加密货币价格波动剧烈,本站内容仅供参考,不构成投资建议。投资有风险,可能导致全部损失。

查看完整免责声明
返回 7*24 快讯
来源MarsBit

8月27日A股盘前要闻

火星财经消息 8月27日,A股盘前要闻: 1. 外交部发言人宣布,8月30日至9月3日,国家主席习近平将出席在比什凯克举行的2026年上海合作组织峰会,并应吉尔吉斯斯坦总统扎帕罗夫、埃及总统塞西邀请对两国进行国事访问。 2. 上海市人民政府办公厅印发《上海市战略性新兴产业发展“十五五”规划》。其中提到,推进建设固态电池等多元技术路线对比测试示范基地,布局万千瓦级独立储能示范电站;进一步全面提升集成电路产业能级,加快高端芯片研发和产业化;加快具有重大知识产权价值的创新药培育开发,建立创新药发现遴选机制,加强AI模型对临床成功率等的辅助预判。 3. 从国家电网有限公司获悉,该公司已制定出台助力国家“十五五”碳达峰目标实现的若干举措,围绕能源电力结构转型、清洁能源优化配置等7个方面,提出20项具体措施。其中包括,“十五五”期间经营区年均新增新能源装机2亿千瓦左右、新投产跨区直流15回、新增新型储能装机1.4亿千瓦等硬指标。 4. 江苏省印发《江苏省促进生物医药产业高质量发展三年行动计划》。其中指出,支持人工智能驱动研发创新。支持医药龙头企业与人工智能企业、高校院所合作,前瞻性布局基础模型、药物研发设计人工智能模型等关键领域。 5. 财政部数据显示,7月份,全国共销售彩票875.71亿元,同比增加356.22亿元,增长68.6%,主要是足球世界杯期间竞猜型彩票销量增长较快。 6. 美国总统特朗普在接受采访时称,对于伊朗将于何时重返谈判桌,他“没有时间表并且不着急”。 7. 英伟达2027财年Q2营收962亿美元,同比增长106%;Q2调整后每股收益2.22美元,同比增长120%;预计Q3营收为1080亿美元,上下浮动2%,市场预估1051.5亿美元。英伟达首席财务官表示2028财年营收将增长约70%,市场此前预估45%。英伟达盘后涨超5%。 8. MiniMax在2026年中期业绩会上披露,公司8月年度经常性收入(ARR)已超过8亿美元,第二季度收入较第一季度环比增长81.8%,7月Token消耗量已达到1月的20倍,B端业务在整体ARR中的贡献已超过80%。 9. 枧下窝锂矿是全球已探明最大的锂云母矿,自去年8月停产后,其复产进程备受关注。在被问及关于枧下窝矿的下一步规划时,接近宁德时代的人士向记者回应说,将配合政府部门审批安排。 10. 苹果公司定于9月9日举行新品发布会。此次9月发布会对苹果尤为关键,因为该公司将推出首款折叠屏iPhone。 11. 第二届世界人形机器人运动会大型组100米决赛8月26日晚间举行,天骄队跑出8.64秒,继开幕式上跑出9.39秒、复赛跑出8.85秒后,再次刷新百米竞赛纪录。 12. 智谱宣布上线并开源GLM-5.3-Flash。据介绍,这是GLM-5系列首个原生多模态模型,总参数规模为320B,其中激活参数为18B。此外,智谱称,在正式发布GLM-5.3-Flash之前,公司曾以匿名模型“Ox-Alpha”在OpenCode和OpenRouter两个平台进行大规模测试,该模型在中文社区被称为“牛来”。 13. Anthropic同意斥资450亿美元,租用Nscale位于西弗吉尼亚州主要数据中心项目的AI算力。 14. 三星电子与SK海力士计划在今年下半年增加对英伟达的8层HBM4内存供应量。据了解,8层内存极有可能成为下一代HBM4E的旗舰产品。 15. 大普微发布公告,公司于8月25日与客户A签订关于主营业务产品企业级PCIe SSD(采用PCIe接口协议的高速固态硬盘)的销售订单。该订单含税总金额约5.15亿美元(折合人民币约34.91亿元),占公司2025年经审计主营业务收入的152.70%。(科股宝播报)
免责声明:以上内容仅为作者观点,不代表 711BTC 的任何立场,不构成与 711BTC 相关的任何投资建议。

相关推荐

09-04 08:21

智谱再发匿名模型:GLM-5.3-Flash刚转正,Omen Alpha又来了

动察 Beating AI 快讯,OpenCode 又上线一个匿名模型 Omen Alpha,而这次身份似乎已经提前露馅。OpenCode 自己的数据页直接把它归在 Zhipu 名下。智谱目前还没有正式认领,也没有公布它究竟是哪款 GLM。 这离上一个匿名模型揭晓只有 9 天。智谱此前把 GLM-5.3-Flash 化名为 Ox Alpha,在 OpenRouter 和 OpenCode 免费测试。8 月 26 日才正式公布真身,并开放模型权重。 但这次没有免费午餐了,Omen Alpha 只给每月 10 美元的 OpenCode Go 用户使用,套餐提供价值 100 美元的 Omen 用量。每百万 token 输入收费 0.20 美元,输出 0.66 美元,比 GLM-5.3-Flash 正式价格高约三成;但 GLM-5.3-Flash 目前正在打五折,按现价算,Omen Alpha 大约贵 1.6 倍。 Omen Alpha 的正式规格目前还是空白。OpenCode 没公布上下文、输入模态和最大输出。社区已经有人猜它可能是新的 GLM-5.x 或 Omni 分支。

09-11 05:14

DeepSeek V4.1 Flash第三方实测:没夺回国模第一,但成本只有Kimi、GLM七分之一

动察 Beating AI 快讯,Artificial Analysis 完成 DeepSeek V4.1 Flash 独立测试,综合智能指数拿到 40 分。它已经超过自家 V4 Pro 0813 的 36 分,但仍低于 Kimi K3 的 44 分和 GLM-5.3 的 45 分。按这套第三方榜单,DeepSeek 还没夺回国产模型第一。 但价格差距非常夸张。V4.1 Flash 跑完一个 Intelligence Index 任务平均只花 0.27 美元,Kimi K3 和 GLM-5.3 都在 2 美元左右,相差约 7 倍。输出速度达到 197 Token/s,也远高于 Kimi K3 的约 36 Token/s 和 GLM-5.3 的约 58 Token/s。 Agent 依然是它最强的部分。AutomationBench-AA 上,V4.1 Flash 拿到 69%,追平 GPT-6 Astra,并超过 GLM-5.3 的 62%;长上下文测试 AA-LCR 也拿到 84%。缺点是它特别能说,AA 测试中单任务平均输出约 8.9 万 Token,比 V4 Pro 多 62%,吃掉了一部分价格优势。

09-01 07:37

FreeToken开源:一张5090跑DeepSeek-V4-Flash,最高25 Token/s

动察 Beating AI 快讯,伯克利、MIT 等研究者开源 FreeToken。这是一个专门为本地设备设计的 MoE(混合专家模型)推理引擎,主要解决超大模型显存装不下的问题。它会把部分权重放在系统内存,并让 CPU 和 GPU 一起参与推理。 FreeToken 会把模型的大量专家权重放在系统内存,只把一部分缓存在显存。遇到显存里没有的专家时,它会根据 PCIe 和 CPU 内存带宽,动态决定是把权重搬到 GPU,还是直接交给 CPU 计算。这样 CPU、GPU、系统内存和 PCIe 可以一起参与推理。 论文实测,一台配备 RTX 5090 的游戏台式机运行 284B 参数的 DeepSeek-V4-Flash,可以达到 22–25 Token/s。这款模型每生成一个 Token 实际只激活约 13B 参数,因此特别适合这种 CPU、GPU 混合推理。 FreeToken 还在 8GB 显存的 RTX 4060 笔记本上把 35B 模型跑到 39.3 Token/s;单张 96GB RTX PRO 6000 则可以运行 753B 参数的 GLM-5.2,速度达到 llama.cpp 的约两倍。项目目前支持超过 20 款 MoE 模型,并已采用 Apache 2.0 许可证开源。

09-01 00:04重要

中信建投:英伟达业绩指引乐观,MiniMax ARR大幅增长,AI产业持续高景气

火星财经消息,中信建投指出,英伟达FY2027二季度实现营收962.2亿美元,同比增长106%。展望FY2027三季度,公司预计营收达到1080亿美元±2%,对应同比增长约89%。英伟达指引2028财年收入增长约70%,如果供应链不受限的情况下,增速预计更快。总体看,全球AI资本开支仍处于强劲上行周期。MiniMax商业化进程明显加速,2026年上半年实现收入约1.17亿美元,同比增长283.1%,其中二季度收入环比增长81.8%;进入三季度后增长进一步提速,7月Token消耗量已达到1月的20倍,8月ARR突破8亿美元。

08-31 11:29

智谱Token推理成本较年初降80%:10万张国产芯片跑大模型

动察 Beating AI 快讯,智谱披露,公司目前已经实现 10 万级国产芯片的规模化低成本推理,单位 Token 推理成本较年初下降 80%。 这批国产算力此前已经露过面。智谱发布 GLM-5.3-Flash 时曾确认,该模型的全部线上流量由 10 万张国产芯片承载。发布前,匿名模型 Ox-Alpha 在 OpenRouter、OpenCode 上的大规模测试,同样跑在这批国产算力上。

09-19 08:22

DFlash团队进军Mac,27B模型跑到144Token/s

动察 Beating AI 快讯,Inco AI 开源本地推理引擎 Splash,把 Qwen3.8-27B 在 M5 Max MacBook Pro 上跑到了最高 144 Token/s。LM Studio 随即接入,0.4.25 版本已经可以直接使用。 Inco 此前做出的 DFlash 已经进入 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 和 llama.cpp。Meta、NVIDIA、小米、Poolside 等也给自家模型配了 DFlash 加速小模型。DFlash 会先让小模型并行猜出多个 Token,再交给大模型批量验证,减少逐 Token 生成的计算。 Splash 把这种优化扩到了整个本地推理引擎。它目前只支持 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B,每个模型都单独配了 GPU kernel、内存方案和 DFlash 2 小模型。覆盖的模型少,但换来了更激进的性能优化。 144 Token/s 是 M5 Max 上的最高演示值。换到 Inco 用来做横向测试的 48GB M5 Pro,Qwen3.8-27B 单路短上下文达到 74 Token/s;4 路并发时总吞吐达到 170 Token/s,是第二名的 3.9 倍。这也是 Splash 更适合 Agent 场景的地方。一个 Agent 同时拉起多个子任务时,并发总吞吐往往比单条对话速度更重要。 Splash 本身开源,不绑定 LM Studio。目前需要 M3 或更新的 Mac、macOS 26.4 以上、至少 36GB 统一内存。