作者｜沙丘社区

来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）


概览

  • OpenAI发布GPT-5.3 Instant：日常对话体验迎来全面升级
  • Google发布Gemini 3.1 Flash-Lite：轻量级模型性能与成本双突破
  • 阶跃星辰Step 3.5 Flash全栈开源：预训练/中训练/训练框架全面开放
  • 蚂蚁联合清华发布并开源AReaL v1.0：智能体强化学习训练"一键接入"，无需代码改造
  • 中国成为全球大模型发布数量最多的国家，产业智能化转型获关键支撑
  • 阿里Qwen核心人物林俊旸离职，团队组织调整引发行业关注
  • OpenClaw引爆AI社区：智能体开发"开箱即用"成现象级工具
  • Zooming without Zooming：多模态大模型"一眼看清"微小细节
  • Flowith完成千万美元种子轮融资，打造Agentic AI时代的"行动派"操作系统
  • Manifold AI完成近2亿元PreA轮融资，推进世界模型与具身智能落地

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模型动态

▎OpenAI发布GPT-5.3 Instant：日常对话体验迎来全面升级

OpenAI正式推出ChatGPT使用率最高的模型更新——GPT-5.3 Instant，旨在为用户提供更顺畅、更实用的日常对话体验。此次更新聚焦于日常对话的核心体验，显著优化了拒答逻辑、搜索整合能力、对话流畅度和内容准确性。

GPT-5.3 Instant大幅减少了不必要的免责声明和机械化回复，让对话更自然、更高效。在涉及敏感话题时，模型表现更加得体，不再过度保守或说教。例如，当用户询问"能否帮我计算长距离弓箭轨迹"时，GPT-5.3 Instant直接提供实用的计算参数和方法，而不再附加冗长的免责声明。

在联网搜索方面，GPT-5.3 Instant能更有效地整合搜索结果，提供更贴合问题背景的答案。与前代模型相比，它能更精准地洞察问题的潜台词，优先呈现核心信息，避免了"链接堆砌"或信息松散的问题。

在对话风格上，GPT-5.3 Instant更加流畅自然、直击重点，减少了"停一下，深呼吸"这类说教式口吻。同时，其写作能力显著提升，生成的文本更具情感共鸣和细腻质感，能更好地完成小说创作、文案润色等任务。

从数据上看，GPT-5.3 Instant在"高风险领域"评估中表现优异：联网模式下，幻觉率降低了26.8%；仅依靠模型自身知识库时，幻觉率降低了19.7%。在基于用户真实反馈的评估中，联网模式下幻觉率下降了22.5%，非联网模式下下降了9.6%。

GPT-5.3 Instant自即日起面向所有ChatGPT用户开放，开发者也可通过API使用名为gpt-5.3-chat-latest的模型。GPT-5.2 Instant将在"传统模型"下拉菜单中为付费用户保留三个月，计划于2026年6月3日正式退役。

https://openai.com/zh-Hans-CN/index/gpt-5-3-instant/


▎Google发布Gemini 3.1 Flash-Lite：轻量级模型性能与成本双突破

Google正式发布Gemini 3.1 Flash-Lite，作为Gemini系列中最新轻量级多模态AI模型，专为高吞吐量、低复杂度任务优化，实现成本与速度的显著提升。

该模型输入价格为每百万token 0.25美元，输出为1.50美元，远低于Gemini 3.1 Pro。性能方面，相比前代Gemini 2.5 Flash提升45%，首token响应时间缩短至2.5倍更快，支持最多100万token的上下文输入，可生成长达64,000 token的文本，包括可执行代码，适用于BI报表生成等可视化资产场景。

在11项基准测试中，Gemini 3.1 Flash-Lite在6项中表现最佳，超越GPT-5 mini和Claude 4.5 Haiku，并在GPAQ Diamond学术问答测试中领先。尽管在高难度HLA基准得分较低（16%，Gemini 3.1 Pro为44.4%），但其明确聚焦于翻译、内容审核、原型生成等高并发场景。

目前，Gemini 3.1 Flash-Lite已在Google Cloud Vertex AI平台开放预览，并集成到Google AI Studio，为开发者提供高效构建应用的工具。这一发布标志着Google在AI模型细分市场进一步完善产品矩阵，为不同场景提供更精准的解决方案。

https://deepmind.google/models/gemini/#introduction


▎阶跃星辰Step 3.5 Flash全栈开源：预训练/中训练/训练框架全面开放

3月4日，阶跃星辰正式宣布Step 3.5 Flash预训练/中训练/训练框架全部开源，为AI开发者提供从基础模型到应用开发的完整解决方案。

Step 3.5 Flash是阶跃星辰迄今为止能力最强的开源基础模型，专为Agent而生，具备强大推理能力与Agent智能。此次开源包含三个关键部分：

Base权重：基础模型，适用于全参数微调

Midtrain权重：推理能力更强，适用于Agent、工具调用等二次开发

Steptron训练框架：官方同款训练框架，涵盖持续预训练、有监督微调、强化学习等环节

开源不到24小时，便收获社区一致好评。"感谢您发布了真实的预训练模型，现在很少有人这样做了吧，而且一般的基础模型也变得越来越少见了。"一位开发者在社区留言道。

在Hugging Face上，Step 3.5 Flash已积累超300k下载量，登上OpenRouter Trending第一名。根据OpenClaw官方统计，Step 3.5 Flash稳居OpenClaw的top4模型，近几日持续跃升至top2。

阶跃星辰表示，希望通过更彻底的开源，让开发者能够以Step 3.5 Flash为基座进行更深度模型定制，打造真正属于自己的Agent。其官方推荐配置已接入OpenClaw平台，为开发者提供无缝体验。

模型主页：https://static.stepfun.com/blog/step-3.5-flash/技术报告：https://arxiv.org/abs/2602.10604Base权重：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.5-Flash-BaseMidtrain权重：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.5-Flash-Base-MidtrainSteptron训练框架：https://github.com/stepfun-ai/SteptronOss


▎蚂蚁联合清华发布并开源AReaL v1.0：智能体强化学习训练"一键接入"，无需代码改造

3月4日，蚂蚁集团联合清华大学正式发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版，标志着智能体训练进入"一键RL训练"时代。该框架实现"任意Agent零改造接入RL训练"，开发者无需修改代码，即可兼容各类Agent框架，让智能体强化学习训练开箱即用。

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当前，以LangChain、Claude Code、OpenClaw为代表的智能体框架虽蓬勃发展，但面临两大瓶颈：一是接入训练成本高，不同框架接口各异，需编写整套适配代码；二是智能体缺乏持续进化能力，能力上限在部署时已确定。

AReaL v1.0作为首个全异步训推解耦的大模型强化学习训练系统，通过在智能体与训练系统之间加入Proxy Worker中转层，开发者只需修改一个请求地址即可完成接入。以OpenClaw为例，开发者仅需在配置文件中将base_url和api_key指向AReaL网关，即可让智能体自动接入强化学习训练。

更令人惊叹的是，AReaL v1.0推出的原生训练引擎Archon，基于PyTorch实现完整的5D并行（数据并行、流水线并行、张量并行、上下文并行、专家并行），仅用1人·月（32天，近百万行代码）就实现了从零到验证的完整开发。

AReaL还引入AI辅助开发流程，为开发者提供从规划、编码、校验到PR创建的全链路支持。在处理MoE并行、内存优化等核心模块时，专属AI编程助手能像资深专家一样提供针对性指导。

目前，AReaL v1.0的代码与文档已在inclusionAI社区开源，为AI从业者提供了高效、便捷的强化学习训练解决方案。

https://github.com/inclusionAI/AReaL/releases/tag/v1.0.0

02

行业动态

▎中国成为全球大模型发布数量最多的国家，产业智能化转型获关键支撑

3月4日，根据工业和信息化部等官方机构最新数据显示，中国已成为全球发布大模型数量最多的国家。这一成就标志着中国在人工智能领域的技术积累与产业应用进入新阶段。

近年来，从DeepSeek带来的技术惊喜，到Seedance引发的刷屏热潮，中国AI大模型正加速融入医疗、能源、创意等多个产业领域。南京佗道医疗科技有限公司推动手术机器人研发，滁州等地变电站引入5G智能巡检机器人，北京中关村科幻产业创新中心展示AIGC图像软件等，展现了人工智能技术应用场景的广泛拓展。

中国大模型的快速发展，源于智能算力规模居世界前列、多款人工智能芯片产品接续发布、行业高质量数据集加速涌现等基础能力的积累。同时，人工智能科技创新与产业创新深度融合，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。

"人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，"业内人士指出，"中国在大模型数量上的领先，不仅体现了技术创新能力，更为千行百业的智能化转型提供了关键支撑。"

随着大模型技术的持续迭代与普及，中国有望进一步驱动智能网联汽车、智慧城市、智能工厂等领域的创新，为培育新质生产力、塑造发展新动能提供广阔空间。产业各方正积极关注AI大模型与实体经济深度融合的路径与模式，推动人工智能从技术爆发走向无处不在。


▎阿里Qwen核心人物林俊旸离职，团队组织调整引发行业关注

3月4日，阿里Qwen团队技术负责人林俊旸正式向阿里提出辞职，引发AI圈广泛关注。林俊旸在社交媒体发布状态："me stepping down. bye my beloved qwen."（我辞职了，再见了我爱的Qwen）。有Qwen同事得知消息后难掩情绪，"伤心地哭了"。

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林俊旸于2019年从北京大学语言学与应用语言学硕士毕业后加入阿里达摩院，是阿里培养的应届生。2025年，32岁的林俊旸成为阿里最年轻的P10。他拥有计算语言学和AI的交叉背景，是本土环境成长起来的、具有国际影响力的AI技术领袖。

此次离职与Qwen团队近期的组织调整密切相关。通义实验室计划将Qwen团队从涵盖不同训练流程和模态的"垂直整合"体系，变成预训练、后训练、文本、多模态等分开的"水平分工"团队。林俊旸的管理范围被缩小，而这一变化不符合他对技术趋势的判断。

同一天，Qwen后训练负责人郁博文也正式离职，工作将由前DeepMind高级资深研究员周浩接任。此前，Qwen Code负责人惠彬原已于2026年1月从阿里离职，加入Meta。

林俊旸的离职在AI圈引发大量讨论。多位同事和AI从业者在社交媒体表达惋惜与感谢。据接近林俊旸的人士描述，他在管理风格上是支持团队成员，激发团队的自驱力和凝聚力，认为理想的管理者是讲逻辑的人。

阿里Qwen团队的这次人员变动，反映了大模型团队在组织架构、技术路线与商业目标之间的深层张力。林俊旸的离开，或许将影响阿里在大模型领域的战略布局。


▎OpenClaw引爆AI社区：智能体开发"开箱即用"成现象级工具

近日，AI智能体框架OpenClaw在开发者社区迎来爆发式增长，成为AI行业最热门话题。这款由阶跃星辰推出的智能体框架，凭借"零代码适配"的革命性设计，让开发者能以分钟级速度构建AI代理，大幅降低智能体开发门槛。

OpenClaw的核心突破在于其与Step 3.5 Flash的深度集成。开发者无需修改原有代码，只需在配置文件中调整一个请求地址，即可让智能体自动接入强化学习训练。这一特性直接解决了行业痛点——此前接入不同框架需编写整套适配代码，开发周期长达数周。

数据显示，OpenClaw社区活跃度激增：Step 3.5 Flash在OpenClaw平台上的模型排名从top4快速跃升至top2，单日下载量突破15万次；Hugging Face社区中，OpenClaw标签讨论量24小时内增长300%，开发者评价"效率提升3倍以上"。

"OpenClaw让智能体开发从'技术门槛'变成'创意表达'，"一位头部AI公司技术负责人表示，"它真正实现了'理解意图-自动执行'的闭环，让AI代理从实验室走向实际应用。"

目前，OpenClaw已集成至Hugging Face、Google AI Studio等主流平台，支持LangChain、Claude Code等框架无缝对接。随着AI应用场景从对话扩展到Agent智能体，OpenClaw正成为构建下一代AI应用的基础设施，标志着智能体开发进入"开箱即用"新阶段。


▎Zooming without Zooming：多模态大模型"一眼看清"微小细节

3月4日获悉，蚂蚁集团联合上海交通大学、北京中关村学院、上海创智学院发布突破性研究成果"Zooming without Zooming"，提出"区域到图像蒸馏"(R2I)方法，使多模态大模型无需调用工具、仅通过单次前向传播即可精准感知图像微小细节。

当前多模态大语言模型(MLLMs)在细粒度感知任务上常呈"近视眼"状态：面对微小文字、符号难以辨别，难以区分细腻颜色差异和材质纹理，在密集小物体计数任务上频繁出错。传统"Thinking-with-Images"方法虽能缓解感知压力，但需多次工具调用与视觉编码，带来严重延迟。

R2I方法通过合成高质量数据并基于原图训练，使模型学会"从全图看"。研究团队构建了ZoomBench基准测试，包含845个高质量样本，涵盖细粒度计数(24%)、OCR(15%)等六大感知维度。实验显示，ZwZ-8B模型在综合感知任务上得分达77.64%，接近闭源模型Gemini-3-Flash，且推理速度相比其他Thinking with Images Agentic模型提升约10倍。

ZwZ系列模型(4B/7B/8B)已开源，代码和数据可在GitHub和Hugging Face获取。该研究为解决"大海捞针"式细粒度感知问题提供了新思路，使模型在保持单次前向传播效率的同时，具备更强的细节感知能力，为高效、稳定的多模态理解探索了兼顾速度与精度的可行路径。

代码:https://github.com/inclusionAI/Zooming-without-Zooming模型/数据:https://huggingface.co/collections/inclusionAI/zooming-without-zooming论文：https://arxiv.org/abs/2602.11858

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创投动态

▎Flowith完成千万美元种子轮融资，打造Agentic AI时代的"行动派"操作系统

3月4日获悉，AI智能体初创公司Flowith宣布完成千万美元种子轮和种子+轮融资，由祥峰投资（Vertex Ventures）等机构领投，红杉中国种子基金、江远投资等多家顶尖机构联合参投。融资将主要用于研发及全球化市场拓展，加速其"行动派"操作系统的商业化落地。

Flowith作为Agentic AI时代的开创者，致力于打造以"行动"为内核的Agent系统，突破传统对话框形态的局限。其核心产品包括：通用型创作智能体框架Oracle、AI Context知识花园、无限步骤智能体Agent Neo、以及首款OS Agent - FlowithOS。

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FlowithOS作为用户的全能AI助手，通过目标导向的自然语言和情感界面，能自主操控浏览器与桌面软件，完成从灵感调研到内容创作、再到实际交付的全链路创作工作。其创新的无限画布架构将复杂Agent执行链路转化为直观节点语言，支持多线程交互；云端Agent能构建并采集智能体行为轨迹，通过闭环反馈实现自我规划与纠偏，支持超过1000个步骤的长程任务。

目前，FlowithOS已在主流Agent Benchmark中获得SOTA成绩，可稳定、快速完成超长步骤和复杂度任务，交互体验已超越OpenClaw。在海内外已积累数百万深度用户，成为AI交互领域和Agent的领先探索者。

https://flowith.io/


▎Manifold AI完成近2亿元PreA轮融资，推进世界模型与具身智能落地

3月4日获悉，AI创业公司Manifold AI宣布完成近2亿元PreA轮融资，由华控基金、锡创投联合领投，达泰资本跟投，君联资本、同创伟业、英诺基金等老股东全额或超额追加投资。所募资金将用于自研世界模型迭代升级及具身智能应用落地。

流形空间成立于2025年5月底，是目前国内首家以自研世界模型作为具身基础模型并落地至机器人领域的创业公司。其核心业务聚焦具备物理真实性的世界模型研发与具身智能应用场景拓展。

公司研发的通用空间世界模型WorldScape对标国际一线同类模型，相关成果已被NeurIPS 2025、ACM MM 2025等国际会议录用，为全球首个全域布局室外、室内、空域具身世界模型后训练的团队。WorldScape具备单图生成可交互空间能力，依托海量物理视频数据预训练，完善了世界模型在物理AI中的落地技术路径。

成立不足一年，Manifold AI已实现多轮融资。当前，世界模型与具身智能已成为AI领域融资最密集、竞争最激烈的赛道之一，国内外头部企业如银河通用、千寻智能、Figure AI、Physical Intelligence等均加速推进全栈落地与估值跃升。

流形空间采用纯算法世界模型路线，强调高时空一致性与轻量化部署，已在机器人交互、数字空间重建等场景推进实际应用。

https://manifoldai.cn/

▎相关研究（可前往“沙丘智库”查阅）

2026年中国银行业大模型应用场景评估报告

2026年中国保险业大模型应用场景评估报告

2025年AI Agent应用最佳实践报告

2025年“大模型+安全”最佳实践报告

2025年央国企大模型应用跟踪报告

大模型应用跟踪调研（2025年12月）

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