5月13日，《科创板日报》报道，字节跳动Seed团队发布视觉-语言多模态大模型Seed1.5-VL。该模型在超3Ttokens的多模态数据上预训练，具备强通用多模态理解和推理能力，且推理成本低。尽管其参数仅20B，但在60个评测基准中38个达到SOTA表现，尤其在视频和GUI任务中表现优异。与谷歌Gemini 2.5 Pro相比，Seed1.5-VL在部分任务中性能相当，但成本更低。模型在视觉定位、计数及GUI交互上有突出表现，但目标计数、复杂空间关系解析及视频动作推理等方面仍有不足。目前，Seed1.5-VL已通过火山引擎开放API供用户体验。国内外大厂纷纷布局多模态技术，全球AI竞争激烈，算力需求随之增长。

字节跳动宣布，其最新思考模型Seed-Thinking-v1.5计划于4月17日通过火山引擎开放接口供用户测试体验。目前，该模型的技术报告已公开。Seed-Thinking-v1.5在数学、编程、科学推理等专业领域以及创意写作等通用任务中表现出色。该模型采用了MoE架构，总参数量达200B，但激活参数仅为20B，展现出显著的推理成本优势。据称，其单位推理成本较DeepSeek R1降低了50%，这标志着其在效率和经济性上的双重提升。

斯坦福大学HAI发布的2025 AI Index显示，AI推理成本降低至原来的1/280，开源模型性能快速提升。报告指出，中美AI模型差距正在缩小，2024年美国开发40个模型，中国15个，但性能差异接近相等。中国对AI态度最为乐观，83%的人认为利大于弊。AI基准测试成绩显著提高，接近人类水平，但在复杂推理任务上仍有不足。此外，AI应用加速落地，2024年78%的组织使用AI，美国AI投资达1091亿美元，是全球最高。报告还提到各国加强AI监管与投资，生成式AI吸引339亿美元资金，K-12计算机科学教育覆盖范围扩大。

标题：李飞飞实验室2025 AI报告：AI推理成本降低至1/280，中美差距缩小 中美AI模型差距正在缩小。由李飞飞联合领导的斯坦福大学HAI研究所发布2025 AI Index报告，追踪2024年全球AI发展，指出AI推理成本降低了280倍，开源模型迎头赶上。报告显示，美国开发了40个AI模型...

2月13日，字节跳动豆包大模型Foundation团队宣布推出UltraMem稀疏模型架构。该架构通过计算与参数分离，解决了推理过程中的访存问题。UltraMem相比传统MoE架构，推理速度提升2至6倍，成本降低最多83%。实验显示，在2000万value的训练规模下，UltraMem展现顶级性能，为大规模模型发展铺平道路。

字节跳动豆包大模型团队提出新稀疏模型架构UltraMem，推理速度提升2-6倍，成本降低最多83%，已获ICLR 2025接收。UltraMem解决了传统MoE和PKM架构的局限，保持了模型效果，适用于多种规模模型。该架构有望推动AI技术在边缘计算和移动设备上的广泛应用，提升智能助手等AI应用的响应速度和用户体验。

字节跳动豆包大模型团队近期提出UltraMem稀疏模型架构，有效解决MoE推理时的访存问题，推理速度提升2-6倍，成本最高降低83%。该架构在保证模型效果的同时提高了推理效率。实验显示，UltraMem在大规模模型中表现出色，为构建数十亿规模模型提供了新路径。该研究已被ICLR 2025接收。

2月12日，字节跳动豆包大模型团队宣布提出全新稀疏模型架构UltraMem。该架构解决了MoE在推理时高额访存问题，速度提升2-6倍，成本最高可降低83%。UltraMem在同等计算资源下实现了业界领先的推理速度和模型性能，且在参数和激活条件下超越了MoE。该架构在Transformer架构下表现出优异的Scaling特性，为构建大规模模型开辟新路径。

标题：推理成本降低83%，字节最新大模型架构入围ICLR 2025 字节推出的新架构UltraMem，将推理成本大幅降低83%，相比MoE架构，推理速度提升2-6倍。UltraMem有效解决了MoE和PKM架构的局限性。 MoE在推理时激活全部专家，导致访存激增，延迟增加；PKM虽减少访存开销，但效果不佳且扩展能力有限。UltraMem模型在2000万个value下，实现了行业领先的推理速度和模型性能。 UltraMem通过优化模型结构、价值检索方式和隐式扩展稀疏参数，提高了访存效率和模型效果。实验显示，UltraMem在不同参数规模下均表现出色，且推理时间几乎不变。 该研究成果已被ICLR 2025接收，为构建更大规模的大模型提供了新路径。

2月11日，在阿联酋迪拜举行的“世界政府峰会”上，百度创始人李彦宏谈及DeepSeek时表示，大模型推理成本每年降低90%以上。李彦宏强调，创新通常与降低成本相关，这使得生产力同步提升。此外，据IT之家报道，百度文小言App已接入DeepSeek-R1模型，提升了拍照解题功能。