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Minimax开源Minimax H3 33B的视频Transformer + 32B的Qwen3-VL-32B文本与视频编码器，模型文件大小就65G，一般家庭跑不起来，生成768p视频至少A100起。 模型：

华为的盘古大模型 openPangu-2.0-Pro 还真的开源了 华为官方称：第一个完全在非 NVIDIA 硬件（华为昇腾 NPU）上完成训练的 500B+ 级别前沿模型；MoE 架构，505B/A18B，512K 上下文窗口。 对比 DeepSeek V4 Flash、Kimi K3、GLM 5.2 等国内头部开源模型，看看是否能「遥遥领先」： 略显诡异的是，华为公布的 benchmark 评估维度，和 DeepSeek 几乎完全不重叠 😂，和其他模型也只有很少相同，咱们先简单对比看看，等后续有更多推理服务商接入后再做评测（505B 自己也推不起。。） 在唯一有交集的公开指标上，openPangu 处于"第二梯队"。 GPQA-Diamond 87.9 明显低于 Kimi K3（93.5）和 GLM-5.2（91.2）；BrowseComp 65.7 远低于 K3 91.2；SWE-bench Verified 68.5 与 DeepSeek V3.1 时代水平（66.0）相近，低于 V4 自报的 80.6。 但考虑到 openPangu 的参数量级和 Kimi K3、GLM-5.2 差了几倍，这样的表现也属意料之中吧，毕竟 DeepSeek V4 Flash 这样的意外惊喜，也不多。

我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师：人工智能时代的客户价值交付秘籍》。 全本在线读，一分钱不收，地址在文末。 为什么要写这本书？从两组数字说起。 一组来自麻省理工学院：全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元，95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳，落地全阵亡。 另一组来自招聘市场：一个叫「前置部署工程师」（FDE）的岗位，发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招，Anthropic 在招，YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。 两组数字放在一起，结论不难猜：模型已经不稀缺了，能把模型塞进客户真实业务里的人，才稀缺。 FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它，如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。 在我看，它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」：一个新物种，一套方法论，一片还没人系统写过的空白。 这本书讲清楚三件事：这个角色从哪来、是什么；从找对问题到规模化复制的完整打法；以及一百多个真实案例，所有数据和案例都在附录里注明了出处，欢迎核查。 也坦白说：这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写，框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。 我原本把它当成自己的学习入门手册，期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得，锁在硬盘里有点可惜，于是索性开源免费分享。 如果你正在考虑工程师的转型方向，或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地，它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。 📖 仓库在这，全本免费，欢迎 Star： 会持续迭代，有想补充的案例或想挑错的，Issue 和分支都开着。 —— 顺手说一句：十年前那本《增长黑客》的全文开源版，也在我 GitHub 上（zengzhangheike-the-book）。一本是过去，一本是未来，感兴趣的可以一起拿走。

AI security advances when the industry builds in the open, together. We're introducing the Open Secure AI Alliance with industry leaders to develop new techniques and tools to safeguard software and agents. By sharing models, tooling and research in the open, we can broaden the community of defenders. Learn more about the founding members’ contributions: