赛博·新闻

1、OpenAI o3-pro 正式发布

6月10日，OpenAI 正式发布 o3-pro 推理模型，基于 o3 所打造，拥有更强的数学、科学、编程等领域的表现。与 o3 一样，o3-pro 也可调用工具，从而支持搜索、分析文件、视觉推理、使用 Python 等。值得一提的是，o3-pro 支持工具访问，因此响应速度相较于 o1-pro 要更慢。目前，o3-pro 已向 Pro 和 Team 用户提供，取代 o1-pro；企业版和教育版用户将在下周获得使用权限。价格方面，o3-pro 输入为 20 美元/百万 token，输出 80 美元/百万 token；而 OpenAI CEO Sam Altman 宣布，o3 降价 80%——因此 o3 价格来到了输出 2 美元/百万 token、输入 8 美元/百万 token。性能表现：

• o3-pro 在专家评估中，评审人员普遍认为 o3 Pro 在多方面都比 o3 模型更进一步，尤其适合用在科学、教育、编程、商业和写作这些需要深度输出的任务中。
• 在学术评估的基准测试中，o3-pro 的整体表现持续优于 o1-pro 和 o3。
• OpenAI 还通过四次尝试获取正确答案的方式进行实验发现，o3-pro 能保持较好的性能表现。
• 据介绍，o3-pro 与 o3 系列一样拥有 200K 的上下文窗口和 100K 的输出。

2、Gemini 2.5 AI全家桶更新

6月17日，Google Gemini 2.5 家族三连发，全面升级AI产品矩阵：

1. Gemini 2.5 Flash-Lite 支持百万Token长上下文与多模态输入，可动态开关“思考”机制，在编程、数学等任务中碾压旧版，适配高并发翻译、文本分类等场景；
2. Gemini 2.5 Flash 价格体系重构，输入/输出Token统一计价（输入0.3美元/百万Token，输出2.5美元/百万Token），取消“思考模式”差价，性价比显著提升；
3. Gemini 2.5 Pro 正式版 全面超越Claude 4 Opus、DeepSeek R1及GPT-4o，视频理解能力尤为突出——可精准定位3小时视频中1秒片段，技术报告验证多领域性能领先。
   此次更新强化Google底层模型竞争力（DeepMind官网访问量月增162%），凸显“模型即流量入口”战略，通过灵活定价与场景化方案（如Flash-Lite按需控制算力）直击企业级应用痛点。

3、Mistral 推出首个推理模型

近期，欧洲 AI 初创公司 Mistral 推出首个推理模型 Magistral。据官方介绍，Magistral 是一个专注于现实世界推理和反馈驱动的双版本模型，拥有 24B 的 Small 开源版本和更大的 Mdeium 企业版本。官方表示，Magistral 针对多步逻辑进行微调，并能提供透明化的思考过程；支持多语言推理。性能表现上，Magistral Medium 在多项基准测试中未超过 DeepSeek-R1，但表现接近；相较于自家 Mistral-Mdeium 3，则有了较大的表现提升。较小的 Small 版本在 AIME2024 测试中得分与 Mdeium 版本接近。据 Mistral 测试，在 Le Chat 中使用 Flash Answers，Magistral Medium 的 token 吞吐量比大多数竞品快 10 倍。值得一提的是，Mistral CEO Arthur Mensch 日前在接受 CNBC 采访时表示，Magistral 在数学、编程表现出色。目前，Magistral Small 已上架 HuggingFace，而 Medium 版本则 Le Chat、La Plateforme 提供预览版 API。

4、MiniMax开源首个推理模型M1

6月17日，MiniMax开源的推理模型M1在超长上下文处理领域实现重大突破，其基于Lightning Attention线性注意力机制的456B MoE架构，在MRCR（多轮共指消解）测试中首次以开源模型身份比肩Gemini 2.5 Pro，并在百万字（1M）上下文场景下以DeepSeek-R1 25%的计算消耗实现高效推理。实测表现包括精准处理技术报告翻译（保留图表公式）、34篇刘慈欣小说批量总结、微信群聊记录结构化提取等复杂任务，但在《本草纲目》药材计数等极端场景仍存在局限。模型同步开放40K/80K Extended Thinking版本及在线体验平台，标志着国产大模型在长文本理解和工程优化上已跻身全球第一梯队，也为AI应用开辟了长文档处理、沉浸式文字游戏等新场景。

5、腾讯开源混元 3D 2.1 大模型

6月14日，腾讯在 CVPR2025（计算机视觉领域顶会之一）上，宣布混元 3D 2.1 大模型对外开源。腾讯混元发布首个全链路开源的工业级3D生成大模型2.1版本，实现几何生成与PBR材质生成双突破。该模型在保持高精度网格拓扑的基础上，通过物理渲染技术显著提升纹理质感，用户盲测显示其材质真实度超越传统RGB贴图78%，有效解决3D资产"塑料感"问题。新版本适配消费级显卡并开放模型权重、训练代码及数据处理全链路，支持开发者自由微调与工业级应用部署。腾讯混元通过持续开源（半年迭代5版、Hugging Face下载量超180万）推动3D生成技术普惠化，实测助力游戏道具制作效率提升10倍，为电影、游戏、数字孪生等领域提供"好看更实用"的3D资产解决方案。

• 开源网址：https://3d-models.hunyuan.tencent/
• 体验网址：https://3d.hunyuan.tencent/

赛博·洞见

1、Granola：ChatGPT、Notion 都入场的 AI 纪要，能真正沉淀工作流吗？

AI 纪要工具的核心价值在于捕捉对话中的鲜活 context 以支撑 LLM 和 agent 的精准任务执行。Granola 凭借“AI 补充人工笔记”的创新交互方式（而非全自动生成）脱颖而出，强调 AI 应增强而非替代人类判断，赋予用户更强掌控力。其差异化的产品理念（如专注细分场景、预测模型能力演进）、精准的用户拓展策略（初期聚焦 VC/高管引发口碑传播）以及深入的工作流集成能力（连接日历、CRM 等），使其成为行业后起之秀并获得 2.5 亿美元估值。然而，行业同质化严重、技术壁垒较低，且用户缺乏在纪要工具上管理工作流的习惯，加之 OpenAI 等巨头入局，Granola 面临维持护城河、实现从会议记录到“第二大脑”愿景的挑战，关键在于能否通过深度集成将工具真正沉淀为用户工作流的核心组件。

2、聊透 Agent，它是「同事」还是「工具」，创业机会和价值究竟是什么？

AI Agent 的核心发展路径是从 Copilot 逐步进化为自主 Agent，关键在于构建可验证的数据飞轮和深度集成的工作环境（如 Cursor 从代码补全演进至异步任务执行）。Coding 被视为实现 AGI 的“关键试炼场”，因其环境结构化、结果可验证，能驱动模型能力质变。当前 Agent 面临的核心矛盾是技术供给溢出与真实需求未明：多数产品陷入“老需求套新技术”的困境，而真正壁垒在于环境构建（安全沙盒/浏览器）、上下文感知（记忆系统与跨平台数据连接）及价值定价模型（从按次付费转向按结果/Agent 本体付费）。未来 Agent 的竞争力取决于三点：

1. 场景收敛：垂直领域（如科研、医疗）比通用 Agent 更易跑通，需结合“Human on/in the loop”的灵活协作机制；
2. AI Native 设计：产品需同时服务人类与 AI，内化双向数据反馈（如 The Browser Company 重构浏览器底层逻辑）；
3. 基础设施突破：多智能体协作网络、强化学习冷启动、以及机器级搜索等 Infra 将重构云计算生态。巨头分化格局中（OpenAI 重生态、Anthropic 押注 Coding、Google 全栈能力），创业公司机会在于协同设计细分场景的 Agent 引擎，而终极价值在于推动 AI 从“工具”升维为人类可建立信任关系的“数字同事”。

3、围城：模型困局、垂类竞速与 Agent 逐鹿｜赛博月刊 2506

2025年5月AI领域呈现基础模型迭代放缓、垂直模型爆发、多模态技术趋同、Agent应用商业化加速三大趋势。基础模型进入小步优化阶段（如Claude 4/DeepSeek R1升级），巨头转向垂类竞速：编程领域小模型爆发（如Kevin-32B/Devstral）且Cursor估值飙升，OpenAI收购Windsurf强化布局；多模态技术方面，图像生成角色一致性突破（Flux-Kontext超越GPT-Image-1），视频生成实现音画同步（Google Veo 3终结哑剧时代），开源模型功能逼近闭源；应用层聚焦Agent爆发，设计、编程、浏览器等垂类Agent产品（如Lovart/Codex/QQ浏览器QBot）成为商业化突破口，3D（Tripo）、机器人（人形机器人分级标准）领域加速落地。资本动向印证"模型大战结束，应用大战开启"：模型融资遇冷，Cursor半年估值翻4倍，Agent初创企业获密集投资。Google通过Gemini升级及Veo 3等工具链整合实现技术反超，而高质量私有数据（如HealthBench）与端侧模型（面壁智能）或成未来差异化关键。

4、从卡片到 Agent：搜索百年演化史

搜索技术的百年演进本质是不断降低人类获取知识的门槛：从依赖人工卡片目录的图书馆时代，发展为布尔检索和向量化模型（如SMART系统）的机器搜索；互联网时代关键词搜索引擎（如Google）和知识图谱实现信息聚合与语义理解；当前AI智能体（如纳米超级搜索）则实现质变——通过任务拆解、跨平台数据融合（学术/社交/电商等多源信息）及循环验证机制，主动完成复杂需求（如自动生成30页行业报告），推动搜索行为从“主动查找”转向“被动获得”。技术终局将是“看不见的服务”：当AI智能体深度整合工作流后，“搜索”这一动作本身将如同“拨号上网”般消失于日常语境。

5、硅谷巨头GenAI网页端产品数据报告（2025H1）

硅谷巨头网页端GenAI产品流量格局呈现显著分化：谷歌（4月总量7.8亿）由Character.AI主导（5986万）且头部效应加剧；微软（15.2亿）由Copilot（1.9亿）和New Bing（1.1亿）垄断；OpenAI以51.9亿总量领先全行业，Sora以4亿访问量超越ChatGPT成为新头部；Meta（1630万）和英伟达（82.8万）规模较小但Meta AI（1412万）占绝对主导。核心趋势表现为：1）头部产品虹吸效应显著（如谷歌Top2占90%份额）；2）第二梯队快速洗牌（如OpenAI的Rockset年增7倍）；3）技术突破驱动格局突变（如Sora反超ChatGPT）。数据揭示GenAI竞争已进入寡头垄断与垂直细分并存的深水区。

6、Manus，GenSpark等通用Agent 5月活跃度数据分析

通用Agent市场竞争呈现“一超多强”格局：Manus凭借任务执行能力（日均50万访问量）和密集功能迭代（平均3天更新一次）领跑，但积分定价模式引发用户强烈不满；Genspark以幻灯片功能为核心卖点（占推特热词17%），凭借亚洲市场优势（日韩占38%流量）和稳定ARR（3600万美元）紧随其后；Flowith、Lovart AI等凭借单点爆发（最高日增1284%）抢占垂直赛道。核心发现有三：1. 技术痛点突出：积分消耗过快（Manus用户抱怨占比35%）、任务失败率偏高（Genspark的"error"词频达12%）制约用户体验；2. PPT功能成关键胜负手：Manus幻灯片功能引爆推特互动（单帖169万浏览），Genspark的AI Slides拉动30%流量增长；3. 市场分化加剧：头部效应显著（Manus+Genspark占75%声量），而Fellou AI等因准入限制（邀请码需求占比41%）和生态短板（仅支持Mac）逐渐掉队。行业面临根本矛盾：资本热捧（Manus估值5亿）与真实需求（用户高频诉求“unlimited订阅”）尚未对齐。