超长上下文[14]
xAI发布Grok 4 Fast：2M上下文窗口与统一架构重塑AI成本与智能边界
2025年9月xAI推出多模态大模型Grok 4 Fast，以200万token上下文窗口与统一架构实现98%成本削减，性能接近顶级模型，支持原生工具调用与实时搜索，适配企业级长文档处理、消费级信息整合等全场景，重新定义AI“高性能-低成本”平衡，推动行业普惠化进程。
Google发布ATLAS：记忆模块取代自注意力 重塑1000万token超长上下文AI模型
Google DeepMind发布ATLAS模型，以可训练记忆模块突破传统Transformer瓶颈，实现1000万token长文本高效处理。其“筛选-存储-检索”模式替代全局交互，计算复杂度从O(n²)降至近O(n)，可精准定位法律卷宗、医学文献、代码仓库关键信息，赋能法律审查、医疗研究、代码开发等场景，重塑长上下文AI发展路径。
颠覆‘收益递减’论：LLM微小进步带来长任务能力指数级跃升
剑桥大学研究颠覆LLM Scaling Law认知：单步准确率微小提升，可驱动AI长任务执行能力呈指数级增长。传统"收益递减"论源于单步准确率衡量偏差，长任务执行才是AI价值核心。思维链推理破解错误累积，助力模型完成复杂多步骤现实任务，揭示AI从短问答到复杂自动化的进化密码。
VS Code Insiders测试200K上下文窗口：GPT-5与Claude Sonnet 4迎来新突破
微软VS Code Insiders开启200K token上下文窗口实验，解决AI编程助手因上下文过长"断片"问题。该功能需搭配GitHub Copilot Chat使用，支持Claude 3系列超长上下文，可轻松处理数万行代码、跨文件逻辑关联，助力开发者实现全局视角开发，提升AI协作效率。
谷歌MetaX联合发布SpikingBrain：脑启发大模型实现长上下文推理100倍加速，非NVIDIA平台高效运行
AI圈“SpikingBrain技术报告”引发讨论，宣称谷歌与MetaX联合开发脑启发大模型突破长上下文效率瓶颈，然经核查存诸多疑点：论文编号属未来未分配状态、MetaX C550 GPU平台虚构、性能数据与当前技术脱节。其提及的脉冲神经网络（SNN）和线性注意力是真实研究热点，公众可通过核查论文、硬件及数据辨别AI突破性新闻真伪，理性看待行业进展。
英伟达推出NVIDIA Rubin CPX GPU：首款百万级token上下文AI推理芯片，性能与内存双重突破
英伟达发布新一代AI推理GPU Rubin CPX，专为超大上下文处理与生成式视频打造，配备128GB GDDR7内存、30 PFLOPS算力（NVFP4精度优化），集成视频编解码单元，投资回报率达50倍，2026年底上市，重塑AI推理效率与应用边界。
Project Fluently发布FluentlyQwen3-4B：引入“思考模式”的通用大模型
FluentlyQwen3-4B是基于Qwen3-4B-Base微调的通用大模型，核心亮点为可切换“思考模式”，能显式展示推理步骤提升可解释性，适配数学、编码等复杂任务。上下文扩展至131K tokens，兼容SGLang/vLLM等框架，支持多量化版本低门槛部署，在教育、开发等场景表现亮眼。
脑启发式大模型SpikingBrain发布：长序列处理提速百倍 能效优化破Transformer瓶颈
中国团队研发的SpikingBrain脑启发大模型，突破LLM长上下文处理瓶颈，通过脑启发脉冲计算、线性注意力机制及动态路由MoE结构，实现百倍推理加速与97.7%能耗降低。支持4M-token超长文本分析，适配法律、医疗及边缘计算场景，依托国产MetaX硬件平台，为非Transformer架构LLM提供自主可控高效方案。
百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking登顶HuggingFace文本模型趋势榜
百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking登顶HuggingFace全球文本模型趋势榜，总榜位列第三，中国AI技术再获国际认可。该模型采用MoE架构与稀疏激活设计，210亿总参数仅激活30亿，实现轻量高性能。支持128K长上下文（约25万字）及高效工具调用，开源降低应用门槛，推动金融、医疗等复杂场景落地。
英伟达发布突破性Rubin CPX GPU：重塑百万级长上下文AI推理
英伟达推出专为百万级长上下文推理设计的Rubin CPX GPU，采用解耦式架构与长序列处理单元(LSPU)，实现3倍注意力机制处理速度，端到端延迟降低40%、能耗下降55%。其128GB GDDR7内存与动态资源分配技术，赋能代码生成、法律研究、长视频分析等场景，重塑AI推理基础设施，预计2026年底上市。