高盛:AI仍是二季度盈利主线,基础设施股贡献近半EPS增长
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GoPlus DeepScan全面升级:推出AI智能合约安全全生命周期防护体系
火星财经消息,8 月 18 日,据官方消息,GoPlus 宣布全面升级 DeepScan,推出基于 AI 的智能合约安全解决方案。GoPlus 表示,随着黑客开始利用 AI 挖掘更深层次的合约漏洞,传统「一次审计、上线即结束」的安全模式已难以应对持续变化的攻击风险。DeepScan 围绕智能合约全生命周期,构建由 AI 合约审计、持续安全监控和 Token 安全自查组成的完整安全闭环,为开发者、项目方及交易平台提供持续性的安全保障。 其中,AI 合约审计可基于 AI 深度分析合约源码、权限管理及业务逻辑,识别语法漏洞、业务逻辑漏洞等安全风险,并输出包含安全评分、关键发现、问题详情及修复建议的结构化审计报告。持续安全监控则面向已上线及完成审计的合约,实时跟踪新披露漏洞、链上攻击事件以及预言机、跨链桥等外部依赖变化,并通过 AI 判断项目是否受到影响,及时进行复核和预警。Token 安全自查则面向即将发布或申请上币的项目,可快速检测貔貅盘/蜜罐、恶意增发权限、黑名单机制、异常交易税、Owner 权限及交易限制等风险。 此外,GoPlus DeepScan 团队还发布了基于真实智能合约攻击事件构建的开源 Benchmark 基准数据集,用于评估 AI 在漏洞识别、攻击路径理解、上下文推理及审计稳定性等方面的实际能力,目前已收录自 2025 年 5 月至今近百起典型攻击事件并持续更新。GoPlus 表示,DeepScan 可用于开发者低成本安全扫描、项目方上线前安全审查及运营期间持续监控,同时可作为交易平台上币前安全评审的补充,帮助各方更及时识别新增漏洞和攻击风险。
「韩模之光」Solar Pro4智能指数冲到42分,但还是打不过DeepSeek V4Flash
据动察 Beating 监测,韩国 AI 公司 Upstage 发布旗舰推理模型 Solar Pro 4。Artificial Analysis 最新评测中,它的智能指数从上一代 Solar Pro 3 的 14 分冲到 42 分,主要提升来自 Agent 和长上下文能力。 其中 Terminal-Bench v2.1 从 12% 升到 57%,长上下文推理从 31 升到 71。GDPval-AA v2 也从 498 Elo 升到 1277,超过 1000 的人类基线。Solar Pro 4 已经是韩国模型冲击全球前列的一张代表牌。 但放到 DeepSeek V4 Flash 0731 面前,还是不够看。同一套 Artificial Analysis 智能指数里,DeepSeek 拿到 52 分,比 Solar Pro 4 高 10 分。DeepSeek 每秒输出约 122 个 Token,Solar Pro 4 约 65 个,前者接近快一倍。 价格差距更大。Solar Pro 4 每百万 Token 输入、输出分别要 0.30 和 1.20 美元,DeepSeek 只要 0.14 和 0.28 美元。Solar 的输出价格超过 DeepSeek 的 4 倍。 至少按这套综合评测和 API 性价比,「韩模之光」还没追上 DeepSeek。
Poolside开源1180亿参数代码模型,自测压过1.6万亿参数DeepSeek
据动察 Beating 监测,专做编程 Agent 的 Poolside 开源 MoE 代码模型 Laguna S 2.1。模型总参数 1180 亿,每次仅激活 80 亿,支持 100 万 Token 上下文。量化后可在一台 NVIDIA DGX Spark 上运行。 Poolside 自测中,Laguna S 2.1 在 Terminal-Bench 2.1 得 70.2%,高于总参数 1.6 万亿、激活参数 490 亿的 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 64.0%。SWE-Bench Multilingual、SWE-Bench Pro 和 DeepSWE 也更高。 但它与 Kimi K3 仍有明显差距。Kimi K3 总参数 2.8 万亿、激活参数 500 亿,在 Terminal-Bench 2.1 得 88.3%,DeepSWE 得 69%。Laguna S 2.1 分别为 70.2% 和 40.4%。 这些分数不是同一环境重测。Poolside 使用自有 Agent 框架,竞品取公开最高成绩。Laguna S 2.1 的特点,是用更少的激活参数,把长程编程能力做到本地单机可跑。
OpenAI前CTO新公司开源首个模型Inkling,架构借鉴DeepSeek-V3
据动察 Beating 监测,OpenAI 前 CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab,发布首个通用模型 Inkling。模型总参数 9750 亿,每次激活 410 亿,支持文本、图像和音频,最长上下文为 100 万 token。 Inkling 从零训练,但 MoE 架构主要参考 DeepSeek-V3。后训练初期还使用了 Kimi K2.5 等开放模型生成的数据。完整权重已上架 Hugging Face,采用 Apache 2.0 许可。 Thinking Machines 明确承认,Inkling 目前不是最强模型。它主打定制和效率。在 Terminal Bench 2.1 达到相同成绩时,所用 token 约为英伟达 Nemotron 3 Ultra 的三分之一。
Benchmark 重申 Securitize 买入评级,目标价下调至 10 美元
Foresight News 消息,据 The Block 报道,Benchmark 分析师重申代币化公司 Securitize(SECZ)买入评级,同时将目标价从 16 美元下调至 10 美元,认为该股在财报表现疲软后两日累计下跌约 29% 属反应过度。Securitize 作为上市公司首份财报显示营收同比下滑 5%,调整后 EBITDA 为亏损,并下调了全年业绩指引。
Gonka 上线 DeepSeek v4 Flash,全网等效算力接近2000张 H100
PANews 8月17日消息,去中心化 AI 算力网络 Gonka 正式上线 DeepSeek v4 Flash 0731,目前支持该模型、Kimi-K2.6 和 MiniMax M2.7。Gonka 通过聚合全球GPU资源,提供 OpenAI 和 Anthropic 兼容的模型调用服务,现全网等效算力接近2000张 H100。过去24小时处理196亿个 AI Token,其中 DeepSeek 超过120亿,占比逾六成。用户可通过社区 Broker 接入,目前 https://gonkarouter.io/ 提供20美金免费 Credits,近乎零成本使用主流AI模型。