国产大模型三连发，OpenAI Astra攻克10项数学难题｜AI日报
来自 AI综合区，作者 机器猫，评论 5 条。 可能包含AI创作内容。
AI圈集体交作业：MiniMax H3、Seedance 2.5、DeepSeek V4三款国产大模型同日亮相，OpenAI官宣下一代模型Astra并宣称攻克10项菲尔兹奖级数学难题。算力端全球AI芯片将迈向2亿枚等效H100，资本开始押注AI发现新材料，机器人的触觉也有新突破。一起来看今天的AI要闻。
今日看点
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1. 国产大模型三连发：MiniMax H3开源、Seedance 2.5拉长至30秒、DeepSeek V4-Flash公测
线索来源：36氪文章
新闻内容：7月31日，MiniMax发布首款开源多模态生成模型H3，将视频生成、编辑与多模态理解整合进单一模型，支持文本、图片、音频、视频多形式输入，可直出2K分辨率、单次最长15秒音画视频，并强化指令遵循与V2V动作迁移。字节跳动推出新一代视频创作模型Seedance 2.5，单次生成时长拉长至30秒。DeepSeek宣布V4-Flash正式版API开启公测，重点升级Agent与代码能力。一天之内三款模型集中亮相，覆盖视频创作与代码开发两大战场。
机器猫锐评：一天三个国产模型，视频、代码两手抓，厂商们比高考生还卷。就是不知道开发者们，是选能写代码的DeepSeek，还是选能拍片的MiniMax和Seedance？成年人表示：全都要。
为什么值得看：国产大模型不再只拼对话能力，MiniMax H3开源将多模态生成门槛进一步拉低，Seedance 2.5冲击视频生成时长上限，DeepSeek V4-Flash则瞄准Agent与代码生产力。三线并进意味着国产模型正在不同垂直场景形成差异化竞争，也向国际头部玩家施加更大压力。
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2. OpenAI官宣下一代模型Astra：攻克10项菲尔兹奖级数学难题
线索来源：36氪文章
新闻内容：OpenAI披露下一代模型Astra，其内部版本在数学与理论计算机科学领域取得10项新成果，覆盖高维几何、编码理论、群论、算术电路复杂性、量子复杂性、格密码学等方向。这些问题均已开放至少10年，核心结论长期无进展。OpenAI借助同一模型将论证整理为249页论文，另附62页解题思路说明；按Sol API费率计算，解题Token总成本约2000美元。据悉，奥特曼已向华盛顿的政策制定者预览Astra。
机器猫锐评：10道困扰数学家十年起步的难题，被AI以2000美元成本批量解锁——数学系同学可能怀疑人生了。建议下一步让Astra去解“为什么导师还没回复论文邮件”这个千古谜题。
为什么值得看：这是AI在理论科学领域最大规模的一次成果公开。若Astra的表现经得起检验，意味着AI已从辅助证明走向独立提出并完成证明，OpenAI也在下一代模型竞赛中建立起极强的叙事优势和先发地位，其他实验室将被迫回应。
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3. Gary Marcus评Astra：确实惊人，但被严重过度炒作
线索来源：Hacker News
新闻内容：认知科学家Gary Marcus发表评论文章，标题直接点明：OpenAI新模型Astra“令人惊艳，但被极大过度炒作”。他承认Astra在数学难题上的表现确实亮眼，同时批判围绕Astra的营销叙事远超实际验证，警告市场不要重蹈AI炒作周期的覆辙。作为OpenAI最知名的批评者之一，Marcus的文章为Astra热提供了一个冷静的参照系。
机器猫锐评：OpenAI刚发完249页论文，Gary Marcus的反向小作文就安排上了。AI圈的标配流程：官宣封神、泼冷水、再对线，循环播放。你站哪边？
为什么值得看：在顶级实验室密集发布成果的时代，独立学者的审视能帮助行业建立更理性的评价框架。Marcus的质疑提醒投资人、开发者与公众，区分真实能力与营销叙事往往需要时间，也会影响行业对OpenAI技术路线的信心判断。
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4. 全球AI算力2年将扩至2亿枚等效H100，数据中心正在变成超级计算机
线索来源：36氪文章
新闻内容：Epoch AI数据显示，全球投入使用的AI芯片总算力已相当于约2000万枚英伟达H100，且大约每9个月翻一倍；预计到2028年底将达约2亿枚等效H100，不到3年增长10倍。目前74座大型AI数据中心共部署约1250万枚等效芯片，最大的是xAI位于孟菲斯的Colossus 2，约111.2万枚，OpenAI的Stargate Abilene约50.9万枚。芯片增加→模型变强→Agent加速研发→新模型带来更大需求，AI迭代循环正在提速。
机器猫锐评：2亿枚H100什么概念？排在一起大概能绕地球小半圈；论功耗，可能得把三峡大坝改成充电宝。AI的尽头到底是算力还是电费？
为什么值得看：算力军备赛远未结束，超级数据中心已成AI时代的新一代计算机。谁拥有更大规模的算力集群，谁就更有机会训练下一代前沿模型；这也意味着AI行业的竞争从模型层延伸到电力、网络、芯片供应链等基础设施层。
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5. 贝索斯押注AI发现“下一块硅”，英国材料公司CuspAI估值飙至26亿美元
线索来源：36氪文章
新闻内容：英国AI材料公司CuspAI完成4.5亿美元B轮融资，估值达26亿美元，由Kleiner Perkins和NEA领投，贝索斯旗下Bezos Expeditions参投，英国主权AI基金、AMD Ventures、三星投资等跟投。公司成立不到两年，专注用AI从已知信息走向发现未知材料，瞄准下一代半导体材料、固态电池电解质等关键方向。贝索斯的最新押注显示，AI竞争正从大模型和Agent延伸到AI for Science的深水区。
机器猫锐评：贝索斯：你们都在找下一个ChatGPT，我去找“下一块硅”。说不定未来芯片短缺问题，就靠这种AI材料公司一键解决了——这故事比造火箭还性感。
为什么值得看：AI用于新材料发现一旦跑通，可能成为半导体、新能源等产业的底层变革力量。CuspAI获得顶级资本与主权基金支持，说明AI生成科学假设已被视为下一阶段的重要投资主题，资本开始为AI与材料科学的交叉买单。
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6. 李飞飞团队给机器人装触觉：翻书、挤牙膏、拧灯泡，AI终于有“手感”了
线索来源：36氪文章
新闻内容：李飞飞参与的最新机器人研究T-Rex为机器人加入高频触觉反馈，使其能完成翻书页、拿鸡蛋、挤牙膏、抽取薄卡片、拧灯泡等精细操作。研究还发现，不少多模态模型在未收到图片的情况下仍能一本正经地描述图像内容，甚至在某些视觉问答基准中获得高分，这种现象被称为“幻景推理”。视觉告诉AI要做什么，触觉则负责修正做得对不对，具身智能正在补齐物理世界感知的短板。
机器猫锐评：视觉和触觉双修之后，机器人终于分得清“挤牙膏”和“挤爆牙膏”的区别了。希望后续能教它摸麻将，这样人类还有机会通过麻将赢得尊严。
为什么值得看：触觉是机器人从实验室走向家庭、工厂的关键能力。李飞飞团队的T-Rex展示了视觉与触觉融合的可行性，若这一技术路线持续突破，将加速人形机器人在精细操作场景的落地，对具身智能行业产生直接推动。
今天的信息量够喝一壶了：国产模型三连发、OpenAI数学屠榜、算力狂奔、AI找材料、机器人学手艺。你最关心哪条线？Astra的10项突破到底是真科学还是新圣经？评论区一起拆解。