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IMOAnswerBench
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GigaChat 3.5 推理基准测试声明因误导性效率指标而受到质疑
对人工智能基准测试表的一项最新分析强调了性能声明呈现方式的差异，并以 GigaChat 3.5 Reasoning 模型和 DeepSeek V4 Flash Preview 为例。虽然 GigaChat 公布的基准测试数字是准确的，但其声称在使用少 37% 的 token 的情况下“媲美”DeepSeek V4 Flash 是具有误导性的。文章指出，GigaChat 在某些评估中获胜，但在其他评估中却显著落败，并且效率指标是基于一套…
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Tencent 发布 Hy3，一个开放的 295B MoE 模型，支持 256K 上下文
Tencent 发布了 Hy3，一个开源的 2950 亿参数专家混合（MoE）模型，专为复杂推理、代理工作流和长上下文任务而设计。该模型每个 token 只激活 210 亿参数，在保持效率的同时支持 256K 的上下文窗口。Hy3 在编码、STEM 和推理任务等各种基准测试中表现出色，并经过特定训练以提高工具调用中的可靠性、减少幻觉并增强多轮意图跟踪。该模型可通过兼容 OpenAI 的 API 访问，并提供 `reasoning_ef…