vLLM 与 NVIDIA Research 发布 REINFORCE Zero，实现零失配异步 RL 训练

Artificial Analysis 将 AMD MI355X 纳入 AA-AgentPerf 基准，覆盖 Kimi K3、GLM-5.2/5.3 和 DeepSeek V4 Pro，并与 NVIDIA B200/B300 对比编码智能体推理性能。

PromptArmor 在 9800 次试验的评测中发现，开放权重模型（DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen）对真实世界间接提示词注入攻击链的易感率为 26.7%，闭源模型（GPT、Claude、Gemini）为 14.2%，开放权重模型易感率高 88%。

LMSYS 团队针对 1.6 万亿参数的 MoE 模型 DeepSeek-V4-Pro，在 H20 GPU 上通过场景化服务配置逼近 B300 性能。单节点 H20-141GB 参考实现达 271 output tokens/s，与 B300 的 383.7 tokens/s 性能差距缩小至 1.42×。

三大力量重塑 AI 成本：前沿闭源模型持续涨价，开源模型在多数场景已足够好，买家开始替代。Coinbase 将提示词路由至更便宜模型，成本持平但 token 用量指数增长。Lindy 全切至 DeepSeek v4，节省数百万美元且多项核心性能提升。Harvey 在 Legal Agent Benchmark 上通过 SFT 使 Kimi 2.6 all-pass 率达 15%，超越 Opus 的 14%，同一 100 任务成本 $84 vs $954（约 11 倍价差）。…

SGLang 与 AMD 团队合作，通过一系列全栈优化，使 AMD Instinct™ MI355X GPU 在运行 DeepSeek-R1 大模型推理时实现了极具竞争力的总拥有成本。在 129 tok/s/user 的交互延迟下，其成本为每百万 token $0.169，比 NVIDIA B200（Dynamo TRT-LLM）方案低 5%，比 B200（SGLang）方案低 40%。吞吐量方面，24 块 AMD GPU 达到 2,436 tok/s/GPU，比使用 48…

SemiAnalysis 发布首批 TPUv7 在 InferenceX/AgentX 长上下文、多轮智能体推理基准上的官方结果，覆盖 Muse Spark Open、GLM-5.2、Qwen3.5 397B 和 Kimi K3 四款模型。

中国模型是否更可能泄露数据？ PromptArmor 将我们所有传播最广的攻击在多个模型上进行了测试，发现 Deepseek、Kimi、GLM 和 Qwen 模型遭受网络攻击的易感性比 GPT、Claude 和 Gemini 模型高 88%。

DeepSeek 开源支撑其线上生产服务的高性能推理框架 DeepInfer，基于 Apache 2.0 许可证，并同步发布技术报告。框架集成 FlashMLA、DeepGEMM、DeepEP 等此前开源内核，加上调度、并行、DSpark 投机解码等系统层实现，同时支持 NVIDIA SM100 GPU 和华为昇腾 950 NPU。

Aleph Alpha 用 967 个敏感话题测试阿里 Qwen、DeepSeek 和月之暗面 Kimi，其自研评分系统仅将 17% 至 41% 的回答评为平衡，其余为复述官方立场、回避或拒答。

Recent LLMs increasingly adopt hybrid designs that replace standard attention with linear attention, such as Gated DeltaNet (GDN) and Kimi Delta Attention (KDA). Although they compress the context into a fixed-size recurrent state and subs…