MiMo-2.5-pro
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1 天有情绪数据
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11个LLM在代码重构和提案评估方面的评估
一项实验评估了十一个大型语言模型重构LangGraph代理中复杂“神节点”的能力。模型被要求提出解决方案来梳理该节点的逻辑，然后互相评估彼此的提案。作者采用了三种不同的方法来确定哪些模型作为代码生成器和评估者最值得信赖。
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Microsoft 的 SkillOpt 项目引发关于 AI 模型优化的辩论
一位 Mastodon 用户正在讨论 Microsoft 的 SkillOpt 项目，该项目旨在优化 AI 模型技能。该用户计划集成 OpenCode 支持，以最大化其 MiMo 2.5 Pro 模型的 token。然而，他们对 SkillOpt 的可行性、潜在的过拟合以及 Copilot 支持的包含表示担忧，认为这是一个负面指标。
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Mimo 2.5 Pro 在 Nvidia GB10 集群上达到 83 t/s
Mimo 2.5 Pro 大型语言模型已在 8x Nvidia GB10 集群上进行了基准测试，达到了令人印象深刻的吞吐速度。在单用户条件下，其 1k 上下文的吞吐量为 40 tokens/秒，在 250k 上下文下可扩展至 17 tokens/秒。通过并行处理，该模型展示了更高的性能，在四次并行请求下达到了 83 tokens/秒。
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AI token 成本骤降，百万 token 不到一美元
命令行 AI 平台 CommandCode AI 提供 1 美元订阅可获得 10 美元信用额度，其中包括访问多个大型语言模型。此促销活动为用户提供了 DeepSeek Pro、Mimo 2.5 Pro 和 Qwen 的大量 token，价值分别为 40 美元、50 美元和 20 美元。以极低的成本提供如此大量的 token，引发了对未来几个月 AI 发展和可访问性轨迹的疑问。
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AI模型价格战：MiMo 2.5 Pro价格追平DeepSeek V4 Pro
MiMo 2.5 Pro和DeepSeek V4 Pro现已定价相同，标志着AI模型市场价格战的开始。这种竞争性定价策略旨在通过提供相当的性能和更低的成本来吸引用户。此举表明市场正在成熟，成本效益正成为关键的差异化因素。