SemiAnalysis 发布 TPUv7 AgentX 智能体推理基准结果，对标 NVIDIA GPU

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…

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%。

Stanford 研究者在 220 个真实专业任务上用同一模型 Qwen3.6-27B 测试 4 种单颗 AI 芯片，衡量每单位能量产生的有用工作。结果显示 NVIDIA B200 相比 AMD MI350X 每单位能量带来超过 4 倍的美元价值和超过 9 倍的专家时间节省，即模型不变、仅换芯片也会显著改变同样电力预算下的经济回报。作者引用的论文还构建了 Joules-to-GDP 指标，测试 5 个开源模型，其中 Gemma 4 31B 用 23% 的能量达到 GLM 5…

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%。

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。

很高兴宣布 SemiAnalysis AgentX 已集成到 ModelScope——一个在中国广泛使用的评测框架。我们非常激动 AgentX 已成为行业标准并在全球被采用，包括 OpenAI、Meta、Inferact、RadixArk、MiniMax、Alibaba Qwen、Moonshot、ZipHu GLM、Oracle 等。

As models scale, reward hacking becomes more frequent, more sophisticated, and more consequential. Does it leave a telltale signature in model representations? This work analyzes how reward hacking is represented internally in frontier ope…

Goodfire Research 为 Kimi K3 和 GLM 5.3 构建基于激活探针加 LLM judge 的监控级联，并部署到生产推理栈。

本地运行的 Qwen3.8-27B 在 Artificial Analysis 智能指数上以 52 分位列 135 个模型之首，超过 7530 亿参数的 GLM-5.2。在 25 项风投任务评测中，它与云端 DeepSeek V4 输出质量同为 8.0 分，但需多花 7.2 倍 token 思考，速度慢约 9 秒。小模型靠更长的链式推理弥补知识差距，而非直接给出答案。

DFlash 由 UC San Diego 团队提出，是一种用于投机解码的轻量块扩散草稿模型。它一次前向推理生成整块 token，再由目标模型并行验证，保证输出无损。相比 EAGLE-3，DFlash 实现最高 2.5 倍加速，在 Qwen3-8B 等多种模型上平均无损加速超过 6 倍（MATH-500 达 6.08×）。在 NVIDIA Blackwell 上（TensorRT-LLM），gpt-oss-120b 模型吞吐量提升最高 15 倍，约为 EAGLE-3 的 1…