Gemini 3 Pro对决GPT-5.1:理科状元与全能大师终极一战,谁在定义AI的下半场?|Gemini 3 Pro、Reasoning、Agentic Capabilities、Multimodal、Google

Gemini 3 Pro对决GPT-5.1:理科状元与全能大师终极一战,谁在定义AI的下半场?|Gemini 3 Pro、Reasoning、Agentic Capabilities、Multimodal、Google已关闭评论

Gemini 3终于发布了,这一次是真王炸了吧?

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千呼万唤始出来:Gemini 3的发布背景

2025年11月18日,谷歌Gemini 3 Pro Preview版本就这么上架了。为什么要用这样的一个词,“就这么上架了呢”?因为第一,它是千呼万唤始出来。大概从10月份开始,大家就开始传说,谷歌要开始上Gemini 3了。传来传去始终也没上来,到11月份说这个月肯定上。我还听说过是11月22号上,还听说过最晚12月份上,大家一直在等待这样的一个产品。

跟它一起传的还有另外一个产品,叫Nano Banana 2。因为上一次谷歌引起大家关注、引起大家去下载和使用的产品呢,就是Nano Banana 2,这个生图和改图的模型。这一次说Gemini 3跟Nano Banana 2一起来,而且都在进行测试,甚至很多人信誓旦旦说我用到了,我已经看到了。谷歌从Nano Banana一开始,就采用了一个很奇葩的玩法,就是在大模型发布之前,先给它们起个名字,隐姓埋名,跑到其他的这种测试平台上去测试去。大家觉得这个名字很奇怪,不知道是谁,测完了以后发现巨好,这是不是Gemini 3?那个生图模型是不是Nano Banana 2?大家都在猜这种事情。

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DeepSeek R2难产真相!金融时报爆料:华为昇腾芯片训练失败,揭秘国产AI算力的“卡脖子”困境。

DeepSeek R2难产真相!金融时报爆料:华为昇腾芯片训练失败,揭秘国产AI算力的“卡脖子”困境。已关闭评论

8月14号,英国金融时报发了一篇报道,说Deepseek R2模型之所以难产,是因为在使用华为升腾芯片训练的时候,持续遇到了技术问题,最后被迫改用了英伟达芯片。甚至透露华为曾经派出一支救火队,常驻在Deepseek,手把手帮忙调教升腾服务器,但仍然无法完成训练。无奈之下,Deepseek只能退回老路训练,重新切换回性能更加可靠的Nvidia的GPU,升腾芯片仅退居辅助,用于模型推理环节。

虽然没有华为和Deepseek官方的回应,也没有他们的辟谣,但是呢,据说是援引了三位知情人士的一些说法,也进行了很多交叉验证,所以这个事情呢,大概率是真的。

国运跟国运相碰撞的时候,升腾也号称是国运级产品,Deepseek肯定是国运级产品,为什么是升腾不灵呢?升腾芯片是可以替代的,也还有一堆竞争对手,所以出现问题以后,他的竞争对手会帮他去宣传。而Deepseek虽然在国内也有模型在追赶,但是地位是不一样的。升腾和国内的其他算力芯片,以及其他那些大模型,从来没有像Deepseek那样震动过世界。所以呢发生碰撞的时候,必须是升腾不行了,不可能是Deepseek不行了。

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遥遥领先的华为升腾384超节点VS英伟达NVL72:FP16算力压H100却逊GB200,三倍功耗换自主可控值不值?

遥遥领先的华为升腾384超节点VS英伟达NVL72:FP16算力压H100却逊GB200,三倍功耗换自主可控值不值?已关闭评论

遥遥领先的华为升腾384超节点,是不是又立功了?

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上海人工智能大会上,有一个镇场之宝,就是华为升腾384超节点。叫这个名字很怪,其实就是华为做的算力超级节点,华为云矩阵。384超节点这个东西,从外边看上去呢,像一堵墙一样,反正摆在厂子里头也确实比较唬人,而且也很昂贵。

很多人就兴奋了,说我们是不是又打破了西方的垄断呢?西方人对我们禁运,不给我们卖英伟达最好的芯片,我们自己造出来了。这个事到底达没达到呢?可以说部分达到了。在集群总的FP16算力上,为什么一定要强调这个?就是它在不同精度上的算力是不一样的。在FP16算力上呢,华为升腾384超节点,是介于H100和GB200组成的NVL72之间的一个算力。而这个话怎么解释呢?

现在我们去想算力,它是分三个层次的。第一个就是卡,卡这件事呢,咱肯定比不过人家,甭管你是比H100还是GB200,你根本比不过人家。第二个呢,就是叫整机,我是一台服务器。你像AMD呢,就是卖这种东西,就是我一台服务器里头有8个,他们叫MI300这样的服务器。第三种维度呢,就是说我给你卖一整个柜子,像NVL72呢,就属于整个柜子,我把72个H100或者72个GB200这样的东西,装在一个柜子里头,当成一台机器一把卖给你。

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从557万美金训练成本到545%利润,DeepSeek如何用惊悚的数字,震撼AI行业的?这些数字,靠谱吗?

从557万美金训练成本到545%利润,DeepSeek如何用惊悚的数字,震撼AI行业的?这些数字,靠谱吗?已关闭评论

DeepSeek也玩“one more thing”,突然公布了它的推理利润达到545%,就像当初557.6万美金的训练成本那样,再次震惊了行业。大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲,DeepSeek结束了连续5天的开园周之后,到礼拜六玩了一次“one more thing”。这个“one more thing”呢,应该是当年乔布斯的梗。他每一次开发布会到最后的时候呢,都要说“还有一件事,等一等”,而且这一件事呢,往往是特别重要、特别颠覆性的事情。那么这一次又来了,DeepSeek公布了它的V1和R3推理系统相关内容,及大规模部署的成本和收益数据。就是说我部署了这东西以后,到底是挣了多少钱?非常非常让人震惊,因为所有人做这个东西都说我不挣钱,我亏钱,结果等到他这好,545%的利润,所有人都傻了,说你到底咋干的?

具体的实现方法呢,就不再跟大家详细分析了。简单来说,第一个负载均衡,你想他有这么多的GPU,这么多的核心,在他这种MOE的架构下,他把每一层的模型里边每一个专家,分配到不同的设备上面去进行运算。这个呢,就是一个负载均衡,尽量让所有的芯片都动起来,不要说有的芯片闲着呢,有的芯片在那排队。第二个,并行计算。并行处理是什么呢?所有的芯片一起来干活,这个速度肯定会变快。另外呢,一边干活的时候,另外一边呢,再同时进行数据的读写。你不能说我这需要数据了,你给我读,然后处理完了以后你再去写,这样就变慢了嘛。所以基本上在做这样的事情,负载均衡和并行处理。

另外还有一个什么样的事情在做呢?就是有一点点叫“驴粪蛋表面光”。这个也算是老北京的一个俏皮话,什么意思呢?就是这个驴粪球外边是很光滑的,但是里边呢,就是一堆的没有消化好的碎草。DeepSeek也是如此,他把很多的计算精度呢进行了调整,他尽可能的能够达到大家的要求,但是很多细节上的这些你看不到的环节呢,就给你忽略掉了。

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OpenAI重启机器人项目!揭秘从数据收集到大模型训练的人形机器人未来规划!

OpenAI重启机器人项目!揭秘从数据收集到大模型训练的人形机器人未来规划!已关闭评论

2025年了,我们距离人形机器人的普及到底还有多远呢?大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

现在,人形机器人好像距离我们已经不远了。特斯拉的擎天柱已经可以在特斯拉工厂里边打螺丝了,Figure 01也在宝马的工厂里边打螺丝呢。刚刚过去的CES大展上,黄仁勋背后站了一整排的人形机器人,包括前两天我们看到上山入海的这个宇数科技,也站在黄仁勋背后,因为他们也是使用的英伟达的解决方案。

那是不是人形机器人就已经快要到达我们面前了呢?甚至这两天还有传闻说OpenAI又重启了机器人项目,重新开始为机器人项目做了招聘。这个公司到底在干什么?宣布什么不重要,你看他贴出来的招聘广告,LinkedIn上是有招聘信息的。你可以看到有很多机器人相关的岗位,在OpenAI公司下边已经列出来了。

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英伟达黄仁勋CES霸气登场!鳄鱼皮夹克发售5090显卡,钱包快捂住还是准备剁手?

英伟达黄仁勋CES霸气登场!鳄鱼皮夹克发售5090显卡,钱包快捂住还是准备剁手?已关闭评论

黄教主已经在CES上吹响了号角,准备好钱包了没有?大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲CES上,全村最靓的仔黄仁勋。黄教主都发布了一些什么东西?我们是不是要准备好钱包去买东西了,还是说咱们稍微冷静一下?

现在AI嘛,市值最高的公司英伟达,作为英伟达的老板,黄仁勋在整个的CES大会上一定是最靓的仔。其他做AI的人,可能还没有他这么风光亮丽。为什么呢?因为CES呢叫做消费电子展,那些做云计算的人,你们靠后站。黄教主是要来发布游戏显卡的,他是来玩消费的,这个还是有很大差别的。而且整个的AIGC玩了两年多,唯一挣着钱的就只有黄教主自己了,其他人都在这赔本赚吆喝呢。所以呢,人家一定要风光亮丽的跟大家做一个演讲。

咱们先看一下皮衣教主,因为他走到哪穿个皮衣嘛。他这个皮衣呢,这一次是一件新皮衣,不是以前穿过的这些旧皮衣。这个叫Tom Ford设计的一个皮衣,这个皮衣呢叫鳄鱼皮印花皮夹克。就是我们可以看到这个皮夹克上有很多非常大的花纹,这个东西呢叫鳄鱼皮印花。就是你如果买了什么鳄鱼皮钱包或者是鳄鱼皮的皮鞋,上面就是这种大花。我还真没见过鳄鱼皮夹克,他这个皮夹克呢应该不是鳄鱼皮的,应该是牛皮的,只是呢把这个大花纹给你印上了而已。

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细红线转向All in AI!罗永浩春节将发布新产品,行业冥灯再临!

细红线转向All in AI!罗永浩春节将发布新产品,行业冥灯再临!已关闭评论

老罗,罗永浩这个行业冥灯又转向了,这一次号称要 All in AI,那么他能够为我们带来一些什么呢?

大家好,欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。罗永浩的细红线呢,其实已经有很长一段时间没有什么声音出来了吧?他又跑回去参加什么婚丧嫁娶,去给人直播带货去了。那么最近呢,传出消息,终于要有产品跟大家见面了。 据说呢是在 2025 年春节前后,准备发布新产品。2025 年的春节的话应该是 1 月 29 号,所以呢,他有可能会在 2 月初拿出产品出来。这一次呢,就是一个 AI 产品,不再是 AR 产品了。他这个公司叫细红线,当时创建的时候号称是要去做 AR 产品和 AR 操作系统的,现在转向了。

那么这个产品的价格呢,现在不太确定, 只是说不太便宜。2024 年 4 月份,在交个朋友四周年专场直播中呢,罗永浩提到过,让粉丝们准备 199 美金跟 299 美金,这两个价格。所以呢,有可能是两款产品,一个 199 美金,一个 299 美金。 当然也有可能这一次发布的新产品跟当时他拍脑的这个价格就已经没有关系了,但是他依然表示,这一次要发布的产品呢,并不便宜。

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阿斯麦崩盘引发市场动荡:AI大模型是否会经历郁金香时刻的泡沫危机?

阿斯麦崩盘引发市场动荡:AI大模型是否会经历郁金香时刻的泡沫危机?已关闭评论

大家好,这里是老范讲故事的YouTube频道。我们现在开始讲第一个故事:阿斯麦崩盘。

是不是AI大模型要迎来郁金香时刻?什么是郁金香时刻?就是我们认为有一个大的崩盘即将到来的时候,我们管它叫郁金香时刻。因为当年荷兰人去卖郁金香的时候,就遇到了郁金香崩盘这样的事情。后面每一次大的这种泡沫破裂的时候,你可以认为它是一个郁金香时刻。

那么阿斯麦是怎么崩盘的呢?算是意料之外,情理之中。为什么叫意料之外呢?因为由于某个技术原因或者某一个技术故障,导致了应该是晚一天发布的财报提前一天泄露了。但是呢,这个泄露出来的财报并不是说虚假的或者说有错误的,就是正确的财报,只是他看到的时间稍微早了一点,或者是大家意料之外的这个时间看到了。早看到一天、晚看到一天,里面的数据都不会发生任何变化。

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OpenAI或将ChatGPT涨价至2000美元/月,未来发展何去何从?

OpenAI或将ChatGPT涨价至2000美元/月,未来发展何去何从?已关闭评论

2,000美元一个月的ChatGPT还会有人用吗?

大家好,这里是老范讲故事的YouTube频道

今天咱们来讲一讲OpenAI有可能给ChatGPT涨价的事情。消息哪来的?国外著名科技媒体Information上报道,OpenAI因为连年的亏损,而且新的模型成本快速上涨,所以有可能给ChatGPT涨价。涨多少呢?他们也是搜集了很多的信息以后,判定有可能会涨到100倍,也就是2,000美元一个月。这是不是幻觉呢?大概率是。

那你说Information上面怎么会有幻觉呢?需要注意,Information上面也是说,我们根据各种信息总结出来以后,有一种声音提到有可能会涨100倍。具体是哪个涨100倍并没有说。到底是每个月这个20美金的订阅费用涨100倍,还是说TOKEN的费用,或者其他的一些商业合作的费用,涨到100倍都没有说。而到底是涨100倍,还是说按照这样的一个级别去涨,现在也没有讲清楚。所以只是说,我们根据传言得到了这样的一个消息,这就算是一个幻觉。

咱们再讲一个幻觉的故事。前面有人提到,印度产的iPhone良品率只有50%。后来被富士康的人出来辟谣,说没有那么差。如果良品率只有50%,苹果也受不了。其实印度产的iPhone良品率比中国的低10%。郑州富士康的iPhone良品率大概是96%,印度大概是85%或者86%这样的一个水平,其实依然是可以接受的。

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番茄小说AI附加条款引发网文作者激烈反击,停更、转场、抗议。小说写手,直面AIGC的第一仗,谁能赢?

番茄小说AI附加条款引发网文作者激烈反击,停更、转场、抗议。小说写手,直面AIGC的第一仗,谁能赢?已关闭评论

网文作者向AIGC发起了反击。中国最大的网文平台番茄小说,因为在协议里要求网文作者授权他们使用作品进行大模型训练,导致这些作家纷纷退网,纷纷停更,向他们正式发起了反击。

大家好,这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲番茄小说的AI附加条款到底是怎么回事。上面写了,任何作者到任何的小说平台上去写小说,都是要跟人家签协议的。说我在你这里写小说,遵守你的规则,你给我分钱。

番茄小说的协议里头呢,就突然多了一个条款,这个条款呢叫做AI附加条款。条款怎么写的?甲方可将签约作品的全部部分内容以及相关信息,包括作品名称、简介、大纲、章节、人物、作者个人信息、封面等数据语料、文本素材等,用于标注合成数据数据库建设、AI人工智能研发、机器学习模型训练、深度合成算法研发等目前已知或未来开发的新技术研发应用领域,包括但不限于:一、用于智能对话、智能文本、图像、视听语音等作品成品的编辑生成转换、深度合成、虚拟现实技术等再研发和应用;二、用于任何技术下的AI人工智能模型训练,或用于生成提供给模型训练的合成数据数据库;三、其他任何新技术研发或应用场景。

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