DeepSeek用户慎入！体验完这款百万Tokens新"源神"，我怕你回不去了【附5个神仙用法】
DeepSeek用户慎入！体验完这款百万Tokens新"源神"，我怕你回不去了【附5个神仙用法】最近，我的AI交流群和别的一些AI群都炸锅了，话题的焦点是MiniMax-M1
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7864 点击 2025-06-18 11:27
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最近，我的AI交流群和别的一些AI群都炸锅了，话题的焦点是MiniMax-M1
近年来，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务方面取得了显著进展，尤其体现在多步推理、工具调用以及多智能体协作等高级应用中。这些能力的提升，往往依赖于模型内部一系列复杂的「思考」过程或 Agentic System 中的 Agent 间频繁信息交互。
1+1等于几？
是的，秘塔AI搜索推出了全新“极速”模型。通过在GPU上进行kernel fusion，以及在CPU上进行动态编译优化，我们在单张H800 GPU上实现了最高400 tokens/秒的响应速度，大部分问题2秒内就能答完。
谷歌又放新大招了，将图像生成常用的“扩散技术”引入语言模型，12秒能生成1万tokens。
在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。
自回归模型，首次生成2048×2048分辨率图像！来自Meta、西北大学、新加坡国立大学等机构的研究人员，专门为多模态大语言模型（MLLMs）设计的TokenShuffle，显著减少了计算中的视觉Token数量，提升效率并支持高分辨率图像合成。
就在刚刚，智谱一口气上线并开源了三大类最新的GLM模型：沉思模型GLM-Z1-Rumination 推理模型GLM-Z1-Air 基座模型GLM-4-Air-0414
在大模型迈向推理时代的当下，数学推理能力已成为衡量语言模型智能上限的关键指标。
长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中，普遍存在大量长序列（文本、语音、视频等），有些甚至长达百万级 tokens。