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        <title>上纬新材 on AI</title>
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        <description>Recent content in 上纬新材 on AI</description>
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        <lastBuildDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.programnotes.cn/tags/%E4%B8%8A%E7%BA%AC%E6%96%B0%E6%9D%90/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
        <title>阿里千问3.8-Max 2.4万亿参数首次开源，DeepSeek单日8万亿Token调用量登顶全球</title>
        <link>https://ai.programnotes.cn/p/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%8D%83%E9%97%AE3.8-max-2.4%E4%B8%87%E4%BA%BF%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%A6%96%E6%AC%A1%E5%BC%80%E6%BA%90deepseek%E5%8D%95%E6%97%A58%E4%B8%87%E4%BA%BFtoken%E8%B0%83%E7%94%A8%E9%87%8F%E7%99%BB%E9%A1%B6%E5%85%A8%E7%90%83/</link>
        <pubDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;img src="https://ai.programnotes.cn/img/ai/AI.png" alt="Featured image of post 阿里千问3.8-Max 2.4万亿参数首次开源，DeepSeek单日8万亿Token调用量登顶全球" /&gt;&lt;h2 id=&#34;1-阿里-qwen38-max-正式发布24-万亿参数-max-级首次开源&#34;&gt;1. 阿里 Qwen3.8-Max 正式发布：2.4 万亿参数 Max 级首次开源
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;8 月 3 日，阿里巴巴正式发布新一代旗舰基座大模型 Qwen3.8-Max，总参数量达到 2.4 万亿（激活 95B），上下文 1M Tokens，支持视觉理解。这是千问家族迄今参数规模最大的模型，也是 &lt;strong&gt;Max 级模型首次计划开源&lt;/strong&gt;——权重预计下周登陆 Hugging Face 与 ModelScope，同期开源的还有 Qwen3.8-27B。港股阿里巴巴盘中拉升 7.26%，市值达 2.41 万亿港元。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;性能方面，官方技术博客明确：Qwen3.8-Max 在编程智能体和通用智能体多项指标上与 Anthropic Fable 5 表现相当，部分指标超越。多个基准的硬对照：PaperBench（论文复现）93.0 vs Fable 5 88.8、IFBench（指令遵循）82.8 vs 63.5、OSWorld-Verified（电脑操作）86.1 vs 85.0、WideSearch 81.9 vs 81.2。第三方权威榜单 Arena 同步放榜：Text Arena 以 1496 分位列实验室榜第二（仅次于 Anthropic Claude 系列）、Vision Arena 以 1305 分位列第二（仅次于 Claude Fable 5）。最具象征意义的能力是&lt;strong&gt;自主编程&lt;/strong&gt;——Qwen3.8-Max 可从一个空文件夹出发，在 16 天无人工干预下完成真实项目交付，并已独立完成芯片设计中 GCD/RSA 硬件加速器的逻辑重构与后端布局（8298 门压缩至 678 门，面积减少 81%）。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：国产大模型第一次在最顶级的位置上与 Claude、GPT 正面掰手腕。&lt;strong&gt;Max 级开源&lt;/strong&gt;而非仅开源中小参数版本，显著抬高了国产开源生态的天花板；2.4 万亿规模配合 OSWorld 第一、PaperBench 93 的双重背书，使&amp;quot;国产大模型与海外旗舰仍有 6 个月到 1 年差距&amp;quot;叙事正式松动。芯片设计能力的展示，则指向大模型从&amp;quot;软件助手&amp;quot;向&amp;quot;硬件协同设计伙伴&amp;quot;扩展的新落点。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;2-deepseek-v4-flash-单日-8-万亿-token-调用量登顶全球第一openai-被迫降价-80&#34;&gt;2. DeepSeek V4 Flash 单日 8 万亿 Token 调用量登顶全球第一，OpenAI 被迫降价 80%
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;海外开发者编程工具 OpenCode 披露：8 月 1 日单日，DeepSeek V4 Flash 在该平台上处理了 8 万亿 Token（5 万亿免费额度 + 3 万亿付费 OpenCode Go）。模型分发平台 OpenRouter 最新数据同步显示，&lt;strong&gt;上周（7.27–8.2）DeepSeek V4 Flash 以 7.22 万亿 Token 的周调用量位列所有模型第一&lt;/strong&gt;，第四为 DeepSeek-V4-Pro，前五均为中国大模型。8 万亿 Token 大致相当于 5600 万本《三体》三部曲或 1400 多万部《红楼梦》的信息量，单一模型在单一编程平台的调用量已超过 OpenRouter 全平台的日均规模（6.6 万亿）。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;面对中国开源模型的强势抢占，OpenAI 7 月 31 日宣布 GPT-5.6 Luna 降价 80%——输出价从每百万 Token 6 美元砍至 1.2 美元，输入价从 1 美元降至 0.2 美元。但 DeepSeek V4 Flash 凭借 98% 缓存命中折扣（命中仅按 2% 计费，远超业内普遍 90% 折扣），单任务成本仍比 Luna 低约 60%。Artificial Analysis 智能指数 V4 Flash 50 vs Luna 51，仅差 1 分。OpenRouter 与 OpenCode 来自美国与欧洲的开发者访问量接近一半。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：DeepSeek 凭低价 + 强能力正把&amp;quot;性价比&amp;quot;重新定义为大模型竞争的斩杀线。OpenAI 从行业引领者被迫切换为追随定价，&lt;strong&gt;单一模型一天在单一编程场景消耗 8 万亿 Token&lt;/strong&gt;，反映 Agent 任务驱动的推理流量指数级扩张。调用量从&amp;quot;中国开发者爱用&amp;quot;扩散到&amp;quot;美欧生产环境默认入口&amp;quot;，意味着中美开源-闭源之争的攻守已在国际市场层面发生位移。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;3-上纬新材启元机器人-chinajoy-首秀全球首款可-diy-个人机器人开启可定义时代&#34;&gt;3. 上纬新材启元机器人 ChinaJoy 首秀：全球首款可 DIY 个人机器人开启&amp;quot;可定义&amp;quot;时代
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;7 月 31 日，上纬新材料科技股份有限公司旗下消费级具身智能品牌&lt;strong&gt;启元机器人&lt;/strong&gt;携两款&amp;quot;全球首款&amp;quot;在 2026 ChinaJoy 首次公开亮相：&lt;strong&gt;Q1 探索版&lt;/strong&gt;——全球首个可 DIY 角色的潮玩机器人，外壳结构件全开源、用户可通过 3D 打印与零代码平台自定义外观与人格；&lt;strong&gt;T1&lt;/strong&gt;——全球首个可变形个人机器人，依托自研 Transformer 跨形态一体架构，实现轮足人形与四足形态自由切换，并搭载专业级跟随运镜。展会上启元机器人还与暴雪《魔兽世界》联名两款限定版 Q1，推出&amp;quot;星际战士、铠甲斗士、超能机甲、宇航员&amp;quot;四款 IP 造型。截至 8 月 3 日消息，启元机器人上海、深圳、西安、厦门、广州线下体验店陆续启动。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：具身智能从&amp;quot;工厂进工&amp;quot;到&amp;quot;用户能造&amp;quot;的范式切换。&lt;strong&gt;把外观与人格的创作权交给用户&lt;/strong&gt;——硬件开源 + 零代码软件平台——是消费级机器人首次明确以&amp;quot;科技潮玩 + 文化 IP + 创作者经济&amp;quot;切入年轻群体；可变形架构（轮足/四足）直击了&amp;quot;室内好使、户外失效&amp;quot;的场景痛点。当多数人形机器人仍以&amp;quot;工厂能干活&amp;quot;为锚点时，启元以&amp;quot;用户能定义&amp;quot;提供差异化路径。若 ChinaJoy 的潮玩思路跑通，意味着具身智能商业化的第二曲线（家庭与潮流消费）已被中国市场率先验证。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;4-腾讯混元发布-hy-asr-30-preview大模型驱动的语音识别进入理解上下文时代&#34;&gt;4. 腾讯混元发布 Hy ASR 3.0 preview：大模型驱动的语音识别进入&amp;quot;理解上下文&amp;quot;时代
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;8 月 4 日，腾讯混元发布新一代语音识别模型 &lt;strong&gt;Hy ASR 3.0 preview&lt;/strong&gt;，基于最新基座大模型 Hy3 与 MoE 架构，将识别从&amp;quot;逐字转写&amp;quot;升级为&amp;quot;理解语境、兼容场景、一键直出&amp;quot;。在开源评测集上：中文普通话 WER 3.34%、英语 WER 2.62%、粤语 WER 3.12%，在通用识别、方言识别、上下文理解、复杂声学场景（高噪、耳语）上整体领先竞品。后训练引入多阶段强化学习，专门针对通用转写准确性、Any-context 上下文能力、长尾场景优化，覆盖 10 大方言片区与 20 余个二级小片区。该模型已上线腾讯云提供 API 服务，&lt;strong&gt;元宝 App 首发并免费开放&lt;/strong&gt;方言识别、上下文纠错、热词注入等功能，WorkBuddy 等产品陆续接入中。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：语音识别从&amp;quot;声学模型&amp;quot;升级为&amp;quot;LLM 驱动的语义理解器&amp;quot;是行业方向性拐点。Hy3 作为基座 + 大规模语音联合训练 + 多阶段 RL 的三件套，让 ASR 在长对话、专业术语、混合语种场景下从&amp;quot;打错字&amp;quot;扩展为&amp;quot;听懂话&amp;quot;。&lt;strong&gt;元宝首发 + 免费开放 + WorkBuddy 接入&lt;/strong&gt;意味着这不是 demo 而是大模型入口战的多模态前置阵地——语音将成为继文本、图像之后第三个 LLM 原生模态，国产厂商已经把 ASR 与对话入口的协同推到工程化阶段。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;5-面壁智能开源-forgestencil双-agent-一周自动优化-100-工业科学软件零人工介入&#34;&gt;5. 面壁智能开源 ForgeStencil：双 Agent 一周自动优化 100+ 工业科学软件，零人工介入
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;8 月 4 日，面壁智能联合 OpenBMB 开源社区发布&lt;strong&gt;全球首个支持 Stencil（模板计算）自动研究、自动部署的 AI 优化系统——ForgeStencil&lt;/strong&gt;。系统由 KernelAgent 与 AppAgent 双智能体闭环协作：前者通过 Plan-Code-Profile 循环自主合成逼近硬件物理极限的高性能 CUDA Kernel、构建专用算子矩阵知识库；后者负责热点定位、GPU 基线建立、调用知识库锻造应用专属优化、完成正确性验证与原应用集成。人类只需提交应用源码，后续从分析、热点定位、Kernel 锻造到集成部署全程无人工介入。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;实战表现：ForgeStencil 仅用一周完成 100+ 真实工业与科学计算软件的端到端优化（覆盖 hypre、minisweep、gprMax 等），端到端中位加速 1.41 倍、43% 应用达到 1.5 倍以上、单精度（fp32）相比 Halide/Devito 等主流框架几何平均加速 2.35 倍、混合精度（fp16）额外加速 1.95 倍、变系数 Stencil 场景仍 1.34 倍提速。优化对象跨越油气勘探、地震 RTM、电磁仿真（Maxwell/FDTD）、医学影像 MRI 重建、大气动力学、量化金融等 8 大工业领域与 5 大科学领域。研发效率相当于节省 20–30 人年。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;值得关注的原因&lt;/strong&gt;：AI for Science/工业从&amp;quot;做新科学&amp;quot;扩展到&amp;quot;加速既有软件&amp;quot;，开辟了新的高价值战场。&lt;strong&gt;双 Agent 自主闭环 + 算子矩阵知识库共享&lt;/strong&gt;是核心创新——首次让 HPC 优化经验可被模型规模化复制，而不再依赖少数专家逐案手调。中国工业软件&amp;quot;自主可控&amp;quot;长期受限于优化人才稀缺，ForgeStencil 给出&amp;quot;用算力平替人力&amp;quot;的差异化路径。当国产芯片+国产大模型+国产工业软件&amp;quot;智造三件套&amp;quot;开始在同一时期打通，AI for 工业的工程化范式拐点已经到达。&lt;/p&gt;
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