美国五角大楼正向 Anthropic 极限施压，要求彻底解除 Claude 的军事应用限制。会后，Anthropic 发布新版政策。公司正式放弃了「单方面暂停大模型训练」的安全承诺。在政治与商业的双重压力下，AI 安全理想主义最终向现实妥协。
就在本月，蚂蚁集团inclusionAI团队交出了一份颇具分量的答卷——百灵大模型家族新一代开源万亿参数模型Ling-2.5-1T（即时模型）与Ring-2.5-1T（思考模型）。
SSI-Bench是首个在约束流形中评估模型空间推理能力的基准，强调真实结构与约束条件，通过排序任务考察模型是否能准确理解三维结构的几何与拓扑关系，揭示当前大模型在空间智能上严重依赖2D信息，实际表现远低于人类。研究指出，模型需提升三维构型识别和约束推理能力，才能真正理解空间问题。
大模型的思维链越长，推理能力就越强？谷歌Say No——token数量和推理质量，真没啥正相关，因为token和token还不一样，有些纯凑数，深度思考token才真有用。新研究抛弃字数论，甩出衡量模型推理质量的全新标准DTR，专门揪模型是在真思考还是水字数。
上个月，我在 X 上刷到一个叫 Gabriel 的年轻人的故事。他从大学辍学，用 AI 自学人工智能，最终成为了 OpenAI 的研究员。真正吸引我的，是他在个人博客里分享的一套学习方法：「递归学习法」。
今天，美国大模型独角兽Anthropic连续发布多则推文、博客，指控DeepSeek、月之暗面和MiniMax三家中国AI实验室，正对Claude进行“工业级规模的蒸馏攻击”。
字节Seed都开始用化学思想搞大模型了——深度推理是共价键、自我反思是氢键、自我探索是范德华力？！
随着多模态大模型能力不断扩展，语音大模型(SpeechLLMs) 已从语音识别走向复杂语音交互。然而，当模型逐渐进入真实口语交互场景，一个更基础的问题浮现出来：我们是否真正定义清楚了「语音理解」的能力边界？
春节闭关五天，我做了个东西：一个大模型场景化测评平台。35000+ 次模型跑测，一共 42+ 模型，11,000 块人民币。我全部跑完了，结论汇成一个平台，还会持续更新。
作为目前全球最主要的大模型 API 聚合网关之一，OpenRouter 的 Token 调用量在 2026 年 1 月下旬出现了明显跃升。自 1 月 26 日当周开始，平台 Token 周增量首次突破 1.5T，这一幅度在过去的调用曲线中并不常见。时间点同样值得玩味——这一轮增长几乎与 OpenClaw 的迅速传播高度重合。人们开始发现，OpenClaw 简直就是 Token 碎纸机。
