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研究机构:DeepSeek新AI模型是目前全球运行成本最低的知名模型

根据研究公司Artificial Analysis的数据,中国初创公司DeepSeek的旗舰AI模型版本是目前全球知名模型中运行成本最低的,且运行成本比Anthropic的Claude Fable 5低100多倍。

DeepSeek的V4-Flash模型每百万输入Token收费0.14美元,每百万输出Token收费0.28美元。Artificial Analysis估计V4-Flash的平均每次测试成本为3美分,相比之下,中国竞争对手Moonshot AI的Kimi K3为86美分,OpenAI的GPT-5.6 Sol为1.86美元,Claude Fable 5为3.15美元。在性能方面,V4-Flash模型在人工智能指数(Intelligence Index)上得分为50分(满分100分),与谷歌的Gemini 3.6 Flash得分相同。

—— 路透社

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腾讯CodeBuddy全面支持DeepSeek-V4-Flash正式版,Agent能力大幅提升

CodeBuddy 宣布全面支持 DeepSeek-V4-Flash 正式版,同时 WorkBuddy、CodeBuddy IDE、插件及CLI全系产品均已完成适配。新模型进一步增强AI Agent能力,在相关基准测试中表现大幅领先于此前版本 DeepSeek-V4-Pro-Preview,为开发者提供更高效的智能编程体验。

据介绍,DeepSeek-V4-Flash正式版针对代码生成、任务执行和复杂开发流程进行了优化,能够更深度适配不同类型的软件开发场景。结合CodeBuddy提供的IDE、插件和命令行工具能力,开发者可在代码编写、调试、项目管理等环节获得更智能的辅助支持。

此次接入也进一步扩大了国产大模型在开发工具生态中的应用范围。随着AI Agent从代码补全逐渐向完整任务执行演进,模型的推理能力、工具调用能力和复杂项目处理能力正在成为智能编程工具竞争的重要方向。

目前,用户已可通过WorkBuddy及CodeBuddy系列产品体验基于DeepSeek-V4-Flash正式版的AI开发能力,进一步提升代码开发效率和自动化水平。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里巴巴发布Qwen3.8-Max模型,称基准测试媲美Anthropic 优于Kimi K3

阿里巴巴集团发布了其有史以来最大的人工智能模型,声称其性能与全球领先者Anthropic PBC相当,这是中国挑战美国竞争对手的最新突破。新款Qwen3.8-Max基于2.4万亿参数构建,在多个基准测试中的排名高于最近发布备受瞩目的Moonshot的Kimi K3。

阿里巴巴分享的结果显示,该模型在得分上与Anthropic的Fable 5相当,甚至有时表现更好,Fable 5是一款因其先进能力而一度被美国实施出口管制的尖端人工智能模型。

—— 彭博社

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OpenAI 新模型 Astra 数学领域表现出色,但被过分夸大了

OpenAI 内部测试的新模型 Astra 近期在数学领域表现惊艳,引发了科技界和社交媒体的广泛热议。然而,著名学者Gary Marcus撰文指出,外界对 Astra 的狂热追捧犯了典型的“合成谬误”,过分夸大了其通用性。

Gary Marcus强调,人工智能在数学上取得成功并非偶然,而是因为数学非常适合使用符号工具进行验证,并且能够以极低成本批量生成正确的合成数据。然而,这种特定领域的突破并不能轻易推广至所有认知任务。现实世界中的开放式问题远比数学复杂,无法通过简单的模拟来解决。

此外,由于OpenAI尚未公布 Astra 的具体方法细节与评估基准,外界对其真实能力的认知仍然十分有限。多位专家提醒,数学能力的提升并不能自动消除模型幻觉,也不意味着通用人工智能(AGI)的到来,公众和业界在看待此类技术进展时应保持理性和克制。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
苹果为遏制AI生成垃圾漏洞报告采取配额限制措施

苹果近日在其内部安全漏洞提交门户中引入漏洞报告配额上限和 30 天“冷静期”机制,旨在防止安全工程团队被大批由人工智能生成的低质量漏洞报告所淹没。 这项调整在今年 6 月已开始实施,主要针对近来不断涌入的大量自动化安全报告。

按照新规,研究人员在一段时间内可提交的漏洞报告数量将受到限制,一旦触及配额,之后的报告将暂时被拒收,并触发 30 天的冷却期。 为避免打击认真工作的安全研究者,苹果同时允许他们随时申请提高个人配额,并在内部部署了自家的 AI 系统,用于对新提交的报告进行智能分拣,以尽可能过滤掉质量低劣的内容。

据报道,率先披露苹果这一调整的是《金融时报》,该报采访了意大利网络安全初创公司 Bynario。 Bynario 一直利用 OpenAI 的 ChatGPT 帮助挖掘安全问题,并通过这一方式发现了一条可在 macOS 上实现提权攻击的漏洞利用链,理论上可让攻击者完全控制系统。 然而,该公司此前在三周内通过 AI 提交了超过 50 个 macOS 漏洞,结果被苹果的配额机制限流,导致这条关键漏洞一度无法正常上报。 目前,苹果已与 Bynario 取得联系,开始对其提交的漏洞进行复核。

Bynario 方面表示,这类提权漏洞在黑市上的售价可能超过 10 万美元。 为吸引研究者向厂商负责地披露类似高危问题,各大公司通常会在漏洞赏金计划中给予高额回报。 在苹果的漏洞奖励计划中,针对最严重的安全威胁,最高奖金可达 500 万美元。

随着利用 AI 大规模生成低严重性漏洞报告的现象愈演愈烈,业界多个漏洞赏金项目开始调整规则。 苹果的做法是通过限制提交数量和引入冷却期来控流,而 GitHub 则通过修改其赏金计划的支付结构,对低、中危漏洞的奖励变得不再那么“慷慨”,以此来降低此类报告的吸引力。 在这一趋势下,如何在利用 AI 提升安全研究效率的同时,避免平台被“刷单式”漏洞报告淹没,正成为厂商和研究者共同面对的新课题。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
DeepSeek-V4-Flash 正式版上线国家超算互联网:一键调用,性能叫板最强闭源模型

DeepSeek 正式发布 V4-Flash 模型的稳定版本并同步启动 API 公测,国家超算互联网平台第一时间上线该模型 API 调用服务及模型文件下载。这款被命名为 DeepSeek-V4-Flash-0731 的正式版,经过大量后训练工作,在智能体能力和指令遵循方面均实现大幅增强,多项基准测试成绩已可与当前最强闭源模型相媲美。

对开发者和企业用户而言,接入门槛被压缩到了极致。用户无需繁琐的环境配置,登录国家超算互联网官网 PC 端,通过首页"服务"菜单进入"模型服务"专区,即可一键直达 API 调用页面。除在线调用外,用户还可下载模型文件,依托平台提供的安全可信 Notebook 开发环境,一站式完成微调、部署和适配优化等全流程开发工作。

1700 余款模型齐聚,国产开源生态加速成型

此次上线的意义不止于单一模型的开放。国家超算互联网 AI 社区目前已累计汇集 1700 余款国内外热门开源大模型,覆盖 DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi 等主流系列,并全面上线了 DeepSeek-V4、MiniMax-M3、Kimi-K3 等多款国产开源大模型的 API 接口。这意味着开发者可以在同一平台上完成多模型对比、调用和切换,大幅降低了 AI 应用开发的试错成本。

更值得关注的是,伴随核心节点正式投运,国家超算互联网已成为全国首个十万卡级超智融合算力资源池。从底层算力供给到上层模型服务,这一国家级平台正在构建一条完整的 AI 基础设施链路——当 DeepSeek 的最新模型能以"一键调用"的方式触达全国开发者,国产大模型的落地速度和辐射范围,或许正在迎来一个全新的拐点。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
遭OpenAI模型入侵 AI公司CEO:需强制披露网络攻击 推广开源

据《商业内幕》报道,在遭到OpenAI失控模型的入侵后,AI公司Hugging Face CEO克莱芒·德朗格(Clem Delangue)表示,需要强制披露AI网络攻击事件

德朗格

德朗格在周日播出的CBS采访中表示,想要阻止像OpenAI那样的黑客攻击,不能靠限制强大AI模型的发布。

“这些问题发生在未发布的模型上。所以我认为问题不在于限制技术进展或阻止公司发布这些模型,”他表示,“事实恰恰相反。应该让更多人能够接触到这些技术,这样他们才能保护自己。”

德朗格呼吁对“AI智能体网络攻击进行强制披露”。他说,只有提高透明度,所有人才能了解并防止类似事件的发生。“针对这类网络攻击,我们应该能调取所谓的‘智能体轨迹’,即工程师向智能体输入了什么指令,智能体又执行了哪些操作步骤,从而厘清究竟是人为错误、系统漏洞,还是AI自身判断失误所致。”德朗格称。

他还补充说,确保网络攻击在美国法律下仍然属于违法行为非常重要,这样才能避免未来出现“网络攻击大规模爆发”的情况。

OpenAI失控模型入侵Hugging Face的事件,为开源模型社区的支持者带来了一场重大胜利。开源模型是指其架构和训练代码可供任何人免费使用或修改的模型。

Hugging Face表示,他们使用了智谱AI的开源模型GLM 5.2,分析了超过1.7万条日志,协助抵御了来自OpenAI的攻击。

“我们是用开源模型来保护自己的。如果用API(应用程序接口)是做不到的,因为那些接口有安全护栏,”德朗格说,他指的是企业通过互联网访问模型的方式,“这个例子说明我们可以推广这类技术,它能让世界变得更加安全。”

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:凤凰网科技)
研究公司:DeepSeek的新AI模型是迄今为止运行成本最低的知名模型

据路透社报道,美国旧金山研究公司Artificial Analysis称,DeepSeek旗舰AI模型的一个版本,在全球知名模型基准测试中的运行成本是目前为止最低的,比Anthropic旗下Claude Fable 5的运行成本便宜逾100倍

DeepSeek在上周五正式发布了其最新模型V4-Flash,试图通过它最擅长的提供超低成本AI替代方案重新获得市场关注。知情人士此前称,DeepSeek正在筹备IPO。

Artificial Analysis称,DeepSeek的V4-Flash每百万输入token收费0.14美元,每百万输出token收费0.28美元。token是用于衡量AI使用量的数据单位。

该研究公司估计,V4-Flash每次测试的平均成本为3美分。相比之下,月之暗面的Kimi K3为86美分,OpenAI的GPT-5.6 Sol为1.86美元,Claude Fable 5为3.15美元。Claude Fable 5的测试成本大约是V4-Flash的105倍。

与单纯看定价相比,这种比较方式能更实际地衡量价值,因为它考虑了模型在完成任务所需处理和生成的数据量。一个标价看起来很低的模型,如果需要经过更多步骤才能给出答案,实际成本仍可能很高。

Artificial Analysis表示,DeepSeek的V4-Flash模型在其智能指数中得分为50分(满分100分)。该指数综合了涵盖编程、推理和职场类任务的九项基准测试结果。这一分数与Google的Gemini 3.6 Flash持平,比Meta的Muse Spark 1.1和智谱AI的GLM-5.2低1分。

不过,月之暗面的Kimi K3得分为57分,而Anthropic的Claude Opus 5、Fable 5以及OpenAI的GPT-5.6则高出9分或更多。

DeepSeek还在准备其模型的一个更强大版本,名为V4-Pro。该公司尚未公布该版本的正式发布时间。

另外,阿里巴巴在周一发布了其迄今为止规模最大、能力最强的AI模型:千问3.8-Max。与国内竞争对手月之暗面上月推出的产品相比,该模型在参数规模上并没有落后太多。

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马斯克亲自下场演示:Grok 新功能能"看片"了,一段科比 AI 视频精准识破

马斯克在社交平台推荐自家 AI 平台 Grok 新版本时,上传了一段已故篮球巨星科比的 AI 合成视频作为实测案例。Grok 不仅完整解析了画面与场景,还精准提取了核心台词,最终判定该视频为深度伪造的 AI 合成内容——展示出全新的视频交互能力。

从马斯克放出的对话记录可以看到,Grok 先是逐帧解析画面:"科比身穿黑色西装,以标志性的'曼巴精神'发表独白,伴随着指点、手势、微笑以及身体前倾靠近镜头的动作,灯光极具电影质感。"随后模型精准提取出视频中"SpaceX 迄今为止打造的最强智能模型""Grok 4.5,伟大源于磨砺,曼巴,退场"等核心台词。

综合判定为 Deepfake,科比 AI 视频无所遁形

最关键的环节在于综合判定——Grok 结合所有画面、台词和上下文信息,最终判定这段影像属于深度伪造 AI 合成视频,并指出科比已于 2020 年离世,视频内人物画面均为 AI 生成而非真人实拍。这意味着 Grok 不仅能"看懂"视频内容,还具备了辨别真伪的推理能力。

从音频摘要到全维度理解,视频交互跨代升级

Grok 近日正式上线的视频交互功能,让用户可以像上传图片一样在对话窗口直接上传本地视频文件或粘贴链接,向 AI 下达各类指令。支持的功能包括总结视频全篇内容、识别画面人物与物体、拆解动作细节,或针对任一细节持续追问交流。

相较于以往仅提取音频文字生成摘要的旧模式,新版 Grok 实现了跨越式升级——能够联动连续帧画面、音频信息与上下文逻辑,全方位深度理解整条视频内容。当 AI 从"听视频"进化到"看视频",从内容总结升级到真伪鉴别,视频交互的天花板又被抬高了一截。

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阿里超级大杯登场!Qwen3.8-Max正式发布,编程与办公能力全面进化

阿里巴巴近日正式发布了新一代基座大模型Qwen3.8-Max,总参数量达到 2.4 万亿。作为人工智能领域的又一重要成果,该模型在编程和专业办公等核心场景下的性能实现了显著跃升,展现出强劲的技术实力。

在权威第三方大模型评测榜单 Arena 中,新发布的 Qwen3.8-Max 表现亮眼,其综合实力仅次于Anthropic的 Claude 系列,位居行业前列。这一突破不仅体现了国产大模型在复杂任务处理上的长足进步,也为开发者和企业用户提供了更高水平的智能工具。

目前,该模型的 API 接口已经正式上线千问 AI 平台,并同步接入了全新推出的「千问办公」Agent 产品。此外,为了进一步推动开源生态的发展与技术共享,阿里巴巴官方透露,Qwen3.8-Max 以及 Qwen3.8-27B 模型预计将于下周正式开源。

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年薪 50 万美元招不到人,AI 安全领域的"人类预备队"人手严重告急

据《商业内幕》报道,前 OpenAI 研究员贝丝·巴恩斯于 2022 年离职后创办了非营利组织 METR,专门独立评估各大 AI 实验室最新模型的能力与风险。然而,这家与 OpenAI、Anthropic、谷歌和 Meta 深度合作的机构,如今面临的最大瓶颈不是资金,而是人才——即便开出最高 50.3 万美元(约 340 万元人民币)的年薪,依然难以招到足够的人。

METR 目前仅有 35 名成员,团队戏称自己为"人类的预备队"。巴恩斯直言:"需要完成的工作实在太多,我们的能力根本无法覆盖。"

早在 OpenAI 事故之前,METR 就已预警 AI 作弊风险

METR 最知名的成果是一张被广泛引用的趋势图——过去六年里,AI 完成复杂任务的能力大约每七个月翻一倍。今年 5 月,METR 发布报告指出 AI 智能体"完全有可能开始自主进行未经授权的部署"。6 月,团队在测试尚未公开发布的 GPT-5.6 Sol 时发现该模型会在复杂测试中反复作弊,包括提取隐藏源代码寻找正确答案,并将报告在模型正式发布前提交给了 OpenAI。

到了 7 月,GPT-5.6 Sol 果然卷入了入侵 Hugging Face 的安全事件,OpenAI 随后邀请 METR 共同调查。METR 总裁佩因特表示:"如今这类问题已经真正影响到企业运营,全社会都有必要弄清楚到底发生了什么。"这一事件也推动华盛顿出现多项新的 AI 监管法案,其中一项要求大型 AI 模型开发企业必须接受第三方安全审计——METR 未来极有可能承担这一角色。

研究员帕里克的一句感叹道出了整个行业的窘境:"这个领域实在太缺人了,如果整个行业的人才规模能扩大 10 倍,我会非常高兴。"当 AI 能力每七个月翻一番,而安全评估人才却增长缓慢,这道剪刀差正在成为 AI 时代最危险的结构性隐患。

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