国产大模型零一万物API正式开放,提供了以下三个模型,开发者可以直接调用:
Yi-34B-Chat-0205:基于开源版进行深度优化的版本,指令遵循能力提升近 30%,模型回复延迟大大降低。适用于聊天、问答、对话、协作、翻译等场景。
Yi-34B-Chat-200K:200K 超长上下文,支持处理约 20w ~ 30w 个中文汉字(≈ 1 本《三体》))或英文单词。适用于多篇文档内容理解、海量数据分析挖掘和跨领域知识融合应用等场景。
Yi-VL-Plus: 支持1024*1024高分辨率图片输入,具备图片问答、图表理解、OCR、视觉推理能力。适用于对复杂图表、截图的内容分析,包括信息识别、提取、理解、推理等。
“有意见”留言板
@回归:按照这个测试的结果,有放弃GPT-4转 Yi大模型的冲动。很想马上就体验一下,希望价格能够更加亲民,让大模型真正成为企业的生产工具,员工的好助手。
@无聊的内卷:感觉现在AI发展的关键是对应用的开发。直接点说:就是真正在消费端、在企业端需要有能盈利的应用。现在大家都在通用大模型这块卷参数,卷排行榜,动不动就超越GPT,其实无非就是多几块GPU,多几条算法优化,说实话有点舍本逐末。
@云木:现在各家都在强调长文本能力,零一万物也将此作为API平台的重点。此外AI软件时代会引发从底层到应用层的变革,纯移动应用将成为过去式,未来AI原生应用会越来越重要。
好文章,需要你的鼓励
我问过一些朋友为什么用豆包比别的App多。一个常见的答案是语音交互做的比较好。所以虽然从生产力角度,文本编码是token生成的主力,但是如果要让AI融入社会更多角落,语音AI其实是一个重点。我还记得当年第一次听到Siri讲话有多惊讶。当然,可惜Siri十年无进步,这一点播客中也谈到了。
这项由纽约大学上海校区、纽约大学及清华大学联合开展的研究(arXiv:2604.05846,2026年4月)提出了AgentGL框架,首次将强化学习引入图谱学习领域。该框架为大语言模型配备四种图谱原生搜索工具,覆盖局部与全局、结构与语义四个维度,通过两阶段强化训练让模型学会主动在关系网络中导航收集证据、适时停止搜索,并借助图谱条件课程学习稳定训练过程。在7个文本属性图基准上,AgentGL节点分类最大提升17.5%,链接预测最大提升28.4%。
星巴克宣布推出ChatGPT应用测试版,用户可通过自然语言描述心情或口味偏好,让AI推荐合适的饮品。例如输入"我想要一款清爽的晨间饮品",ChatGPT即可给出菜单建议,用户再跳转至星巴克App或官网完成下单。该功能还支持上传图片来表达心情。星巴克高级副总裁表示,顾客点单往往从感受出发而非菜单,此次合作旨在满足用户的即时灵感需求。
这项由印度独立研究员、Accenture高级解决方案架构师发布的研究,以预印本形式发表于2026年4月(arXiv:2604.06392),提出了Qualixar OS——一个专为AI代理编排而生的应用层操作系统。系统整合了12种执行拓扑、LLM驱动的自动团队设计引擎Forge、三层模型路由、8模块质量保障流水线(含Goodhart检测和分布漂移监控)、四层内容归因以及24标签页管理后台,支持10家AI提供商的实时模型发现和MCP、A2A双协议兼容,旨在成为所有主流AI代理框架的统一运行环境。