在8月28日公布的中文多模态视觉语言模型测评基准（SuperCLUE-VLM）榜单中，Gemini-2.5-Pro以74.99的总分位列榜首，OpenAI的GPT-5（high）则以68.59分紧随其后，排名第二。该测评基准充分结合中文语境与实际应用场景，围绕基础认知、视觉推理和视觉应用三大核心能力构建评估体系，致力于为多模态模型的发展提供科学、公正的衡量标准。本次测评共纳入15个主流多模态模型，包括Claude-Opus-4.1、Gemini-2.5-Pro、GPT-5（high）、ERNIE

今天，我们正式开源8B参数的面壁小钢炮MiniCPM-V4.5多模态旗舰模型，成为行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型，看得准、看得快，看得长！高刷视频理解、长视频理解、OCR、文档解析能力同级SOTA，且性能超过Qwen2.5-VL72B，堪称最强端侧多模态模型。?MiniCPM-V4.5亮点一览?首个「高刷视频理解」多模态模型，兼顾性能与效率：高刷视频理解同级SOTA且超过Qwen2.5-VL72B越级领先；同等视觉token开销下，MiniCPM-V4.5

面壁智能宣布正式开源8B参数的面壁小钢炮MiniCPM-V4.5多模态旗舰模型。“行业首个具备高刷视频理解能力的多模态模型，看得准、看得快，看得长。高刷视频理解、长视频理解、OCR、文档解析能力同级SOTA，且性能超

书生近日推出了全新视觉模型系列——InternVL3.5，涵盖从1B到241B共8种不同规模的版本。根据多项评测数据显示，InternVL3.5中最大规模的241B模型在视觉理解任务中的表现仅次于商用模型GPT-5和Gemini2.5Pro，位居前列。目前，该系列全部模型均已开源并上线HuggingFace平台：https://huggingface.co/collections/OpenGVLab/internvl35-68ac87bd52ebe953485927fb模型核心技术创

你是否也曾被脑海中一闪而过的视频创意所吸引，却因复杂的剪辑流程望而却步？是否梦想过，只需轻声说出想法，就能让AI为你自动呈现一部堪比电影的视觉作品？当AI已经能轻松撰写文档、编写程序、设计PPT时，视频生成领域却始终进展缓慢。如今，这一切正被一个名为VideoOcean的AI智能体彻底改写。无需精通剪辑软件，不必购置专业设备，甚至不需要掌握构图与光影技巧，一句话，就能生成媲美好莱坞的短片。为什么在AI技术飞速发展的今天，视频生成依然是最难突破的关卡？VideoOcean又是如何将这个曾经遥不可及

首个复数大模型！北大推出2比特超低比特量化新方案。当前，大模型在推理过程中往往面临巨大的存储与计算开销，主要原因在于模型权重普遍采用FP16格式存储，占用大量空间。北京大学研究团队首次提出iFairy方案，将模型权重量化至复数集合{+1,-1,+i,-i}。这四个数值恰好可用2比特进行编码，相当于将原始存储需求压缩至1/8。在推理阶段，复数与{±1,±i}的乘法运算无需实际执行乘法操作，仅通过加减或数据位置交换即可完成，极大降低了计算开销。不仅如此，研究团队还对整个Tra

奥特曼终于承认他搞砸了。要说最近AI圈的大型翻车现场，GPT-5的发布绝对能排得上号。为了推广GPT-5，OpenAI一声招呼都不打就直接把其他型号给一刀切了，然后在用户的一片吐槽声中又把GPT-4o给加了回来。对此，奥特曼在最近的一次记者晚宴上也干脆利落地承认：没错，GPT-5这事儿，我们搞砸了。上一个这么公开承认搞砸模型发布的还是小扎，于是开始启动疯狂招人模式。那奥特曼这边呢？嗯，反手也是直接给了两个大计划：为了让ChatGPT未来能扛住每天数十亿用户的访问量，打算投数万亿美元建数

答案是通过海外云节点部署API网关实现高效稳定接入。具体做法是在AWS、Azure等国际云平台选择靠近OpenAI服务器的区域部署转发层，利用其全球网络优化国内连接，同时结合CDN边缘节点提升性能，并通过请求合并、重试、缓存等机制增强稳定性，该方案属企业级网络优化，需兼顾合规与数据安全。

Open-Lovable是什么Open-Lovable是由Firecrawl团队开发的一款开源工具，旨在利用人工智能技术将任意网页快速转换为现代化的React应用程序。用户只需提供目标网站的URL，系统便会通过Firecrawl技术抓取页面内容，并借助AI模型自动生成对应的React代码，最终构建出一个完整的可运行项目。该项目集成了多个主流AI平台的API（如Anthropic、OpenAI、GoogleGemini等），实现全流程自动化。在使用过程中，需特别注意遵

GPT-5不会是简单的参数堆叠，而是在训练数据和模型架构上实现深刻进化的“重塑”。它将从“量大管饱”转向“精雕细琢”的数据策略，注重高质量、多模态原生融合与合成数据的可控生成，以提升精准性并降低幻觉，同时面临模型崩溃的风险；在架构上，将在Transformer基础上深化混合专家模型（MoE）、稀疏化和高效注意力机制的应用，并探索更优的长上下文处理与内部推理结构，以增强复杂任务的逻辑链条与问题解决能力；最终，GPT-5的“智能涌现”并非彻底的质变，而是量变积累下的显著飞跃，表现为更强的多模态理解、

GPT-5的深层上下文理解、跨模态融合与自动化工作流优化能力远超表面功能，它能通过持续性交互和明确角色设定实现长期记忆与连贯协作，例如在多日对话中精准维持“项目经理”身份并追溯项目细节；其跨模态能力可深度融合图像、音频与文本，生成兼具画面感与情绪张力的广告脚本或基于视频内容创作短篇小说；在自动化方面，它支持链式任务执行，能依次完成数据分析、SWOT建模、策略起草到邮件汇总的全流程，并可作为“智能代理”协调其他AI工具，同时具备自我审查与纠错能力，确保输出符合预设标准，这些突破使其从工具升级为可培

目前无法免费稳定获取GPT-5的API密钥，因其尚未发布且未来收费模式未知，但可通过现有策略合法获取顶级AI能力：首先利用OpenAI、GoogleCloud、Azure等平台为新用户提供的免费额度进行测试和验证，并精细管理使用量以延长有效期；其次积极参与开发者计划或社区活动，争取获得额外资源或内测资格；更重要的是转向开源大模型如Meta的Llama系列、MistralAI的Mixtral、Google的Gemma等，结合GoogleColab等免费计算资源实现本地或云端部署，获得近乎无限的免费

答案是通过参与OpenAI官方计划与社区贡献可实现GPT-5的长期免费使用。具体包括申请早期测试项目、获取开发者资助、参与学术合作、活跃于开发者社区及内容创作推广等途径，需持续提供价值反馈、优化使用效率并紧跟政策动态，以维持免费权限并最大化个人收益。

GPT-5在多模态理解与复杂推理上的质变，使其能融合图像、文本等信息进行深度逻辑推导，如分析工程图纸并提出改进建议，推动AI从工具向“协作者”演进，催生AI原生应用与新开发范式，同时国内用户需通过合规API、本土大模型融合、开源部署及技术交流等多元路径构建通往全球顶尖AI的桥梁。

GPT-5的未来将实现多模态深度融合、提升推理与事实准确性，并突破效率瓶颈，但面临计算资源、数据质量、伦理对齐与模型解释性等重大挑战，其进化将是一次范式跃迁而非简单规模扩张，最终推动AI从“模式匹配”迈向“真正理解”的新阶段。

GPT-5将通过提升模型规模、训练算法、多模态能力、推理逻辑和创造性来重新定义人工智能未来；1.模型规模和参数量更大，增强信息处理能力；2.采用更先进算法和高质量数据，提升语言理解与泛化能力；3.具备处理文本、图像、音频的多模态能力，拓展应用场景；4.推理和逻辑能力显著增强，可准确分析复杂问题；5.创造性提升，能生成诗歌、小说等创意内容；其应用将覆盖自然语言处理、内容创作、教育、医疗、金融和科研领域；同时面临计算资源需求高、数据隐私风险、算法偏见、滥用可能及就业冲击等挑战，需通过有效监管确保其发