2025年開年以來，人工智能（AI）技術繼續保持迅猛發展的態勢。截至目前，全球數家科技公司競相發布了其人工智能模型的最新版本，這些模型具備更快速的回答能力、更強的多模態能力以及增強的推理與生成能力等，將為用戶帶來更加智能的使用體驗，為各行各業注入新動能。
美國知名企業家埃隆·馬斯克旗下的xAI公司當地時間17日晚上正式發布最新人工智能模型Grok 3，該模型引入了包括圖像分析和問答在內的高級功能，支持社交媒體平臺X上各種功能。馬斯克稱，Grok 3使用了擁有約20萬個GPU的大型數據中心進行訓練，其計算能力是上一代版本Grok 2的10倍。
當日發布會上的功能演示中，Grok 3模型及Grok 3 mini版本在數學、科學和編程基準測試上超越了目前所有的主流模型。馬斯克說，Grok 3將在一周后上線語音模式。
據法國米斯特拉爾人工智能公司官網2月6日發布的消息，該公司發布了最新版本的開源人工智能助手Le Chat。可幫助用戶獲取新聞、管理日常生活、跟蹤項目、上傳和總結文檔等。新版Le Chat增加的數個功能中最引人注目的是“速答”功能。據該公司官網介紹，新版Le Chat能以每秒1000個單詞的速度生成答案。
美國谷歌公司2月5日宣布推出多個“雙子座2.0”系列模型的優化版本，其中包括“雙子座2.0閃電”模型以及該模型的經濟版和實驗版，所有這些模型都將提供多模態輸入與文本輸出。據谷歌官方博客介紹，此次更新進一步增強了“雙子座2.0”系列模型在多模態推理、編碼性能和處理復雜提示等方面的能力，并提升了成本效益。
美國開放人工智能研究中心（OpenAI）1月31日推出了最新推理人工智能模型o3 mini的版本，并稱其是該公司推理模型中最具成本效益的模型。據OpenAI官網介紹，該推理模型強大且快速，突破了小型模型所能達到的界限，尤其在科學、數學和編程方面表現突出，同時保持了OpenAI的o1 mini模型的優勢。
1月20日，中國深度求索公司發布其最新開源模型DeepSeek-R1，這一模型在技術上實現了重要突破——用純深度學習的方法讓人工智能自發涌現出推理能力。該模型延續了其高性價比的優勢。據該公司介紹，DeepSeek-R1在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有極少標注數據的情況下，極大提升了模型推理能力，在數學、代碼、自然語言推理等任務上表現優異。
2025年開年以來，人工智能（AI）技術繼續保持迅猛發展的態勢。截至目前，全球數家科技公司競相發布了其人工智能模型的最新版本，這些模型具備更快速的回答能力、更強的多模態能力以及增強的推理與生成能力等，將為用戶帶來更加智能的使用體驗，為各行各業注入新動能。
美國知名企業家埃隆·馬斯克旗下的xAI公司當地時間17日晚上正式發布最新人工智能模型Grok 3，該模型引入了包括圖像分析和問答在內的高級功能，支持社交媒體平臺X上各種功能。馬斯克稱，Grok 3使用了擁有約20萬個GPU的大型數據中心進行訓練，其計算能力是上一代版本Grok 2的10倍。
當日發布會上的功能演示中，Grok 3模型及Grok 3 mini版本在數學、科學和編程基準測試上超越了目前所有的主流模型。馬斯克說，Grok 3將在一周后上線語音模式。
據法國米斯特拉爾人工智能公司官網2月6日發布的消息，該公司發布了最新版本的開源人工智能助手Le Chat。可幫助用戶獲取新聞、管理日常生活、跟蹤項目、上傳和總結文檔等。新版Le Chat增加的數個功能中最引人注目的是“速答”功能。據該公司官網介紹，新版Le Chat能以每秒1000個單詞的速度生成答案。
美國谷歌公司2月5日宣布推出多個“雙子座2.0”系列模型的優化版本，其中包括“雙子座2.0閃電”模型以及該模型的經濟版和實驗版，所有這些模型都將提供多模態輸入與文本輸出。據谷歌官方博客介紹，此次更新進一步增強了“雙子座2.0”系列模型在多模態推理、編碼性能和處理復雜提示等方面的能力，并提升了成本效益。
美國開放人工智能研究中心（OpenAI）1月31日推出了最新推理人工智能模型o3 mini的版本，并稱其是該公司推理模型中最具成本效益的模型。據OpenAI官網介紹，該推理模型強大且快速，突破了小型模型所能達到的界限，尤其在科學、數學和編程方面表現突出，同時保持了OpenAI的o1 mini模型的優勢。
1月20日，中國深度求索公司發布其最新開源模型DeepSeek-R1，這一模型在技術上實現了重要突破——用純深度學習的方法讓人工智能自發涌現出推理能力。該模型延續了其高性價比的優勢。據該公司介紹，DeepSeek-R1在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有極少標注數據的情況下，極大提升了模型推理能力，在數學、代碼、自然語言推理等任務上表現優異。
本文鏈接：全球科技公司競相推出新款人工智能模型http://www.sq15.cn/show-2-10760-0.html
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