标题：0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA：4090可跑，长文本处理5倍加速 正文： 端侧性价比之王，清华大学和面壁智能团队开源新模型——MiniCPM 4，提供8B、0.5B两种参数规模，仅用同级别模型22%的训练开销便达最优性能。MiniCPM4-8B是首个开源的原生稀疏模型，5%的极高稀疏度...

OpenAI发布了GPT-4.1系列，包括旗舰版GPT-4.1、高性价比的GPT-4.1 mini和超轻量的GPT-4.1 nano。新模型主要面向开发者，通过API接口提供服务，全面超越了GPT-4o及其mini版本，在编码能力、指令遵循和长文本处理等方面实现提升。GPT-4.1在SWE-benc...

Qwen开源首个长文本新模型，百万Tokens处理性能超GPT-4o-mini 谈到大模型的“国货之光”，阿里云Qwen首次将开源模型的上下文扩展至1M长度。新模型包括Qwen2.5-7B-Instruct-1M和Qwen2.5-14B-Instruct-1M，已实现稳定超越GPT-4o-mini，...

LG人工智能研究院于12月9日发布了EXAONE 3.5开源AI模型，该模型包括24亿、78亿和320亿参数三种版本。EXAONE 3.5在20项基准测试中表现出色，尤其在长文本处理和准确性方面优于其他模型。其独特的检索增强生成技术和多步推理能力有效减少了“幻觉”现象。同时，LG还推出了企业级AI智能体服务ChatEXAONE，具备加密和隐私保护功能。未来，LG计划在2025年上半年扩展EXAONE 3.5的上下文窗口至128000tokens，并发布大型动作模型（LAM），以进一步提升AI能力。

11月18日，阿里通义千问发布了Qwen2.5-Turbo开源AI模型，支持高达100万个tokens的上下文长度，处理时间缩短至68秒。相较于先前版本，Qwen2.5-Turbo将上下文长度从12.8万个tokens扩展至100万个tokens，能容纳10部完整小说或150小时的演讲稿。该模型在Passkey检索任务中实现了100%准确率，并在RULER长文本评估中得分93.1，超过GPT-4和GLM4-9B-1M。团队通过引入稀疏注意力机制，大幅提升了处理速度，使得处理100万个tokens的时间从4.9分钟降至68秒，效率提升4.3倍。此外，Qwen2.5-Turbo的处理成本保持在每百万tokens0.3元，处理能力是GPT-4o-mini的3.6倍，展现了其在长上下文处理中的经济性和高效性。尽管如此，团队仍致力于优化模型在真实场景中的表现及降低推理成本。

腾讯发布最大开源MoE模型，3890亿参数免费可商用，性能超越Llama 3.1。 腾讯推出Hunyuan-Large，该模型拥有3890亿总参数和520亿激活参数，其性能超过了Llama 3.1等开源旗舰模型，并且上下文长度支持达到256k。尽管Hunyuan-Large不是腾讯内部旗舰模型，但其...