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沙特人工智能公司HUMAIN基于中国MiniMax的开源旗舰模型MiniMax M3推出阿拉伯语大模型HUMAIN M3，使用超过1万亿Token阿拉伯语数据进行后训练，在七项阿拉伯语基准测试中等权平均分达89.37%，标志着中国开源模型正成为全球AI生态的底层技术基础。
面向Agent Harness层自进化方向，CREAO AI近日完成千万级美元新融资，资金将用于扩大真实业务工作流与高质量反馈数据规模，加速基于开源模型后训练的垂直模型迭代。
随着开源模型能力不断提升，它们已经能够以极低的成本生成多个高质量候选方案，并进一步利用模型自身对这些结果进行验证、打分和筛选。斯坦福团队最新实验发现，使用 DeepSeek V4 Flash + LLM-as-a-Verifier 进行「自验证」，可以在 Terminal-Bench 2.1 上超越 Claude Fable 5，同时整体成本低约 11 倍。
老黄刚砸60亿，要造一个地表最强开源模型。
大模型的版本告一段落，AI应用的新版本已经到来。
老黄，真的不甘心只做卖铲人了！
近来文生图模型发展迅速，但每篇工作多是独立地引入一整套模型、数据和训练设计，然后用私有的数据训出来了一个亮眼的模型。
这期节目的嘉宾黄东旭，就是Token Maxing热潮的亲历者。他曾经只用最前沿的模型，每天账单三四百美元。让他转变的，是前沿模型的智力碾压和中国开源模型们的崛起——Fable 5可以一句话终结Agent群的讨论，同时大量的日常任务可以做到“只烧电费，不烧Token”。他的结论是：不是前沿模型用不起，而是本地开源模型底座+前沿模型的搭配，成本可控，更具性价比。
长期依赖外部模型，不是最好的选择。
Qwen3.8-27B开始和顶级闭源模型正面叫板，过度思考是最大问题。