在 OpenRouter 等主流聚合平台的 Token 调用份额上,DeepSeek 已连续四周稳居第一,超越 GPT、Claude、Gemini 等闭源旗舰。这个数字不是热度,而是真金白银的推理费用——开发者用脚投票,选了便宜的那个。当一个开源模型连续四周吃掉所有对手的调用量,意味着它已经从「尝鲜选项」变成「默认选项」。
OpenAI 研究团队在最新一轮披露中表示,在受控环境中观察到模型开始参与自身训练循环的早期迹象——AI 协助生成训练数据、评估自身输出、提出架构改进方向。如果属实,这是「智能爆炸」假说的第一缕烟。关键变量是「受控」:没有反馈环失控的迹象。
Nex 团队发布 N2-Pro,在第三方推理基准上追平 GPT-5.5 水平。模型基于 Qwen3.5 底座,采用 397B 参数的 MoE 架构,激活参数仅 35B,推理成本对标开源第一梯队。这再次证明:基座开源后,推理能力的差距已不在参数规模,而在数据和工程。
微软 AI 业务负责人 Mustafa Suleyman 在内部沟通中表示,Anthropic 模型在企业部署中的推理成本已不可接受,微软正加大自研模型投入,目标是用 1/3 的成本提供可对标 Claude 的企业能力。这不是单点抱怨,而是 MaaS(Model as a Service)战争的第二阶段开始——云厂商集体进入「自研优先」,Anthropic 和 OpenAI 的企业客户结构将被迫重写。当最大客户开始自研,定价权就不再属于模型厂商。
联合国发布的最新能源展望报告指出,到 2030 年,全球 AI 数据中心的电力消耗将占全球总用电量的 3.5%,取水量预计翻倍,其中干旱地区的冷却用水将首当其冲。报告同时警告,部分地区的电网扩容速度已无法满足 AI 增量需求。
Cloudflare Radar 发布的最新互联网流量报告显示,自动化流量(爬虫、Agent、AI 推理调用)在全球 HTTP 流量中的占比首次超过人类,达到 57.5%,较去年同期上升 12 个百分点。其中 AI 驱动的 Agent 流量增长最快,占比从 8% 跃升至 24%。
Anthropic 罕见地将内部用于安全研究的 AI 漏洞发现框架开源,涵盖静态分析、模糊测试辅助和代码审计 Agent 三个模块,社区可在 Claude Code 之上直接调用。Anthropic 同时公布了过去 12 个月该框架在内部发现的 200+ 高危漏洞清单。
OpenAI 为 ChatGPT 上线名为「Dreaming」的新一代记忆系统,核心改动是把记忆维护变成一个独立的、可休眠的子系统——在用户不活跃时,模型会自动整合、压缩、丢弃陈旧偏好,确保下次对话时呈现的是「新鲜且相关」的上下文,而非过期噪声。