Rest of World 整理了美欧新开源模型的情况，说它们便宜高效上还追不上中国的模型，想了解开源格局的可以看看。
Rest of World 报道称，美国和欧洲的实验室正在陆续发布新的开源 AI 模型，但在价格和效率上仍落后于中国系统。中国厂商以更低的推理成本和更高的效率为主要卖点。报道聚焦开源模型赛道上中美欧三方的竞争格局差异。
U.S. and European labs are rolling out new open AI models, but they still lag behind China’s cheaper and more efficient systems https://t.co/qxnFM48oBB https://t.co/vCaZBVPzdo
SGLang now runs on a second major accelerator family beyond NVIDIA GPUs, lowering the barrier for teams wanting cheaper inference and RL infrastructure on AWS. Developers running open model serving can sign up for the beta and evaluate Trainium as an alternative to GPU instances. Singapore and ASEAN teams using AWS's growing regional data-centre footprint can test it without waiting for general availability.
前 DeepMind 团队做的 40B MoE 编码模型，整个研发流程由他们的 Eureka Machine 自主跑完，只花了 4 个月。
AI21 的 CTO 在柏林 GTC 上讲了他们对开源模型做后训练的方法，还拿 Gong、deel 等客户的实际结果做例子，想做私有化部署的可以看看。
安全圈老将 George Kurtz 上播客，讲攻击者怎么用 AI、Hugging Face 模型还能被投毒，做安全的值得一听。
这条推文本身信息量很少，只有一句提问，看不到上下文，点进去可能也是断章。除非你在追踪 DeepSeek 的动态，否则可以跳过。
Ling（蚂蚁系）发了 3.1-Flash，有人拿它和 DeepSeek V4.1-Flash、Kimi K3-Flash 类比，可以看看这条讨论。
