元以AI早报-2026年04月26日

翻完DeepSeek V4技术报告，我们发现了中国AI的惊人默契

近期全球顶级大模型密集更新，国内AI圈也迎来热闹一周，Qwen、Kimi、小米、腾讯接连发布新模型，千呼万唤的DeepSeek V4双版本发布更是引发行业震动。目前国内已有DeepSeek和Kimi两家迈入万亿参数开源俱乐部，小米也预告将开源最新万亿模型。梳理技术路线不难发现，两家头部AI企业多次同期发布技术成果，形成了奇妙的行业默契：Kimi采用DeepSeek首创的MLA注意力机制，DeepSeek V4则引入Kimi大规模验证的Muon优化器，DeepSeek V4的mHC残差连接还将训练效率提升了约30%。两家双双开源，直接将企业私有化部署万亿参数模型的成本砍至原来的1/10，让中小企业也能在自有服务器运行大模型。国产芯片适配方面，DeepSeek V4首次深度适配华为昇腾，Kimi的跨异构硬件推理方案让吞吐量提升54%，首token延迟降低64%，这股来自中国的开源AI力量已经获得全球行业认可，不同于业内恶性竞争，两家技术互通共生，共同推动中国大模型产业快速进入新阶段。

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谷歌Jeff Dean重磅论文：弹性大规模分布式预训练终于可行了

谷歌推出全新分布式训练技术Decoupled DiLoCo，Google DeepMind首席科学家Jeff Dean是作者之一，这项技术解决了超大规模AI预训练中长期存在的硬件容错难题，让14年前Jeff Dean提出的异步弹性训练理念终于落地为可行的工程方案。传统大规模训练采用同步SPMD方案，要求所有芯片步调一致，在百万级芯片规模下，硬件故障成为常态，即使搭配弹性机制，传统方案的有效计算利用率也仅为40%。Decoupled DiLoCo放弃全局强同步要求，将集群拆分为独立运行的学习器和轻量同步器，仅需满足最小法定数即可完成参数更新，还针对异构硬件设计了动态权重等优化机制。实验数据显示，在模拟240万块芯片、单芯片年均故障一次的场景下，Decoupled DiLoCo有效吞吐率可达88%，远高于传统方案的58%；带宽需求仅为传统方案的六十分之一，int4压缩后更是减少了两个数量级，同时模型质量几乎没有损失，还能高效整合跨地域零散异构算力，被认为将重新定义下一代超大规模模型训练的基础设施。

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与DeepSeek同日“上新”：美团万亿级参数大模型开放测试

4月24日，DeepSeek宣布全新V4大模型预览版上线开源，当日美团新一代基础大模型LongCat-2.0-Preview也同步开放测试，引发行业广泛关注。这款新模型总参数规模突破万亿，参数量与DeepSeek-V4基本一致，量级已经跻身全球顶尖大模型行列。该模型支持1M上下文窗口，可单次处理数百万字输入，处理量级等同于新发布的GPT-5.5，同时还面向Agent应用场景深度优化，能有效适配代码生成、复杂任务规划、企业自动化等各类生产场景。这款大模型训练推理全程依托国产算力集群完成，训练阶段共动用5万至6万张算力卡，是迄今为止国产算力上完成的规模最大的大模型训练任务，有效验证了国产算力生态的成熟度，标志着国产自主算力发展迈出关键一步。作为国内不含云业务的企业中AI投入规模最大的企业，美团一直坚持AI进攻策略，目前用户可通过官网longcat.ai申请测试，测试期每天提供1000万免费Token额度。

在OpenAI把Chronicle做成订阅功能48小时后，一群00后把它开源了

近日OpenAI推出了新功能Chronicle，核心能力是让AI可以直接查看用户屏幕，持续记住操作上下文，彻底改变了传统AI交互逻辑——用户写代码改文档时不用再反复向AI解释“这个”“上一步操作”，对话和协作效率得到大幅提升。但这项能力目前仅对每月付费100美元的ChatGPT Pro订阅用户开放，核心功能被挡在了付费墙之后。没想到仅过了48小时，由00后开发者组成的团队Vida就推出了同名开源项目OpenChronicle，项目上线后迅速引爆AI圈，9小时内相关讨论帖就超过了2000条。OpenChronicle不仅实现了Chronicle的看屏幕+持续记忆核心能力，还做出了突破性改进：支持完全本地运行、可对接任意AI模型包括本地模型、可被不同AI Agent共享调用，还实现了指代精准理解、跨会话记忆连续、适配用户行为习惯等实用能力，它的存储完全透明可控，数据都留在用户本地设备，将AI记忆拆解成了可复用的公共基础设施，也引发了行业对AI记忆控制权归属的新一轮讨论。

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谷歌豪掷400亿投死敌Anthropic！AI御三家格局终结，旧秩序洗牌

近期谷歌宣布向AI公司Anthropic投入最高400亿美元投资，其中100亿美元立即按Anthropic 3800亿美元的最新估值到账入股，剩余300亿美元绑定业绩里程碑达标后解锁，同时谷歌云还承诺未来五年向Anthropic交付5GW计算能力，支撑Anthropic的TPU使用规模指数级扩张。加上4天前亚马逊刚刚宣布对Anthropic追加50亿美元投资，总投资上限达250亿美元，Anthropic目前已经集齐硅谷四大顶级玩家成为股东，累计锁定超过11GW的算力，相当于10个核电站的发电量，这一规模和OpenAI计划多年落地的Stargate项目目标相当，但Anthropic短短一周就完成锁定。数据显示Anthropic年化收入仅用一年就从10亿美元暴涨至300亿美元，二级市场隐含估值已经超过1万亿美元，甚至压过OpenAI的AI业务估值。原本OpenAI、谷歌、Anthropic三足鼎立的AI第一格局已经变成Anthropic与OpenAI的两强对垒，AI竞赛已经从单点模型性能比拼转向现金、算力、生态的三线博弈，OpenAI的Stargate项目落地缓慢且存在资金缺口，目前正多方寻找新的资金与合作伙伴，处境越发微妙。

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奇瑞汽车与火山引擎达成战略合作 豆包大模型全面赋能汽车智能化升级

4月24日，奇瑞汽车与字节跳动旗下云与AI服务平台火山引擎在北京签署战略合作协议，双方将围绕AI大模型、公有云开展专项合作，推动全域AI战略在车端体验、产业协同层面系统性落地。根据协议，火山引擎豆包大模型将全面融入奇瑞超级AI智能体“小奇同学”，提升语义理解、长时记忆与情感交互能力，适配奇瑞现有及未来全系车型；同时双方将在奇瑞“灵犀智舱”打通抖音、今日头条等字节系内容生态，实现千人千面的个性化体验。智能驾驶领域，火山引擎将助力奇瑞“猎鹰智驾”的智能辅助驾驶大模型研发，依托数据合规、成本控制等优势加速技术落地，双方还前瞻布局具身智能，探索车载机器人等未来人机交互新场景。产业端双方将探索AI硬件创新，挖掘售后增值价值，整合资源助力奇瑞智能化产品出海，同时火山引擎还将助力奇瑞提升研发、生产到运营的全链路效率。本次合作是汽车与互联网产业深度融合的典型范例，将推动中国汽车产业智能化、全球化发展。

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燃油车智能化新突破！全新奥迪Q5L全球首款搭载华为乾崑智驾

今年北京车展热度空前，两百余场新车发布会中，全球首款搭载华为乾崑智驾技术的豪华燃油SUV全新奥迪Q5L，意外成为新能源展馆里的关注度焦点。华为与一汽奥迪合作已经超过6年，为了适配奥迪家族式设计，双方打造了独具优势的双激光雷达方案，为实现无死角全天候稳定探测，整体试验标准超行业2倍；还专门为奥迪深度调校了VMM车辆运动管理系统，打通华为智能算法与奥迪原厂驾控质感，最终实现无高精地图也能支持城区、高速全场景领航辅助，覆盖通勤避让、自动泊车、高速巡航等各类日常出行痛点场景，选装方式简单便捷，全新奥迪Q5L全系车型都可选择加装华为乾崑智驾。这次合作更实现了颠覆性突破：支持燃油车辅助驾驶OTA升级，让燃油车也能实现能力持续进化、常用常新。目前全新奥迪Q5L已经开放华为乾崑智驾选装包的体验与预订，5月即可到店试驾，为燃油车智能化探索出了全新路径。

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华为 Pura X Max 深度体验：比起「阔折」，「小艺伴随式AI」更惊艳

上一代华为Pura X凭借√2:1比例的舒适内屏大获成功，年销量达150万台，但也留下了核心痛点：内屏体验太优秀，让不少用户干脆把手机锁在展开状态，外屏几乎成了摆设。Pura X Max正是为解决这个问题而来，它重新定义了折叠屏的双形态：合盖后是5.4英寸的单手握手机，日常通勤刷内容、读长文都舒适，实测日常外屏使用占比超过80%；展开后是7.7英寸√2:1比例的内屏，尺寸接近iPad mini，足以胜任小平板的生产力需求，分屏操作、剪视频都能流畅完成，真正让内外屏各有独立价值，不再互相替代。除此之外，Pura X Max还是业内首款不需要“召唤”AI的折叠屏，小艺伴随式AI常驻右侧侧边栏，不用唤醒就能随时辅助查资料、整理信息，彻底改变了手机AI的交互逻辑。影像方面它也拉满配置，第二代红枫影像搭载5000万像素十档可变光圈主摄，还有5000万像素3.5倍潜望长焦，成像素质远超同类型折叠屏。本文也客观提到产品不足，比如外屏偏宽手小用户操作不便、相机模组凸起明显、续航没有富余，整体是折叠屏新品类的成功探索。

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全国首个“环境-糖尿病大模型”在榕发布 开启代谢慢病智能防控新纪元

4月25日，由福州大学附属省立医院、北京大学医学部、中国科学院软件研究所联合研发的我国首个“环境-糖尿病大模型（EMI）”在福州正式发布，该项目受国家科技重大专项资助，是国内首个将多维环境暴露数据与临床诊疗信息整合、覆盖医院-社区-公众全链条的糖尿病智能防控体系，推动代谢慢病管理向“生态·生命·智能”融合转型。当前全球糖尿病负担持续加重，据国际糖尿病联盟数据，2024年全球成年糖尿病患者已达5.89亿，预计2050年将增至8.53亿，我国是全球糖尿病患者人数最多的国家之一，传统以临床诊疗为中心的模式已无法满足早识别、早干预的防控需求。该模型分为三大核心板块，医院端临床分级准确率达92.15%，性能较国内外同类模型提升15%以上；社区端发病风险判别能力达0.851，响应时间小于30秒，可明确风险来源给出干预方案；公众端可提供专业通俗的健康科普问答，真正实现从单一治病到全链条健康管理的跨越。

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七款大模型防骗实测：年化40%的骗局面前，AI比人类更清醒

近年来大模型“谄媚迎合”的问题引发全行业担忧，不少人担心AI会顺着用户的错误观点说话，哪怕用户即将掉进投资诈骗的陷阱。南洋理工大学行为科学家专门开展了一项严格的预注册对照实验，测试7款主流大模型和1201名人类在投资诈骗识别中的表现，实验覆盖从合法低风险投资到明确欺诈的12个不同风险场景，还模拟了用户热情推荐、朋友背书、已走流程等真实施压情境。实验得出的核心数据出人意料：七款大模型对各类欺诈投资的认可率为实打实的0%，哪怕用户持续施压，AI的预警强度不仅没有下降，还略有上升；而人类顾问首次咨询就有13%-14%的概率认可欺诈项目，用户表现出强烈投资意愿时，人类压制欺诈警告的概率是AI的2-4倍，还有近三成人类会干脆摆烂给出无效回复。即便不同模型抗压力存在差异，AI彻底放弃警告转为推荐诈骗的概率也不到千分之三。专家指出，投资诈骗有明确的客观判断标准，AI的安全对齐规则把“不骗人”放在“顺用户心意”前面，反而比受人情压力影响的人类更敢说不，做投资风险咨询时不妨多问问AI。

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