Grok 4 系列模型据信将在一周内发布。
目前消息称 Grok 4 系列会有 grok-4-0629 和 grok-4-code-0629 两个型号。具有和前代模型相同的 131k 上下文窗口，支持推理，但只能输入文本模态内容。
目前消息称 Grok 4 系列会有 grok-4-0629 和 grok-4-code-0629 两个型号。具有和前代模型相同的 131k 上下文窗口，支持推理，但只能输入文本模态内容。
百度开源 ERNIE 4.5 大模型家族
百度正式宣布开源其最新的旗舰级大模型系列 ERNIE 4.5，这是一个包含 10 个不同变体的大规模多模态模型家族。该系列包含 2 个多模态大模型和 4 个大语言模型，共计 23 个模型版本，其中最大模型拥有 4240 亿参数，47B 活跃参数。
ERNIE 4.5 采用了创新的异构多模态混合专家（MoE）架构，支持跨模态参数共享的同时，也为每个模态保留专用参数。这种设计在提升多模态理解能力的同时，实现了文本处理性能的同步增强。模型支持图像、视频和文本等多种输入模态，并生成文本输出。
在技术创新方面，ERNIE 4.5 在三个关键领域实现了突破：多模态异构 MoE 预训练、高效扩展的基础设施，以及针对特定模态的后训练。该模型在预训练阶段达到了 47% 的模型 FLOPs 利用率（MFU），在 2016 块 NVIDIA H800 GPU 上实现了高效训练。
性能评测显示，ERNIE 4.5 在指令遵循、世界知识记忆、视觉理解和多模态推理等方面表现出色。在传统基准测试如 MMLU、MMLU Pro 等任务上，该模型与当前最强的 DeepSeek-V3、Qwen 等模型不相上下。然而在更具挑战性的新评测任务如 AIME、LiveCodeBench 等方面，表现相对一般。
本次开源遵循 Apache 2.0 协议，意味着开发者可以自由进行商业化使用和二次开发。百度还同时开源了完整的开发工具链，包括 ERNIEKit 训练工具包和 FastDeploy 推理部署工具包，涵盖从训练、微调到部署的全栈能力。模型提供了 PyTorch 和 PaddlePaddle 两个版本，以满足不同开发者的需求。
（技术报告）
百度正式宣布开源其最新的旗舰级大模型系列 ERNIE 4.5，这是一个包含 10 个不同变体的大规模多模态模型家族。该系列包含 2 个多模态大模型和 4 个大语言模型，共计 23 个模型版本，其中最大模型拥有 4240 亿参数，47B 活跃参数。
ERNIE 4.5 采用了创新的异构多模态混合专家（MoE）架构，支持跨模态参数共享的同时，也为每个模态保留专用参数。这种设计在提升多模态理解能力的同时，实现了文本处理性能的同步增强。模型支持图像、视频和文本等多种输入模态，并生成文本输出。
在技术创新方面，ERNIE 4.5 在三个关键领域实现了突破：多模态异构 MoE 预训练、高效扩展的基础设施，以及针对特定模态的后训练。该模型在预训练阶段达到了 47% 的模型 FLOPs 利用率（MFU），在 2016 块 NVIDIA H800 GPU 上实现了高效训练。
性能评测显示，ERNIE 4.5 在指令遵循、世界知识记忆、视觉理解和多模态推理等方面表现出色。在传统基准测试如 MMLU、MMLU Pro 等任务上，该模型与当前最强的 DeepSeek-V3、Qwen 等模型不相上下。然而在更具挑战性的新评测任务如 AIME、LiveCodeBench 等方面，表现相对一般。
本次开源遵循 Apache 2.0 协议，意味着开发者可以自由进行商业化使用和二次开发。百度还同时开源了完整的开发工具链，包括 ERNIEKit 训练工具包和 FastDeploy 推理部署工具包，涵盖从训练、微调到部署的全栈能力。模型提供了 PyTorch 和 PaddlePaddle 两个版本，以满足不同开发者的需求。
（技术报告）
据 The Information 报道，DeepSeek 备受期待的下一代大语言模型 R2 可能无法像其前任 R1 那样在中国迅速广泛普及。据中国主要云服务提供商员工透露，国内英伟达服务器芯片短缺是主要原因，而美国最近禁止专为中国市场设计的英伟达 H20 芯片销售进一步加剧了这一问题。
DeepSeek 的模型完全针对英伟达的硬件和软件进行了优化，在英伟达芯片上运行时表现最佳。R1 发布后，包括字节跳动、阿里巴巴和腾讯在内的中国科技巨头在 2025 年第一季度为英伟达 H20 芯片下了 160 亿美元订单，相当于 120 万块芯片。相比之下，2024 年英伟达向中国发运了 100 万颗 H20 芯片。
据知情人士透露，由对冲基金公司幻方量化拥有的 DeepSeek 尚未确定 R2 的发布时间。CEO 梁文锋对新模型的性能并不满意，工程师正在持续优化直到获得批准发布。
英伟达在声明中表示：「中国拥有全球最大的开发者群体之一，他们创建了开源基础模型和非军事应用。虽然安全至关重要，但这些应用都应以美国的人工智能堆栈为最佳运行平台。」
云服务提供商员工表示，如果 R2 发布后能超越现有开源模型，其需求将令正在应对英伟达芯片短缺的中国云提供商应接不暇。目前使用 R1 的云客户大部分都使用英伟达 H20 芯片运行该模型。
（The Information）
Cloudflare 于 6 月 24 日宣布，Cloudflare Containers 现已面向所有付费计划用户提供公开测试版服务。
Cloudflare Containers 与现有的 Workers 平台实现了紧密集成，开发者只需定义几行代码即可创建容器，就像部署 Worker 一样简单。容器无需管理跨多个区域的配置。当请求新的容器实例时，Cloudflare 会从其全球网络中选择已预置就绪容器的最佳位置，初始容器启动仅需几秒钟时间。
该平台的突出特点是其可编程性。容器实例可以按需启动，并由 Workers 代码控制。开发者可以根据需求灵活选择工具：轻量级可扩展任务使用 Worker，需要更多算力和灵活性的任务使用容器。这为开发者提供了运行以前无法在 Workers 中运行的库的能力，例如使用 FFmpeg 将视频转换为 GIF 的应用程序。
在定价方面，Containers 采用按使用量付费的透明模式。目前提供三种实例类型：dev（256 MiB 内存）、basic（1 GiB 内存）和 standard（4 GiB 内存）。费用从向容器发送请求时开始计算，在容器实例进入休眠状态后停止计费。容器按每 10 毫秒的活跃运行时间计费，内存费率为每 GiB- 秒 0.0000025 美元，CPU 费率为每 vCPU- 秒 0.000020 美元。
Cloudflare 已经规划了多项未来增强功能，包括提高并发实例限制、支持基于利用率的全球自动扩展、增强 Containers 和 Workers 之间的通信方式，以及与开发者平台其他服务的更深度集成等。
（Cloudflare 官方博客）
Google Cloud 发布全球宕机故障复盘
太平洋夏令时间 2025 年 6 月 12 日 10 时 49 分（北京时间 6 月 13 日凌晨 1 时 49 分），Google Cloud Platform（GCP）发生全球性重大故障，导致包括 Gmail、Google Drive、YouTube 在内的数十项 Google 服务以及依赖 GCP 的第三方服务出现大面积中断。故障持续约 3 小时，其中美国中部地区 us-central1 的恢复时间长达 2 小时 40 分钟。
根据 Google 发布的详细事故报告，故障源于 Service Control 系统 —— 负责 Google 所有 API 请求授权和配额管理的核心组件。5 月 29 日，Google 向 Service Control 部署了一项新的配额策略检查功能，但该代码变更存在致命缺陷：缺乏适当的错误处理机制，且未受功能标志位（Feature Flag）保护。
6 月 12 日，当一项包含空白字段的策略变更被推送到全球数据库时，触发了有问题的代码路径。空指针异常导致 Service Control 二进制文件进入崩溃循环，由于配额管理的全球性质，故障在数秒内蔓延至所有地区。
Google 工程团队在 2 分钟内开始响应，10 分钟内识别根本原因，25 分钟内部署缓解措施。然而，在 us-central1 等大型地区，Service Control 任务重启时产生的「雷群效应」（Thundering Herd）过载了底层基础设施，延长了恢复时间。
此次故障影响了超过 80 项 Google Cloud 服务，包括身份和访问管理（IAM）、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AI 等，以及 Gmail、Google Calendar、Google Drive 等 Workspace 产品。Spotify、Discord、Cloudflare、Anthropic Claude、OpenAI 等依赖 GCP 的第三方服务也受到波及。
Google 承诺采取一系列补救措施，包括模块化 Service Control 架构以实现故障开放（Fail-Open）、审查所有消费全球复制数据的系统、强制关键二进制文件变更必须受功能标志保护，以及改进错误处理和测试实践。公司还计划确保监控和通信基础设施在 Google Cloud 主要服务宕机时仍能正常运行。
（Google Cloud）
太平洋夏令时间 2025 年 6 月 12 日 10 时 49 分（北京时间 6 月 13 日凌晨 1 时 49 分），Google Cloud Platform（GCP）发生全球性重大故障，导致包括 Gmail、Google Drive、YouTube 在内的数十项 Google 服务以及依赖 GCP 的第三方服务出现大面积中断。故障持续约 3 小时，其中美国中部地区 us-central1 的恢复时间长达 2 小时 40 分钟。
根据 Google 发布的详细事故报告，故障源于 Service Control 系统 —— 负责 Google 所有 API 请求授权和配额管理的核心组件。5 月 29 日，Google 向 Service Control 部署了一项新的配额策略检查功能，但该代码变更存在致命缺陷：缺乏适当的错误处理机制，且未受功能标志位（Feature Flag）保护。
6 月 12 日，当一项包含空白字段的策略变更被推送到全球数据库时，触发了有问题的代码路径。空指针异常导致 Service Control 二进制文件进入崩溃循环，由于配额管理的全球性质，故障在数秒内蔓延至所有地区。
Google 工程团队在 2 分钟内开始响应，10 分钟内识别根本原因，25 分钟内部署缓解措施。然而，在 us-central1 等大型地区，Service Control 任务重启时产生的「雷群效应」（Thundering Herd）过载了底层基础设施，延长了恢复时间。
此次故障影响了超过 80 项 Google Cloud 服务，包括身份和访问管理（IAM）、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AI 等，以及 Gmail、Google Calendar、Google Drive 等 Workspace 产品。Spotify、Discord、Cloudflare、Anthropic Claude、OpenAI 等依赖 GCP 的第三方服务也受到波及。
Google 承诺采取一系列补救措施，包括模块化 Service Control 架构以实现故障开放（Fail-Open）、审查所有消费全球复制数据的系统、强制关键二进制文件变更必须受功能标志保护，以及改进错误处理和测试实践。公司还计划确保监控和通信基础设施在 Google Cloud 主要服务宕机时仍能正常运行。
（Google Cloud）
GitHub Copilot 高级请求计费将于 2025 年 6 月 18 日起施行
GitHub 官方宣布，Copilot 的高级请求（Premium Requests）将于 2025 年 6 月 18 日起正式计费，适用于所有订阅计划。在此之前，用户可免费使用 Copilot 的高级模型，无需为额外的高级请求支付费用。计费开始后，用户的高级请求计数器将重置为零，并可在后台实时追踪用量。部分请求可能会因高需求而受到速率限制。
高级请求主要用于 Copilot Chat、Copilot coding agent、Copilot 代码审查、Copilot Extensions 等高级功能。不同 AI 模型对应不同的高级请求倍率（Multiplier），如 GPT-4.5 单次请求计为 50 个高级请求，Claude Opus 4 为 10，Gemini 2.0 Flash 为 0.25，o3-mini 和 o4-mini 为 0.33。付费用户使用 GPT-4.1 或 GPT-4o 基础模型时不计入高级请求额度，免费用户则每次计 1 个。
GitHub 官方宣布，Copilot 的高级请求（Premium Requests）将于 2025 年 6 月 18 日起正式计费，适用于所有订阅计划。在此之前，用户可免费使用 Copilot 的高级模型，无需为额外的高级请求支付费用。计费开始后，用户的高级请求计数器将重置为零，并可在后台实时追踪用量。部分请求可能会因高需求而受到速率限制。
高级请求主要用于 Copilot Chat、Copilot coding agent、Copilot 代码审查、Copilot Extensions 等高级功能。不同 AI 模型对应不同的高级请求倍率（Multiplier），如 GPT-4.5 单次请求计为 50 个高级请求，Claude Opus 4 为 10，Gemini 2.0 Flash 为 0.25，o3-mini 和 o4-mini 为 0.33。付费用户使用 GPT-4.1 或 GPT-4o 基础模型时不计入高级请求额度，免费用户则每次计 1 个。
微软 Office 团队完成从 Source Depot 到 Git 的大规模迁移
微软 Office 工程团队完成了一项历时数年的重大技术迁移，将版本控制系统从内部专有的 Source Depot 全面转向开源的 Git。这一迁移项目涉及超 4000 名工程师。
Source Depot 是微软基于 Perforce 技术在 2000 年代初开发的定制版本控制系统，专门用于管理 Windows 和 Office 等大型代码库。当时 Git 尚未诞生，Subversion 也不够成熟，Source Depot 承担了管理数百万行代码的重任。然而，随着时间推移，这一集中式系统的局限性逐渐暴露：获取 Office 代码库需要数小时，分支操作异常复杂，合并变更的流程更是令开发者苦不堪言。
迁移面临的最大技术挑战是 Office 代码库的庞大规模 —— 超过 270 GB 的大小和数百万个文件，远超标准 Git 的处理能力。为解决这一问题，微软开发了 Virtual File System for Git (VFS for Git) 技术，通过虚拟化文件系统实现按需下载文件，将克隆时间从 12 小时缩短至几分钟，检出操作从 2 至 3 小时缩短至 30 秒，状态检查从 10 分钟缩短至 4 至 5 秒。
为此，微软采用了「平行宇宙」迁移策略，创建与 Source Depot 持续同步的 Git 代码库，确保迁移过程的平稳进行。团队还为开发者提供了沙箱环境进行培训，并设置了「红色按钮」回滚机制以应对可能出现的问题。
（danielsada.tech）
微软 Office 工程团队完成了一项历时数年的重大技术迁移，将版本控制系统从内部专有的 Source Depot 全面转向开源的 Git。这一迁移项目涉及超 4000 名工程师。
Source Depot 是微软基于 Perforce 技术在 2000 年代初开发的定制版本控制系统，专门用于管理 Windows 和 Office 等大型代码库。当时 Git 尚未诞生，Subversion 也不够成熟，Source Depot 承担了管理数百万行代码的重任。然而，随着时间推移，这一集中式系统的局限性逐渐暴露：获取 Office 代码库需要数小时，分支操作异常复杂，合并变更的流程更是令开发者苦不堪言。
迁移面临的最大技术挑战是 Office 代码库的庞大规模 —— 超过 270 GB 的大小和数百万个文件，远超标准 Git 的处理能力。为解决这一问题，微软开发了 Virtual File System for Git (VFS for Git) 技术，通过虚拟化文件系统实现按需下载文件，将克隆时间从 12 小时缩短至几分钟，检出操作从 2 至 3 小时缩短至 30 秒，状态检查从 10 分钟缩短至 4 至 5 秒。
为此，微软采用了「平行宇宙」迁移策略，创建与 Source Depot 持续同步的 Git 代码库，确保迁移过程的平稳进行。团队还为开发者提供了沙箱环境进行培训，并设置了「红色按钮」回滚机制以应对可能出现的问题。
（danielsada.tech）
2025 年 6 月 13 日凌晨 1 时 51 分（北京时间），Google 云平台 (Google Cloud Platform, GCP) 发生全球性重大故障，导致包括 Spotify、Discord、YouTube、Gmail、Cloudflare 在内的众多互联网服务出现大面积中断。
故障根因指向 Google 内部身份和访问管理 (Identity and Access Management, IAM) 服务异常。据了解，Google 云内部代号为「Chemist」的核心服务出现问题，该服务负责所有 API 请求的项目状态和策略检查。当这一关键组件失效时，几乎所有云服务的权限验证都被阻断，导致「一票否决」式的连锁故障。
Anthropic 的 Claude、Cursor AI 编程助手、Weights & Biases 机器学习平台均出现服务中断。OpenAI 也因「外部供应商问题」影响了单点登录功能。
Cloudflare 作为承载全球 20% 互联网流量的基础设施提供商，因部分服务依赖 GCP 而被波及，进一步放大了故障影响范围。截至6 月 13 日上午 8 时 33 分，大部分服务开始恢复，但 Google Cloud Dataflow 和 Vertex AI 仍有残留问题。
12 日晚，哔哩哔哩（下称 B 站）主站和周边服务出现服务不稳定现象，部分用户出现视频无法加载、评论区空白、信息流报错等问题。
本频测试发现，并非所有用户都受到故障影响，考虑到故障面广，很有可能为基础设施的单点故障。
B 站暂未发布声明。
B 站上一次出现 大规模故障 是在 2024 年 7 月，彼时阿里云上海数据中心因光纤被挖断导致机房整体断网，引发 B 站大规模服务异常导致服务降级。
开源网盘程序 Alist 项目出现异动。项目中文文档被篡改，替换为了贵州某公司的收款码、群聊，Docker Hub 镜像被从原作者的 xhofe/alist 修改为 alist666/alist。新主的 Github 账号并无活动记录，身份存疑。
目前 Alist 原开发者已暂时无法联系上，官方群组据信已经移交管理权限给新团队。
根据 Alist 文档页面挂出的收款码，贵州某公司还拥有 Java 工具类库 hutool[.]cn。
2023 年，Linux 环境部署工具 LNMP 和 OneinStack 被曝代码投毒。在此之前，这些项目也经历了从开源到被出售给国内公司的过程。鉴于购买这些开源项目的同类公司曾被曝存在 供应链攻击历史 ，本频提醒读者不要使用中文文档中提供的镜像地址，并注意新版本中可能存在的后门。
本频建议读者固定使用当前由 xhofe 上传的 Alist 版本，并不再更新该程序。（3.40.0 版本及更早）
OpenAI 宣布将 o3 模型定价降低 80%，更新后定价为 输入 2 美元 /M Tokens，输出 8 美元 /M Tokens，甚至低于 gpt-4o 模型。
外界猜测，此举是为即将推出的 o3-pro 模型设计的营销手段。
外界猜测，此举是为即将推出的 o3-pro 模型设计的营销手段。
截至发稿，故障已经持续 5 小时。OpenAI 官方仍未宣布事故解决或提供更多信息。
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当地时间 6 月 10 日至 11 日，OpenAI 经历了一次持续超过 24 小时的服务中断事件，官方将其定性为「部分宕机 (Partial outage)」。此次事件导致其 API 接口和 ChatGPT 服务在全球范围内出现高错误率和高延迟，影响了大量用户和依赖其服务的第三方应用。
事件于 6 月 10 日上午开始，OpenAI 迅速响应并展开调查。在确定根本原因后，团队实施了修复措施，API 服务于当天下午开始恢复。ChatGPT 的恢复过程则持续了更长时间，其中语音模式是最后一个被完全修复的功能。直到 6 月 11 日下午，OpenAI 才正式宣布所有服务恢复正常。
OpenAI 承诺将在 5 个工作日内公布此次事件的详细根本原因分析报告，以向外界说明故障的具体技术细节。
北京时间 6 月 10 日凌晨，苹果 WWDC25 全球开发者大会正式开幕。本次大会的最大亮点是推出名为「液态玻璃」(Liquid Glass) 的全新设计语言。
苹果将这套源自 visionOS 的设计体系应用到所有平台，采用半透明玻璃质感、实时反射折射效果和景深层次，覆盖应用图标、锁屏界面、控制中心等系统各处。新设计主打通透感和动态响应，旨在让界面元素更加融入主题环境。
在命名上，苹果首次统一所有操作系统版本号，从传统递增编号改为年份标识，如iOS 19 变更为 iOS 26。
功能方面，iOS 26 新增独立的游戏应用，集成 Apple Arcade 和 Game Center 功能；电话应用增加来电筛选、呼叫保持助理等 AI 驱动功能；相机界面简化，首屏仅保留拍照和录影两个核心模式。iMessage 补强了聊天背景、群投票、群收发等此前缺失的功能。
iPadOS 26 在生产力方面实现突破，支持类似 macOS 的自由窗口调整、三色窗口按钮、App Exposé 和菜单栏等功能，进一步缩小与桌面系统的操作差距。
macOS Tahoe 26 推出新的 Metal 4 引擎和游戏叠层功能。watchOS 26 引入基于 Apple Intelligence 的「运动搭子」(Workout Buddy)，能在锻炼过程中提供个性化指导和鼓励。
Apple Intelligence 功能虽有更新，但苹果表示 Siri 的升级仍需时间完善。同时，这些 AI 功能何时在国行设备上线仍未明确。
新系统的开发者预览版已于今日推出，公测版将于 7 月发布，正式版预计今年秋季随新硬件一同推出。
2025 年 5 月 19 日，安全研究员 Bob Dyachenko 与 Cybernews 团队发现一个容量达 631 GB 的 MongoDB 数据库因未设置密码保护而完全暴露在公网上，导致超过 40 亿条中国用户记录泄露，成为迄今已知最大规模的中国个人数据泄露事件。
该数据库包含 16 个数据集，涵盖从社交通信到金融支付的全方位个人信息。其中最大的「wechatid_db」集合包含 8.05 亿条微信 ID 数据，「address_db」存储 7.8 亿条带地理标识的住址信息，「bank」集合则含有 6.3 亿条银行卡号、姓名、生日等金融数据。名为「三要素校验」的数据集收录 6.1 亿条身份证、手机号、用户名信息，「wechatinfo」集合的 5.77 亿条记录疑似包含微信元数据、通讯日志甚至聊天内容。
支付宝相关数据同样大量泄露，「zfbkt_db」集合包含 3 亿条支付宝卡片及 Token 信息。其余数据集还涵盖赌博、车辆登记、就业、养老保险等多领域信息，甚至包括标注为「tw_db」的台湾相关数据。
研究团队指出，如此海量且多样的数据类型表明这极可能是一个集中式聚合枢纽，用于为几乎任何中国公民建立详尽的行为、经济与社会画像。数据规模之大意味着威胁行为者可将其用于钓鱼诈骗、敲诈勒索、金融欺诈，甚至国家级情报收集与信息操控。
数据库在被发现后于 5 月 20 日迅速下线，但研究团队无法确认数据库所有者身份。
MongoDB 至今仍采用无密码的默认设置，导致大量监听公网的数据库处于「裸奔」状态，为此类大规模泄露事件埋下隐患。
本频提醒，读者务必注意 MongoDB 默认配置的安全隐患。非必要不暴露在公网，且必须做好鉴权设置。
（Cybernews）
2025 年 6 月 6 日凌晨，阿里云核心域名 aliyuncs.com 发生解析异常，导致多项云服务在全球范围内无法访问。
北京时间 6 月 6 日凌晨 2 时 57 分，阿里云监控发现 aliyuncs.com 域名解析出现异常。受影响的服务包括对象存储 OSS、内容分发网络 CDN、容器镜像服务 ACR、云解析 DNS 等多项核心云产品。
凌晨 4 时 4 分，阿里云工程师初步确认导致域名解析异常的原因并开始紧急处理。阿里云同时向客户发送通知邮件，建议将本地 DNS 服务器指向 223.5.5.5 和 223.6.6.6 以降低业务影响，并提供了负载均衡等服务的临时解决方案。
上午 8 时 11 分，阿里云宣布解析异常问题已完成修复，受影响云产品开始逐步恢复。上午 9 时左右，所有受影响的云产品已全部恢复正常运行。
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根据技术社区分析，此次异常的直接原因是 aliyuncs.com 域名的 NS 记录被修改，指向了 Shadowserver 基金会的 DNS 服务器。Shadowserver 是国际知名的非营利网络安全组织，通常协助执法机构接管恶意域名进行流量监测。
由于 NS 记录控制着域名的权威解析服务器，这一变更导致所有对 aliyuncs.com 及其子域名的 DNS 查询都被导向错误的服务器，进而造成解析失败。
阿里云在故障通告中确认了域名解析异常，但未公布具体原因。事件修复后，阿里云为该域名增加了包括禁止转移、禁止更新、禁止删除在内的锁定措施。
受 DNS 缓存机制影响，即使在官方宣布修复后，部分地区的完全恢复仍需要额外时间等待缓存刷新。目前未发现客户数据泄露的证据。
截至发稿，阿里云尚未发布详细的事故调查报告。
（综合媒体报道）
Anthropic 为 Claude Project 功能添加了上下文检索工具支持，使 Project 内可以放入更多内容，无需受到模型上下文窗口限制（200k Tokens）。
OpenAI 的 ChatGPT 早在同类功能上线之初就采用类似方案。
早前，Anthropic 还将 AI 编程助手 Claude Code 下放给 Cluade Pro 用户而无需按量付费，但 Pro 用户使用的是轻量化的版本，也面临更严格的速率限制。
OpenAI 的 ChatGPT 早在同类功能上线之初就采用类似方案。
早前，Anthropic 还将 AI 编程助手 Claude Code 下放给 Cluade Pro 用户而无需按量付费，但 Pro 用户使用的是轻量化的版本，也面临更严格的速率限制。
6 月 6 日，通义千问（Qwen）团队正式发布 Qwen3-Embedding 系列模型。该系列模型基于 Qwen3 基础模型训练，支持超过 100 种自然语言及多种编程语言。
该系列模型架构灵活，提供 0.6B、2B、8B 三种参数规模。
训练方面，Embedding 模型采用三阶段训练范式：首先利用超大规模弱监督数据进行对比学习预训练，随后基于高质量标注数据进行监督训练，最后通过模型融合提升整体性能。
Reranker 模型则直接基于高质量标注数据进行监督训练。值得一提的是，Embedding 模型在弱监督阶段通过多任务适配的 Prompt 体系，动态生成大规模弱监督文本对，突破了传统数据获取方式的局限。
Qwen3-Embedding 系列已在 Hugging Face、ModelScope 和 GitHub 平台开源。
（通义千问）
