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国产AI大模型再次引发关注热潮

1月27日，重磅DeepSeek团队发布论文《DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow》，发布并开源了DeepSeek-OCR 2模型。国产该模型采用创新的大模DeepEncoder V2架构，使AI能够依据图像语义动态调整图像各部分的型再掀热排列顺序，更贴近人类视觉信息处理的重磅榴社区因果逻辑

与此同时，国内人工智能初创公司月之暗面Kimi正式推出新一代开源模型——Kimi K2.5。发布据官方介绍，国产该模型基于原生多模态架构，大模支持视觉与文本双重输入，型再掀热已将视觉理解、重磅推理、发布编程及Agent等功能全面整合至单一模型之中

此外，国产老司机求2016手机网站阿里于昨日（1月26日）晚正式推出千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，大模在多项核心性能基准测试中，型再掀热该模型表现超越GPT-5.2、Claude Opus 4.5 和Gemini 3 Pro等顶级AI系统，创下全球新纪录，持续推动AI推理能力的边界

DeepSeek发布新模型

1月27日，DeepSeek发布全新DeepSeek-OCR 2模型，采用创新的DeepEncoder V2方法，使AI能够像人类一样按逻辑顺序“观看”图像。该技术的核心突破在于重塑了传统AI处理图像的模式——DeepEncoder V2不再依赖固定的从左到右扫描方式，而是依据图像内容的意义动态重组视觉片段，更贴近人类感知场景时的老湿机免费视频思维流程

根据DeepSeek公布的技术报告，DeepSeek-OCR 2在多项关键指标上展现出显著优势。在OmniDocBench v1.5基准测试中，该模型取得了91.09%的成绩，相较于前代DeepSeek-OCR提升了3.73%。

值得关注的是，该模型在确保极高精度的前提下，有效管控了计算开销，其视觉Token数量被严格限制在256至1120范围内，这一上限与Google的Gemini-3 Pro保持一致。在实际生产应用中，模型在处理在线用户日志和PDF预训练数据时，重复率分别降低了2.08%和0.81%，肉动漫3D卡通无修在线播放充分体现了其出色的实用性和成熟度

根据DeepSeek发布的技术报告，当前的视觉语言模型（VLMs）普遍采用固定的光栅扫描顺序处理图像切片，即按从左上角到右下角的机械方式逐行读取。DeepSeek团队指出，这种模式引入了不必要的归纳偏差，与人类真实的视觉感知机制相悖。事实上，人在阅读复杂文档、表格或追踪螺旋路径时，视线流动具有语义驱动的“因果流”特征——后续注视点往往依赖于前一次观察所获得的理解，而非单纯遵循固定的空间坐标顺序

受这一认知机制启发，DeepSeek-OCR 2的能用快播看片的网址核心组件DeepEncoder V2被设计用于赋予编码器以因果推理能力。通过引入可学习的“因果流查询”（Causal Flow Queries），模型可在进入LLM解码器进行内容解释前，于编码阶段即对视觉信息实现智能重排序。此举实际上构建了一种两级级联的1D因果推理架构：编码器首先在语义层面重新组织视觉Token，随后解码器基于有序序列开展自回归推理

该设计不仅契合光学文本、表格及公式所呈现的非线性排布特性，更有效弥合了2D图像结构与1D语言建模之间的差距

DeepSeek-OCR 2的发布不仅是OCR性能的一次跃升，更在架构设计上具有重要的探索价值。DeepEncoder V2初步验证了将语言模型架构用作视觉编码器的可能性，这类设计天然融合了LLM领域在基础设施优化方面的成果，例如混合专家（MoE）架构与高效注意力机制

DeepSeek团队认为，这为构建统一的全模态编码器提供了一条前景可期的路径。未来，仅通过配置特定模态的可学习查询，单一编码器便有望在共享参数空间中完成对图像、音频与文本的特征提取及压缩任务。DeepSeek-OCR 2所提出的“两个级联的1D因果推理器”结构，通过将二维理解拆解为“阅读逻辑推理”与“视觉任务推理”两类互补子任务，可能标志着实现真正2D推理的一种突破性架构设计

阿里与月之暗面也相继推出重大举措

同一天，月之暗面Kimi正式推出新一代开源模型——Kimi K2.5

此次升级通过静默推送实现官网聊天界面的自动更新，原有K2模型已平滑切换至K2.5，用户无需进行任何手动操作。本次更新聚焦于提升响应速度、推理能力及多轮对话的稳定性，全面覆盖所有Web端用户。该版本不提供独立入口或下载安装包，仅以服务端模型替换方式完成部署

据透露，Kimi当前最先进的模型K2.5，在HLE（人类最后的考试）、BrowseComp、DeepSearchQA等多項agent评测中，均斩获全球开源模型的最优表现

作为一款全能型模型，Kimi K2.5 采用原生多模态架构，支持视觉与文本双重输入，将视觉理解、推理、编程及 Agent 等多项能力深度融合于单一模型之中

Kimi创始人兼CEO杨植麟指出：“我们对强化学习的基础架构进行了全面重塑，并针对训练算法做了专项优化，旨在实现效率与性能的极致提升。”

此外，阿里巴巴于26日晚正式推出千问系列旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，在多个核心性能基准测试中，该模型表现超越GPT-5.2、Claude Opus 4.5 和Gemini 3 Pro等顶尖模型，刷新了全球纪录，持续拓展AI系统推理能力的边界

凭借总参数量、强化学习与推理计算的极致规模拓展，千问新模型在多项核心能力上实现显著突破，刷新了科学知识（GPQA Diamond）、数学推理（IMO-AnswerBench）及代码编程（LiveCodeBench）等关键基准测试的世界纪录

具体而言，在模型推理能力的关键优化上，千问新模型引入了全新的“测试时扩展”（Test-time Scaling）机制，不仅显著提升了推理效率，还实现了更高的成本效益

阿里方面透露，Qwen3-Max-Thinking 总参数突破万亿级别，经过更大规模的强化学习训练，并结合推理技术的一系列创新突破，实现了模型性能的显著跃升。该模型在自主调用工具的原生Agent能力上取得重要进展，能够如同专业人士般边使用工具边进行深度思考。同时，模型产生的幻觉现象大幅减少，为应对真实场景中的复杂任务奠定了坚实基础。目前，普通用户可通过千问PC端及网页端体验新版本，千问APP也即将上线接入，所有用户均可免费试用

沿线景观提升项目大部分完成 泉州北高速出口将添美景

绿化带种上花草树木

泉州北高速出口沿普贤路、泉山路、北清东路至温陵北路路口景观绿化提升工程，系中心市区城市环境品质提升项目之一，力争打造成泉州北部门户通道的一条靓丽风景线。昨日，记者从泉州市城市管理局了解到，目前工程进度已完成约90%。与改造前树木稀疏、色彩单一、绿量不足的景观相比，改造后的乔木形态优美、疏密有致、简洁大气，绿化景观风貌已初步显现。

昨日上午，在泉州北高速出口，沿路绿化带上已经种植了不少花草树木，虽然还未生长开来，但能感觉到浓浓的绿意。据泉州市城市管理局相关负责人介绍，今年1月2日经公开招投标确认施工单位后，该项目克服诸多困难，成为泉州较早复工复产的工程建设项目。

工人于3月初进场施工，在加强疫情防控，做好安全施工和文明施工的情况下，施工单位抢抓春季植树的好季节。目前，高速连接线、朋山岭立交绿地、普贤路、旧普贤路等道路和区域的现状测量、原有生长不良的乔木和地被移植、清表、回填种植土、整理地形等工作已完成。基本完成高速连接线、朋山岭立交绿地、普贤路、旧普贤路等绿地的改造工作。种植黄花风铃木、秋枫、刺桐、鸡蛋花等乔灌木2000多株；种植重瓣扶桑、小叶栀子、细叶龙船花等地被13000多平方米。值得一提的是，此次泉州北出口沿线绿化改造在大幅增加绿量的同时，朋山岭立交将加挂三角梅花箱，形成空中花廊。此外，全线打造以多花风铃木为基调树种，形成约4.5公里的花带。整个项目预计5月下旬全线完工，来年春天，将呈现给市民“黄花风铃木”之路的壮美景观。 （记者黄枫 通讯员尤文生 文/图）

​ 晋江：一男子偷鸭子“补冬” 还未下锅即落网

东南网11月19日讯（本网记者 潘贤利 通讯员 刘彩虹）男子为“偷鸭子”暖身，白天多次踩点鸭舍，晚上伺机偷走六只鸭子，妄图逃过惩处，不想，这一切被视频监控记录下来。11月18日16时许，晋江市永和派出所民警在晋江一民房内将盗窃嫌疑人张某（男，晋江东石人，58岁）抓获。

11月18日，永和镇的林先生向派出所报警称其在永和镇巴厝村家中的6只鸭子被偷，价值约1200元。据林先生介绍，11月18日，吃过午饭后，他打算照旧去给散养在家中院子里的鸭子喂食，可是一进院子却发现家里的6只鸭子竟然不见了，原本饲养10只，一下少了一半多的鸭子，他急忙拨打110报警求助。

接警后，永和派出所民警赶到现场，在了解相关被盗情况后，通过调取现场监控发现了“老熟人”——有多次盗窃前科的张某于17日白天在林先生家附近闲逛，且行迹躲闪；再调去18日凌晨时段的监控画面时，发现张某提着六只鸭子离开。在锁定目标后，民警于18日16时许在张某家中将其抓获。

据了解，现年58岁的张某平时从事摩托车载客工作，兼着做着回收鸭毛的生意，平时走村串巷的他，对养鸭人家的情况较为了解。据其交代，11月17日白天载客路过永和林先生的院子时，看到里面有几只鸭子，心想最近冷了，想着要抓只来炖鸭汤暖暖身子，鸭子杀了鸭毛也可以回收，便于18日凌晨，返回到林先生住处，翻墙进入院子，抓走了6只鸭子。但还没来得及喝上鸭汤，便被上门的民警给抓获了。

据民警介绍，张某供述平时兼职收鸭毛，对养鸭人家情况比较了解，在晋江多地都有偷窃，只是数量较少，少有人报警。目前，张某因涉嫌盗窃被晋江警方刑事拘留。