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Baichuan-M2在HealthBench上得到60.1的高分，以32B的较小尺寸不仅反超OpenAI 最新开源模型gpt-oss120b（得分57.6），更是力压Qwen3-235B、Deepseek R1、Kimi K2等当前世界所有开源大模型。 针对医疗领域用户隐私考虑下的模型私有化部署需求，我们对Baichuan-M2进行了极致轻量化，量化后的模型精度接近无损，可以在RTX409
TokenPony 是为个人开发者和小型团队设计的高效 AI 平台，如同一位智能指挥家，将多种主流大模型（如 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM 等）集成在一个统一接口下，极大地简化了模型切换的繁琐流程。用户无需跨平台操作，可一键接入并自由调用不同模型，享受超长 1024K 上下文支持，轻松处理长文档和复杂任务。TokenPony 提供零配置、免部署的一键调用 API，无需自建 GPU
阿里巴巴正式发布其医疗大模型QuarkMed，它在一项模拟中国执业医师资格考试的测试中，取得了70%的惊人准确率，性能超越一众顶尖模型。其成功的秘诀并非单一技术突破，而是一套严谨的组合拳：世界级的数据工程 (1T tokens的权威分级数据) 与独创的“四段式”训练心法，系统性地将通用AI锻造成领域专家。更重要的是，该项目为行业揭示了两条关于AI可靠性的黄金法则：• 法则一：在高风险领域，RAG（
通义DeepResearch 是阿里巴巴推出的开源深度研究智能体，专为长周期、深度信息检索任务设计。拥有 300 亿参数，每次激活 30 亿参数，支持 ReAct 模式和深度模式（Heavy Mode），后者通过迭代研究范式（IterResearch）提升复杂推理能力。智能体采用全流程合成数据方案，无需人工干预即可生成高质量数据集，突破智能体能力上限。训练流程涵盖智能体持续预训练（Agentic
CWM（Code World Model）是 Meta 开源的一个拥有 320 亿参数的代码语言模型。它率先将“世界模型”的概念引入代码生成领域，让模型能够通过模拟代码执行过程，更深层次地理解和生成代码，而不仅仅是基于模式匹配。CWM 在多项基准测试中表现出色，例如在 Math-500 数据集上取得了 96.6% 的准确率。该模型的权重已公开，旨在推动代码生成和理解领域的研究，并帮助开发者更高效地
Qianfan-VL 是百度智能云千帆专为企业级多模态应用场景打造的视觉理解大模型。它提供 3B、8B 和 70B 三种尺寸，不仅具备出色的通用能力，还针对 OCR、教育等垂直领域进行了专项强化。该模型基于开源模型，并在百度自研的昆仑芯 P800 上完成了全流程计算任务，展现出卓越的性能和效率。核心功能多尺寸模型：提供从轻量级到大规模的三种版本，满足不同企业和开发者的需求，适用于各种场景，从端上实
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