（来源：上观新闻）
也就是说，T🇸🇪🇬🇷hinking🐭AI想做的不是🙅♂️👋让模型更🦄🙇♀️“泛”，而是让它🐗🇸🇰更“懂客户”🖥🏖。但李阳认为，机器🌄🇩🇿狗尚处于创👩👩👦👦新场景体验阶段🇳🇫📗，远没有到“iℹPhone时🌹刻”〽。更夸张的🌱是，苹🦟果一家的利润，🦋👛大约相当于🕣行业主要头🛋🕎部玩家的总🔩和😠。美国有🏁两家大的光模块公🚠司，Cohere🧗♂️nt 和 🆕Lumentu👨🏭m🔡🇩🇯。
行业动态🙋♂️🇹🇿方面，通义千问🌤开源模型Qwe⛄n3.6-35🇲🇽🇬🇭B-A😁3B采用稀疏M🎄oE架构，在智能㊙🧥体编程能力上大幅👩✈️5️⃣超越前代，🕴↔激活参🇻🇦数仅30亿🌫却可对标310🥁亿级稠密↖🇧🇮模型，同时支持🇦🇴多模态思考模😓👦式，为AI内容生👨🚒成与游戏工作流等🥛场景提供了高效、🇦🇴低成本的底层技术💴🔀支撑，显🐺著强化了国🇨🇾🌯产大模型在AI✉🥈应用端的工程落地🇧🇾👨🏭能力🤛。
MiM📦🤓o-V2.5-🐄🏭Pro在Hum🇧🇫☝ani👒ty's🗝 Last E🤗😉xam上➰🗣是48.0%，而🚍GPT-5.4是🛰😄58.🈚👩🦱7%🦁。Meta的🇰🇲V-JEPA👩💻🍧 2.1🛋（约18亿参🇳🇫数），视🚒🐆频联合嵌🎡⛹️♀️入预测架构； 🦇NVI🇩🇿DIA自家🤒的Cosm🧰🎐os Pre🇵🇬😥dict系列（🦑约21亿👩🦳🇲🇺参数）世界模型；🇬🇪 通义🧞♂️🇸🇮万相的📝🇬🇦Wan 2♐.2（约50🦸♀️亿参数），是🕠🔗这三款中体量最🇵🇼👼大的一个，主✊♿打大规模文🤭📒本-视👨🦱🌺频生成🦡💳。
