前 OpenAI 研究员称在六个中国 AI 模型中发现 Nvidia Blackwell 指纹

前 OpenAI 工程师 @willdepue 发帖称，模型权重初始化模式会随 GPU 类型和随机种子保留指纹，经搜索逾六万亿组合并用 B300、GB200 真机复现验证。

vLLM 博客介绍 NVIDIA Research 与 Inferact 的 REINFORCE Zero 方法：对齐 rollout 与训练内核后，用不加截断的 token 级重要性采样即可稳定异步 RL。

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。

The Decoder 报道 Vals AI 的 CyberOffense 基准测试，AI 智能体可在无人工干预下自主攻入模拟企业网络。OpenAI 限制级 Daybreak 项目的 GPT-6 Sol 以 80.8% 目标完成率居首，开源的 Deepseek V4.1 Flash 1017 达 72.8%，单次成本约 3 美元、远低于闭源模型约 22 美元。

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。

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×。

Hugging Face 博客发布针对语音智能体处理代码切换语音的基准测试。数据集覆盖西班牙语‑英语、法语‑英语、加拿大法语‑英语和德语‑英语四对语言，基于人力资源与IT服务管理场景构建。采用词错误率、语义词错误率和答案错误率三项指标评估七种ASR系统，包括AssemblyAI Universal 3-Pro、Deepgram Nova 3 Multilang、ElevenLabs Scribe V2、Gemini 3 Flash、Mistral AI Voxtral Sm…

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…