Llama 4首次上MoE架构：Scout和Maverick同时登场
去年4月5号Meta放出了Llama 4，这是Llama系列第一次用MoE架构。同时发了两个型号： Llama 4 Scout 激活参数：17B / 总参数约109B 专家数量：16个 上下文窗口：1000万token 没错，一千
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查看归档 →NanoBanana：Google的轻量级图像生成模型跑在端侧是什么体验
Google的NanoBanana是一个面向端侧部署的轻量级图像生成模型，和Stable Diffusion那种动辄几十GB的模型走了完全不同的路。 核心卖点在手机上跑图像生成。 不需要云端服务器，不需要强大的GPU。模型小到可以在移动设备
Anthropic拿下300亿美元G轮，估值3800亿
今年2月12号，Anthropic官宣完成了300亿美元G轮融资，投后估值3800亿美元。2026年最大的一笔风投，有史以来第二大——仅次于OpenAI去年拿到的400亿。 投资阵容领投：GIC（新加坡主权基金）、Coatue 联合领投：D
Qwen3用Apache协议开源，阿里这步棋下得够大方
阿里今年把Qwen3全系列模型用Apache 2.0协议开源了，从0.6B到235B一共8个尺寸，全线开放。 为什么Apache协议很重要？Apache 2.0基本上是最宽松的开源协议之一，意味着企业可以免费商用，不用额外谈授权。对比之下，
QClaw：腾讯在微信生态里塞了一个AI agent入口
腾讯的QClaw是一个嵌入微信生态的AI agent，定位很清楚——不另起炉灶，就在微信里干活。 产品形态QClaw不是一个独立App，而是通过微信小程序和公众号生态触达用户。这意味着它天然拥有微信的十亿级用户基础，不需要从零开始拉新。 核
AlphaFold拿了诺贝尔奖之后，DeepMind的下一步棋怎么走
去年十月Demis Hassabis和John Jumper因为AlphaFold 2拿到了诺贝尔化学奖。一个AI系统，把困扰结构生物学五十年的蛋白质折叠问题给解了——预测精度达到原子级别，几个小时出结果，传统方法要几个月。 影响有多大Al
Kimi K2开源了一个万亿参数的MoE模型，国产开源卷出新高度
去年7月，月之暗面直接开源了Kimi K2——一个万亿参数的MoE大模型，每个token只激活32B参数。 架构亮点 总参数：1万亿 每token激活：32B 训练数据：约15.5万亿token 上下文：128K（后续升级到256K） 优化
Kimi K2.5的Agent Swarm：把一个复杂任务拆给100个agent干
今年1月27号，月之暗面发布了Kimi K2.5——在K2的基础上加了原生多模态和Agent Swarm功能。 Agent Swarm是什么核心概念：把一个复杂任务拆解成多个子任务，每个子任务分配给一个独立的agent并行执行。 举个例子—
GitHub Copilot变成了真正的"编程同事"：给它一个issue就能干活
去年Build大会上GitHub宣布了一个大更新：Copilot现在可以作为一个独立agent来干活了。 怎么用？操作很简单——在GitHub上把一个issue指派给Copilot，或者在VS Code里给它下指令。它会自动启动一个安全的开
GPT-5.4把Codex、推理、Computer Use全部合进了一个模型
3月5号OpenAI发了GPT-5.4，最大的变化是：不再搞专门的编程模型了。 之前GPT-5.3-Codex是独立的编程专用模型，和主线GPT-5.x分开发布。现在GPT-5.4直接把前沿编程能力、推理能力和Computer Use统一到