DeepSeek-V4：首日支持推理与强化学习
SGLang 团队宣布，DeepSeek-V4 在发布当日即提供全面的推理与强化学习支持。SGLang 和 Miles 组成首个开源技术栈，专为其混合稀疏注意力架构及多样化连接优化而设计。此次发布包括了影子基数前缀缓存、推测解码加速及 Hi
AI测评
AI可靠性地图：规则与环境
AI系统在各个领域的应用需要明确其行为并评估其可靠性。MLCommons的AI风险与可靠性工作组专注于提高AI可靠性，这不仅能推动市场增长，还能保护社会安全。通过制定详细计划并实施，确保AI系统在不同阶段的可靠性。
新鲜基准，可靠分数：引入AI风险评估的持续提示管理
AI行业每隔几个月就会推出新一代前沿模型，这些模型的能力不断提升，同时也改变了监管机构、企业和公众需要评估的风险格局。然而，用于衡量这些风险的基准并不会自动更新。本文介绍了MLCommons的AILuminate基准及其Continuous
HiSparse：层次化内存系统加速稀疏注意力
HiSparse通过层次化内存系统解决稀疏注意力的内存瓶颈问题，显著提高了模型的并发吞吐量。其设计利用GPU和主机内存协同工作，能够在高并发情况下实现接近线性的吞吐量扩展。
MLCommons 发布 MLPerf Client v1.6：性能优化与用户体验升级
MLCommons 近日发布 MLPerf Client v1.6，这是评估个人电脑 AI 性能的最新基准测试套件。该版本针对笔记本电脑、台式机和工作站等设备，模拟真实生成式 AI 任务，如文本摘要、内容创作和代码分析，提供响应速度和吞吐量
SGLang在NVIDIA GTC 2026的高光时刻
SGLang团队携多项活动亮相NVIDIA GTC 2026，包括主旨演讲展示、开源AI专题讨论、动手训练实验室，以及Happy Hour和200人规模的LinkedIn联办Meetup。短短三天，五场盛会，聚焦LLM生态核心，汇聚Open
MLCommons发布MLPerf Inference v6.0基准测试最新结果
MLCommons近日公布了行业标准MLPerf Inference v6.0基准测试套件的最新结果。此次更新包括五个数据中心测试的新增或升级，以及边缘系统的全新物体检测测试。主要亮点有基于GPT-OSS 120B的开源大语言模型基准、扩展
GPT-4o代码执行暴跌23.7分：版本更新引发性能雪崩
GPT-4o代码执行(v5)版本本周评测得分从78.0暴跌至62.8，降幅达23.7分。多项核心维度出现断崖式下跌，特别是性价比和稳定性分别下降54.1和52.2分，显示模型在版本更新后出现严重性能退化。
SGLang 中的 Elastic EP：DeepSeek MoE 部署的部分故障容忍
为高效服务大规模 Mixture-of-Experts (MoE) 模型，宽 Expert Parallelism (EP) 策略已成为必需，但其可靠性瓶颈突出：单一硬件故障可能导致整个实例崩溃，重启需数分钟。为此，SGLang 集成 El
MLPerf Inference v6.0 新增 GPT-OSS 120B 基准与 DeepSeek-R1 低延迟交互优化
MLPerf Inference v6.0 基准发布显著扩展了对开源大语言模型（LLM）的覆盖。随着行业转向更专业化开源模型，基准测试需适应部署策略与架构变化。本轮引入两大亮点：GPT-OSS 120B 新基准，基于117B参数MoE架构，
11个AI模型周测：GPT-4o材料约束暴跌10分，国产文心逆势上涨
赢政指数第13周评测显示，GPT-4o材料约束维度大跌10.3分，成为本周最大输家；文心一言4.0代码执行提升6.8分，是唯一在主榜核心维度上涨的模型。豆包Pro稳居榜首，GPT-4o跌至垫底。
豆包Pro稳定性暴跌19.8分，同题不同答成最大软肋
赢政指数最新评测显示，豆包Pro稳定性从54.5分骤降至34.7分，跌幅达19.8分。这意味着模型在回答同类题目时表现出严重的不一致性，同样的问题可能得到截然不同的答案，这对需要稳定输出的生产环境构成重大隐患。
ROCm支持Miles：AMD GPU上的大规模RL后训练
强化学习（RL）已成为现代基础模型开发的核心阶段。通过ROCm对Miles的支持，AMD GPU用户可以在MI300/350级集群上运行现代RL管道，包括分布式rollout和GRPO训练。
Grok 3 稳定性暴跌 22.5 分：当 AI 遇到真实工程场景就露馅了
Grok 3 在最新评测中稳定性得分暴跌 22.5 分至 31.7 分，在需要工程经验和实际判断的题目上全面失守。编程能力虽涨 42.4 分，但遇到真实故障场景时的表现令人担忧。
GPT-o3崩了：31分暴跌背后的致命缺陷
GPT-o3本周可用性暴跌31分，从满分跌至69分。长上下文能力崩盘33.5分，稳定性下降25分。编程能力虽提升23分，但在关键生产场景的表现令人担忧。这不是普通的性能波动，而是架构级的系统性问题。
GPT-o3崩了：不是性能波动，背后的架构级的系统性崩塌
GPT-o3本周稳定性暴跌25分，可用性从100%跌至69%，长上下文能力崩塌33.5分。深度分析显示，这不是简单的性能波动，而是暴露了其架构设计的根本性缺陷。当AI遇到真实工程场景，华丽的benchmark分数瞬间现形。
GPT-o3崩了：30秒限流5次，长文本评测暴跌33.5分
GPT-o3在最新评测中遭遇滑铁卢：长上下文得分暴跌33.5分，5道关键题目全部因API限流失败。原始日志显示30秒内触发5次限流，暴露出OpenAI基础设施的严重短板。
GPT-4o崩了：35分暴跌背后的严格模式陷阱
GPT-4o本周可用性暴跌35分，在严格工具调用测试中全军覆没。当AI被要求"只在确定时才行动"，它选择了完全不行动。这暴露出当前大模型在处理不确定性时的根本缺陷。
豆包Pro稳定性大幅下滑背后的技术隐患
豆包Pro本周稳定性得分暴跌19.8分至34.7分，成为所有维度中唯一负增长指标。通过分析失分题目发现，模型在处理复杂推理、数学计算和代码生成任务时出现明显退化，暴露出可能的模型更新或系统调整问题。
GPT-4o崩了：5道题全军覆没暴露OpenAI基础设施问题
GPT-4o在最新评测中遭遇灾难性崩盘：长上下文得分暴跌21.9分，5道关键题目因API限流全部返回错误，可用性从100%跌至65%。这不是模型能力问题，而是OpenAI基础设施已经撑不住了。