B站上线AI无限竞技场，UP主实测百款大模型同台对比

B站近期上线“AI无限竞技场”大模型测评榜单，同步放出首轮测评结果，GPT-6 Astra在10位UP主的测评项目中拿到榜首次数冠军，在比拼中击败GLM-5.3，国产大模型有三款进入榜单前五。

和传统实验室跑分不一样，这个测评广场的全部评测内容都来自B站UP主自主发起测试，没有统一命题限制。创作者可以结合自身行业的真实工作流程、专业应用场景，甚至趣味脑洞任务，对市面上上百款大模型开展同题PK，直观展示不同模型在实际使用里的表现差距。

榜单收录DeepSeek、Kimi、ChatGPT、Claude、Gemini、豆包、千问、MiniMax等主流模型，榜单数据持续更新，平台也持续开放报名通道，邀请更多UP主参与测评创作。

平台公开数据显示，过去一年B站AI相关知识内容消费时长同比上涨72%，每月观看AI内容的用户规模超过1.9亿。大量不同领域的测评内容，已经在B站形成一套完整生态，从模型新品发布、内容讨论、实测测评，到用户使用求助、社区共建，形成完整闭环。

这类由真实用户主导的测评，能弥补固定基准测试和真实业务场景之间的落差，也能给开发者、普通用户挑选大模型提供更贴近实际使用的参考。

详情查看： https://www.aitop100.cn/infomation/details/34737.html

B站上线AI无限竞技场

特朗普要给“人工智能”更改名字：超18 万人投票，“卓越智能”暂时领先

当地时间周六，特朗普在社交平台Truth Social发文，提出“人工智能”这个名称本身并不贴切，措辞不够理想，随后在Truth Social和X平台发起投票，邀请网友为这项技术挑选新名称。候选名称包含卓越智能、极致智能、至高智能，目前已有超过18万人参与投票，卓越智能暂时以40.4%的得票率领先。

帖子中，特朗普还提出观点，认为当下大众对AI安全风险的担忧，是激进左翼民主党人制造的骗局，目的是阻碍美国相关产业发展。他提到，早期舆论攻击目标是大型数据中心，随着数据中心展现经济价值，舆论转向直接针对人工智能技术。

特朗普称会扶持、保护AI产业持续发展，计划组建AI部队，类似此前设立太空部队的模式，还准备任命人工智能事务总管，不过没有公布岗位具体权责。风险投资家戴维·萨克斯此前已经卸任对应的AI与加密事务相关岗位。

近期AI安全话题热度走高，源于一名Anthropic研究员离职后的公开表态，认为头部AI企业高管相信AI可能在本世纪末带来人类生存风险。阿莫代伊随后提出管控前沿模型发展节奏方案，奥特曼、马斯克表示支持，也有不少人认为生存危机论掩盖AI当下已经产生的现实问题。

英伟达CEO黄仁勋在All-In峰会和特朗普通话，认同抵制AI发展属于骗局，表示不会让AI行业放缓发展。特朗普此前也表态，不排斥设置护栏式监管。

微信AI团队开源WeKnora框架，知识库支持沙箱环境执行任务

微信AI团队正式开源知识管理框架WeKnora（维娜拉），0.8.0版本已经面向公众开放。这套框架的核心思路，改变传统知识库只能检索输出文本答案的局限，让知识库内容可以在沙箱环境中完成任务执行，实现从信息查询到落地操作的完整链路。

在文档处理层面，WeKnora搭载anydoc解析能力，PDF、Word、Markdown、网页等多种格式文件能够直接导入，不需要提前转换格式。搭配Wiki模式，系统能够自动整理零散文档，搭建结构化知识体系。框架采用GraphRAG方案，对比普通向量RAG，它会抽取实体与实体关系构建知识图谱，在查询事物关联类问题时，稳定性更好。

这套框架最核心的亮点是Skill Sandbox Runtime沙箱运行能力。文档内的知识可以封装成独立技能，在Docker、E2B、CubeSandbox等沙箱环境安全运行。模型不再只给出文字建议，而是调用技能在沙箱内运行，返回可核验的执行结果。框架还搭载长期记忆模块，整套能力覆盖文档解析、知识组织、检索调用、任务执行、记忆沉淀。

整体架构采用模块化设计，开发者可以按需选用组件，项目使用MIT开源许可证，商用没有额外限制，适用范围覆盖个人开发者到企业场景。

对于大模型落地来说，很多场景难点不在于模型能不能看懂文档，而是无法把文档知识转化成可验证操作，WeKnora这套方案，就是针对这个痛点做出的尝试。

微信AI团队开源WeKnora框架

雷神AI移动工作站9月21日开售，便携设备本地可运行120B大模型

雷神首款人工智能移动工作站AI Master M7000，定于9月21日上午10点开售，机器支持本地运行1200亿参数大模型，叠加国补之后首发到手价1.99万元，主打创作、开发、科研、涉密等对本地算力有需求的场景。整机重量2.45kg，相当于把原本机房内的算力设备压缩进背包。

硬件配置上，这款机器搭载AMD锐龙AI Max+395处理器，配备64GB内存以及专用AI固态硬盘，出厂预装本地推理引擎Herdsman（牧马人），开箱即可开展本地模型推理，省去繁琐环境配置步骤。屏幕采用16英寸2.5K面板，内置99Wh大容量电池，接口配置齐全，配备OCuLink、2.5GbE网口和microSD UHS-II读卡器，满足工作站拓展需求。

设备能够在64GB内存下流畅运行120B大模型，核心依靠群联aiDaptiv+方案。该方案将固态硬盘作为内存的延伸，推理时临时从SSD读取模型权重，拓展可用显存空间。借助这项技术，GPT-OSS-120B这类大模型，无需高端专业显卡，依靠消费级硬件就可以承载长上下文推理任务。

市售版本配置64GB内存，搭配768GB+85GB的AI SSD存储组合。随着大模型推理逐步从云端向本地终端迁移，这款产品瞄准的是看重数据私密性，同时希望在本地部署超大参数模型的开发与科研人群。

便携本地算力，也进一步降低离线大模型开发的硬件门槛。

雷神AI移动工作站

阶跃星辰开放Step5 Preview模型，600B稀疏MoE侧重长周期智能体任务

阶跃星辰全量开放新一代旗舰基座模型Step5 Preview，产品面向真实场景下的Agent智能体任务开发，尝试在模型能力、推理效率、调用成本三者之间找到更优平衡点。

模型采用稀疏MoE架构，总参数量600B，推理时仅激活27B参数，原生支持百万Token上下文窗口，同时兼容文本、图像两类输入形式。在Artificial Analysis Intelligence Index评测中拿到44分，跻身全球开源模型前三，单任务调用成本相比Claude Opus5大幅降低。

Step5 Preview在多项专业基准测试表现亮眼，包括ALE-CLI、FrontierFinance金融评测、DRACO深度研究评测，成绩仅次于GPT-6Astra与Claude Opus5。阶跃自建StepCodeBench代码评测集，覆盖553个代码仓库、9类任务、33种编程语言，在bug修复、项目开发、环境配置等真实开发任务稳定性不错。官方演示案例中，模型连续3小时调试ESP32-S3开发板，自主读取串口、调试硬件、迭代代码。

长周期自主任务是模型一大特色。两项24小时持续实验显示，模型可自主优化H100 GPU内核，持续迭代22小时将峰值性能提升至508TFLOPS；也可以自主构建后训练数据集，把Qwen3-30B-A3B在AIME24数学基准准确率提升至60%。

模型在网页开发、3D资产制作、金融研究等场景均有实测案例。API现已开放使用，完整权重计划在10月15日开源。阶跃认为，未来大模型发展方向不只是持续增加算力投入，而是提升算力转化智能的效率。

详情查看： https://www.aitop100.cn/infomation/details/34736.html

阶跃星辰

DeepSeek更新API计费规则，中秋国庆假期可享低谷半价调用

9月19日，DeepSeek发布API峰谷计费补充说明，明确调休上班周末以及法定节假日，全部按照空闲低谷时段计费。这一规则落地之后，9月20日、10月10日两个调休日，加上中秋、国庆假期，开发者调用API都可以享受低谷价格。

按照DeepSeek原有定价方案，工作日9:00-12:00、14:00-18:00为高峰时段，价格是低谷时段两倍，周末全天默认低谷价。本次补充说明，解决了调休日计费标准模糊的问题，明确日期属性优先，周末无论是否调休上班，统一执行空闲价格。

综合时间来看，9月20日至10月10日区间内，中秋3天（9月25日至27日）、国庆7天（10月1日至7日）叠加两个调休周末，合计超过十天进入低谷优惠窗口，也是全年半价调用时段最集中的周期。

另外DeepSeek在9月10日上线V4.1Flash模型，采用552B参数MoE非对称架构，输入仅激活8B参数、输出激活16B，多项基准测试性能超过自家V4Pro旗舰，定价却归入Flash档位。低谷时段，V4.1Flash缓存命中输入低至0.02元/百万Token，输出为4元/百万Token。

不少开发者评价，优惠期的调用成本，接近DeepSeek涨价之前水平。对于高频调用API、需要批量跑测试的开发团队，这十天的优惠窗口，适合批量开展模型测试、业务验证工作。开发者可以结合自身业务任务，合理规划调用时间，降低项目API开销。

模型地址：DeepSeek官网

DeepSeek

MiniMax开源Code CLI工具，命令行编程智能体任务通过率76.7%

MiniMax正式开源命令行AI编程工具MiniMax Code CLI v0.4.12版本，项目源码已经上传至GitHub。作为MiniMax Code客户端的核心组件，这次开源把工具底层实现完整开放给开发者，方便社区查看、二次开发。

从评测数据来看，在FrontierHarness Eval企业级评测集当中，该CLI工具任务通过率达到76.7%，完成任务耗时中位数4分33秒，两项指标都优于公开基线水平。也就是说，它不仅可以完成代码编写任务，任务执行耗时也控制在相对理想区间。

官方介绍，选择开源这套编程工具，核心目的是开放底层逻辑，方便开发者自行核验工具调用逻辑、权限管控机制，联合社区完善企业级harness评测体系，提升工具安全性与可靠性。对于在生产环境中读写文件、执行代码的编程智能体，权限边界、调用行为透明度，一直是企业用户最关心的风险点。

开放源代码，一方面可以让使用者自行审查安全逻辑，建立信任；另一方面，社区开发者可以提交反馈、参与迭代优化，共同打磨适配企业场景的代码智能体。相当于把这套编程智能体的底层运行逻辑公开，不再是闭源黑盒产品。

AI代码工具已经逐步进入企业开发流程，但安全权限问题始终限制落地。MiniMax把Code CLI开源，也代表厂商尝试用透明化的方式，打消企业用户对于代码智能体权限风险的顾虑，推动AI编程工具在生产环境落地。

模型地址：MiniMax官网

MiniMax开源Code CLI工具

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