人信服。现在模型多到用不过来。开发者找模型、比价格、接 API，已经够折腾了；接上以后还得面对另一个问题：这条推理服务到底稳不稳？我看 DGrid 这次的 Model Marketplace，比较有意思的是它把后面两层也接了进来。模型提供方可以自己上架和定价，开发者从统一入口发现、比较和调用；AI Arena 不亮模型名字，让用户直接在两个回答里盲选，把真实偏好变成发现和路由的信号；PoQ 再用独立随机测试检查准确性、一致性和格式合规，不会触碰到用户请求数据。这样一来，一个小模型或者垂直模型想拿到调用，至少多了一条靠真实表现被发现的路子。推理节点想拿更多流量，也得把质量和效率做出来。这套闭环最后能不能跑好，我比较看重这两件事：上架模型有没有真实调用，Arena 和 PoQ 的信号有没有真的改善路由。 DGrid 官方披露，2026 年上半年收入超过 2300 万美元。业务基础已经有了，这次补的是模型市场这一层。DGrid AI

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深度使用ox alpha，用了1Btoken ，这其中有一部分做了一个游戏我的评价是可以散了，这个模型不能用来生产，如果你有Grok 4.6、K3级别的模型，不需要用这个模型请大家欣赏用ox alpha + 多workflow agent做了一天半的游戏：

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一秒生成高斯点云? Apple新模型SHARP实测! Apple 刚刚推出了新的模型和配套框架 SHARP, 这个模型可以实现单张图像生成逼真的3D场景, 尤其是模型大小只有2.8GB, 大概是1.4B? 速度足够快, 可以一秒生成高斯点云, 然后这个点云可以为图片向邻近的视角提供多角度地观察, 比如我拍了一张椅子, 那么点云化后就能渲染椅子左右20度的视角, 更多就不行了. 视频是我的实测, 目前测下来日常场景使用完全没问题, 只有在复杂的场景才会露出破绽, 比如镜面反射, 或者超长焦, 感觉这个模型如果应用到 Apple Vision Pro 上会有很不错的场景, 照片仅需要1秒, 弄3D相册不是问题. #Apple #SHARP

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karminski-牙医

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宇树的研发经费之所以少，就是因为各个场景的动作调教优化，很多都是各个高校的学生做的这帮人毕业之后，再入职科技公司的大模型团队，至少都是七位数的年包具身智能这个名字已经过时了，上半年流行交多模态模型，到了下半年，流行叫世界模型了😄

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Hermes Agent 刚发布 Mixture of Agents 2.0，把多个前沿模型混合成一个虚拟模型使用原理很直接：GPT-5.5、DeepSeek V4、Sonnet 4.6 作为参考模型同时处理同一个问题，Opus 4.8 作为聚合器综合最终答案跑分结果比单独用 Opus 4.8 高 8%，比 GPT-5.5 高 11% 最关键的是在 Hermes 里就像普通模型一样调用，/model 命令切换就行，不需要自己搭框架单个模型都有盲区，混着用反而能互补，开源社区找到了一条弯道超车路线你觉得 MoA 这种「模型组合拳」会成为主流用法吗？

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Jingyuan缘缘

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Andrej Karpathy 把大模型说透了。 “LLM 压根没想成功，它只想模仿。” 他最近在微软 Build 大会有个 42 分钟的演讲，把模型到底怎么“想”的掰开揉碎了讲。没有野心，不追求“正确”，就是重复训练时见过的模式。最绝的是这个对比：一个 80 层 Transformer 处理一个 token 的算力，跟你大脑处理一个念头的能耗差不多。这不是什么提示词魔法，这是理解模型的底层逻辑。比网上那些卖 500 美金的神棍课值钱多了。想停止把 AI 当人一样许愿，开始把它当工具一样使用？这个演讲是必修课。看了没？没看赶紧去。

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100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

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