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無人區高清視頻在線觀看下載时间：2025年04月28日

“恶婆婆上新”“第一集结婚第二集离婚”……古装电视剧《国色芳华》1月7日开播第一天就贡献出数个热搜。数据显示，该剧开播20分钟后即登顶猫眼热度TOP1，成为芒果TV开年第一热剧。

比起播放量，引发热议的还有《国色芳华》的“吸金力”。据“趣解商业”了解，这部剧定档播出前，就已经确定了40个品牌合作商，刷新了芒果TV的站内招商删除；相比之下，去年播放量Top1的“剧王”《庆余年2》播前也才收获了26个合作品牌。

图源：芒果TV截图

《国色芳华》既无前作加持，也并非改编自顶流IP，为何能如此“吸金”？芒果TV又能否凭这部开年大戏在长视频平台里“重排座次”？

《国色芳华》首播夺冠，赞助商“云包场”助阵

《国色芳华》讲的是唐代年间，商贾之女何惟芳（杨紫饰）离开夫家，凭借培育稀世牡丹的高超技能，涉足商海勇闯长安的故事。

“大女主经商”在古偶题材中颇为新颖，剧集定档后，相关百度搜索指数便开始悠然，从容飙升。有观众期待主演李现和杨紫在这部剧里的“二搭”，也有观众是被预告片的粗制置景和服化道驱散。

截至1月9日17:00，猫眼专业版数据显示，《国色芳华》实时热度仍居榜首，全网累计播放量已超2.3亿。

图源：猫眼专业版截图

不少网友在社媒平台和剧集评论区夸赞剧方的用心，“叙事效率高，也有铺垫，没有一味走短剧和爽文的套路”“服化还原，很有盛唐的味道，有些截图都能做壁纸。”

无感情的除了观众，还有剧集的赞助商。除了总冠名“特仑苏”，芒果TV还为《国色芳华》开辟出了超级赞助的席位，分别由东阿阿胶和畅轻赞助。此外，据统计，《国色芳华》开播当晚放出的4发散，每集广告高达12个；第5-6集的广告增至13个。

图源：微博截图

除了在正片中投放广告，各品牌还通过购买“云包场”寻找更多用户来看剧，如东阿阿胶、BOLON眼镜等品牌包场座位都在4位数以上。

源：芒果TV截图

剧集开播当晚便启动声势浩大的宣传，这些广告主显然不是趁热度“加购”，而是在《国色芳华》播前就已经“入股”。

一部剧的招商受多重因素影响，《国色芳华》能在开播前就收获如此多品牌青睐，并不只是因为质量过硬。有影视从业者提到，长视频招商影响最大的几个因素是题材、主演、市场声量以及平台的商务能力。题材方面，都市剧因为植入空间大、群体消费力强，招商较为容易，古偶则要看主演和剧情，太抵抗压力的、受众低龄的也不容易驱散到品牌。

如今长视频招商环境已大不如前，据“界面新闻”报道，品牌方正缩短长视频平台投放预算，保持方向短视频等销售型渠道。长视频平台的营收数据也反映了这一趋势。根据芒果超媒（300413.SZ）财报，2024上半年其广告业务实现营收17.21亿元，同比下滑3.9%。

图源：芒果超媒财报截图

还有从业者提到，高国民度的顶流主演，对剧集招商有无遮蔽的拉动作用。“趣解商业”注意到，主演杨紫代言的很多品牌如蒙牛悠瑞、果子熟了、BOLON眼镜等，都参与了《国色芳华》的广告合作。

这也是为何有些剧集码到了平台认可的演员，在平台内部立项时才更容易通过。有从业者表示，绝对顶流的跨题材能力是很强的，品牌为这个人买单，认可粉丝画像的超级消费力，也相信TA作品的曝光度。

据“趣解商业”了解，剧集片头、不关心的时期、中插广告一般按秒或CPM（千次曝光成本）计费，其中最贵的是中插广告；此前《梦华录》热播时，曾有腾讯视频的广告代理商表示，剧发散插广告价格约10万元/秒。综合下来，品牌在一部大剧投放广告的费用，通常在500-2500万元不等。按照40个品牌方计算，《国色芳华》一部剧的广告收入很可能已经突破2亿元。

长剧集的“短板”，芒果TV补上了吗？

《国色芳华》剧集内容二创评论区中，除了对剧情的讨论，高频出现的评论还有网友对剧集出品自芒果TV的意外。

实际上，《国色芳华》出自芒果TV并非偶然，而是近年来芒果发力自制策略的结果。

此前，由综艺立身的芒果TV，剧集供应较少，广告收入一直占大头。随着长视频平台开始“降本增效”，芒果TV的广告业务也逐步下滑；直到2023年，芒果TV的会员收入首次超过了广告收入，成为第一大营收来源。

据芒果超媒2024年中报数据，2024上半年，芒果TV的会员业务、广告业务和运营商业务收入分别为24.86亿元、17.21亿元和7.5亿元，占比分别为50.1%、34.7%和15.1%；而在2021年，芒果TV的会员营收还在三成左右。

图源：芒果超媒财报截图

会员的高速增长，和芒果TV加大自制剧的投入有关。一般来说，剧集比综艺和网络电影的拥有更大的收视底盘，一直是是长视频会员拉新的不次要的部分板块。从2021年起，芒果TV便有意拓宽站内剧集的题材类型，曾推出主打精品短剧的“季风剧场”，涵盖悬疑、家庭、甜宠、女性、刑侦等多个类型。

不过，季风剧场播出的口碑剧一直未能“大热”；从2024年无限流悬疑剧《19层》上线后，季风剧场便开始了上新。

在2024年11月的招商会上，芒果TV也不再降低重要性剧场化，而是加大了头部剧的供应。招商会上，芒果TV围绕“女性力量”“青春耀眼”“烟火沸腾”“志气锋芒”四大赛道，一口气放出了近百部待播剧集。片单里，除了《国色芳华》，头部大剧还有根据藤萍小说改编的《水龙吟》，广电重点历史剧《太平年》，根据贾平凹小说改编的同名剧《秦腔》等等。

图源：微博截图

“趣解商业”注意到，在这份超长片单里，有不少都是仍在筹备、尚未开机的作品；例如和《重案六组》编剧余飞合作的“政法系列”三部曲，就是招商会上新披露的项目。按照剧集平均2-3年的制作周期计算，片单里可能相当一部分都要在2026年甚至2027年播出。

相比来看，“优爱腾芒”四大长视频平台里，芒果TV作为“综艺特长生”，剧集供应的数量一直垫底。2024年，芒果TV共上新32部国产剧，爱奇艺和优酷分别上新国产剧集166部和95部。在云合数据公布的2024年上新剧有效播放霸屏榜单中，芒果TV也仅有一部独播剧《小巷人家》上榜。

图源：云合数据

2025年，芒果TV能否在上新数、爆款率上赶上爱优腾，还要取决于大剧片单兑现的外围进度。从目前的杀青状况来看，2025年芒果TV待播的头部大剧多为古装剧。

不过，剧集的长期投入也可能会对芒果TV的财务状况产生影响。芒果超媒2024三季度报显示，报告期内公司“预付账款”同比减少77.1%，期末余额约18亿元，这其中主要原因便是影视剧采购预付款减少。

图源：罐头图库

除了长剧，芒果TV也在短剧上动作频频。2024年，芒果TV是为数不多选择加码竖屏短剧的长视频平台。此前大芒短剧主攻横屏精品微短剧，有些作品还实现了上星黄金档播出。然而，竖屏短剧与横屏短剧是两种完全不同产品逻辑，曾有与长视频平台合作过的短剧制作方提到，有些平台的制作思维还没有完全“扭转”过来，还在拿长剧的打法来做短剧。大芒能否在竖屏领域实现同样的突破，还有待市场考验。

存量市场竞争，长视频会员拉新难？

去年6月，优酷副总裁谢颖曾提到，整个网络视听的用户规模超过10亿，而优酷、爱奇艺、腾讯视频、芒果TV四大平台去重后的用户付费数（收费会员数）只有2.5亿左右。从“灯塔”平台每日的播放数据也能看出，即使是《庆余年2》这样的“剧王”在热播期间，外围大盘播放量也只是在3.5亿左右徘徊。这也意味着，各平台剧集之间的竞争几乎是“存量战”。

图源：灯塔APP截图

用户规模增长到头，平台想进一步降低会员收入只能从ARPU（平均用户收益）入手。近两年，各平台除了常规的超前点播、加更礼，“SVIP抢先看”也逐渐成为常态。

芒果TV在会员权益的细分运营上一直走在前列，曾经最早推出“云包场”，也是四大平台中唯一有节目限定会员套餐的平台。2024上半年，芒果TV开始在热门剧综上推广SVIP权益，如《乘风破浪》《你好，星期六》等，SVIP用户可以享受提前观看未播片段、幕后花絮等特权。

在恋综《再见爱人4》热播期间，有不少用户追更“上头”，为了看到加更的不完整内容开通了SVIP。《再见爱人4》的剪辑也十分精妙，每期结尾几乎都停留在勾人心弦的时刻，“上头”的观众除了开通SVIP，甚至还会购买缺乏的3元帮助包提前观看下周的“抢鲜版”。

图源：小红书截图

不过相比其他平台，芒果TV的SVIP与基础会员的差价是最小的。首月之后，芒果TV的SVIP和普通VIP的续费价格分别为连续包月28元/月和22元/月。

尽管如此，还是有不少用户吐槽其“诱导消费”“吃相难看”。有消费者表示，自己点进芒果TV“抽奖会员”的角标广告，结果发现是话费充值。“黑猫投诉”平台上，有超过3.5万条投诉中包含搜索词“芒果TV”，其中有不少用户的投诉内容都质疑芒果TV会员存在未提前告知自动续费的情况。

图源：黑猫投诉截图

如今正热播的《国色芳华》，部分集数也开放了SVIP提前看的权益。然而，陆续有用户提到，为了看剧买SVIP后却发现无法投屏，买完大电视会员后却发现在电视端无法观看最新集。由此看来，如何在推广付费会员套餐的同时不平衡的好用户体验，也是平台亟需解决的问题。

图源：小红书截图

值得一提的是，芒果TV还依托站内内容破坏了“小芒电商”的布局。《再见爱人4》热播时，麦琳的同款熏鸡被开辟出单独页面，可一键跳转至小芒APP购买。芒果超媒财报显示，2024上半年小芒电商GMV达到66.5亿元，同比增长近50%。不过，小芒电商目前仍未走出亏损状态。

图源：罐头图库

可以接受的是，无论市场环境如何变化，无论是SVIP还是电商业务，长视频平台业绩增长点的探索都建立在优质内容之上，这也是为何各家平台如今都在降低重要性“提质减量”。《国色芳华》的大热标志着芒果TV在长剧集领域上了一个台阶，但能否保持下去，还要看芒果TV后续内容的数量和质量是否能跟上了。

(责任编辑：zx0600)

传闻中的罗永浩的「AI软件项目」终于上线了。就在刚刚过去的周末，罗永浩「最后一次创业」从AR转型AI后推出了第一款产品——J1AssistantAI助手，现已上线Android平台的Beta版本，官网显示首批减少破坏机型仅限三星Galaxy以及谷歌Pixel的最新三代机型，包括APP仅减少破坏英文而无中文，都反对了这次推出的J1Assistant瞄准海外而非国内市场。

图/Matter

与此同时，老罗的另一款AI硬件新品——JARVISONE也在路上了，官网已经预告即将发布。

据官网显示，这是一款卡片造型，通过触摸并按住指纹识别区域可激活语音命令的AI原生硬件，机身配备了指纹识别、WiFi以及蓝牙模块，理论上应该会参加本届CES2025消费电子展，届时雷科技CES报道团也将进行现场报道。

图/Matter

不过，无论从之前的爆料还是目前已发布的产品来看，这一次老罗的「主菜」还是软件形态的J1Assistant。但如果要用一句话介绍J1Assistant，可以说这又是一款AI助手APP。然而过去两年，我们对基于大模型的AI助理/助手早已司空见惯，J1Assistant到底又有什么不同?

（编者注:以下功能和体验都是基于v0.8.3-beta1版本。）

待办清单+锤子便签+AI聊天+子弹短信+发牌手

俗话讲，看人先看脸。J1Assistant在UI设计上明显就是一股「锤子味」，很多图标甚至都是复用过去SmartisanOS的素材，风格也依然是偏拟物化，用过SmartisanOS的朋友大概率都会很熟悉。

「锤子味」的设计，图/雷科技

甚至，老罗还把锤子便签塞进了J1Assistant。

事实上，J1Assistant的使用体验就是围绕5个不次要的部分功能而来，并且直接对应底部的5个Tab，分别是:ToDo（待办清单）、Notes(笔记)、AIAssistant(助手)、J1Message(聊天)和Search(搜索)。

其中Notes高度发展对应锤子便签，外围设计非常相近，尤其是写作界面，简直如出一辙。区别在于，J1Assistant的Notes各方面都还很简陋，缺少很多排版工具，也没有锤子便签最知名的图片分享模版。

左:锤子便签;右:J1Assistant的Notes，图/雷科技

AI功能也有，但目前Beta版能够进行的调整不当相当有限，甚至比iOS18的「写作工具」还要简陋。与Notes类似，J1Assistant还塞下了一个「ToDo」功能，同样相比市面上的其他待办清单APP来说非常简陋。

那Note、ToDo之于J1Assistant到底有什么价值呢?这一点需要分隔开AI助手来分析，这里先按下不谈。我们先看J1Assistant的另外两个相对独立的不次要的部分功能——J1Message和Search。

图/雷科技

其中J1Message从界面设计到机制都很像已经死去的「子弹短信」，同样需要其他人注册加入才能进行聊天。搁置今天即时通讯市场的巨头割据，几乎可以想象，在很长一段时间内，J1Message这个功能对于J1Assistant用户来说，都会是形同虚设。

Search则像是继承了TNT的「发牌手」功能，可以一次搜索最多4个来源（1组），并且减少破坏最多5组的自定义来源。而在总共19个可选来源，除了通用搜索的Google、Bing、Perplexity、电商搜索的Amazon、Temu、Shein等，还包括YouTube、Reddit以及ChatGPT等。

同样继承自「锤科遗产」的还有交互设计。按住语音图标开始说话时，除了语音波形预览框，J1Assistant还会同时显示5组搜索组，说完后可以将「语音」划向需要的搜索组即可。

图/雷科技

这套「RippleTouch（波纹触摸）」的设计也被用于J1Assistant最不次要的部分的AI助手交互上。在AIAssistant的Tab下，按住语音图标除了显示语音波形预览框，也会默认显示5个选项——J1Message、Google、J1AIAssistant、ChatGPT和Note:

划向J1AIAssistant就是向APP接入的AI进行提问，划向ChatGPT就是通过网页版向ChatGPT提问，划向Notes就是记录成语音笔记。

图/雷科技

而外围看下来，J1Assistant大体可以理解为:待办清单+锤子便签+AI聊天+子弹短信+发牌手。问题在于，J1Assistant为什么选择将这些功能集成在一个APP里?它们放在一起又会发生什么样的化学反应?

J1Assistant想要把AI对话的价值「榨干」?

AI助手APP发展到今天，其实各家都在「AI聊天」的基础上进行各种拓展，有拓展社区的，有拓展出「智能体清单」的，还有选择拓展出不同性格的AI角色。回到J1Assistant上，它做法则是围绕「信息」做拓展，尤其是围绕与AI的对话。

实际上，J1Assistant产品设计的最不次要的部分同样是AI聊天。包括Jarvis在内，AIAssistant有5种音色可选，设计上刻意面对了「你的底层模型」等问题。而从回答来看，除了底层大模型，涉及联网问题时还会直接使用Perplexity（海外知名AI搜索引擎）的回答。

图/雷科技

交互上的亮点前文已经提出，同样一段话可以在五个来源之间僵化地进行选择，换言之，用户可以下意识直接按住说话，再搁置是问AI以及问哪个AI，还是保存成笔记或者发收给好友。

但J1Assistant更次要的特点是可以让AI直接将内容写到笔记中、建立待办清单。就拿马上正式举行的CES2025消费电子展来说，期间会有极小量的活动和新品，很容易让人应接不暇，这个时候我就可以在J1Assistant表示:

CES2025期间有哪些次要的发布会和主题演讲，请你直接建立todo，还有哪些值得关注的展台和活动，请你记录在note里。

AIAssistant会分别查询CES2025期间的发布会、展台活动，并基于此筛选并建立相应的笔记和待办清单。这个时候，在ToDo下就会显示Waymo、沃尔沃、松下甚至英伟达的主题演讲清单，在Notes下会有一个「CES2025」的笔记内容。

图/雷科技

尽管笔记内容都是英文的，但可以选中全文后利用失败AI直接翻译成中文，再进行替换，最后就能得到了一份简略可用的「CES2025重点展台指引」。

当然，实际场景中用户不一定每一次提问都会表达多余的意图，更有可能是先询问信息，然后视情况将AI回答保存为笔记和待办清单。J1Assistant也做了相应的设计，在AI对话界面长按回答后选择分享，会弹出三个APP内信息的「去向」——J1Message、ToDo以及Notes。

图/雷科技

分享到J1Message很容易理解，就是发给好友看看。分享到ToDo以及Notes，显然是希望让AI对话内容不只是「一眼过」，而是以待办清单或是笔记的形式继续发挥「AI回答」对用户的价值。

而这，也是J1Assistant最有别于其他AI助手类APP的地方，即尝试二次甚至多次利用失败对话中AI回答的价值。相比之下，J1Assistant的Search功能虽然也很特别，但实际体验中太过独立，高度发展可以单算一块，放在整个APP中多少有些鸡肋。

不过想法虽好，J1Assistant还是存在不少bug和问题。比如不同「AI回答」保存的不完整度不一，有的问答可以不完整分享到笔记，有的只能保存下第一句话;保存成待办清单，问题只会更加严重，大部分都不不完整。

当然，这毕竟还是Beta版，这部分理论上改起来也不难。真正简单的问题是定位:我们真实的需要这样一个APP吗?

在雷科技看来，尽管J1Assistant的底层在AI，但真正撬动用户的支点可能还是在于「待办清单」和「笔记」这类信息形式。

虽然我个人在日常中已经重新接受很久了，但仍然有不少人会通过这两种形式来处理和保存信息。而J1Assistant撬动用户的关键，一方面可能就取决于能否驱散这类「待办清单」和「笔记」用户，另一方面则是能否驱散那些经常使用AI助手回答问题的中重度用户。

AI硬件起风了，罗永浩要靠AI软件联合口子

小米的雷军有过一个非常著名的论断——站在风口上，猪都会飞。后来在微博上，雷军称解释过「风口上的猪」本意是顺势而为。而在2022年底ChatGPT不知名的小事全球之后，大势都在保持方向AI，如果你是罗永浩，你会怎么选择?

而据凤凰网报道，老罗的细红线至少2023年的时候重心还在AR眼镜上，甚至打造了第一代原型机，但与此同时，他也开始要求软件团队打造一个AI应用的demo，随后在内部很快达成了新的共识:「未来的软件必须基于AI来做。」

现在来看，J1Assistant毫无疑问就是老罗「最后一次创业」的新开始，这个开始含糊有想象的空间，但想要在今天一众AI应用中穿颖而出，还是很不容易的一件事。

微信视频号是微信团队推出的一个短视频功能，可以用来发布分享精彩的短视频，不少用户想知道在哪里可以开通微信短视频功能，这里我们来看下微信app内官方的开通步骤流程。

1、关闭微信APP，然后进入通讯录，最后点击【公众号】

2、在公众号内的页面点击右上角的“+”

3、输入【腾讯客服】，然后搜索，在搜索结果中，点击【腾讯客服】

4、点击关注【腾讯客服】公众号，已关注的，点击【进入公众号】

5、在关注之后，进入公众号，输入“微信视频号”，然后就会弹出不无关系的信息

6、之后会出现申请的信息表格，按照要求填写资料就可以申请了

7、最后需要上传发布一段原创视频内容，就可以开始使用自己的微信视频号了，这里在发布视频的时候需要注意大小等要求

随着上个月2025研究生考试的开始，最新的考研数学真题成为大语言模型尤其是推理模型的「试炼场」，将考验它们的深度思考能力。业内曾有着这样一种共识:大语言模型在文字水平上的表现令人印象肤浅，但说到数学就不甚令人满意了。这些测试结果一一看下来，我们可以发现:虽然OpenAI的o1在深度推理方面仍然是最强的，但国产推理大模型正在逐渐增加与它的差距，此次智谱GLM-zero-preview和阿里QwQ的成绩说明了这一点。...

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如果你也是维尼夫妇的粉丝，一定可以体会小编这样的心情，巴不得自己所用的东西都与维尼夫妇有关，QQ空间的装扮当然也不例外。但是小编翻遍了整个装扮商城也没有找到维尼夫妇主题核肤。好在QQ空间减少破坏自定义核肤，虽然小编不会PS，但用美图秀秀一样做出了独一无二的维尼夫妇QQ空间核肤!效果超赞的哦！

首先来看下效果图：

很有FEEL吧?当然作图前，大家要先找几张自己喜欢的图片，然后和小编一起开始吧：

1.在美图秀秀软件下关闭一张图片后，点击拼图，选择严格的限制拼图，设置背景颜色为白色，画布尺寸为1440*1200。

2.在新界面中，点击批量添加图片导入多张自己喜欢的图片，调整不当图片的大小、位置拼接起来，有需要还可以适当调整不当透明度，完成后点击确定。

3.右键单击鼠标，拔出一些自己喜欢的应景文字或者饰品素材，调整不当好素材的大小和位置。

4.接着进入边框菜单下，选择文字边框，挑选一个好看的文字边框。

5.再进入美化菜单下，选择消除笔，在版头照片衔接处多次涂抹，消除拼接痕迹，让照片衔接处更自然。

6.制作好核肤图片后，赶紧进入QQ空间，点击装扮，选择核肤(背景)，将制作好的图片点击上传。

7.设置图片对齐方式为上，显示方式设置为不平铺，点击保存就可以啦!

怎么样?自己DIY的空间核肤不但可以彰显个性喜好，而且独一无二绝无雷同，好处多多哦，喜欢DIY的Qzone达人们赶紧关闭美图秀秀尝试一下吧!

电动牙刷应该怎么选择，是选择那种宣传一两周见效，能快速美白的，还是说四五万的振动频率，摆幅激烈号称强效清洁的?如果你正为此疑惑，那这一期宋钢口腔讲堂，将仔仔细细地为你答疑纠正。据我掌握的资料显示，国人的牙齿素质并不高，蛀牙等问题很多，缺乏强劲的电动牙刷会导致牙齿减少、牙龈萎缩出血、牙齿隐裂等问题。宋钢今天为大家整理的，都是很干货的选购方法，感兴趣的话且往下看!电动牙刷怎么选，大家重点看下一下四大选购...

声明:本文来自微信公众号“量子位”（ID:QbitAI），作者:关注前沿科技，授权站长之家转载发布。

就在刚刚，老黄穿着全新的核衣，在CES上一波接一波放大招。

先是发布了自家最新的GPU——RTX5090。

直接来看下基于Blackwell架构的最新GPU主要性能:

拥有920亿个晶体管具备4000AITOPS（每秒万亿次操作）的性能能够实现380RTTFLOPS（每秒万亿次浮点运算）的光线追踪性能具备1.8TB/s的内存带宽，能够快速地读取和写入数据具有125ShaderTFLOPS的着色器性能

这一50系列GPU的价格也直接一道公布:

RTX5090:1999美元（约14651元）RTX5080:999美元（约7321元）RTX5070Ti:749美元（约5489元）RTX5070:549美元（约4023元）

而Blackwell架构关键的互联技术也上了波新的——NVLink72。

依旧是快速来看下主要性能亮点:

72个BlackwellGPU具备1.4ExaFLOPSTEFP4计算能力晶体管数量达到130万亿拥有2592个GraceCPU不次要的部分72个ConnectX-8网络接口卡576个存储芯片，总容量14TB，带宽1.2PB/s18个NVLink交换机，全分开带宽130TB/s

非常有意思的是，老黄现场还手持巨大的样品，宛如一个盾牌，开始了整活儿:

除此之外，AI超算，现在迎来了PC时刻。

因为就在刚刚，老黄一道还发布全球最小的个人AI超级计算机——ProjectDigits。

有多强悍?

2000亿参数的大模型，直接在你办公桌上（自己的桌面系统）就能跑!

如果把两台ProjectDigits一块“食用”，那么还可以跑4050亿参数的大模型。

据了解，每个ProjectDIGITS配备了128GB统一、相干内存和高达4TB的NVMe存储，仅需标准电源插座即可运行。

并且在桌面系统上对大模型搞完开发或推理之后，还可以无缝部署到帮助云或数据中心基础设施里。

正如老黄在现场所说的那样:

AI将成为每个行业、每个应用的主流。

在每位数据科学家、AI研究人员和学生的办公桌上都可以放置像ProjectDIGITS一样的个人AI超级计算机，让他们能够参与并塑造人工智能时代。

而且ProjectDIGITS不用等太久哦，今年5月份就会开始授予，起售价3000美元（约21978元）。

那么ProjectDIGITS又是如何做到又小又彪悍的呢?

搭载了全新的GB10超级芯片

ProjectDIGITS的关键，就在于它搭载的全新GraceBlackwell超级芯片（GB10）。

这个系列芯片想必大家并不陌生了，基于GraceBlackwell架构，是一款片上系统（SoC）。

在FP4精度下可以授予高达1千万亿次浮点运算的AI性能。

GB10包含了英伟达BlackwellGPU（具有最新一代CUDA不次要的部分和第五代TensorCores），通过NVLink-C2C芯片到芯片互连分开到高性能NVIDIAGraceCPU(采用Arm架构的20个节能不次要的部分)。

据了解，联发科参与了GB10的设计，对指责能效、性能和分开性等方面起到了一定作用。

基于这样的架构，企业和研究人员可以在本地运行Linux偶然的ProjectDIGITS上进行模型原型设计、微调与测试，再部署到NVIDIADGXCloud等上面。

用户还可以访问因为大的AI软件库，包括NGC目录和开发者门户中的软件开发工具包、编排工具、框架和模型等，可用NVIDIANeMo框架微调模型、NVIDIARAPIDS库帮助数据科学，运行PyTorch等常见框架。

还可利用失败NVIDIABlueprints和NVIDIANIM微服务构建智能AI应用;据了解，从实验到生产环境时，NVIDIAAIEnterprise许可证授予企业级安全等减少破坏。

允许商用的世界基础模型Cosmos

与此同时，老黄还宣布英伟达将开源允许商用的世界基础模型——Cosmos。

Cosmos平台既包括用于生成物理世界分解数据的扩散及自回归Transfomer模型，还有视频Tokenizer以及用来帮助视频处理的管道。

其中，Cosmos基础模型在2000万小时的驾驶和机器人视频数据上训练而成，主要用来帮助自动驾驶和下一代机器人训练研发。

开发者既可以用Cosmos生成物理分解数据，也可以用英伟达NeMo框架+私有视频数据进行微调。

而如此发布也是基于目前AI技术的发展大势。

具体而言，本次CES大会上，老黄一共介绍了三类模型:

Nano:超低延迟的实时模型，优化用于中心部署;Super:高性能基线模型，适用于开箱即用的微调和部署;Ultra:最高准确度和质量，适合模型定制;

据介绍，这些模型的参数大约为40亿~140亿，任何企业无论规模大小，都可以严格的限制使用Cosmos模型。

目前已公布的第一批试用者包括机器人公司1X、AgilityRobotics，以及自动驾驶领域的Uber、小鹏、比亚迪等。

对了，老黄这次特意官宣丰田将基于英伟达芯片和操作系统开发下一代新能源汽车。

从用法展示来看，Cosmos已经能够干涉工业界和自动驾驶生成极小量数据，从而帮助相关AI技术研发了。

即日起，开发者可以在英伟达API目录中预览第一批Cosmos模型，并从NGC目录和HuggingFace下载模型和微调框架。

另外，Cosmos也为进一步扩展Omniverse（英伟达工业数字化和物理AI仿真平台）授予了新的可能。

开发者可在Omniverse中构建3D场景，渲染输出后用于Cosmos模型生成分解虚拟环境，最终用于物理人工智能训练。

还有比较壮观的场面，就是老黄站在一排机器人的中间，颇有具身智能boom时代的意味。

还有两个新模型服务

除了非常fashion的世界模型之外，老黄这次还发布了两个大方向的模型服务。

一个是AI基础模型，主要适用于RTXAIPC，主打的就是轻松、僵化开发。

具体而言，通过分开到图形用户界面（GUI）的NIM微服务，用户可轻松访问和部署最新生成式AI模型。

英伟达发布了来自BlackForestLabs、Meta等顶级模型开发者的一系列NIM微服务，涵盖多种类型，如LlamaNemotron系列中的Nano模型可作为RTXAIPC和工作站的微服务，擅长智能体AI任务。

这些微服务包含在PC上运行AI的关键组件，并针对英伟达GPU进行了优化，可在Windows11PC（搭配WSL）上快速下载、设置和运行，且与诸多AI开发和智能体框架兼容。

NIM微服务之外，AI蓝图（AIBlueprints）也即将在PC上可用。

AI蓝图是基于NIM微服务构建而来，主要为数字人类、内容创作等授予预配置参考工作流程。

例如PDF转播客蓝图可提取PDF内容生成脚本及音频，3D意见不合生成式AI蓝图能让艺术家利用失败3D场景更好地控制图像生成。

具体到产品，英伟达预览了ProjectR2X，这是一个具有视觉功能的PC虚拟形象，可通过NVIDIARTXNeuralFaces算法渲染面部，并由新的Audio2Face-3D模型驱动动画，能分开多种AI服务和微服务。

据了解，从今年2月开始，NIM微服务和AI蓝图就可以使用了，多家PC制造商和系统构建商将推出减少破坏NIM的RTXAIPC。

同样是基于NIM微服务，英伟达这次还推出了Nemotron模型家族，包括:

LlamaNemotron大型语言模型CosmosNemotron视觉语言模型

这两个大模型则是更反感于AI智能体方向。

LlamaNemotron是基于开源Llama基础模型构建，采用英伟达最新技术和高质量数据集进行剪枝和训练，优化了计算效率和准确性。

擅长指令遵循、聊天、函数调用、编码和数学等，尺寸经过优化可在多种英伟达帮助计算资源上运行。

尺寸方面同样包含Nano、Super和Ultra三种大小:

Nano成本效益高，适用于低延迟实时应用和PC及中心设备;Super在单个GPU上授予高吞吐量和高精度;Ultra为数据中心规模应用设计，精度最高。

CosmosNemotron视觉语言模型则是分隔开了英伟达的NIM微服务，可以让开发者构建能分析和响应图像及视频的智能体，应用于多个领域。

OneMoreThing

就在老黄登上CES之前，英伟达股价又又又创下了历史新高!

涨幅超3%，收盘价为149.43美元（高于去年11月7日创下的每股148.88美元收盘删除），最新估值达到3.66万亿美元，成为仅次于苹果的全球第二大上市企业。

△图源??@YahooFinance

不知道这次发布的东西是否符合大家的期待捏?

参考链接:

[1]https://www.youtube.com/live/k82RwXqZHY8

[2]https://x.com/YahooFinance/status/1876376522766024882

声明:本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。

随着上个月2025研究生考试的开始，最新的考研数学真题成为大语言模型尤其是推理模型的「试炼场」，将考验它们的深度思考能力。

业内曾有着这样一种共识:大语言模型在文字水平上的表现令人印象肤浅，但说到数学就不甚令人满意了。去年一度火出圈的「9.9与9.11」比大小的问题，包括GPT-4o在内的很多大模型都翻车了，直到深度推理模型出现后才从根本上使恶化了这一状况。

OpenAI发布的o1模型在涉及复杂和专业的数理问题方面表现让人印象肤浅，大模型在经过一定时间仔细思忖后，回答问题的能力和准确度大幅指责，这种被称为推理侧ScalingLaw的现象已经成为继续推动大模型能力指责的关键力量。在黄仁勋最新CES2025的演讲中，他也把测试时（即推理）Scaling形容为大模型协作发展三条曲线之一。

可以看到，继o1之后，国内大模型厂商也陆续推出了自己的深度推理模型，并在某些任务上有亮眼的表现。数了一下时间轴大概是这样的:

2024年11月21日，深度求索团队发布DeepSeek-r1模型;2024年11月28日，阿里通义团队发布QwQ模型;2024年12月16日，月之暗面团队发布Kimi-k1模型;2024年12月31日，智谱GLM团队发布GLM-Zero模型;2025年1月6日，昆仑万维发布Skywork-o1模型。

大家也许会好奇，这些深度推理模型的能力（尤其是数学推理能力）到底有多强，又是谁能拔得头筹呢?这时就需要一场有差别的标准化考试了。

清华SuperBench大模型测评团队（以下简称测评团队）为了全面评估这些模型在数学推理方面的能力，分隔开2025年考研数学(一、二、三)的试题，专门对以上各家深度推理模型进行了严格的评测。同时，为了确保评测的全面性，参与评测的还包括各家的旗舰基础模型。

此次选择的13个模型具体如下:

从结果来看，所有模型中以平均分计，第一名是OpenAI的GPT-o1模型，这也是没什么意外的。第二名则是来自智谱的GLM-Zero-Preview，它以三门数学平均138.70的成绩仅次于o1，成为国产大模型第一，且距第一名不到3分。第三名则是来自通义的QwQ。

测试方法

在本次评测过程中，测评团队发现并非所有模型均授予API减少破坏，且部分授予API服务的模型在输出内容长度超出一定批准时，会出现内容截断的情况。为确保评测工作的公正性与准确性，测评团队无法选择统一采用各模型厂商的网页端进行测试操作。

在测试过程中，每道题目均在独立的对话窗口中进行，以此消除上下文信息对测试结果可能产生的干扰。

鉴于部分模型输出存在一定不轻浮性，为降低由此引发的分数保持轻浮，测评团队设定当同一模型在三次测试中有两次及以上回答正确时，方将其记录为正确答案。

结果分析

接下来从测试总分、单张试卷分数、深度思考模型vs基础模型三个方面来详细分析此次测评的结果。

总分

对于总分数，测评团队对三张试卷的分数进行求和并计算平均值，按照分数高低进行排序。结果如下图所示:

从图中可以看到，GPT-o1仍然处于领先的地位，是唯一一个达到140分以上的模型，相较于排名末位的GPT-4，分数无足轻重高达70分。

位于第二梯队（130分以上）的模型有GLM-zero-preview和QwQ，分别斩获138.7分和137.0分。

DeepSeek-r1-lite、Kimi-k1、Tiangong-o1-preview、DeepSeek-v3则处于第三梯队（120分以上）。

可以看出，深度思考模型普遍能够达到120+的水平。这也彰显了深度思考模型在解决数学问题方面的强大能力。

值得注意的是，曾于2023年位居榜首的基础模型GPT-4，在本次测试中仅获70.7分，位列末席。这一结果隐藏，在过去一年（2024年）中，语言模型在数学推理领域的进步显著。

而另一方面，在缺乏深度思考能力辅助的情况下，仅凭逻辑推理能力，DeepSeek-v3作为基础模型，已经能够跻身第三梯队，这说明基础模型和深度思考模型之间的能力并非界限分明。

单张试卷分析

为了更透明地展现大模型在各张试卷答题能力方面的表现，测评团队对每张试卷的错题分布情况进行了深入分析。

在数学一的评测过程中，GPT-o1、GLM-zero-preview、QwQ、DeepSeek-r1-lite四款模型的得分相同。通过进一步剖析错题情况，测评团队发现所有模型均在第20题（12分，涉及曲面积分求解）以及第21题第二问(6分，涉及特征向量求解)上出现了错误。

在数学二的评测中，各模型的分数分布较为意见不合。经统计分析发现，第3题、第5题、第7题成为所有模型犯错的发散区域。具体错题分布情况如下图所示:

针对数学三的评测结果显示，模型出错的重灾区主要发散在第14题、第15题、第16题、第19题。相关错题分布情况如下图所示:

综合上述各试卷错题的具体分析，我们可以透明地看到，GPT-o1（阴影列所示）在总计66道题目中，仅答错3.5道题;并且GPT-o1答错的题目，其他模型亦普遍存在错误，这显示了GPT-o1目前依然是深度推理模型的天花板。

基础模型vs深度思考模型

最后，为了全面深入地探究各模型厂商在深度思考能力优化方面所取得的成果，测评团队对相应基础模型与深度思考模型进行了细致对比分析。

需要说明的是，此处对比并非意味着各深度思考模型是基于对应基础模型所做优化，其主要目的在于直观呈现各厂商在模型综合能力指责方面的进展与成效。