就在大家都急头白脸地等待DeepSeek-V4的时候，冷不丁一篇新论文引起了网友们的注意—— 提出新稀疏注意力机制HISA（分层索引稀疏注意力），突破64K上下文的索引瓶颈，相比DeepSeek正在用的DSA（DeepSeek Sparse Attention）提速2-4倍。
硅心科技（aiXcoder）发布了一款专为「代码变更应用」场景设计的高性能、轻量级模型 aiX-apply-4B。基准测试结果显示，在 20 多种主流编程语言及 Markdown 等多类型文件格式的测试中，aiX-apply-4B 的平均准确率达到 93.8%，超越 Qwen3-4B 基座模型 62.6% 的准确度
我们独家获悉，外界千呼万唤的DeepSeek-V4将于4月正式上线。作为梁文锋打磨已久的多模态大模型，DeepSeek-V4除了在Coding能力上跃升之外，还将在LTM（long term memory长期记忆）上取得突破。
不管Pony Alpha是不是智谱的，下一代旗舰大模型GLM-5都要来了。GLM-5采用了DeepSeek-V3/V3.2架构，包括稀疏注意力机制（DSA）和多Token预测（MTP），总参数量745B，是上一代GLM-4.7的2倍。
“DeepSeek-V3是在Mistral提出的架构上构建的。”
面对《the Big Technology Podcast》抛出的问题，Mistral AI的 CEO Arthur Mensch 表示：大模型肯定会走向商品化，当模型表现越来越接近，那么竞争就不在于模型本身，而在于如何让客户用起来。
机器之心发布 随着 ChatGPT、Gemini、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等主流大模型纷纷采用混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE）及专家并行策略（Expert
开源模型再次迎来一位重磅选手，就在刚刚，小米正式发布并开源新模型 MiMo-V2-Flash。
今天，小米发布并开源了最新MoE大模型MiMo-V2-Flash，总参数309B，激活参数15B。今日上午，小米2025小米人车家全生态合作伙伴大会上，Xiaomi MiMO大模型负责人罗福莉将首秀并发布主题演讲。
12 月 1 日，DeepSeek 一口气发布了两款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。几天过去，热度依旧不减，解读其技术报告的博客也正在不断涌现。知名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 发布这篇深度博客尤其值得一读，其详细梳理了 DeepSeek V3 到 V3.2 的进化历程。
