全部 AI 动态 · AI 热点

6月30日

03:07

@koltregaskes@koltregaskes

Ethan Mollick根据Artificial Analysis的AA-Briefcase分数，绘制了AI模型在复杂多周咨询任务上的表现趋势。AA-Briefcase测试模型处理电子表格和策略规划等可交付成果。GLM-5.2等开源模型目前达到的水平，与闭源模型三个月前的分数一致。高端闭源模型仍保持明显领先，但差距在缩小。

AI模型 GLM-5.2 AA-Briefcase 开源模型智能体基准测试

推荐理由：开源模型GLM-5.2在AA-Briefcase智能体基准上只差闭源三个月了，做复杂任务时值得试试看。

原文

6月29日

13:51

Together AI@togethercompute

精选

随着Token使用量爆发式增长，模型选择已从技术决策变为产品策略。团队正在测试GLM-5.2等新模型，追求前沿质量与更好的Token经济学。Together AI正在构建面向开源模型未来的推理层，以提供更可控的成本、数据和部署选项。

行业 GLM-5.2 Together AI 推理层开源模型 Token经济学

推荐理由：团队开始用GLM-5.2替换闭源模型？Together AI的推理层让开源模型更可控，想省钱又保质量可以看看。

原文

13:51

Together AI@togethercompute

GLM-5.2模型在Together AI平台上运行，生成精美Web应用的成本仅需几美分。开发者可以以极低开销探索多个方向、比较不同版本，并保留最佳结果。这显著改变了传统的构建迭代循环，降低了实验门槛。

AI模型 GLM-5.2 Together AI 编程助手

推荐理由：GLM-5.2在Together AI上几美分就能生成网页应用，开发者可以随便试不同版本，挑最好的，省钱又高效。

原文

13:51

Together AI@togethercompute

GLM-5.2 现已上线，用户可通过 Together Chat 免费体验。无需 API 设置，直接选择模型即可开始使用。Together AI 在安全的北美基础设施上提供服务，方便开发者快速测试。该模型免费试用的入口已公开，降低了体验门槛。

AI模型 GLM-5.2 Together AI Together Chat 免费试用

推荐理由：想试试GLM-5.2？现在Together Chat上就能免费用，不用搭API，选模型直接开聊。

原文

13:51

Together AI@togethercompute

精选

智谱AI的GLM-5.2模型在Together AI平台展示了端到端代码修复能力，可读取issue、推理场景并自动生成补丁。一年前这类任务还被认为是闭源模型（如GPT-4）的专属领域，如今开源模型已能胜任。该模型未公布具体基准分数，但实际演示表明其编程推理能力接近闭源水平。

AI模型 GLM-5.2 Together AI 推理模型编程助手开源模型

推荐理由：开源模型GLM-5.2能自己读代码问题、推理并修复，以前只有闭源模型才能做到，现在用Together AI就能跑。

原文

13:49

Together AI@togethercompute

GLM-5.2模型已在Together AI平台上架，并通过OpenRouter快速提供服务。Together AI优化推理路径，使模型在长上下文编码和智能体工作负载中每GPU能处理更多token，同时保持低延迟。该模型展现出强劲性能，适合需要高吞吐的复杂任务。

AI模型 GLM-5.2 Together AI OpenRouter 推理模型长上下文

推荐理由：GLM-5.2跑得快，长上下文和智能体场景下Together的优化让token更多更流畅，试试看。

原文

13:49

Ethan Mollick@emollick

GLM-5.2是一款开源模型，其性能不及GPT-5.5和Opus 4.8，更远不及Mythos。但它表现扎实，表明开源模型持续追赶前沿。当前开源权重已触及GPT-5.2水平，在该能力区间表现显著。这一进展说明开源模型正在缩小与闭源前沿的差距。

AI模型 GLM-5.2 GPT-5.5 Opus 4.8 Mythos 开源模型

推荐理由：GLM-5.2虽然没追上GPT-5.5，但开源模型又往前迈了一大步，能力提升明显，值得关注。

原文

13:48

Ethan Mollick@emollick

技巧 GLM-5.2 Opus 4.8 提示词工程推理模型

推荐理由：想看看AI怎么思考？让GLM-5.2或Opus 4.8帮你选诗，能看到它的推理过程，挺有意思的。

原文

13:48

岚叔@lufzzliz

在世界杯小组赛预测中，GLM-5.2在比分榜综合最强，GPT-5.5在胜负榜综合最强且命中率达70%。淘汰赛阶段取消24小时限制，可一次性预测16场比赛。作者分享了提示词示例："继续预测，可以提交淘汰赛16场的比赛，你需要仔细分析给出你的答案、并提交"。同时附带了opus-4.8和deepseekv4-pro的预测结果。

技巧 GLM-5.2 GPT-5.5 提示词工程智能体世界杯

推荐理由：作者用GLM-5.2和GPT-5.5预测世界杯，GPT-5.5命中率70%，还给了淘汰赛提示词，试试用自己的agent玩。

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6月28日

05:49

Marc Andreessen@pmarca

Marc Andreessen在X上援引多位AI内部人士观点，称GLM-5.2是首个匹配并经常超越美国大模型的中国AI模型。该推文获得3553次查看。另有5个点赞和1次转发。

AI模型 GLM-5.2 智谱AI 推理模型

推荐理由：有AI圈内人说GLM-5.2性能已经不输美国主流模型了，而且是智谱AI做的，可以关注一下。

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6月27日

21:12

LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg

精选

英伟达与智谱AI合作，发布了基于GLM-5.2的NVFP4量化检查点。该模型为744B参数混合专家架构（40B活跃参数），专注于推理和编码任务。NVFP4量化通过NVIDIA Model Optimizer实现，在降低内存占用的同时保持前沿推理性能。模型还支持稀疏注意力和IndexShare索引器，实现高效长上下文处理。目前已在Blackwell/Grace Blackwell上通过SGLang提供首日支持。

AI模型 GLM-5.2 NVFP4 NVIDIA SGLang 推理模型

推荐理由：英伟达把GLM-5.2压缩成NVFP4，内存省一大截，推理编码在Blackwell上直接跑，SGLang第一时间就能用。

原文

13:54

vLLM@vllm_project

精选

NVIDIA发布GLM-5.2的NVFP4检查点，在Blackwell GPU上相比FP8内存占用降低一半。该模型在推理、编码和长上下文基准测试中保持与FP8相同的准确率。用户可通过vLLM直接加载运行：vllm serve nvidia/GLM-5.2-NVFP4。

AI模型 GLM-5.2 NVFP4 vLLM NVIDIA 推理模型

推荐理由：想省显存又不想降精度？GLM-5.2的NVFP4版在vLLM上线了，比FP8省一半内存，推理编码长文本都稳。

原文

13:06

lmarena.ai@lmarena_ai

精选72°

GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena 前端排行榜上获得第2名，比 Claude Opus 4.7 (Thinking) 高出 29 分。在 React 子榜单排名第2，HTML 子榜单第4。在品牌营销、数据与分析、消费产品等6个子类别中均位列第一。该模型是开源模型中对 Kimi-K2.6 和 Minimax-M3 优势最大的。在社区投票的单次前端编码测试中展示了10个对比案例。

AI模型 GLM-5.2 Code Arena Claude Opus 4.8 开源模型编程助手

推荐理由：GLM-5.2 在社区投票的编码竞技场上压过 Claude Opus，你可以在前端任务中试试它的单次生成效果。

原文

12:57

OpenRouter@OpenRouterAI

精选

OpenRouter发布了一个MCP演示，展示agent如何通过MCP从DesignArena拉取实时设计模型排行。演示中，agent同时启动GLM-5.2、Opus 4.7和Kimi 2.6三个子模型，各自生成自画像网页并排展示。用户可以直接对比三个模型的输出，选择最喜欢的设计。这种方式省去了手动注册多个平台、重复输入提示词的繁琐流程。

技巧 OpenRouter MCP/工具 GLM-5.2 Opus 4.7 Kimi 2.6

推荐理由：OpenRouter演示了怎么用MCP让agent自动调用GLM-5.2、Opus 4.7、Kimi 2.6三个模型并排出设计图，再也不用一个个手动试了。

原文

12:34

Geek@geekbb

1. 开发者 @tamanekokoro 分享一键配置方法：登录 Cloudflare 后进入 Workers AI → REST API → 创建 API Token，无需信用卡即可获取 API 密钥与账户 ID。2. 在 Chatbox 中以 OpenAI API 兼容模式配置自定义端点，将模型名填为 @cf/zai-org/glm-5.2 即可调用 GLM-5.2 模型。3. 该免费方案每日有使用限制，不适合无限制畅用场景。4. 设置过程仅需几分钟，适合快速体验 GLM-5.2 的轻量需求。

技巧 Cloudflare GLM-5.2 Workers AI Chatbox 免费模型

推荐理由：想白嫖 GLM-5.2？Cloudflare Workers AI 一键免费接入，不用绑卡，Chatbox 里改个模型名就能跑，但每天有次数限制，轻度玩玩够用。

原文

6月26日

10:45

OpenRouter@OpenRouterAI

精选

OpenRouter 宣布 GLM-5.2 提供商正在优化推理速度。新增 wafter_ai 和 FireworksAI_HQ 两个快速变体。设置模型为 "z-ai/glm-5.2:nitro" 可根据实时流量自动切换到最快提供商。该功能无需手动切换，持续使用最佳性能。

技巧 GLM-5.2 OpenRouter wafer_ai FireworksAI_HQ 推理模型

推荐理由：OpenRouter 出的省心用法：设成 nitro 模式，GLM-5.2 自动走最快的推理服务商，不用自己选。

原文

02:18

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

Fireworks与Faros_AI联合对211个真实软件工程任务进行了评估。Claude Code搭配GLM-5.2的Judge得分0.568，每任务耗时321秒，成本0.92美元。对比组Claude Code + Opus 4.8得分为0.521、耗时775秒、成本1.76美元；Codex + GPT-5.5得分为0.466、耗时392秒、成本2.06美元。评测基于Faros自有代码库而非公开基准，更贴近实际开发场景。

AI模型 GLM-5.2 Claude Code Opus 4.8 GPT-5.5 编程助手

推荐理由：Fireworks和Faros拿真实工程任务实测GLM-5.2，结果比Opus 4.8和GPT-5.5都更便宜更快，得分还高。想为代码任务选模型可以看看这个。

原文

6月25日

23:59

OpenRouter@OpenRouterAI

精选

OpenRouter推出全新Benchmarks API，允许agent实时查询模型基准分数，涵盖Artificial Analysis和Design Arena两个评测平台。该API数据显示，Zai_org的GLM-5.2在编码和设计两类基准中均为当前最佳可用模型。API文档已随推文发布，开发者可集成使用。

AI产品 OpenRouter Benchmarks API GLM-5.2 Zai 模型评估

推荐理由：想给AI agent加实时模型排名？OpenRouter新API能查GLM-5.2在编码和设计上的分数，挺实用。

原文

17:26

berryxia@berryxia

Unsloth团队将GLM-5.2模型压缩至1-bit量化版本，在Mac Studio M3 Ultra（256GB RAM）上实现约21 tok/s的推理速度。该量化模型在创意输出任务（如HTML/设计生成）上，能与Claude Opus和GPT-5.5正面对比且不落下风。这显示极端量化后的大模型仍能保留较强表现，展示了开源模型通过优化缩小与闭源前沿模型在实际可用性上的差距。

AI模型 Unsloth GLM-5.2 量化开源模型本地部署

推荐理由：Unsloth把GLM-5.2压到1-bit，Mac Studio上跑21 tok/s，创意性居然不输Claude Opus，本地部署党有福了。

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07:25

AK@_akhaliq

开发者将GLM-5.2模型集成到hf-claude环境，并基于Gradio框架创建了面向Krea-2-Turbo的工作流。该工作流提供交互界面，简化了从模型调用到结果展示的流程。项目代码已在社交媒体分享，获得初步关注。

技巧 GLM-5.2 hf-claude Krea-2-Turbo Gradio 工作流

推荐理由：有人把GLM-5.2塞进hf-claude，做了个给Krea-2-Turbo用的Gradio界面，挺实用的。

原文

05:39

lmarena.ai@lmarena_ai

71°

GLM-5.2 (Max) 在 Code Arena: Frontend 排名第二，仅次于 Fable 5，但击败了 Claude Opus 4.8 (Thinking) 和 Opus 4.7 (Thinking)。对 Kimi-K2.6 胜率 61.0%，对 Sonnet 4.6 胜率 59.4%，对 Opus 4.7 (Thinking) 胜率 55.0%。最接近的挑战来自 GPT-5.5 (xHigh)（41.7% vs 40.0%）和 Opus 4.6（47.0% vs 42.4%）。与前任 GLM-5.1 打成平手（45.5% - 45.5%）。在 Brand & Marketing、Data & Analytics 等多项子类别中排名第一。

AI模型 GLM-5.2 Opus Kimi-K2.6 代码生成前端开发

推荐理由：GLM-5.2 在前端任务上干掉了 Claude Opus 系列，对 Kimi 和 Sonnet 胜率超 60%，开源模型里相当能打。

原文

01:33

Decoder@Matthias Bastian

智谱AI的GLM-5.2在Snowflake的103项编程任务基准测试中，性能接近Claude Opus 4.7，但每输出token成本仅为后者的五分之一。不过GLM-5.2每任务消耗的token数量几乎是Opus 4.7的两倍。这一价格差异对Anthropic和OpenAI构成压力，可能影响西方AI实验室的估值。

AI模型 GLM-5.2 Opus 4.7 智谱AI Snowflake 推理模型

推荐理由：智谱AI新模型GLM-5.2用Opus 4.7五分之一的价格做差不多的活，就是更费token，性价比很猛。

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6月24日

20:42

量子位@量子位的朋友们

百度智能云正式发布千帆Token Plan企业版，该服务已完成对智谱GLM-5.2的适配。企业版提供多种模型的选择和灵活计费方案，支持包括GLM-5.2在内的多个主流大模型。用户可根据业务需求按token付费，降低企业使用AI模型的成本。此举旨在加速企业级AI应用落地，提供更稳定的模型调用服务。

AI产品百度智能云千帆 GLM-5.2 智谱企业版

推荐理由：百度智能云出了个企业版，能直接用GLM-5.2等模型，按量计费省成本，适合公司快速接入AI。

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20:24

shao__meng@shao__meng

精选

用户shao__meng今天开始使用Zcode编程助手，搭配GLM-5.2模型，体验快速且好用。但与Codex相比，Zcode在Computer Use等全面能力上仍有差距。用户感谢SeTriones赞助GLM API Key，并认为Zcode的能力全面性有待提升。

AI产品 Codex Zcode GLM-5.2 编程助手 Computer Use

推荐理由：老TL分享了Zcode和Codex的对比体验，GLM-5.2模型真的快，但Zcode的Computer Use还比不上Codex。

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07:32

berryxia@berryxia

Flowith旗下的Matrix产品接入了GLM-5.2模型，支持1M上下文长程执行。GLM-5.2擅长long-horizon coding和复杂多步执行，与Matrix的agentic workspace结合后，用户可构建产品、部门、工作流甚至整个agent公司。目前Matrix beta用户可领取1000万免费tokens（限时）。这标志着模型能力与执行环境的进一步融合。

AI产品 GLM-5.2 Flowith Matrix 智能体编程助手

推荐理由：Flowith把GLM-5.2接进Matrix，1M上下文让你直接用AI建公司，beta用户还能领1000万免费tokens。

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6月23日

20:18

SiliconFlowAI@siliconflowai

SiliconFlow 对 GLM-5.2、GPT-5.5、Opus 4.8 和 GLM-5.1 进行了同提示词测试。结果显示 GLM-5.2 在性能上逼近 Opus 4.8，同时输入成本仅为 Opus 的约 1/3.6，输出成本为约 1/5.7。这意味着用户可以在 SiliconFlow 平台上以大幅降低的成本获得接近 Opus 级别的前端生成能力。

AI模型 GLM-5.2 Opus 4.8 SiliconFlow 推理模型模型对比

推荐理由：SiliconFlow 测了 GLM-5.2，性能跟 Opus 4.8 差不多，但输入输出成本都低了好几倍，想省钱的可以试试。

原文

17:33

Aravind Srinivas@AravSrinivas

精选

Perplexity 的 Agent API 新增了对智谱 AI 旗舰模型 GLM-5.2 的支持。GLM-5.2 是目前最强的开源模型之一，在长周期编码和智能体工作流上表现突出。它充分利用了 Perplexity 的 Search as Code 架构，用户通过一次 API 调用即可结合前沿推理与实时程序化搜索。该接口兼容 OpenAI 格式，且 Perplexity 提供第一方定价，无额外加价。

AI模型 GLM-5.2 Perplexity Agent API 开源模型智能体

推荐理由：Perplexity Agent API 现在能调用 GLM-5.2 了，这个模型编码和智能体任务很强，还能边推理边搜索，价格也透明。

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14:40

marktechpost@Sana Hassan

精选71°

本文通过GLM-5.2的OpenAI兼容API搭建了完整工作流，包括安全加载API密钥和创建可复用聊天封装。演示了思考努力控制、流式推理、函数调用以及工具使用代理的实现。还展示了结构化JSON输出和长上下文检索功能，并记录了token消耗与成本核算。

技巧 GLM-5.2 推理模型函数调用长上下文

推荐理由：这篇教程手把手教你用GLM-5.2 API实现推理控制、函数调用和检索，代码可直接复用。

原文

02:43

SiliconFlowAI@siliconflowai

GLM-5.2 在 Designarena 的 HTML Web Design 排行榜上取得第一，超越了此前长期占据榜首的 Claude Opus 4.6 和 4.7。该模型已通过 SiliconFlow API 提供使用。开发者可以立即调用 GLM-5.2 构建 HTML 网页设计项目。

AI模型 GLM-5.2 Claude Opus SiliconFlow Designarena 编程助手

推荐理由：HTML 设计排行榜上 GLM-5.2 干掉了 Claude，现在就能用 SiliconFlow 的 API 上手，写网页贼快。

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6月22日

23:51

Nathan Lambert: Interconnects@Nathan Lambert

GLM-5.2 是智谱AI推出的新模型，重点提升开放智能体场景下的表现。该模型在工具调用和多步推理任务上取得进展。GLM-5.2 在多项智能体相关基准上展现了更强的自主决策能力。

AI模型 GLM-5.2 Zhipu AI 智能体开放智能体

推荐理由：GLM-5.2 把开放智能体的能力又推了一步，想看智能体怎么进化的可以瞄一眼。

原文

18:24

shao__meng@shao__meng

推特用户发起国产四个LLM的投票，GLM-5.2以79.7%得票率大幅领先。DeepSeek V4获13.4%，Kimi K2.7为5.2%，MiniMax M3仅1.7%。发起者认为GLM-5.2表现强劲而MiniMax M3得票惨淡。帖子还对比了Gemini 3.5 Flash，认为其性能不佳导致结果明显。

行业 GLM-5.2 DeepSeek V4 Kimi K2.7 MiniMax M3 国产模型

推荐理由：看看社区投票，GLM-5.2碾压式领先，想知道国产模型谁更受认可？结果挺有意思。

原文

12:26

shao__meng@shao__meng

GLM-5.2 在 X 平台被广泛讨论，声称是最强开源模型且接近 Claude Fable 5。作者下载了 Zcode 平台并发现可以免费试用。但第二条消息即遇到使用限制，未充值 Coding Plan 可能无法正常使用。

技巧 GLM-5.2 Zcode 开源模型免费试用

推荐理由：想了解 GLM-5.2 和 Zcode 的实际体验？这篇分享告诉你免费试用背后的限制

原文

12:24

歸藏(guizang.ai)@op7418

Anthropic已训练完成更强版本的Mythos模型，可能命名为Mythos 5.1或Mythos 6。目前不确定是否会公开发布或仅用于内部加速开发。消息称停止发布Fable 5或Mythos 5不会减慢进展，反而释放资源。竞争压力来自开源模型如GLM-5.2，迫使前沿实验室持续训练更强系统。

AI模型 Anthropic Mythos GLM-5.2 推理模型开源模型

推荐理由：有人说Anthropic偷偷训了个更强的Mythos，但可能不对外放。想了解AI前沿动态可以看看。

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6月21日

23:28

Harrison Chase@hwchase17

社区文章演示了如何借助Deep Agents框架构建一个类似Claude Code的编程智能体。文章特别提到GLM-5.2模型表现强劲，可作为该智能体的底层推理引擎。通过3个步骤即可完成部署，无需从头开发复杂Agent系统。

技巧 Deep Agents Claude Code GLM-5.2 智能体开源模型

推荐理由：教你用Deep Agents自己搭一个Claude Code同款智能体，还顺带体验GLM-5.2的威力，实操性很强。

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17:54

shao__meng@shao__meng

社交媒体上发起LLM对比投票，比较GLM-5.2和Gemini 3.5 Flash。投票结果倾向GLM-5.2，用户认为Gemini 3.5 Flash表现不佳。评论指出Google DeepMind自Gemini 3.0多模态发布后缺乏亮眼进展。讨论焦点集中在国产模型与Google模型的性能差距。

AI模型 GLM-5.2 Gemini 3.5 Flash Google DeepMind 模型对比推理模型

推荐理由：看看大家投票选GLM-5.2还是Gemini 3.5 Flash，很多人觉得Gemini近期的模型不太能打。

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15:25

@koltregaskes@koltregaskes

GLM-5.2 在 DeepSWE 编程基准上取得 44% 的得分，超过 Kimi-K2.7 Code，成为目前最强的开源模型。不过它的运行成本更高，且每次输出更多 tokens。与封闭模型相比，Claude Fable 5 以 70% 的得分领先，差距明显。

AI模型 GLM-5.2 Kimi-K2.7 DeepSWE 开源模型代码生成

推荐理由：智谱的 GLM-5.2 代码上刚赢了 Kimi 的 K2.7，但更贵输出也更多，离顶级闭源还有距离。

原文

15:13

Guillermo Rauch@rauchg

GLM-5.2 是 zai_org 发布的新模型，在编码任务上表现极佳。网友 rauchg 在 X 上表示“几乎震惊”，认为这改变了局面。该推文获得 127 赞和 25 次分享。GLM-5.2 的编码能力被认为堪比顶级模型。

AI模型 GLM-5.2 zai_org 编程助手编码

推荐理由：zai_org 的 GLM-5.2 在编码上强到让人震惊，跟之前版本比进步很大，值得试试。

原文

03:54

Suhail@Suhail

精选

Z.ai推出GLM-5.2开源模型，采用MIT开放权重。该模型支持1M上下文窗口，在Terminal-Bench 2.1基准上得分81.0，仅比Claude Opus 4.8低几分。Perplexity CEO此前指出，中国已拥有最强开源模型DeepSeek，且美国开发者正基于其构建应用。GLM-5.2的发布进一步表明开源AI竞赛已非理论。

AI模型 GLM-5.2 Z.ai DeepSeek 开源模型推理模型

推荐理由：Z.ai刚刚放出了GLM-5.2，MIT开源、100万上下文、跑分81.0，跟Claude Opus 4.8差距很小，做开源模型的得看看。

原文

00:53

elvis@omarsar0

精选

GLM-5.2 在图形设计能力上据称达到 Opus 级别，同时在长期运行任务中表现良好。其训练引入了反奖励破解模块，用于解决强化学习中常见的奖励破解问题，例如模型走捷径、变懒、意图偏差等。该模块有助于提升编码代理在长周期任务中的可靠性与效果。GLM-5.2 是一个开源开放权重模型。

AI模型 GLM-5.2 奖励破解开源模型设计长期任务

推荐理由：GLM-5.2 据称设计和长任务都接近 Opus，关键是加了个反奖励破解机制，让模型更靠谱。

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6月20日

08:09

08:09IT之家（博客/媒体）

72°

智谱 GLM-5.2 在 Design Arena 单轮 HTML 网页设计评测中总分第一，超越 Claude Fable 5、Opus 4.6 等模型。相比前代 GLM 5.1，名次提升 5 位。推理价格为每百万 tokens 1.40/4.40 美元，低于 Fable 5 的 10/50 美元。GLM 5.2 在 91% 会话中使用 TailwindCSS，调用第三方库使胜率提升 6.0 个百分点。

AI模型 GLM-5.2 智谱 Claude Fable 5 Design Arena 网页设计

推荐理由：智谱的 GLM-5.2 刚登顶设计榜单，比 Claude Fable 5 便宜很多，还能用好第三方库，做网页设计的可以试试。

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6月16日

20:46

AITOP6月16日 20:46

600亿美元买下Cursor，xAI终于拿到了编程工具，但真正值得跟踪的或许不是AI

6月12日

12:57

AITOP6月12日 12:57

Claude代码里藏了个20260612，18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时

6月11日

15:28

AITOP6月11日 15:28

1107 vs 303：谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型，把大模型速度翻了4倍

15:23

AITOP6月11日 15:23

DiffusionGemma颠覆文本生成？自回归模型的“统治”要结束了

15:07

AITOP6月11日 15:07

每秒1107个token，Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局？