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深度求索打价格战:百万Token输入0.25元

DeepSeek最新发布的DeepSeek-V4-Pro模型API开启2.5折价格特惠,输入(缓存命中)价格为0.25元/百万Tokens,输入(缓存未命中)价格为3元/百万Tokens,输出价格为6元/百万Tokens,优惠期截至5月5日。

而据 Open Router 数据显示,最新推出的海外知名AI大模型GPT-5.5 Pro加权平均输入价格为30美元/百万Tokens,输出价格为180美元/百万Tokens,从输入价格就和DeepSeek V4 Pro相差超700倍,GPT-5.5标准版加权平均输入价格为5美元/百万Tokens,输出价格为30美元/百万Tokens,包括Claude Opus系列、GPT-5.4,以及谷歌Gemini 3.1 Pro系列大模型的输出价格在12–25美元之间,均和调价后的DeepSeek V4 Pro拉开较大差距。

—— 二十一世纪经济报道

via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
告别信息泄露!OpenAI 推出 Privacy Filter,支持12.8万超长上下文与8类隐私识别

OpenAI 近日宣布推出一款前沿的个人身份信息(PII)脱敏模型——Privacy Filter。该模型目前已通过 Apache2.0协议在 Hugging Face 和 GitHub 同步开源,旨在为开发者提供一个可本地运行、支持高度定制的隐私保护工具。

深度语义理解,告别机械匹配

区别于传统的规则匹配工具,Privacy Filter 具备深层的语言理解能力。它能根据上下文语境,精准识别非结构化文本中的敏感信息。这意味着它在有效遮盖个体私密数据的同时,能够最大限度地保留文本中的公开有用信息。

轻量化 MoE 架构,性能表现卓越

在技术架构上,该模型展现了极高的灵活性与效率:

● 混合专家(MoE)设计: 虽然总参数规模达 15亿,但每次推理仅激活约 5000万个参数。这使得它可以在笔记本电脑甚至浏览器等资源受限的边缘设备上流畅运行。
● 超长上下文支持: 具备 12.8万 Token 的上下文窗口,利用双向 Token 分类架构和受限维特比算法,确保了长文本处理的连贯性与准确性。
● 高精度识别: 在 PII-Masking-300k 基准测试修正版中,该模型取得了 97.43% 的 F1分数,其中召回率高达98.08%。

全方位的隐私分类体系

Privacy Filter 能够精准识别并标注八类核心敏感信息:

1. 基础身份: 姓名、地址、电子邮箱、电话号码。
2. 网络资产: URL 链接。
3. 金融安全: 账号信息(含银行卡、信用卡等)。
4. 机密凭证: 密码、API 密钥等。
5. 时间敏感: 日期信息。

应用场景:云端 LLM 的“本地防火墙”

OpenAI 将其定位为预过滤层。用户在将文本发送至云端大模型前,数据可先在本地完成 PII 检测与脱敏。这种“数据不离设备”的处理方式,有效解决了用户误将隐私信息粘贴至 AI 工具的风险。

虽然该工具功能强大且支持微调,但 OpenAI 同时也提醒,在医疗、法律、金融等高敏感领域,人工审核与领域特定的微调依然不可或缺。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌拟加码投资 Anthropic,总金额或达400亿美元

在人工智能领域的巅峰对决中,巨头们的出手正变得愈发惊人。据最新消息透露,谷歌正计划向 AI 初创公司 Anthropic 注入高达100亿美元的资金,而这仅仅是一个开始。根据双方的长期规划,未来的投资总额可能会进一步攀升至400亿美元。

这笔巨额交易将使 Anthropic 的估值推向3500亿美元的新高度。就在不久前的2月份,该公司刚完成了一轮300亿美元的融资;而亚玛逊此前也投入了50亿美元,并留有追加200亿美元投资的后手。

算力换股权:全方位的资源捆绑

除了直接的财务支持,谷歌此次投资还深度捆绑了底层的硬件资源。根据协议,谷歌将在未来五年内为 Anthropic 提供5吉瓦的算力支持,以及高达100万颗自主研发的 TPU 芯片。在此之前,谷歌已经向这家初创公司投放了约30亿美元。

这种“算力+资金”的组合拳,旨在确保 Anthropic 在大模型迭代中拥有最充足的燃料,同时也巩固了谷歌在 AI 基础设施供应上的地位。

亦敌亦友:深度合作背后的战略隐忧

尽管双方目前处于蜜月期,但这种关系背后也隐藏着微妙的竞争压力。谷歌高层对 Anthropic 在 AI 编程市场的迅速崛起表示了某种程度的担忧。在追求共同对抗竞争对手的过程中,双方在特定细分领域的利益重叠,极有可能在未来演变为直接的商业对垒。

估值狂飙与 IPO 前奏

目前,Anthropic 正处于风暴中心,不仅要应对行业内的法律抗辩和外界对其高估值的质疑,还在积极筹备资本市场的下一步动作。有消息称,该公司正考虑在今年10月正式启动 IPO 进程。

随着谷歌和亚马逊相继投入重金,这场围绕通用人工智能(AGI)的权力游戏,已经演变成了顶级科技巨头之间财力与算力的终极较量。无论 Anthropic 最终能否顺利上市,AI 行业的准入门槛和竞争成本都已被抬升到了一个前所未有的量级。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
腾讯推出具身多模态大模型 HY-Embodied-0.5-X,赋能机器人智能交互

近日,腾讯 Robotics X 实验室与混元团队共同发布并开源了 HY-Embodied-0.5-X,这是一款专为具身任务优化的多模态大模型,旨在提升机器人在真实环境中的智能交互能力。该模型基于 HY-Embodied-0.5-MoT-2B 架构,强调机器人在 “看懂、想清、做到” 方面的核心能力,尤其在精细操作、空间推理、动作预测及风险判断等方面表现优越。

HY-Embodied-0.5 系列包含两个主要版本:MoT-2B 和 MoE-32B。MoT-2B 设计为端侧部署,具备实时响应能力,而 MoE-32B 则具有更大规模的参数,支持更复杂的任务处理。HY-Embodied-0.5-X 尤其专注于机器人在真实交互中的应用,推动从 “看懂” 走向 “干活”,并且为家庭服务和桌面操作等实际应用场景提供强有力的支持。

在数据方面,HY-Embodied-0.5-X 结合了自采的机器人第一视角操作数据和开源具身数据,构建出高质量的训练数据集。该数据集不仅涵盖了操作理解和任务推理,还增强了模型对模糊指令的理解能力。此外,团队引入了思维链标注和数据质量闭环,确保模型训练的有效性和数据的高质量。

在训练策略上,HY-Embodied-0.5-X 采用分阶段迭代的方法,首先通过小规模高质量数据验证训练配置,然后逐步扩展至大规模训练,以提升训练效率和稳定性。该模型在空间理解、长程规划和具身交互方面展现出显著优势,使机器人能够更准确地理解环境并完成复杂任务。

HY-Embodied-0.5-X 的推出标志着腾讯在具身智能领域的又一重要进展,有望在机器人与人类的互动中,推动技术的进一步发展与应用。

划重点:

🌟 HY-Embodied-0.5-X 是一款新发布的多模态大模型,专为机器人智能交互优化。

🤖 该模型结合多种数据源,提升了机器人在真实环境中的操作理解和执行能力。

🔄 分阶段训练策略确保了模型的高效训练和稳定表现,适用于多种家庭和桌面场景。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek-V4价格暴降90% 百万token2分钱 梁文锋送你token自由

昨晚,DeepSeek-V4又降价了,全系两款模型输入缓存命中的价格直接降至首发价格1/10。最新调价后,DeepSeek-V4-Flash每百万tokens输入(缓存命中)价格为0.02元,DeepSeek-V4-Pro为0.025元

4月25日晚,DeepSeek-V4-Pro就宣布DeepSeek-V4-Pro价格暴降75%。目前,DeepSeek-V4-Pro每百万tokens输入价格(缓存未命中)为3元,输出价格为6元。此次优惠活动将持续至5月5日23点59分。

DeepSeek-V4-Flash其他价格不变,每百万tokens输入(缓存未命中)价格为1元,输出价格为2元。

降价后,DeepSeek相比国内大模型企业有更大价格优势:

▲国内大模型企业模型价格对比表

有微博用户结合自己的实际数据分析,DeepSeek此次降价折合能省73%

还有微博网友感慨,“有种手机流量5元1G变成5毛1G的感觉”。

有网友在DeepSeek X账号的推文下猜测,这是DeepSeek在抢占市场份额,因为他们有技术优势。

有网友直言token缓存价格战已经开启、DeepSeek太宠我们了,现在是开发者评估将工作流程从Claude或者GPT迁移到DeepSeek的最佳窗口期

另外一些网友则肯定了DeepSeek降价的意义,认为这么大的折扣将彻底改变生产应用的经济格局

此次,DeepSeek-V4将输入缓存命中价格降至首发价1/10,叠加Pro版限时75%优惠,同时以开源、长上下文多重优势,正快速收拢开发者与应用生态,或意味着中小团队也能用顶级模型跑通商业模式。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:智东西)
郭明錤:OpenAI做手机2028年量产 正与高通联发科开发芯片

4月27日,天风国际证券知名分析师郭明錤今天发文称,最新产业调查显示,OpenAI正与联发科、高通合作开发手机处理器。立讯为独家系统协同设计与制造商,预计将于2028年量产。

图1:OpenAI要做手机

郭明錤称,AI智能体重新定义手机,用户的目的不再是使用一堆应用程序,而是通过手机执行任务并满足各种需求。这从根本上改变了对手机的认知。 郭明錤还给出了手机界面概念设计图,并与当前手机(以iPhone为例)进行对比。

他还解释了OpenAI为什么要做手机?1. 全面掌控: 唯有完全掌控操作系统与硬件,才能提供全方位的AI智能体服务。2. 获取实时状态: 只有手机能拥有用户一切的“当下状态”(State),这是实时AI智能体推理服务最重要的输入信息(input)。3. 规模优势: 3. 在可预见的未来,手机仍是数量规模最大的终端设备。

而且,手机需要持续理解用户上下文(context),因此在功耗、内存分层管理、小模型本地运行等方面对处理器提出新要求。更复杂或高强度任务由云端AI处理。

图2:未来手机的演变

郭明錤点出了OpenAI的优势与商业模式。OpenAI在消费级品牌影响力、用户数据积累以及AI模型能力方面具有优势。手机硬件本身已高度成熟,可通过供应链合作完成开发。商业模式上,它可能将订阅服务与硬件捆绑,并构建新的AI智能体生态,与开发者合作。

OpenAI开发手机也有利于联发科和高通。作为芯片合作方,他们有望长期受益于换机周期,预计在2026年底或2027年第一季度确定规格与供应商。营收潜力方面,以“联发科×Google TPU Zebrafish”为例,单颗AI芯片的营收约等同于30-40颗AI智能体手机处理器。若初期锁定全球每年3-4亿部的高端机型,换机潮将成为另一股强劲的营运增长动力。

对于立讯来说,无论如何努力,其在苹果供应链中的组装地位都很难超越鸿海。因此,此项目对立讯意义非凡。通过提前布局,立讯有望在下一个手机世代成为领先的受益者。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:凤凰网科技)
腾讯 QClaw 迎来大升级:DeepSeek-V4-Pro 接入,AI 专家“开箱即用”

腾讯云官方今日宣布,旗下的 Agent 平台 QClaw 正式发布 v0.2.14 版本更新。此次升级被定义为该项目迄今力度最大的版本更迭,不仅在底层模型上实现了多元化,更通过全新的框架和功能模块极大地降低了用户使用 AI 的门槛。

核心架构与模型全面进化

本次更新中,QClaw 率先接入了 Hermes 框架,支持用户创建并运行 Hermes 类型的 Agent。这一改变使得用户能够在单一应用内同时调度两种不同的 Agent 内核,显著提升了处理复杂任务的灵活性。

在底层模型方面,QClaw 开启了自由切换模式。除了接入腾讯自研的“快慢思考”混合专家模型混元 Hy3 preview,还同步支持了最新开源的 DeepSeek-V4-Pro、KIMI-K2.6 以及 GLM-5.1,用户可根据需求在顶级大模型间无缝流转。

专家广场与远程协作新体验

为了提升易用性,原有的“灵感广场”升级为“专家广场”,内置超过 100 个行业 AI 专家。用户无需学习复杂的提示词(Prompt)技巧,只需选择对应专家并描述需求,即可快速获得文档、代码或分析报告。

此外,QClaw 微信小程序也同步升级,新增了语音交互与文件共享功能。通过小程序,用户可以远程管理在云服务器上部署的 Agent 实例,实现“手机下达指令,云端自动执行”的高效办公模式。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克在针对OpenAI的1,800亿美元诉讼中处于下风

埃隆.马斯克诉OpenAI一案开庭审理。法律专家和预测市场普遍认为,走进奥克兰联邦法院的马斯克胜算不大。自3月份以来,在Kalshi平台他胜诉的平均概率约为40%,远低于马斯克在1月份发帖称“迫不及待想开庭”时吹嘘的57%。

杜克大学(Duke University)法学临床教授、杜克法律与技术中心主任杰夫.沃德(Jeff Ward)在谈到马斯克的胜算时表示:“有可能赢,但精明的投资者不会把赌注押在他身上。”

马斯克寻求的补救措施包括:要求OpenAI的营利性子公司向其非营利性母公司支付可能超过1,800亿美元的损害赔偿金;罢免OpenAI首席执行官山姆.阿尔特曼(Sam Altman)和总裁格雷格.布罗克曼(Greg Brockman)的领导职务;以及撤销OpenAI近期向更传统治理结构的转型。这些拟议的变革哪怕只实现其中一项,都将严重搅乱OpenAI的上市进程。该公司最快可能在今年年底前上市。

马斯克指控称,阿尔特曼诱骗他资助OpenAI,当时OpenAI是一家旨在为全人类福祉开发人工智能(AI)的理想主义非营利组织,但后来阿尔特曼却将它变成了一家事实上的营利性公司,并接受了微软(Microsoft)的投资。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:环球市场播报)
富士通联手卡内基梅隆大学研发物理AI操作系统,目标直指人机协作新高度

在全球人工智能竞争转向物理世界的当下,科技巨头与顶尖学府的强强联手再次引发行业关注。当地时间4月23日,富士通正式对外发布了其在自主驱动机器人“物理AI”领域的全新战略。作为该战略的核心,富士通宣布将与美国卡内基梅隆大学合作,共同成立“物理AI联合研究中心”。

据悉,双方此次合作的重头戏是研发一套专为AI驱动机器人设计的操作系统。该系统旨在打破目前机器人自主化水平的瓶颈,为其提供更高效的底层支撑。根据研发计划,该操作系统的首个版本预计将在2026年年内正式向公众展示。

为了确保研究的顺利开展,合作将充分依托卡内基梅隆大学于2026年2月在宾夕法尼亚州匹兹堡新落成的“机器人创新中心”。这一顶尖的科研空间将为物理AI的算法迭代和实机测试提供最前沿的实验室环境。

在应用愿景方面,富士通与卡内基梅隆大学展现了宏大的蓝图。双方设定了2030年实现“人类与机器人无缝协同工作”的远景目标。该操作系统未来将主要面向工厂生产线、医疗护理机构等复杂场景,通过物理AI的深度赋能,让机器人能够更安全、更智能地辅助人类完成各项任务,从而重塑传统产业的生产力格局。

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国产芯片再突破!5nm“龙鹰二号”正式发布,AI算力直达200TOPS

在 2026 年北京国际车展上,高性能车规级芯片领域迎来重磅进展。芯擎科技正式推出了其自主研发的 5 纳米车规级AI座舱芯片——“龙鹰二号”。这款芯片的问世,标志着国产高端车载芯片在先进工艺制程与跨域融合能力上迈出了关键一步。

作为此次发布的核心,“龙鹰二号”展现了极其强悍的性能参数。该芯片采用行业领先的 5 纳米工艺,AI算力高达200TOPS,能够原生支持7B以上参数的多模态大模型。这种算力水平不仅能轻松应对当前主流的智能座舱需求,更为未来更复杂的人机交互和车载AI应用预留了充足的性能冗余。

在架构设计上,“龙鹰二号”采用了极具前瞻性的“柔性架构”。这种设计使其具备极强的适配性,能够覆盖从入门级车型到旗舰级车型的中央计算平台演进需求。更重要的是,该芯片实现了“舱驾融合”的全场景覆盖,内部集成了专用的车控处理单元与安全岛。通过物理隔离技术,芯片可以在同一硬件基础上安全地处理座舱业务与驾驶辅助业务,有效降低了整车电子电气架构的复杂度。

芯擎科技成立于 2018 年,由亿咖通科技与安谋科技(中国)共同出资打造。凭借深厚的行业背景与技术积淀,公司在车规级高算力芯片领域持续发力。此次发布的“龙鹰二号”计划于 2027 年第一季度正式启动车型适配工作。随着该芯片的后续量产交付,预计将为汽车主机厂提供更具竞争力的国产化算力方案,加速智能汽车向中央计算时代的演进。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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