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OpenAI:GPT-5.2/Codex 模型速度提升 40%

OpenAI 宣布对其最新旗舰 AI 模型进行了显著性能提升,GPT-5.2和 GPT-5.2-Codex 现已为所有 API 客户提供40% 的推理速度提升。 此次更新源于对公司推理堆栈的优化,该堆栈负责处理模型查询。重要的是,这些改进保持了相同的模型架构和权重,意味着底层能力和训练数据没有变化——只是降低延迟以加快响应时间。 “同型号。重量相同。公司在公告中强调,延迟更低,并强调升级在所有API使用范围内均一适用,开发者无需做任何调整。 这一改进紧随 GPT-5.2于2025年底首次发布之后,该模型在专业知识工作、长期代理任务和复杂推理基准领域处于领先地位。GPT-5.2-Codex是一款专为软件工程和代理编码优化的特殊变体——包括在代码重构、迁移、终端使用和网络安全应用方面的优势——同样受益于速度提升。 40%的加速预计将解锁此前受高延迟限制的新用例,使得更无缝地集成到工具、应用和企业系统中。

面壁智能开源新一代全模态旗舰模型 MiniCPM-o 4.5

面壁智能开源了新一代全模态旗舰模型 MiniCPM-o 4.5。作为原生全双工的全模态大模型,MiniCPM-o 4.5 让人机交互再上新台阶——通过「边看、边听、主动说」的全模态能力,让 AI 告别死板的“对讲机”回合制交互,成为行业首个「即时自由对话」的大模型,感知不中断、对话不死板、提醒无需问。同时仅依靠 9B 的小身材,将行业高刷视觉理解、端到端语音对话等最先进的模型能力「All in One」,让 AI 真正开启类人感知与沟通交互的新时代。 MiniCPM-o 4.5 架构介绍 MiniCPM-o 4.5 采用了端到端的全模态架构,并创新的加入了全双工多模态实时流机制、主动交互机制、可配置语音建模设计,造就了 MiniCPM-o 4.5 与人一样自然的交互能力与体验。 端到端全模态架构。各模态的编码器/解码器与大语言模型通过稠密特征以端到端的方式进行紧密连接。这种设计实现了更好的信息流转与控制,有助于在训练过程中充分挖掘和利用丰富的多模态知识。 全双工多模态实时流机制。 ...

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