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中央网信办近日印发通知，在全国范围内部署开展为期 4 个月的"清朗·整治 AI 应用乱象"专项行动，分两个阶段推进。第一阶段"清朗·AI 应用服务典型违规问题"聚焦技术源头，重点整治 7 类问题：未按《生成式人工智能服务管理暂行办法》履行大模型备案登记（“应备未备”）；AI 平台安全审核能力不足，生成内容包含违法链接；大模型训练语料存在违法内容或未经授权数据；AI 数据投毒（含 GEO 恶意营销）；生成合成内容标识落实不到位（含违规"去标识"工具）；滥用 AI 实施网络攻击或未授权提供换脸拟声服务；开源模型社区缺乏身份认证与内容审核机制。第二阶段"清朗·整治 AI 信息内容乱象"聚焦内容治理，重点整治另外 7 类问题：利用 AI “魔改"经典文化或批量生成价值空洞的"数字泔水”；生成传播涉时事政治、突发事件等领域谣言或假冒党政媒体发假新闻；利用换脸换声假冒公众人物或"复活逝者"；制作暴力血腥、低俗擦边内容；侵害未成年人权益（含"邪典"视频）；通过 AI 托管技术运营虚假账号、刷量控评、制造虚假舆论；提供套壳 AI 应用或色情陪聊、"一键脱衣"等违规功能服务。 网信办有关负责人强调，各地网信部门须督导平台深入自查自纠，全面排查问题漏洞，完善长效治理机制，并切实履行属地管理责任；依法处置处罚违规账号、MCN 机构和网站平台。此次行动是中国近年来规模最大、覆盖 AI 全链路的一次专项整治，从模型训练数据合规、大模型备案到内容生成与传播、开源模型安全管理，均被纳入监管范围，且同时对企业方与个人传播者双向追责。 新华网 | 人民网 | 央视新闻 | 澎湃新闻

小米 MiMo 团队 4 月 22 日发布并即将开源 MiMo-V2.5 系列模型，覆盖 V2.5（310B 总参数 / 15B 激活）与 V2.5-Pro（1.02T 总参数 / 42B 激活）两档稀疏 MoE 架构，原生支持文本、图像、视频、音频四模态，最长上下文 1M token。模型基于 MiMo-V2-Flash 主干扩展专属视觉编码器（729M 参数 ViT，28 层中 24 层 SWA + 4 层全注意力）与音频编码器（261M 参数，从 MiMo-Audio 权重初始化），保留 Hybrid Attention 5:1 比例与 128 滑动窗口设计——KV 缓存较常规模型缩减近 6 倍。预训练总量约 48T token、采用 FP8 混合精度，Post-train 阶段上下文从 32K 渐进扩展至 1M，并引入 SFT、大规模 Agentic RL 与 Multi-Teacher On-Policy Distillation（MOPD）训练。MiMo-V2.5-Pro 已在 API 平台、AI Studio 等界面全量上线，价格不变，模型 tag 替换为 mimo-v2.5-pro 即可调用。 实测层面，团队公开三项长程任务结果以演示 V2.5-Pro 的"线束感知"能力：在北京大学《编译原理》课设的 SysY 编译器 Rust 实现任务中（人类 PKU CS 学生通常需数周完成），模型用 4.3 小时、672 次工具调用从零完成全部六层（词法/语法分析、AST、Koopa IR、RISC-V 后端、性能优化），通过课程隐藏测试集 233/233 满分；冷启动首次编译即过 137 项（59%），第 512 轮重构回退两项后自主诊断恢复。第二项任务从几句简短 prompt 出发，经 11.5 小时、1,868 次工具调用，端到端生成 8,192 行代码的桌面视频编辑器，含多轨时间线、剪辑、交叉淡入、音频混合与导出。第三项则将 V2.5-Pro 接入 ngspice 仿真闭环（以 Claude Code 作为线束），约 1 小时内为 TSMC 180nm 工艺设计并优化 FVF-LDO 模拟电路，相位裕度等四项指标较初稿提升一个数量级。在 ClawEval 上，V2.5-Pro 以约 70K token/轨迹达到 64% Pass^3，token 消耗较 Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 同档分别低 40%–60%。 Xiaomi MiMo | HuggingFace | 小米 MiMo API 平台 https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-5-pro/ https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5 https://platform.xiaomimimo.com/docs/zh-CN/news/v2.5-open-sourced

财经播客《张小珺商业访谈录》4 月 24 日发布时长 3 小时 37 分的第 138 期，嘉宾为小米大模型团队负责人、MiMo-V2 系列主导研究员罗福莉——前供职阿里达摩院与 DeepSeek，这是她的首次公开访谈。罗福莉以春节期间使用 OpenClaw 的三天亲历为主线，描述了一次彻底改变她对 AI 范式判断的体验：第一天凌晨两点装好、用到天亮，感受到框架"有灵魂"——每轮对话前拼入当前时间、精心编排 Context，让模型主动提醒她早点睡觉；第二天她开始把"框架做不成的日常任务"交给它，从激发团队好奇心到整个组织架构设计，它都能形成体系化输出并沉淀为 Skill；第三天她尝试把研究任务交给它——构建一个多轮交互的 User Agent 用于 Post-train 数据合成，原本预计需要相当长时间，结果一两个小时就做出来了。“三天，它每天都给我额外的惊喜”，罗福莉称。此后她用强制要求团队"第二天 OpenClaw 对话次数不超过 100 轮可以 Quit"的方式推动团队密集使用，尽管她从未打算真正考核，但两天内团队群消息 10 分钟不看就 99+，大家开始自驱思考怎么让模型与框架互相进化。 基于这段体验，罗福莉给出了她对当前 AI 竞争格局的几个核心判断：Anthropic 的路径是正确的，已是国内业界共识；大模型竞争进入"第二幕"，从预训练主导的 Chat 时代转向后训练（Post-training）主导的 Agent 时代，做到接近 Claude Opus 4.6 水准的入场券是 1T 以上参数量的基座模型；算力分配比应从 Chat 时代的研究:预训练:后训练 = 3:悬殊:1，调整为约 3:1:1，预训练与后训练用卡比将趋向 1:1，“顶尖团队应该都是 1:1 了”；国内在预训练层面的代差已基本消除，接下来两三个月将是考验团队研究水平与技术敏捷程度的关键窗口。组织层面，罗福莉在小米团队推行无职级、无固定分组的平权管理——“任何层级都是对创造力的规范和约束”——100 人团队中真正投入当代模型迭代的不超过二三十人，她预计 2 年内 AGI 将实质性到来，届时大多数人的工作模式将被颠覆。 Bilibili | Apple Podcasts | 小宇宙 https://podcasts.apple.com/cn/podcast/138-对罗福莉3-5小时访谈-ai范式已然巨变-openclaw-agent范式很吃后训练-卡的分配-组织平权/id1634356920?i=1000763358624

DeepSeek 于 4 月 24 日发布并同步开源 V4 预览版，分为 V4-Pro（1.6T 总参数、49B 激活）与 V4-Flash（284B 总参数、13B 激活）两档，均为 MoE 架构并原生支持 100 万（1M）token 上下文。官方称 V4-Pro 在 Agentic Coding 评测中达到当前开源模型最佳水平，已被 DeepSeek 内部用作日常 Agentic Coding 主力，反馈使用体验优于 Claude Sonnet 4.5、交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，仍落后于 Opus 4.6 思考模式；世界知识仅稍逊于 Gemini-Pro-3.1；数学、竞赛代码评测超越所有已公开评测的开源模型，Codeforces 评分 3206 高于 GPT-5.4。V4-Flash 推理能力接近 Pro 版但更快更经济，简单 Agent 任务与 Pro 版相当、复杂任务仍有差距。 技术上 V4 提出 token 维度压缩注意力机制并结合 DSA 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），官方称在 1M 上下文下 V4-Pro 单 token 推理 FLOPs 仅为 V3.2 的 27%、KV Cache 仅为 10%。API 层面 base_url 不变，model 改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash 即可调用，同时支持 OpenAI ChatCompletions 与 Anthropic 双协议；定价上 V4-Pro 每百万 token 输出 24 元、V4-Flash 输出 2 元，远低于同档闭源模型。原有的 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 两个旧模型名将于 2026 年 7 月 24 日下线，当前分别指向 V4-Flash 的非思考与思考模式。本次发布与 OpenAI 的 GPT-5.5 选择同日上线，权重与技术报告均已在 HuggingFace、ModelScope 同步开源。 DeepSeek API Docs | IT之家 | 36氪 | 观察者网

Anthropic 于 4 月 23 日发布工程复盘，将过去一个月用户反馈的 Claude Code 表现下降归因于三处独立变更，所有问题已于 4 月 20 日 v2.1.116 前修复，API 不受影响。三处问题分别是：3 月 4 日为缓解 UI 卡顿将默认推理强度从 high 降为 medium（4 月 7 日回滚）；3 月 26 日的一项缓存优化存在 bug，本应仅在会话闲置一小时后清除一次旧的思考内容，实际却在每个 turn 都重复清除，使 Claude 显得健忘、重复，并触发更多缓存未命中、加速消耗用户额度（4 月 10 日修复）；4 月 16 日为压缩 Opus 4.7 冗长输出，在系统提示中加入"工具调用间 ≤25 词、最终响应 ≤100 词"的硬性长度限制，与其他 prompt 改动叠加后伤害了编码质量（4 月 20 日回滚）。 Anthropic 表示，由于三处变更覆盖不同流量切片、节奏各异，整体表现为"广泛但不一致的退化"，加之内部 dogfooding 与早期自动评估均未能复现，定位过程耗时较长。受此影响，公司宣布的改进包括：扩大内部员工使用与公众完全一致的 Claude Code 公开构建版本的比例；对系统提示改动加每模型独立 evals 与逐行 ablation 审计；对可能权衡智能的改动设置观察期与分阶段灰度。Anthropic 同时致谢通过 /feedback 命令与公开可复现示例反馈问题的用户，并于 4 月 23 日重置全部订阅用户的使用额度作为补偿。 Anthropic Engineering

OpenAI 于 4 月 23 日发布新一代模型 GPT-5.5，自称是"迄今最聪明、最直观易用"的模型，主打智能体化的代码、研究与计算机操作能力。该模型当日起在 ChatGPT 和 Codex 内向 Plus、Pro、Business、Enterprise 用户推送，GPT-5.5 Pro 同步开放给 Pro 及以上付费用户；4 月 24 日，OpenAI 进一步将 GPT-5.5 与 GPT-5.5 Pro 上线 API。距上一代 GPT-5.4 正式发布仅约两个月。 据 OpenAI 介绍，GPT-5.5 在保持与 GPT-5.4 相同每 token 延迟的前提下，完成同等 Codex 任务消耗的 token 大幅减少，在 Artificial Analysis 编码指数上达到 SOTA，但成本仅为同类前沿编码模型的一半。背景上正值 Anthropic 的 Mythos 模型因被未授权访问引发争议，本次发布配套部署了更严格的网络风险分类器，并经过近 200 家早期合作伙伴测试与内外部红队评估，针对网络安全与生物风险做了专项测试。OpenAI 首席研究官 Mark Chen 称该模型在科研与药物发现工作流上有"实质性提升"，总裁 Greg Brockman 则将其定位为通向 OpenAI"超级 App"愿景的一步——后者计划把 ChatGPT、Codex 与 AI 浏览器整合为统一服务。 [image: a11606a1-c810-4ff3-9895-f32635915224.webp] OpenAI | TechCrunch | Bloomberg

OpenAI于4月23日正式推出最新模型GPT-5.5，定位为迄今最智能、最直观的模型，在代码编写与调试、在线研究、数据分析、文档与表格处理及软件操控等方面表现突出。 用户可将复杂、多步骤任务直接交给模型，由其自主规划、调用工具、核查结果并持续推进，无需逐步引导。  此次发布距GPT-5.4上线仅六周，凸显了前沿AI实验室在争夺企业客户方面的激烈竞争。 尽管定价高于GPT-5.4，但GPT-5.5在Token效率上有显著提升，实际响应速度与前代持平。  GPT-5.5现已向Plus、Pro、Business及Enterprise订阅用户开放，API接入将在完成网络安全防护部署后随即跟进。  [image: e87d1b3a-df7d-42d4-ab8e-b1d43567ff35.png] OpenAI

Tencent 近日发布 Hunyuan Hy3 预览版本，这是其混元大模型体系的重要升级版本，被定位为当前最强基础模型之一。该模型在架构上采用混合专家（MoE）设计，总参数规模约 2950 亿，并通过动态激活机制提升计算效率。 官方介绍称，Hy3 在复杂推理、代码生成、指令遵循以及 Agent 能力方面均有明显增强，并针对长上下文任务进行了优化，支持更高效的多轮交互与工具调用能力。 该模型也是腾讯在重构其训练与强化学习体系后推出的首个版本，强调“更实用的模型能力”而非单纯规模扩展，并已面向开发者与生态进行开放测试。 腾讯混元

长期坚持不引入外部资金的中国AI新创企业DeepSeek，近日首次启动对外融资，目标估值已从最初100亿美元一路攀升至逾200亿美元。据《The Information》报道，腾讯与阿里巴巴正积极参与投资谈判。 此次融资转变背后，是DeepSeek面临的多重压力：核心研究人员相继被国内大厂高薪挖走，新一代旗艦模型V4屡遭推迟，算力成本持续攀升。外部资金将主要用于扩充算力资源与稳定技术团队。 对腾讯与阿里而言，入股DeepSeek兼具防御与进攻双重战略意义，既可对冲自研大模型风险，也能开辟深度技术合作通道。目前谈判仍在进行中，最终估值与融资规模尚未确定。 [image: 1a1021cb-4438-45ec-a443-8c16fcacf321.jpeg]