3月17日，楽天（乐天）集团正式发布了Rakuten AI 3.0模型，号称是“日本国内最大规模的高性能AI模型”。官方宣传的参数量为约7000亿，并且日语特化，Apache 2.0开源许可，还拿了日本经产省和NEDO的GENIAC项目补助。
最近几年，大模型赛道好不热闹。
据 2025 年的一份财务文件显示，英伟达将在未来五年内投入 260 亿美元用于构建开源人工智能模型。据《WIRED》杂志报道，英伟达高管证实了这一此前从未被报道过的消息。
我们独家获悉，外界千呼万唤的DeepSeek-V4将于4月正式上线。作为梁文锋打磨已久的多模态大模型，DeepSeek-V4除了在Coding能力上跃升之外，还将在LTM（long term memory长期记忆）上取得突破。
近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的真相：越强大的推理模型，越管不住自己的「脑子」。在CoT-Control套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也只有2.7%。
DeepSeek V4下周登场：原生多模态，绕过英伟达，针对国产芯片深度优化。华尔街最怕的那条逻辑可能又要重演：算力霸权松动，美股先颤抖。
所有人都在等 DeepSeek，春节来，下周来，还是没来。 一场为了全面「狙击」 DeepSeek，抢夺流量，但是 DeepSeek 都没出现的春节大战，就在一轮又一轮的红包奶茶里轰轰烈烈地结束了。
全球最大游戏博主 PewDiePie，又整活了。他靠着「偷师」DeepSeek、清华大学发布的技术文档，用一堆魔改显卡成功微调出一个自己的 AI 模型，而这个模型在编程基准测试中的表现，竟然超越了 GPT-4 和 Gemini 2.5 Pro。
这篇文章就想从更高层的角度抽丝剥茧：OpenClaw到底做对了什么，为什么是它火，以及这跟我们有什么关系。我有一个暴论：OpenClaw火的原因，和去年这个时候DeepSeek火的原因，是高度类似的。
