开发者生产力“平替”?MiniMax M2全面测评:代码、速度与迁移成本
开发者生产力“平替”?MiniMax M2全面测评:代码、速度与迁移成本生成式AI技术的成熟,让智能编程逐渐成为众多开发者的日常,然而一个大模型API选型的“不可能三角”又随之而来:追求顶级、高速的智能(如GPT-4o/Claude 3.5),就必须接受高昂的调用成本;追求低成本,又往往要在性能和稳定性上做出妥协。开发者“既要又要”的正义,谁能给?
生成式AI技术的成熟,让智能编程逐渐成为众多开发者的日常,然而一个大模型API选型的“不可能三角”又随之而来:追求顶级、高速的智能(如GPT-4o/Claude 3.5),就必须接受高昂的调用成本;追求低成本,又往往要在性能和稳定性上做出妥协。开发者“既要又要”的正义,谁能给?
早上工作的时候发现,Trae的模型列表中已经找不到Claude模型了。与此同时,行业群内、包括官方答疑群内也有不少朋友反应,自己的Trae都用不上claude。细心的朋友发现,虽然Claude模型消失了但付费用户的订阅里显示每月增加了300次的快速请求。猜测此举是对claude模型下架的一种补偿。
在人工智能领域,推理语言模型(RLM)虽然在数学与编程任务中已展现出色性能,但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中,一个亟待回答的问题是:复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗?要回答这个问题,需要构建足够高质量的医学推理数据,当前医学推理数据的构建存在以下挑战:
10 月 30 日,据彭博社援引知情人士报道,英伟达计划向人工智能初创公司 Poolside 投资最高达 10 亿美元,这笔交易预计将使后者的估值翻四倍。消息人士称,Poolside 目前正在洽谈一轮新融资,拟以 120 亿美元的投前估值融资 20 亿美元。其中,英伟达计划出资至少 5 亿美元,若本轮融资顺利完成,英伟达的总投资额可能达到 10 亿美元。
AI已经不止会写代码、画图、做PPT,它也开始「上班」了!CMU与斯坦福的研究团队首次完整追踪了AI的工作过程,发现一个惊人事实:它并不是在模仿人类,而是在用编程的方式重写工作的定义。这场关于「谁在工作」的实验,正在重构未来职场的逻辑。
近日,开发出 Devin 智能体的知名人工智能公司 Cognition 推出其全新高速 AI 编码模型 SWE-1.5。据介绍,该模型专为在软件工程任务中实现高性能与高速度而设计,现已在 Windsurf 代码编辑器中开放使用。今年 7 月,Cognition 高调收购开发工具 Windsurf。
大语言模型(LLM)虽已展现出卓越的代码生成潜力,却依然面临着一道艰巨的挑战:如何在有限的计算资源约束下,同步提升对多种编程语言的理解与生成能力,同时不损害其在主流语言上的性能?
这次不仅发布自研编码模型Composer,还重构了IDE交互逻辑,可以最多8个智能体同时跑,早期测试和开发者都说Cursor 2.0真的太快了。Composer的速度是同等模型的4倍。Cursor说这是一款专门为低延迟智能编码打造的模型,大部分任务都可以在30秒以内完成。
“很正确,无比正确” 当我们问起阿里巴巴 Qoder[1] (Agentic Coding 产品)创始人叔同,关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时,他给出了这样简单而坚定的回答。他的底气,源自一份优秀的成绩单:上线 5 天用户迅速突破 10 万,仅 60 天斩获 50 万开发者用户。
最新进展,Cursor 2.0正式发布,并且首次搭载了「内部」大模型。 没错,不是GPT、不是Claude,如今模型栏多了个新名字——Composer。实力相当炸裂:据官方说法,Composer仅需30秒就能完成复杂任务,比同行快400%