新开放权重领导者，大型AI的政治影响力，疾病预测，更快的推理

# 全新的开放权重领导者、大型AI公司的政治影响力、疾病预测等等…… 来源：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-341/ 亲爱的朋友们， AI会创造新的就业机会吗？我的女儿Nova喜欢猫，她最喜欢的颜色是黄色。为了庆祝她的7岁生日，我们先用Gemini的Nano Banana设计了一款黄色猫咪主题蛋糕，然后请一位面包师用美味的海绵蛋糕和糖霜把它做出来。我女儿对这个独一无二的蛋糕非常开心，而这个过程也为面包师创造了额外的工作（我很庆幸自己有能力为此买单）。 很多人担心AI会夺走人们的工作。作为一个社会，我们有道义上的责任去关照那些生计受到影响的人们。同时，我也看到了很多机会，可以让人们承担新工作，扩展他们的责任范围。 我们仍处于AI创造大量新工作的早期阶段。我不知道烘焙AI设计的蛋糕是否会发展成一项大生意。（AI Fund没有追求这个机会，因为如果我们做了，我可能会体重暴增。）但纵观历史，当人们发明出能释放人类创造力的工具时，就会随之产生大量新的、有意义的工作。例如，根据一项研究（http://onala.free.fr/deloitte15.pdf?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_B_vfde-T1Z3FUFj5UfTrzdCQmVlfKvMX-_VkSQAzhlxX0PmHYD1pNX7jcqX5e7_olyAS6），在过去150年里，农业和制造业就业岗位的减少“被关怀、创意、技术和商业服务领域的快速增长所抵消，甚至绰绰有余”。 AI也在增长对许多数字服务的需求，这可以转化为更多的工作机会，让人们去创建、维护、销售和扩展这些服务。例如，我以前每天只进行有限次数的网络搜索。如今，我的编码智能体每天进行的网络搜索次数要多得多。比如，Agentic Reviewer（https://paperreview.ai/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_B_vfde-T1Z3FUFj5UfTrzdCQmVlfKvMX-_VkSQAzhlxX0PmHYD1pNX7jcqX5e7_olyAS6）——这是我作为一个周末项目开始的，后来Yixing Jiang帮助把它做得更好——可以自动审阅研究文章。它使用一个网络搜索API来查找相关的工作，这每天产生的网络搜索查询数量远远超过我手动输入的次数。 两张图片展示了一个AI生成的蛋糕设计及其烘焙后的成品，两者都是黄色猫咪主题。 AI和软件的演进在不断加速，我们可以构建的东西的机会集合每天都在增长。我已经不再手动编写代码了。更具争议性的是，我很久以前就不再阅读生成的代码了。我意识到自己是少数派，但我感觉我可以通过编码智能体为我操作代码，以一种更高的抽象层次进行工作，从而构建出我想要的大部分东西，而无需直接查看编码语法。传统的编程语言，如Python和TypeScript，是否会像汇编语言一样——被生成和使用，但开发者无需直接检查——还是模型会直接从英语提示编译成字节码？ 无论哪种方式，如果每个开发者的效率都提高10倍，我认为我们最终并不会只需要原来1/10的开发者，因为对定制软件的需求没有实际的上限。相反，从事软件开发的人数将会大幅增长。事实上，我已经看到了“X工程师”这类工作的早期迹象，比如招聘工程师或营销工程师，这些人处在某个特定的业务职能X中，为该职能创建软件。 根据我为Nova生日蛋糕的经历，我深信一点：AI将让我们拥有更美好的生活（batter life）！ 继续构建吧， Andrew --- ## 来自DeepLearning.AI的消息 "AI Dev 26 × San Francisco"的宣传横幅（https://ai-dev.deeplearning.ai/#speakers） AI Dev 26 × San Francisco的首批演讲者已公布！聆听塑造AI的领导者们的声音，参加动手实践的技术工作坊，探索真实世界系统的现场演示，并在我们全新的AI初创企业板块中发现新兴初创公司。 查看阵容并立即购票（https://ai-dev.deeplearning.ai/#speakers） ## 新闻 基准测试表显示GLM-5在推理、编码和通用智能体任务上优于其他模型。 ## GLM-5 规模升级 智谱AI（Z.ai）（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1x3qgz0W69sMD-6lZ3ksV29m_l8k34z9W6h2crk4J3b06W2RF00552P7vcW94ZRBC4VWfwgW2T-q9v6WzXXZN9hTZ_cg8wKvN32hh2Yt0csQW28Z6RP1FTN7fW1rHR4S2c3YlZN1M3QfzH8DVCW2lqQ6b4r68Z_W5mSn6B4yCKpKW2RsKkK6kttrmVGB8vt7TKbxBW7gW2nV2y_w3lW4G3Lwc3l0drLVDjJyr3WrrxfW28pnQp95hr87W1J5vVj2vtYjjW89hlkK2qf7R_f55kNF804）将其旗舰大型语言模型的规模扩大了一倍以上，在开放权重竞争对手中表现出色。 **新动态：** GLM-5（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1R3qgz0W6N1vHY6lZ3mFW6gLJyS25CPyBW8QgPSl3QnBtfW7HJHSt5fgLGZW3hLYgm2tbZZ4N3Wf4CqRsMXDW8krlC76tVxtgW4p7hR05xrRgdW2VzjZJ6tnHG9N4q0T9LwgWzPW5vVHvN3z41ZtW8ySLyw7GpCjDW8xz5NS8QzcDRW8dNTZN6FL8kHW76ngrQ8c2q_DW8NdpdZ49T3L6W7bqVD169wfGMW8hTZ_m47g9BBN5vKHq4fFLDpVqYKD58n04KjW3qntHY4SG5vMMhXcwh4Z_yzW2DQBN11VmbgQf9hyrD604）专为长时间运行的智能体任务而设计。它在Artificial Analysis的智能指数中领先于其他开放权重模型。 - **输入/输出：** 文本输入（最多200,000个token），文本输出（最多128,000个token） - **架构：** 混合专家Transformer，7440亿参数，每token激活400亿参数 - **特性：** 函数调用、推理、上下文缓存 - **性能：** 在Artificial Analysis智能指数、τ2-Bench Telecom、Vending Bench 2和Chatbot Arena Code中，开放权重模型中最佳 - **可用性/价格：** 网页界面（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1R3qgz0W6N1vHY6lZ3mKN8VBqW8V4NCWW8hrh7_2j6hDcW6m1Q7X8bFxymW8CMFKr76DrfhW39N4js356PpYW555QV_2MH5gCW5T_prG1wxs_RW2b4sV-6SXnp9W6nvSJl80SQHxW8ymWCQ3F7NrmW7srQ2K5JkWcLW4y-5LZ5NYb8gN1DflpNl6HCMW78vV848vMqNlW2tNHnj3rP76ZW6ZYTV28wBDVyW2-hJQf3RStFGW7yfgnH3SwklvW6LRCnC3JY9FzW3jZ2-Z1XcwWBW2Q9X3M7FjRyxVsFk6052GH4Nf8-65L204）免费，权重可通过Hugging Face（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ263qgz0W7lCdLW6lZ3mCW6X86DY5n3C75W7w0mXl3VFHQrW58scWH2jDcNDW6sRdh23TwJNfW8n376H1G-hkLN8GdtT0tShGSN4X00WW3MSyqW1GWCR47x3BbbW7PzLPp7gsvcDW47VpSM6s75FXW1QDRNy984Q2vW3lZn_17hCV2JW7B82268L4mZ3W72HcBM2fF5WGW5KsTv06tWRR4F259vxtPWJyW6TmfB-8vCd8QW34KpJ69hGbrBW6GNm1_8RcxnsW35Hg9f1Y5TSnW8JDkNY8VqSGNW1p6J4R2vwwh9W3CJg-65l2CBHW8jWlBV7s9byhf4vNG_T04）获取，MIT许可证，可用于商业和非商业用途。API（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ263qgz0W7lCdLW6lZ3ntW5c0CXS5gCQX8W8rT0kP6VDd63W5-P7l65LYd87W7SZ6Jw7lZq1rW3G7DTl7TgykYW57WbJw6DqmWsW93fXNT4zsq2MW87Jp7r3gjNyBW4yCRCP8DStKcW4L2-Dj76RFT2W7dGlNH8m2hkKW4TQj0k8KjmD1N5FJB937NLS5W65zjq23m0tdFW4Nyyr_6lwFK6W1-jvm43XpwW7W6_lFkg6840d4W7F-4Kt43k3YnW2R9tHd4-F81pW8zV2k84hSF96W3yWm8x8JHlJYW5TTxCz4hcqK3N1W_FDfbJ-NcW3n7LvJ8TBXYRf3cgYFR04）输入/缓存/输出token价格分别为$1.00/$0.20/$3.20每百万token，编码计划（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1R3qgz0W6N1vHY6lZ3kTMw1d3jPMl5-W5bwZLG8xGfgzW6SCsVb5P9xhzW54Pl3Z8NS5bSN8GHLx6FwYtxW8r5dg08k9fmgW3ZB0d78sxh4HVm9b6H1chzRWW1PV5c77c8N5HW8Xwg-z11HwNrW5mYgg8389m9lW4b4Lc72HgQldVmQv-p7fgdQLW6PJpRt8pBd6PW6xcJPF3Q2XvxW613P_33x1gNqN3d4SR1rNwQBW12Ddv02BtPBmW8ld0HB987-p5W2CmZly9gzCqKW7PcYHF1v1S5NW7h4JBP7hvNBLf4_bL4R04）每季度$27至$216 - **未披露：** 具体架构、训练数据和方法 **工作原理：** 智谱AI披露了（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ263qgz0W7lCdLW6lZ3pgW3GvJqy7L-XBYW65MMm351s5v2W3VNRtH5fr76qW1-DtnS19L7FBW857cqS1xGJn9Vbs9BN8_J6QfW3mv5J75rS437W1fRllD5fGMY0W2b27v67sf7pYW2n3HTB7ny4yBW7QkVF06RbWzLW4r7HmD4h0Pz0W1mg9t47yq-_MW5n7LnL7nJ86VW6NKx5R6X_C74VQvQKJ7QmC71W1t4rR42_9ksmW3XpmN74Gmr1zW7q2KCR6NG3yjW51F0mt5Vs30bW1k09pk87_jrGW9lr_K78K80_cN7l7lpCwDdsgW5ThGll1D3T0Ff1nfVZb04）少量关于GLM-5架构和训练的细节。 - 该公司在28.5万亿token上预训练了GLM-5，高于GLM-4.5的23万亿token。 - 对于后训练，该公司使用了slim（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ263qgz0W7lCdLW6lZ3ksW3cbWwY20FzXCW4brw3y3066jTVYskbQ6brLcjW5bVGMv7PllJ2VvrYCw6TvNqNW1VnS6r6spcbdN2tM-zwjTZDvW4S-QwR7gSrdqW2pYlC98HvvsNN8dNt7bY-0qkW3-X_4-8Hl-NWN6F9MnV9RX7zW1Pt3s87Xj3RhW6y_YHL3xRwHBW495qRn8TZnw-N8kYlXNg__fmW7g6QhJ6-cgWRN83wcM0RVg0mVFry8F2M4hMBW7NLYfR90HZY8W2L6c0b176W8rW4-QML741FmPWW3kcBCz6DP1BhW6fw0K35M-z2Kf3BPHPn04），这是智谱AI原创的开源强化学习软件，其中数据生成和训练是独立的过程。该公司表示，这种基础设施提高了训练吞吐量，使得在强化学习期间可以进行更多次迭代。 - GLM-5使用了DeepSeek稀疏注意力机制，该机制通过仅处理长输入中最相关的部分，而不是关注每一个token，从而减少了长上下文下的计算量。 **性能：** GLM-5在一些编码和智能体任务中取得了开放权重模型中的最高性能，但总体上落后于专有前沿模型。 - 在Artificial Analysis的（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ263qgz0W7lCdLW6lZ3pTW8Y8BWv20sTzWW5Vw1sL1tSstpW7b63Qv1n2ZT2W5TtqP84VPqR4W77lck25XdN40W6M-vtC45zTQDN4WRJyvWhdZ4Vxdlqz3J7GKkW7nZBBY3gLWkDW5R_2z160vyf9W8-TmgB1nFrFjW6SzKNH1xHRmrW9fZRlG3WjGXWVLVd094mkxY6VVn5mQ4ZS6-pW1Jjw3c6Pp0nbW7PR8Sr6pyW_ZW6DH8Ms94DQjqVJlS4b2SRP-FW8MVGBR1-SF-JN10KBhHhtB_2W3Cwy-r4RKZ0pN7_1WZ6rl6BNW114x4Q8FN5bWf63XtF804）智能指数（该指数是对10项侧重于经济有用工作评估的加权平均值）中，启用了推理的GLM-5（50分）超越了之前的开放权重领先者，设置了推理模式的Kimi K2.5（47分）。它落后于设置了自适应推理模式的Claude Opus 4.6（53分）和设置了高推理模式的GPT-5.2（51分）。 - GLM-5在智能体任务中也展现了实力。在τ2-Bench Telecom（该基准测试对话智能体在技术支持场景中与用户协作的能力）上，GLM-5达到了98%（启用推理）和97%（未启用推理），而Qwen3-Max-Thinking（98.2%）则设定了新的技术水平。在Vending-Bench 2（一个模拟商业场景，旨在衡量智能体在长上下文下的表现）上，GLM-5（赚取$4,432.12美元）优于所有测试的开放权重模型，包括Kimi K2.5（赚取$1,198.46美元）。 - 在Chatbot Code Arena（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ263qgz0W7lCdLW6lZ3pKN3R2y1LKh14xF368G4sbpHcW7bFvqy4gMNqXW1Qzv9l8Wxwx6W3PdlSM3SLJ2VVMbSHh5CwvFVW6j5pMc6pbcSlW6shYS04z922qW4x_tjs7Sm5_HW3M2Czb5-wkq6N630CwJQPSFBN393zpnw-G9dVCGrmv7vG60fW3nJnRB43hKSKW1LS7tM8HHgcNVVycTh61jXKGN90w42gw7gW0W72wv4m8j_65-W28DSvG2V8JzsN4cFsJf6rwk8W4g3tmL7Vl8slW3kyL9v80X01jW5BNvRJ30-96pW6_3V4h95Kmwbf3vbmfK04）中（人类评委对模型进行一对一比较），GLM-5（1449 Elo）在开放权重模型中排名第一。它在所有模型中排名第六，落后于Claude Opus 4.6（1567 Elo），与Gemini 3 Pro持平，并优于Kimi K2.5（1447 Elo）。 **为何重要：** 在Artificial Analysis的智能指数中，GLM-5几乎与专有领导者Claude Opus 4.6和GPT-5.2持平。开放权重模型与专有模型之间不断缩小的差距，为开发者提供了高性能的选择，可以在自己的硬件上进行修改和/或运行。 **我们的思考：** 开放权重AI的重心已经决定性地东移。最近，中国的开发者们负责了一系列领先的开放权重大型语言模型的开发，包括GLM 4.5（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1R5nR3bW6N1X8z6lZ3lVW3hf2Nq3XMxWQW9jNpLz1xFC7dW79yFcn5JS5l0W6C__cg2GB6gwW50Cz0g7m5b8bW465Jhq1pSr3bW6wZm7X5JXj8KW29rG7R1NvMD3W44d--l2d0DQBF6tGCjW2-fBW8z_X-C9fSMHYW6TxLsH1y9w6cW3FZXv66RLY35W4flYyz4tgJqdW7f3hFT5l9dzJVNrp2l58jKHSW4x5mlR95T-YGW8TQmB61FbbXNW7mZ1dK4VM-llW68xFZP5mdbZbW8wcD3d8W81XNW8FkhGc6wdGrfV_1-Yq2bVt98W96gHlK7pl7MWW2DqVN43zDfg2W5ydzBz4BHXRhV8CS391jqTG3W1KzC3720X5JYW5635zc5fsd--W2FcCt-8VbpKxW4TQypd6_pr9NW6z9xB_53Ps-CW7FSQC08dMpfmW57pyjN29DqwRN5wXrT5MjtFsW5gs14Y2xcn-6W6gZw4c4B9fdQVnKFcw3sY-1Sf9d-t_g04）、Kimi K2（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1x5nR3bW69t95C6lZ3mRW6TD6mL37KS_FW3XN22s23HnC9W38kqHV8xpwpFW4_NCwM6Bz3WtW5lGPgw70JWBqW6gZDcm6ffcR9W88B4JL6lzkDVW7HbHr74xLqS-W7ldBkl10PlP9W1xMXW92ZdWx6W31H74X7sW2F7W9lQZx67Ws5ZXN4pHBV2YHhPyW6r2qjy6xbT9nW7L4nNn4NWjbtW8P4QM54D_BPyN3ry805mCtG1N7lG8NLgh6mZN24KQFyPcsFqW3QrZFJ5RHPVwN2w8WL9H-GMVW5ZnLln3MkcYVW7P2Dcy4SYl89N7Wk7xKhZP4zN55m2WBr4chlW5dD4w228jShVW1xsg2j4nN-rSV2mrMX51BggqW7SP9Tt2__3TmN1F789H9fgbwVtZJVh7jKcLxW1yWTN92BhDbgVkLpVk80-BD7W27nyny5CMJ_CVccLtL7DNRDTW9cmWnB7yzy8Wf3j1XM-04）、Qwen3-VL-235B-A22B（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1R5nR3bW6N1X8z6lZ3mJW5Pwrpk69QMlnW3rWPZL68rncMW50FB2h4TXzlxW7T-b8l21ZwWqW2yJLP56TrS10W7g8lds1jm55sW8skG1-6h6_Z-W4d9zrW1JfPcfW7syqdJ36TqMVMsBkGHbpvMZW858WhL94RRhSW8NdvSR6Jzb21V670hf2VYlzMW5P8nwS90RfyvW1327sd5PsD80W1C9-MN5j8GWXW1B8lwv3LcS4TW1ndm6x42mnhgW853Lz12QMDl7W1fTjmz1wMpN-VhMl5N4_VGmlW5lX3sG6j13N2Vw-pNG39k8RhN2bQsgbmQRQvW6LBLns7ZgFvJW7YRyqm2b2FJXN5wMkbBZn6c2W30ccwm30VFg2W1d5ggk5TCz9VW1qPlSd3plNjGW5mmLf6338-qvW1t--jp5zL0cGW7rcP9n1d_tj4V-xXkP3nZKSlW16GVWV8RwBglW5WdQjZ2Bv4mqW2d6WPr2Ksv9dW2G6fyt7svnmNf7rswW404）、Kimi K2.5（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1x5nR3bW69t95C6lZ3mjW3KXnn94tFBY5W3TVNWx3_dy9lN35gDDSdR4dCW3-RByn1jL6QrVj-xr52mRhNMW7k1C-v32v_LpW2klV6K60M60tW1vf2dq7NkgJ-W2c_20R4zg1vSW193fQr96VdGrW2JM70_4JQ1d9W3CNCx996McFSW2klXd48Rg7xdW4yMXSS8Mc44zVsp-Wk24pj0FW3Mq_rT1s3VvYW7Jl37J2Yf_gjW4NCYzm1VrZYqW8bbfhy57y5t8W2MhQgP7hp3cTW7npv103wsKDmW10P8BN5Y7drNN3xRzmplDC1-W24Sd-B639m3VW5YwrMT548n1gW8lSjMf2kHVdqW1g10H_4zFM4fW6RKdSy1mjT2yW8h0KD17P1JJ1N4rJklHwmvQVW5x54mJ368rJnW6NlLFN8T1r43VssvFJ6lf9WHW6Jv6NS7P27p-W7wyBJH7bBZZFW7FK5jb803204ddCvs804）。 --- 柱状图显示2025年科技公司游说预算，Meta以2629万美元领先，其次是亚马逊和Alphabet。 ## 大型AI公司在游说上花费巨大 顶级科技和AI公司在2025年花费了超过1亿美元来影响政府政策，这是他们首次超过这个数字。 **发生了什么：** Meta去年投入了2629万美元进行政治游说，超过任何行业的任何其他公司，《彭博社》报道（https://info.deeplearning.ai/e3t/Ctc/LX+113/cJhC404/VWFcys33zK_CN8YSLV0LB8b3W1sXT7r5KL9DLN7PgQ1d5nR3bW5BWr2F6lZ3l_VwXSSd2S2hYMW3J8sDm2bSlsbN1YXkgfWtkXcW25W3D01JtG3GN5RRCymLDMgBW3jXfGx59rmd7W8dtzht51tKDBW3Kn3Sp3VQDshW1vR55_5XbsSBW4cKLpj35CC4NW7yXb9f48HzkbW8ndNw-5JYQgGW5LPZ-_8SJgKCN89gsY8JK8ZhN2K2m_KnGq1JW1h7bKQ1x1LxQW34V2sk55R6Z_W3GmQkd6wvzWhW7-sSKd1H9Kg2W70cpNf21S3rRV1r-rz3M-lDHW32rjyX7bP79TW67LxJh6v4NpmN5BM6mm8qHK4W2pzFpP1PmX1TW6jNVyk2Q4NzcVcwb4_4hfH3FW6LtBf23vQ7b7W13W-qr47qnhFW6ZmJ347jDKV-W8r28yg8DttBZW25dF1v28xHVfN4V_NkPWc752W2_1k9Q7PyhJZf81z-8C04）。其他大额支出者包括亚马逊（1789万美元）、Alphabet（1310万美元）和微软（936万美元），而英伟达相对适中的预算则激增至490万美元，是其2024年规模的七倍。大额投入者得到了回报，因为联邦政府转向了更多