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- - 韓媒：中國AI機器人已經步入神之領域
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引用:
會自己回到充電站的機器人早就有了， 不過自己換電池的人形機器人應該是新的。 |
DeepSeek使用率由50%跌至3% R2模型發布時間延遲
https://www.cna.com.tw/news/acn/202507110158.aspx DeepSeek 只嚇到一堆傻子而已，它推出時我就唱衰它了。 至於這什麼中國機器人，也是只有傻子才會在那邊吹噓而已，聰明人一眼就看破他手腳。 :nonono: :flash: :unbelief: :think: |
引用:
上周中國AI圈發生兩件事，一好一壞傳得沸沸揚揚。 好消息是說Kimi K2超越DeepSeek R1成爲全球排名第一的AI模型。 現在粉紅科技博主都在改炒作Kimi跟開發者Moonshot AI了。 https://www.moonshot.cn/ 壞消息則是MANUS跑了... 之前以爲MANUS只是爲了資本運作所以把公司總部搬去新加坡， 結果沒想到MANUS居然做的這麽絕，直接解散中國團隊， 甚至連墻内用戶都不允許繼續使用Manus. :laugh: 這家公司一開始在搞飢餓行銷的時候我就懷疑這家公司不對勁。 :laugh: :laugh: AI黑馬Manus一夜刪除社群、裁掉近7成員工，出逃中國背後真相是？ https://www.bnext.com.tw/article/83883/china-manus-ai? 洗地文的總結是： Manus不是跑路、潰敗，只是在環境及資本的考量下選擇出海，優先賺取海外客戶的錢。 過去中國總被認為是個獨立市場，除了市場的獨特性外， 還有僅靠這13億人企業就能過得風生水起， 然而現在地緣政治、強權角力和市場環境正在重新塑造中國AI公司的發展途徑， 迫使他們走出國門闖蕩。 |
從人型機器人到腦機介面 大陸「晶片植腦」技術追趕美
https://youtu.be/JTKyS0JzCmQ 不管是機械手臂還是手套這只是最基礎的AI科技 全球有一半以上的AI研發和創新專家在大陸，現在也應用在人體試驗上，受惠的不只是身障者醫療和日常起居 太空軍事無人機汽車輸就算，我看台灣連AI腦機介面或機器人連個影都沒 整天只剩廢物嘴砲抗中保X，那個X 不見得是台，因為牠有雙重國籍潤台只為了騙健保打仗就要搭撤僑專機落跑 :laugh: 關於Manus AI 離開中國當然是怕廢物祖國那些亂咬的極右狗關係，不想步上華為、DeepSeek、TikTok 後塵避免踩在浪尖上影響公司運作 大陸創投環境十多年了，類似DeepSeek 和Manus 背後有創投資金溢注成千上萬，走了一家還有一堆，沒什麼 像廢物這種有被迫害妄想症二百五半吊子整天翻車無數還不自知加上有閱障連自己貼的文都看不懂還能鬼畫連篇也是很多 :laugh: https://www.bnext.com.tw/article/83883/china-manus-ai 雖然Manus從中國大撤退，將資源與主力都轉向國際市場，目前提供中國用戶的服務並未受到影響，新用戶也能加入訂閱。 為什麼Manus AI要離開中國？ https://www.cw.com.tw/article/5136373 |
引用:
https://news.mydrivers.com/1/1060/1...name%3DDeepSeek 快科技也是引述"媒體"說法 實際上, deepseek使用還算普遍, 畢竟是少數幾個開源完整版大模型的 如果只統計在deepseek伺服器上使用次數確實是大幅減少, 但是搬回家自己用的就不算!??? 本地端小模型的話, QWEN3 A3B我覺得現在不錯 |
Deepseek 在 openrouter 上付費排行榜還是第一的開源模型
使用率還一直在上升 https://openrouter.ai/rankings 不是每個人都能正常去接 Deepseek 那個 api 對很多地區來說，那個 api 的穩定性很差 如果你跟我一樣常用模型不只一種 那買這種第三方 api 服務是很正常的 引用:
Kimi K2 沒有超越 Deepseek R1 他們對比的是 Deepseek V3, Qwen3 A22B 對比的時候這兩個模型一個沒有推理模式，一個關閉推理模式 根據實際使用上的感受 K2 在寫 code 上跟 R1 還是有一段很大的差距 實際能力跟 A22B 開啟思考模式下差不多 考慮到 K2 規模差不多是 A22B 的五倍 這點能力談不上好 K2 真正強的是寫作能力 1M 上下文的理解能力是頂的 甚至超越很多家閉源模型 不過這點對我來說沒用 我不靠這行吃飯 |
剛找資料回上篇的時候看到的
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-2...B-Instruct-2507 Qwen3 A22B-2507 純推裡無思考模式的版本 在幾個主要數學及編碼評測中打敗 K2 |
引用:
https://www.ithome.com/0/869/171.htm |
引用:
評測成績再好 但不能提升你的生產力就沒有意義 這些什麼 MMLU, Livecodebench 都是公開的 你可以針對這些評測下去學習訓練 就好比塗鴉式教學一樣 培養出考試機器 而且你貼的那個 lmarena 比的根本不是編碼能力 是文字生成相關的綜合能力 裡面跟編碼有些相關的就是 webdev https://lmarena.ai/leaderboard/webdev 不過裡面沒有 k2 成績 很多人都不知道，如果只比測試成績 那去年最強的開源模型是 Nvidia 出的 但現實世界我根本沒有看過有人日常生活靠它吃飯 當初 Deepseek R1 推出的時候有一個測試很有名 就是用 python 寫一個物理引擎 旋轉六邊形容器然後裡面放小球 來看模擬效果 這題目沒有出現在任何評測項目中 也沒有類似的題目 當初只有 R1 做得出來 後來 Qwen3 針對這題去學習 現在同樣的題目 14B 就做得出來 但是你問他沒學習過的 很快就打回原形 模型規模就在那邊 1000B VS 235B 1M VS 256k 上下文 思考 VS 純推理 Qwen 自己都不放 235B 思考模式 VS 235B-2507 的對比了 這個 235B-2507 給我感覺只是 qwen 回應 K2 的方式 意思是要吹大家一起來吹 |
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