前沿研究
多模态大模型评测新标准：2026年基准测试为何更看重逻辑推理
2026年多模态大模型评测进入深水区，传统图像描述不再是核心竞争力。随着“方升-全模态”和《通用大模型评测体系2.0》的发布，基准测试重点转向复杂图表分析、科学公式推导及长视频因果逻辑理解，揭示技术发展的下一阶段风向。
阅读全文
Search
站内搜索
关键词：基准测试
找到 7 篇相关文章
前沿研究
前沿研究
Llama 4 和 Qwen 3 的 7B 对决，型号先别搞错
现有资料不足以支撑 Llama 4 与 Qwen 3 的“7B 实测对决”。比榜单更重要的，是核对模型版本，并在同一硬件、框架和量化条件下测试真实业务。
阅读全文
前沿研究
Llama 4发布：千万级上下文与开源倒退的争议
2025年4月Meta发布Llama 4，凭借1000万token上下文和MoE架构重夺开源关注度。然而智源社区实测指出其基准测试全面倒退。在DeepSeek等模型崛起、端侧算力受限的背景下，Llama 4的“参数减半、
阅读全文H20禁令一年后：国产芯片参数亮眼，但迁移才是真门槛
英伟达H20被禁一年，国产芯片迅速补位。华为昇腾单卡推理吞吐2300 Tokens/s超越H100，平头哥真武810E性能对标H20，寒武纪思元590达A100级。但纸面参数不等于落地效果，算子支持与迁移适配才是真正的门
阅读全文3B模型打败70B，靠的是什么
2026年，VibeThinker-3B模型在基准测试上逼近甚至超越70B大模型，引发行业关注。文章聚焦小模型在端侧推理中的现实路径，对比蒸馏、量化、SFT和GRPO等技术，并探讨企业如何在成本、性能和特定场景间找到平衡
阅读全文超越SWE-bench：2026年AI Agent评估新范式——从‘工具使用’到‘长期规划’的基准测试集演进
本文深度解析2026年AI Agent评估范式的重大转变。针对SWE-bench等传统基准的局限性，学术界与工业界正构建聚焦长期规划、错误恢复与多步推理的新一代测试集，旨在推动Agent从执行短期任务向完成复杂、持久性目
阅读全文实战：2026年主流AI开发框架（JAX, PyTorch 3.x）性能对比与选型指南
本文基于2026年最新基准测试与行业实践，深度对比JAX与PyTorch 3.x在训练性能、推理效率、生态兼容性及工程落地方面的关键差异。通过实战代码示例与场景化分析，为进阶开发者提供从研究原型到工业部署的框架选型决策依
阅读全文