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Perplexity基于GLM 5.2后训练发布编排模型：性能接近Claude Opus 4.8，成本仅为0.344倍
Perplexity发布一款研究预览版编排模型，在Z.ai开源模型GLM 5.2基础上进行后训练，并针对Perplexity Computer代理系统完成适配。该模型可处理大部分任务，仅将少量高难度请求转交Claude Opus 4.8。公司称，该方案成本仅为Claude Opus 4.8的0.344倍，完整基准测试结果和研究论文将于未来几周公布。
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Red Hat调整AI战略：企业控成本需从外部调用转向自建运营
面向AI Agent加速落地的趋势，Red Hat正在重新调整AI平台战略。Red Hat CTO Chris Wright表示，尽管AI token成本每年下降75%至90%，但企业token使用量每年增长超过500%，单纯依赖外部API和专有模型已难以长期持续。为此，Red Hat推出Red Hat AI Enterprise，主打覆盖基础设施、推理、模型服务与Agent管理等环节的开源全栈能力。
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DeepSeek凭借内存效率支撑低价策略 据悉正洽谈约700亿元人民币融资
据报道，DeepSeek在维持免费开源模型和低价API策略的同时，仍在推进约700亿元人民币规模的融资谈判。市场认为，其核心竞争力在于算力利用效率和内存效率：一方面可压低推理成本，另一方面也有望在高端AI芯片受限的环境下提升供应链稳定性，并为后续盈利打开空间。
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DeepSeek-R1幻觉率升至14.3%，较DeepSeek-V3高约4倍
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AI推理能耗激增，行业转向“后Transformer”架构
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Industry
MLPerf推理v6.0发布：数据中心AI推理芯片竞争加剧
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AI & Enterprise
CES 2026引爆“物理AI”热潮：NVIDIA、Mobileye等加快布局
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AI & Enterprise
Upstage开源自研大模型Solar Open 100B：多语种基准成绩超过DeepSeek R1
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Industry
2025全球科技年终盘点：AI、电动车与加密资产改写产业版图