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大模型发布、迭代与技术深度解读

大模型动态分类下的文章

• 长上下文窗口的真相：百万token真的都用得上吗 - 各家模型把上下文窗口越做越长，百万token成为宣传标配。但长上下文的计算成本、检索效率、注意力稀释都是现实问题，实测聊聊真正适合的场景。
• 企业部署开源大模型：账单里看不见的成本 - GPU采购只是开始。算力利用率、显存规划、推理优化、运维人力、模型迭代替换，每项都是钱。用一份真实项目账拆解自部署开源模型的隐性成本。
• 开源模型离闭源旗舰还有多远：半年追赶的实况 - 开源阵营这半年进步明显，多个新模型在部分任务上逼近闭源旗舰。文章聊聊差距缩小到了什么程度、还差在哪些环节、企业什么时候可以认真考虑开源路线。
• 开源模型许可证之争：Llama生态正在分裂 - Meta调整Llama开源协议，商用限制引发社区争议。开源模型许可证的分化，正在改变整个AI生态的走向。
• MoE架构为什么成了大模型标配：稀疏激活的商业逻辑 - 从GPT-4到开源模型，MoE混合专家架构成了主流选择。用大白话讲清楚MoE的原理、省钱的逻辑和它的代价。
• 视频理解模型崛起：从看懂单帧到看懂时间轴 - 视频理解是比文本多模态更难的问题。从帧采样到时空建模，视频理解模型的进化路线和商业场景。
• Anthropic新模型解读：为Agent时代设计的架构 - Anthropic发布面向智能体的新模型，强化工具调用、长程任务和自主决策能力。这代模型对Agent开发者意味着什么。
• Qwen3.5发布解读：阿里开源模型的商业化逻辑 - 阿里发布Qwen3.5系列，参数规模到开源许可都有变化。从模型能力、商业策略、开发者生态三个角度解读这次发布。
• 谷歌Gemini 2.5 Pro发布：长上下文与推理能力实测 - Gemini 2.5 Pro号称200万token上下文和更强推理能力，实际用起来怎么样？喂它一份完整代码库、一份百页PDF、一道数学竞赛题，结果有惊喜也有翻车。
• GPT-5多模态能力拆解：到底比GPT-4.5强在哪 - OpenAI发布会讲了一堆概念，我花了三天拿真实任务测GPT-5的多模态能力，从图文理解、视频分析、OCR精度三个角度看看到底提升了多少。
• 马斯克Grok 3发布：与GPT-4o和Claude的差距在哪 - xAI发布Grok 3，马斯克称其为最聪明的AI。实测几个硬核任务后发现，它在数学和代码上追上来了，但长文写作和中文仍是短板。
• 国产大模型出海：Qwen、DeepSeek、智谱在海外表现如何 - Qwen、DeepSeek、智谱GLM最近在海外圈了不少开发者，它们的实际表现能不能打？从英文能力、API生态、开发者社区三个角度看看国产模型出海到底走多远。
• 端侧大模型进展：手机和PC上跑大模型的体验如何 - 在手机和本地PC上跑7B到14B参数的大模型，速度、显存、隐私到底怎么样？我用llama.cpp和Ollama实测了一周。
• 开源大模型年中盘点：Llama 4 vs Qwen 3 vs DeepSeek V3 - 把三款热门开源模型拉到本地跑了同一份测试集，中文写作、代码生成、长文本理解三个维度打分，顺便聊聊部署成本和社区生态。
• 大模型推理成本下降90%：对开发者意味着什么 - 从GPT-4到开源模型，推理成本两年跌了一个数量级。这对做AI应用的开发者意味着什么？哪些玩法现在终于烧得起了？
• 小模型大能量：7B参数模型能做什么不能做什么 - 7B参数的开源模型在2026年到底能干什么？本地跑、端侧部署、特定任务微调——实测Qwen2.5-7B和Llama-3.1-8B在写作、代码、分类三类任务上的真实表现。